• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS EMT 4024 İŞ HAYATI İÇİN TAHMİN TEKNİKLERİ SEÇMELİ 3 0 0 5

Dersi Veren Birim

Ekonometri

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. SERKAN ARAS

Dersi Alan Birimler

Ekonometri Ekonometri (İ.Ö)

Dersin Amacı

Dersin amacı, tahmin yöntemlerini kapsamlı olarak vermek ve iş hayatı uygulamalarında uygulayabilecek şekilde öğrencilere her tekniğe ilişkin yeterli bilgiyi sağlamaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Tahminleme, Neden ve Nasıl 2 Zaman serisi grafikleri 3 Tahminler için temel araçlar 4 Yargısal tahminleme 5 Delphi yöntemi, senaryo tahmini 6 Yeni ürüne ait tahminler 7 Zaman serisi bileşenleri, X-12 ARIMA ayrışımı 8 Ara Sınav 9 Ara Sınav 10 Üstel düzeltme yöntemlerine ilişkin taksonomi 11 STL ayrışımı ve ayrışım ile tahmin 12 Durum uzay modelleri ve üstel düzeltme yöntemleri ilişkisi 13 Durağanlık, fark alma, mevsimsel olmayan ARIMA, mevsimsel ARIMA modelleri 14 İleri tahmin teknikleri: Yapay sinir ağları 15 Hiyerarşik ve gruplanmış zaman serileri 16 Birleştirilmiş tahmin yöntemleri, R kullanımı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ord, K., & Fildes, R. (2013). Principles of business forecasting. Cengage Learning. Armstrong, J. S. (Ed.). (2001). Principles of forecasting: a handbook for researchers and practitioners (Vol. 30). Springer Science & Business Media. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2014). Forecasting: principles and practice. OTexts.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Bu ders sınıf içi tartışmalar ve sınıf dersleri ile yürütülecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 DIC Dönemiçi Çalışma 2 ARS Arasınav 3 YIN Yarıyıliçi Notu DIC * 0.50 + ARS * 0.50 4 FN Yarıyılsonu Sınavı 5 BNS BNS YIN * 0.40 + FN * 0.60 6 BUT Bütünleme Notu 7 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu YIN * 0.40 +BUT * 0.60

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 12 3 36 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 2 24 Vize Sınavına Hazırlık 1 30 30 Final Sınavına Hazırlık 1 30 30 Vize Sınavı 1 1 1 Final Sınavı 1 1 1 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 122

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10