• 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 DBA 6204 İşletme Öngörümlemesi SEÇMELİ 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

İngilizce İşletme Yönetimi Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF. DR. AYSUN KAPUÇUGİL İKİZ

Dersi Alan Birimler

İngilizce İşletme Yönetimi Doktora

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Bir öngörümleme sürecindeki ana aşamaları ve önemli konuları açıklamak. 2   Ön veri analizi ve model seçim kriterlerinin önemini bilmek. 3   Uygun teknikleri ve yazılımı kullanarak gerçek ekonomik, işletme ve finansal kesit ve zaman serilerini yüksek güven düzeyinde analiz etmek. 4   Bir iş öngörümleme problemi için tüm süreci uygulamak ve gerçek vakalara çözümler geliştirmek. 5   Modern istatistik dilini kullanarak öngörümleme sonuçlarını raporlamak ve yönetsel etkileri açıklamak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Dersin Tanıtımı, Öngörümlemeye Giriş 2 Veri Yapılarının Keşfi ve Öngörümleme Tekniklerine Giriş 3 Öngörü Doğruluk Ölçüleri 4 Öngörümleme Süreci 5 Hareketli Ortalamalar ve Düzeltme Yöntemleri 6 Zaman Serileri ve Bileşenleri 7 Makale incelemeleri 8 Basit Regresyon 9 Çok Değişkenli Regresyon Analizi 10 Zaman Serileri ile Regresyon 11 ARIMA (Box-Jenkins) Modelleri 12 Makale incelemeleri 13 Nitel Öngörüm Yöntemleri ve Öngörüm Düzeltmeleri 14 Öngörümleme Projesi Sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Dersler ve sınıf içi tartışmalar 2. Bilgisayar uygulamaları 3. Ödevler / Örnek olay analizleri 4. Makale incelemeleri/sunumları 5. Öngörümleme projesi

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA 3 YYS YARIYIL SONU SINAVI 4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.20 + YYC* 0.40 + YYS* 0.40 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS* 0.20 + YYC * 0.40 + BUT* 0.40

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

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 Öğrenci Sunumları 2 3 6 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 10 2 20 Vize Sınavına Hazırlık 1 15 15 Final Sınavına Hazırlık 1 15 15 Ödev Hazırlama 8 4 32 Sunum Hazırlama 1 25 25 Final Sınavı 1 3 3 Vize Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 155

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 ÖK.1 4 5 5 ÖK.2 3 5 5 ÖK.3 5 5 5 ÖK.4 5 5 5 3 ÖK.5 5 5 3