• 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 EFE 7035 Ekonomide Kantitatif Metodlar ZORUNLU 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

İngilizce Finansal İktisat Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. SAADET KASMAN

Dersi Alan Birimler

İngilizce Finansal İktisat Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö)

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Temel optimizasyon problemlerini çözebilecektir. 2   Ekonomik ve finansal ham verilerin toplayabilmesi ve bunları ekonometrik ve istatistiksel analizler için kullanılabilir hale getirebilmesi. 3   İstatistikî tahmin metotlarını kullanabilecektir. 4   Hipotez tesi yapabilecektir. 5   Basit regresyon analizi yapabilecektir.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Matematik ve istatistik: giriş 2 Matematik ve istatistik: giriş 3 Kısıtlı ve kısıtsız optimizasyon 4 Ampirik modellere giriş 5 Ampirik modellere giriş 6 İki değişkenli regresyon modelleri 7 Arasınavı 8 İki değişkenli regresyon modelleri 9 Klasik Doğrusal Regresyon modelleri için varsayımlar 10 Güven aralığı ve hipotez testleri 11 Çoklu Doğrusal Regresyon modelleri 12 Çoklu Doğrusal Bağlantı (Multicollinearity) 13 Değişen Varyans (Heteroscedasticity) ve Otokorelasyon (Autocorrelation) 14 Final sınavı

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1. Dersler 2. Problem çözümü 3. Ödev

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 * 0.30 + YYC * 0.30 + YYS* 0.40 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + 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 Vize Sınavına Hazırlık 1 25 25 Final Sınavına Hazırlık 1 35 35 Ödev Hazırlama 5 3 15 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 12 2 24 Final Sınavı 1 3 3 Vize Sınavı 1 2 2 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 140

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 ÖK.1 5 5 4 5 ÖK.2 5 5 5 5 5 ÖK.3 4 5 5 4 5 ÖK.4 5 5 4 5 5 ÖK.5 4 5 5 4 5