DERECE PROGRAMLARI  Ön Lisans Derecesi  Lisans Derecesi  Yüksek Lisans Derecesi

Ders Bilgileri Dersin Adı : Ekonometrik Modeller Dersin Kodu : İSB462 Dersin Türü : Seçmeli Dersin Aşaması : Birinci Aşama (Lisans) Dersin Yılı : 4 Dersin Dönemi : Bahar (16 Hafta) Dersin AKTS Kredisi : 5 Eğitici(ler)nin Adı : Doç.Dr. MAHMUDE REVAN ÖZKALE Dersin Öğrenme Kazanımları : Ekonometri ve ekonometrik modeli açıklar Model varsayımlarının geçerliliğini kontrol eder Model varsayımlarında sapma olması durumunda uygun metotları kullanır Modellere uygun tahmin yöntemlerini ayırt eder İstatistiksel analiz için veriye uygun doğru modeli seçer İstatistiksel paket programlar kullanarak elde edilen sonuçları yorumlar Analiz sonuçlarını değerlendirir Modeller arasındaki farklılığı açıklar Dersin Veriliş Şekli : Örgün (Yüz Yüze) Dersin Önkoşulları : Yok Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar : Yok Dersin Amacı : Ekonometrik verilerin istatistiksel modellenmesi ve istatistik teorileri çerçevesinde yorumlanması Dersin İçeriği : çoklu doğrusal regresyon modeli, değişen varyanslılık, çoklu iç ilişki problemi, yapay değişkenli modeller, geçişmesi dağıtılmış modller Dersin Dili : Türkçe Dersin Yeri : Fen Edebiyat Fakültesi Ek Bina Derslikleri   Ders Planı Hafta Konu Öğrencinin Ön Hazırlığı Öğrenme Aktiviteleri ve Öğretme Yöntemleri 1 Ekonometriye giriş, çoklu regresyon analizinde varsayımlardan sapmaların incelenmesi Kaynak okuma Düz Anlatım 2 Nokta tahmin edicilerin özelliklerinin incelenmesi, çoklu regresyon analizinde hipotez testleri Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 3 Çoklu regresyon analizinde güven aralıkları, çoklu regresyon modeline matris yaklaşımı Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 4 Çoklu iç ilişki problemi (çoklu iç ilişkinin belirlenmesi ve düzeltilmesi) Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 5 Çoklu iç ilişki probleminde bazı yanlı tahmin ediciler Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 6 Değişen varyansın belirlenmes,: Sistematik olmayan testler ve sistematik testler (Goldfeld Quant, Park ve Glejser testleri) Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 7 Sistematik testlerden Breusch Pagan Godfrey testi ve değişen varyansın düzeltilmesi Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 8 Ara sınav Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Yazılı sınav 9 Yapay değişkenli modeller Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 10 Yapay değişkenli modeller Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 11 Nitel bağımlı değişkenli regresyon modelleri (DOM ve Logit modeller) Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 12 Nitel bağımlı değişkenli regresyon modelleri (Logit ve Probit modeller) Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 13 Gecikmesi dağıtılmış modelleri (en küçük kareler, Koyck modeli ve Almon çok terimli gecikme modeli ile tahmin) Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 14 Gecikmesi dağıtılmış modelleri (Nerlove’ın kısmi uyarlama modeli ve Cagan’ın uyarlanan beklenti modeli ile tahmin) Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 15 Ardışık bağımlı modeller Kaynak okuma Düz Anlatım, Örnekler 16/17 Final sınav Anlatılan konuların ders notları ve kaynaklardan tekrar edilmesi Yazılı sınav   Önerilen Kaynak ve Okumalar Kaynak Türü Kaynak Adı Ders Notu ve Kitaplar  1. Gujarati, D. N. (çev. Şenesen, Ü., Şenesen, G. G.) (1999), Temel Ekonometri. Literatür Yayıncılık 2. Koutsoyiannis, A. (çev. Şenesen, Ü., Şenesen, G. G.) (1989), Ekonometri Kuramı. Verso Yayıncılık Diğer Kaynaklar   Değerlendirme (Sınav) Yöntemleri ve Kriterleri Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmeleri Sayısı Katkı Yüzdesi     Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 100     Ödev/Proje/Diğer 0 0 Toplam 100 Yarıyıl/Yıl İçi Değerlendirmelerinin Başarıya Katkısı 40   Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesi 100 Yarıyıl/Yıl Sonu Değerlendirmesinin Başarıya Katkısı 60 Toplam 100   Dersin Temel Öğrenme Kazanımlarına Katkısı No Temel Öğrenme Kazanımı Katkısı* 1 Bilgisayar sistemlerini ve programlarını kullanır 0 2 İstatistiksel analiz yöntemlerini uygular 5 3 İstatistiksel sonuç çıkarım (tahmin, hipotez testi, v.b.) yapar 4 4 İstatistiksel teknikleri kullanarak farklı disiplinlerin problemlerine çözüm üretir 4 5 Görsel, veritabanı ve web programlama tekniklerini anlar ve nesnel program yazabilme yeteneğine sahip olur 0 6 İstatistiksel paket programları kullanarak model oluşturur ve analiz yapar 5 7 İstatistiksel metotlar arasındaki farkı ayırt eder 4 8 İstatistik ile ilişkili disiplinler arasındaki etkileşimin farkında olur 3 9 İstatistiksel yöntemleri kullanarak elde edilen sonuçları sözlü ve görsel olarak sunar 2 10 Bireysel ve ortaklaşa olarak etkili ve üretken çalışma yapma becerisine sahip olur 1 11 İstatistiğin kullanıldığı bilim alanları ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. 3 12 Olasılık, İstatistik ve Matematiğin temel kavram ve ilkelerini açıklar 2 13 Yaşamda istatistiğin yerini ve önemini belirtir 5 14 İktisadi ve hukuksal temel kavram ve ilkeleri tanımlar 0 15 Karşılaşılabileceği sorunlar karşısında, sayısal ve istatistiksel çözümler üretir 4 16 Matematiksel ve istatistiksel teknikleri kullanarak rasgelelik içeren problemlere model kurma, çözme ve yorumlama 5 17 İstatistiksel verilerin elde edilmesi ve/veya düzenlenmesi için uygun yöntem ve teknikleri kullanır 5 18 Mesleki gelişimlerinin yanı sıra ilgi ve yetenekleri doğrultusunda bilimsel, kültürel, sanatsal ve sosyal alanlarda eğitim gereksinimlerini belirleyerek kendini sürekli geliştirir 0 * Katkı düzeyleri 0 (yok) ve 5 (en yüksek) arasında ifade edilmiştir.   Öğrenci İş Yükü - AKTS Çalışmalar Sayısı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü (Saat) Ders ile İlgili Çalışmalar     Ders (Sınav haftaları dahil değildir) 14 3 42     Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) 14 3 42 Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar     Ödev, Proje, Diğer 0 0 0     Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) 1 20 20     Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı 1 30 30 Toplam İş Yükü: 134 Toplam İş Yükü / 25 (s): 5.36 Dersin AKTS Kredisi: 5