Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
ECONOMETRICS II	Birinci Düzey	ECON 676		1	7.00	7.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	-
Eğitimin Dili	İngilizce
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. FAİK BİLGİLİ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	-
Dersin Veriliş Şekli	Teorik ve Uygulama
Dersin Amacı	Bu dersin amacı öğrencilere ileri düzey ekonometri yöntemlerinin tanımlanması ve anlatılması, ve ampirik çalışmalar için gerekli olan ileri teknikleri kazandırmaktır. Ekonometrik yöntemlerin uygulanması hem Stata hem de Eviews programları kullanılarak yapılacaktır. Dolayısıyla, öğrencinin Doktora Tez aşamasına geçtiğinde ampirik uygulama yapabilme ve bulgulardan hareketle bir takım politikalar üretme ya da önerebilme yeteneğinin geliştirmesi hedeflenmektedir
Dersin Tanımı	Zaman Serileri, durağanlık ve eş-bütünleşme testleri, Panel Veri modelleri; rassal etki, sabit etki vs.

Dersin İçeriği

1	Introduction to multivariate time series analysis
2	VAR analysis and its diagnostics
3	Impulse-response functions (IRF’s) and error variance decomposition (FEVD)
4	Applications to VAR models and Cholesky decomposition (vs Blanchard -Quah decomposition)
5	Cointegration and common trends-cointegration with regime shifts
6	Error correction models (VECM)
7	VECM estimations and cointegrating relation
8	Midterm
9	Multivariate volatility models
10	Time-varying volatility models (DCC-GARCH, CCC – GARCH and BEKK models)
11	Applications to multivariate models
12	Causality tests
13	Introduction to panel econometrics-panel unit root stationarity
14	Fixed and random effects models
15	Cross sectional dependence and quantile panel/spatial panel
16	Final Exams
17	Final Exams
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	By the end of the course the students will have developed the necessary skills needed for empirical research using modern econometrics techniques. To have knowledge on the basic principles of econometric analysis.
2	To be able to know how to apply regression analysis to real-world economic examples and data sets for hypothesis testing and prediction. Through their computer based assignments they will be also trained in conducting research using primary data
3	To have knowledge on simple and multiple regression models. To be able to understand the assumptions of the classical regression model.
4	To have knowledge on problems on estimation of models and to be able to understand both the fundamental techniques and wide array of applications involving linear regression estimation.
5	To develop the critical insight to appraise econometric results obtained by the other researchers
6	To have some knowledge on econometric computer programs such as Gauss, Winrats, Eviews and R
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Matematik, fen ve Mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2	Deney tasarlama ve yapma ile deney sonuçlarını yorumlama becerisi
3	istenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarımlama
4	Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
5	Mühendislik problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
6	Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
7	İngilizce ve Türkçe etkin iletişim kurma becerisi
8	Mühendislik çözümlerinin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkinliklerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
9	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci
10	Çağın sorunları hakkında bilgi
11	Mühendislik uygulamaları için gerekli teknikleri, yetenekleri ve modern araçları kullanma becerisi
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	14	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	2	28
Ödevler	7	4	28
Sunum / Seminer hazırlama	0	0	0
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	20	20
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	0	0	0
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	12	12
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	5	3	15
Toplam iş yükü			149
AKTS			6.00

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	100
Kısa sınav	0	0
Ödev	0	0
Yarıyıl içi toplam		100
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		40
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		60
Genel toplam		100

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	Enders, W. (2008). Applied econometric time series. John Wiley & Sons.
Yardımcı Kaynaklar	R (2022), R Project manuals and documentations, https://cran.r-project.org/manuals.html Mathworks, 2022, MATLAB documentation, https://www.mathworks.com/help/matlab/ Tsay, R. S. (2013). Multivariate time series analysis: with R and financial applications. John Wiley & Sons. Tsay, R. S. (2005). Analysis of financial time series. John Wiley & sons. Gujarathi, D. M. (2022). Gujarati: Basic Econometrics. McGraw-hill. Hamilton, J. D. (2020). Time series analysis. Princeton university press.

Ders İle İlgili Dosyalar