ENGLISH
GİRİŞ
  • Ders Bilgi Paketi
  • Lisans >
  • Mühendislik Fakültesi >
  • Makine Mühendisliği
  • > ECONOMETRICS II
DBP Hakkında
Skip Navigation Links

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında
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 PROF. DR. FAİK BİLGİLİ
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 1a) Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimine sahip olma becerisi.
2 1b) Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
3 2) Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
4 3) Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
5 4) Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
6 5) Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi.
7 6) Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
8 7a) Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi.
9 7b) En az bir yabancı dil bilgisine sahip olma becerisi.
10 7c) Etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
11 8a) Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci.
12 8b) Bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
13 9) Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
14 10) Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; Girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
15 11) Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; Mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
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