Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
EKONOMETRİ I	İkinci Düzey	İKT 635		1	7.00	7.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	Yok
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör	PROF. DR. FAİK BİLGİLİ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. FAİK BİLGİLİ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	YOK
Dersin Veriliş Şekli	Teorik
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	EKK, Maximum olabilirlik yöntemi ile tahmin, Temel Testler vs....

Dersin İçeriği

1	Zaman serilerine giriş
2	Fark denklemleri ve çözümleri
3	Yakınsama, ıraksama ve dengenin kararlılığı
4	Model seçimi (Box-Jenkins) ve uzun hafızalı modeller (ARFIMA)
5	ARMA ve ARIMA modelleri
6	Oto-korelasyon ve kısmi oto*korelasyon fonksiyonları
7	Stokastik fark denklemleri ve durağanlık ve birim kök testleri
8	ARASINAV
9	Uygulamalar: Zaman serisi hatalı regresyon, faiz haddi arasındaki fark modeli
10	Model tahminlerinin değerlendirilmesi, yapısal kırılma testleri ve Markov rejim değişikliği
11	Oynaklığın özellikleri ve değişen oto-korele koşullu değişen varyans testleri (ARCH)
12	Genel oto-korele koşullu değişen varyans modeli (GARCH)
13	GARCH modeli Uygulamaları
14	Farklı koşullu varyans modelleri (T-GARCH, GARCH-M, E-GARCH, Asymmetric GARCH) ve uygulamaları
15	Dönem tekrarı ve ekonometride yeni yaklaşımlar (Frekans ve dalgacık analizi)
16	FİNAL SINAVI
17	FİNAL SINAVI
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	Öğrenci bu dersi bitirdiğinde, model kurup bunu tahmin edebilecek ve modele ait bir takım temel ve üst düzey testleri yapabilecektir.
2	Basit ve çoklu regresyon tekniklerini öğrenir.
3	İktisat teorilerinin test edilmesi için gerekli teknikleri kullanma yeteneğini kazanır.
4	Regresyon modellerinde varsayımlarının ihlal edildiği durumları anlar ve bunlara ait testleri yapar
5	İstatiki verilerden ekonometrik sonuçları elde eder ve bunların geçerliliğini sorgulama becerisi kazanır.
6	Ekonometrik uygulamalar için gerekli uygun bir bilgisayar paket programını (Eviews, stata, mikrofit) kullanma becerisini elde eder.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
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	40
Kısa sınav	0	0
Ödev	0	0
Yarıyıl içi toplam		40
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