Dersin Adı Dersin Seviyesi Dersin Kodu Dersin Tipi Dersin Dönemi Yerel Kredi AKTS Kredisi Ders Bilgileri
RATS VE STATA İLE EKONOMETRİK VERİ BİLİMİ II Üçüncü Düzey İKT 588 2 7.00 7.00 Yazdır
   
Dersin Tanımı
Ön Koşul Dersleri
Eğitimin Dili
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı
Dersin Veriliş Şekli
Dersin Amacı Bu ders öğrencilere orta ve ileri düzey ekonometrik yöntemlerin tanıtılması ve GAUSS programlama dilinde bu yöntemlerin ampirik uygulamalarının gösterilmesini amaçlamaktadır. GAUSS programında paket içerik ile öğrenilen ve yüklenilen paketler ile veri analizinde, öğrencilerin daha esnek modelleme yapması hedeflenmektedir. Ayrıca öğrenciler ileride yapacakları çalışmalarda farklı ekonometrik çalışmalara ait modelleri kendi ihtiyaçlarına göre dönüştürüp geliştirerek kendi özgün araştırma ve tez çalışmalarında kullanabileceklerdir. Bu ders lisans üstü öğrencilerimizin kendi iktisadi modellerinin veriye dayalı analizinde yardımcı olmayı hedeflemektedir.
Dersin Tanımı Bu ders GAUSS dilinde verilerin nasıl işleneceğini gösterir ve bunun için gerekli istatiksel ve ekonometrik fonksiyonları tanıtır. Yüksek lisans öğrencilerin tez ve araştırma konularında önemli olan zaman serilerinin nasıl analiz edileceğini, durağanlık ve oto korelasyon problemlerinin GAUSS dilindeki paketleri kullanılarak nasıl tespit edileceğini gösterir. Ayrıca çoklu değişken zaman serisi modelleri olan nedensellik ve VAR analizinin GAUSS programında nasıl yapılacağını gösterir.

Dersin İçeriği
1 GAUSS programlama diline giriş
2 GAUSS dilinde değişkenler, fonksiyonlar ve paketler
3 GAUSS dilinde veri yüklemesi ve analize hazır hale getirilmesi
4 GAUSS dilinde istatistiksel fonksiyonlar ve tanımlayıcı istatistik
5 GAUSS dilinde hipotez testleri, normallik testi ve korelasyon
6 GAUSS dilinde regresyon
7 GAUSS dilinde zaman serileri paketleri
8 Vize sınavı
9 GAUSS dilinde durağanlık ve birim kök testleri
10 GAUSS dilinde oto-regresif AR modelleri
11 GAUSS dilinde hareketli ortalama modelleri
12 GAUSS dilinde ARIMA modelleri
13 GAUSS dilinde nedensellik analizi
14 GAUSS dilinde Vektör-oto regresif modeller (VAR analizi)
15 GAUSS dilinde etki-tepki analizi ve tarihsel varyans ayrıştırması
16 Final sınavı
17 Final sınavı
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları
1 GAUSS programlama paketlerinin öğrenilmesi
2 Tanımlayıcı istatistikler ve ekonometrik fonksiyonların GAUSS da tanıtılması
3 Zaman serilerinin durağanlarının tespiti edilmesi
4 Zaman serileri tahmin modellerinin geliştirilmesi
5 Farklı zaman serileri arasındaki ilişkinin ve nedenselliğin ortaya konulması
6 Şokların iktisadi değişkenler üzerindeki etkisinin ölçülmesi.
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi
1 Doğum ve Jinekoloji bilgisini üst düzeyde kullanarak Doğum ve Jinekoloji ile ilgili hipotezleri kurma, çözme ve geliştirebilme.
2 Doğum ve Jinekoloji alanına yenilik getiren bir düşünce, bilimsel yöntem, tasarım veya uygulama geliştirebilme ya da bilinen bir düşünce, yöntem, tasarım ve uygulamayı fizyoloji alanına uygulayabilme.
3 Doğum ve Jinekoloji ile ilgili özgün bir araştırma sürecini uygun teknolojileri kullanarak tasarlayabilme, uygulayabilme, sonuçlandırabilme ve yönetebilme.
4 Doğum ve Jinekoloji alanında en yeni bilgilere ulaşabilme ve bunları sistemli bir biçimde değerlendirebilme.
5 Doğum ve Jinekoloji alanında gerçekleştirdiği akademik çalışmaların sonuçlarını saygın yurtiçi ve yurtdışı akademik ortamlarda sunabilme ve yayınlayabilme
6 Bilimsel, teknolojik, sosyal ve kültürel gelişmeleri değerlendirebilme ve bilimsel tarafsızlık ve etik sorumluluk bilinciyle topluma aktarabilme.
7 Doğum ve Jinekoloji alanındaki fikirlerin ve gelişmelerin eleştirel analizini, sentezini ve değerlendirmesini yapabilme
8 Kendi alanı, diğer Veteriner Hekimlik alanlarında çalışanlar ve daha geniş bilimsel ve sosyal topluluklarla yazılı ve sözlü iletişim kurma, işbirliği yapma, görüşlerini savunabilme.
9 Özgün ve disiplinler arası sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapabilme
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 0 0 0
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme) 0 0 0
Ödevler 0 0 0
Sunum / Seminer hazırlama 0 0 0
Kısa sınavlar 0 0 0
Ara sınavlara hazırlık 0 0 0
Ara sınavlar 0 0 0
Proje (Yarıyıl ödevi) 0 0 0
Laboratuvar 0 0 0
Arazi çalışması 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık 0 0 0
Yarıyıl sonu sınavı 0 0 0
Araştırma 0 0 0
Toplam iş yükü     0
AKTS     0.00

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 Aptech, 2022; GAUSS https://www.aptech.com/resources/manuals/
Yardımcı Kaynaklar Gujarathi, D. M. (2022). Gujarati: Basic Econometrics. McGraw-hill. Hamilton, J. D. (2020). Time series analysis. Princeton university press.

Ders İle İlgili Dosyalar