Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
ECONOMETRICS I	İkinci Düzey	ECON 675		1	7.00	7.00	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	No
Eğitimin Dili	English
Koordinatör	PROF. DR. FAİK BİLGİLİ
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. FAİK BİLGİLİ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	No
Dersin Veriliş Şekli	Lecture and Computer Applications
Dersin Amacı	To teach the students the habit of thought, knowledge and understanding to be able to carry out good quality applied economic research with confidence To develop the critical insight to appraise econometric results obtained by other researchers.
Dersin Tanımı	LS, MO Estimation methods. Tests for the main assumptions of LS method and etc.

Dersin İçeriği

1	Introduction to time-series models
2	Difference Equations and their solutions
3	Convergence, divergence, and stability of the equilibrium
4	Model selection (Box-Jenkins) and long-memory models (ARFIMA)
5	ARMA and ARIMA models .
6	Auto-correlation and partial autocorrelation functions
7	Stochastic difference models and stationarity and unit root tests
8	Midterm
9	Applications: Regression with time series errors, A model of interest rate spread
10	Forecast evaluation and structural break tests + Markov-regime switching
11	Characteristics of volatility and testing for ARCH effects
12	GARCH models
13	Applications to GARCH models
14	Alternative conditional variance models: T-GARCH, GARCH-M, E-GARCH, Asymmetric GARCH, and their applications
15	Course review and state of art methods (Fourier wavelet estimations)
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 Eviews and Stata
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Veteriner Hekimliğin her alanında temel ve yeterli bilgi birikimine sahip olur, öğrendiği bilgileri etkin olarak kullanabilir,
2	Mesleğini uygularken bilimsel ve mesleki etik kurallarını ve hayvan haklarını gözetir,
3	Doğru bir tanı için yeterli klinik ve laboratuvar bilgi birikimi ve becerisi kazanır, elde ettiği verileri değerlendirebilir,
4	Yeterli bilgi birikimi ve deneyimiyle çözüm üretebilir ve uygun sağaltım yöntemlerini kullanabilir,
5	Birey ve sürü sağlığı açısından koruyucu hekimliğin temel kurallarını bilir ve uygulayabilir,
6	Hayvan yetiştirme ve beslenme ilkeleri ile hayvan ıslahı konularında yeterli bilgi ve deneyim kazanır,
7	Veteriner hekimlik alanındaki halk sağlığı çiftlikten sofraya gıda güvenliği ve teknolojisi konularında yeterli bilgi ve beceri kazanır,
8	Veteriner hekimlik ile ilgili mevzuatı bilir ve mesleki problemleri farklı bakış açılarından analiz edebilir,
9	Meslektaşları, diğer meslek mensupları hasta sahibi ve işverenler ile iyi iletişim kurabilir,
10	Yazılı ve sözlü olarak kendisini iyi ifade edebilir, Yabancı dil ve bilişim teknolojilerini yeterince bilir ve kullanır,
11	Kendi kendine öğrenme araştırma ve uygulama yeteneğini kazanır ve hayat boyu öğrenmeyi ilke edinir,
12	Genel kültüre sahip, ülkenin sosyal ve ekonomik yapısı konusunda bilgili ve duyarlı olmayı ilke edinir,
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

DBP Hakkında

Ders Hakkında

Bölüm Hakkında