| Dersin adı |
Dersin seviyesi |
Dersin kodu |
Dersin tipi |
Dersin dönemi |
Yerel kredi |
AKTS kredisi |
Ders bilgileri |
| EKONOMETRİ I |
Üçüncü düzey |
İKT 635 |
Zorunlu |
1 |
7.00 |
7.00 |
Yazdır |
|
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....
|
|
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- |
|
|
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- |
Ekonomik sorunlara iktisat kuramları ışığında açıklayıcı çözümler getirebilmek.
|
|
|
2- |
Bölgesel ve küresel düzeyde ekonomik gelişmeleri takip edebilmek.
|
|
|
3- |
İktisat biliminin alt alanları olan iktisat Teorisi, iktisat politikası, iktisadi gelişme ve uluslararası iktisat alanlarında uzmanlık bilgisine sahip olmak.
|
|
|
4- |
Ekonomik sorunları istatistiksel ve ekonomik modellere dönüştürebilmek.
|
|
|
5- |
Matematiksel, ekonometrik ve istatistiksel yöntemleri iktisadi problemleri çözüme kavuşturmak amacıyla kullanabilme yeteneğine sahip olmak.
|
|
|
6- |
Yabancı literatürü takip edebilecek yabancı dil bilgisine ve teorik alt yapıya sahip olmak.
|
|
|
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 iş 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.
|
|