|
|
| SBE5301 | Sosyal Bilimlerde Nicel Araştırma Uygulamaları-II | 3+0+0 | AKTS:7.5 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Doktora | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | Enstitü ANABİLİM DALI | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Zehra ABDİOĞLU | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu dersin genel amacı, öğrencilere nicel araştırma yöntemleriyle ilgili bilgi ve beceri kazandırmaktır. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | temel ekonometrik yöntemleri öğrenirler. | 1,3 | 1,3,4, | | ÖK - 2 : | temel ekonometrik modelleri tahmin etme becerisi kazanırlar. | 1,3 | 1,3,4, | | ÖK - 3 : | Eviews programını kullanarak veri analizi yapabilirler. | 1,3 | 1,3,4, | | ÖK - 4 : | ekonometrik model tahminlerini iktisadi olarak yorumlama becerisi kazanırlar. | 1,3 | 1,3,4, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| İkili bağımlı değişkenli modeller (doğrusal olasılık modeli, logit ve probit), panel veri regresyon modelleri (havuzlanmış EKK, sabit etkiler modeli, tesadüfi etkiler modeli), panel veri regresyon analizinde tanısal testler, panel veri regresyon analizinde dirençli tahminciler, otoregresif koşullu değişen varyans modelleri (ARCH, GARCH, TGARCH, EGARCH), Eviews uygulamaları |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Eviews Programı, Veri Kaynakları ve Veri Setleri | | | Hafta 2 | İkili Bağımlı Değişkenli Modeller (Doğrusal Olasılık Modeli) | | | Hafta 3 | İkili Bağımlı Değişkenli Modeller (Logit Modeli) | | | Hafta 4 | İkili Bağımlı Değişkenli Modeller (Probit Modeli) | | | Hafta 5 | Panel Veri Regresyon Modelleri (Havuzlanmış EKK) | | | Hafta 6 | Panel Veri Regresyon Modelleri (Sabit Etkiler Modeli) | | | Hafta 7 | Panel Veri Regresyon Modelleri (Tesadüfi Etkiler Modeli) | | | Hafta 8 | Panel Veri Regresyon Analizinde Tanısal Testler | | | Hafta 9 | Ara sınav | | | Hafta 10 | Panel Veri Analizinde Dirençli Tahminciler | | | Hafta 11 | Panel Veri Analizi Eviews Uygulamaları | | | Hafta 12 | Kısa sınav | | | Hafta 13 | Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri (ARCH ve GARCH) | | | Hafta 14 | Asimetrik Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri (TGARCH ve EGARCH) | | | Hafta 15 | Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri Eviews Uygulamaları | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Gujarati, D. N., Porter, D. C. 2009: Basic Econometrics, McGraw-Hill. | | | |
| 1 | Wooldridge, J. M. 2009: Introductory Econometrics: A Modern Approach, Macmillan Publishing. | | | 2 | Gujarati, D. N. 2011: Econometrics by Example, McGraw-Hill. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 04/2024 | 1 | 30 | | Ödev | 12 | 05/2024 | 1 | 20 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 06/2024 | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 2 | 14 | 28 | | Arasınav için hazırlık | 10 | 14 | 140 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Ödev | 1 | 1 | 1 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 13 | 1 | 13 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 225 |
|