|
|
| EKO4006 | Ekonometride Bilgisayar Uygulamaları - II | 3+0+0 | AKTS:6 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | EKONOMETRİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Laboratuar Çalışması | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 3 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Dr. Öğr. Üyesi Serkan SAMUT | | Diğer Öğretim Üyesi | Prof. Dr. Zehra ABDİOĞLU | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Bu ders Uygulamalı Ekonometri-I dersinin devamıdır ve onunla aynı amaçlara sahiptir |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | ekonometrik araçların neler olduğunu öğrenecekler | 1 - 2 - 3 | 1, | | ÖK - 2 : | ekonometrik araçları nasıl kullanacaklarını öğrenecekler | 1 - 2 - 3 | 1, | | ÖK - 3 : | ekonometrik araçları iktisadi olaylara nasıl uygulayacaklarını öğrenecekler | 1 - 2 - 3 | 1, | | ÖK - 4 : | ekonometrik analiz yöntemleri ile iktisadi olayları nasıl çözümleyeceklerini öğrenecekler | 1 - 2 - 3 | 1, | | ÖK - 5 : | iktisadi problemlere ekonometrik araçları kullanılarak nasıl çözüm bulunacağını öğrenecekler | 1 - 2 - 3 | 1, | | 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 | | |
| Otokorelasyon: Otokorelasyon durumunda EKK tahmini, otokorelasyonun sonuçları, otokorelasyonun tespiti, otokorelasyonun giderilmesi, otoregresif şartlı değişen varyans modeli Spesifikasyon hatalarını: spesifikasyon hatalarının sonuçları, spesifikasyon hatalarının testi, ölçüm hatasıKukla değişkenlerin açıklayıcı değişken olarak kullanılması: iki regresyon denkleminin karşılaştırılmasında kukla değişkenlerin kullanımı, parçalı regresyon denklemi, zaman serisi ve yatay kesit verilerinin bir araya getirilmesinde kukla değişkenlerin kullanılması Kukla değişkenlerin bağımlı değişken olarak kullanılması: doğrusal olasılık modeli, doğrusal olasılık modelinin tahmininde karşılaşılan sorunlar, logit modeli, probit modeli, tobit modeli. Otoregresif ve gecikmeli modeller: Gecikmeli modellerin tahmini, Koyck yaklaşımı, otoregresif modellerin tahmini, araç değişkenler yöntemi, otoregresif modellerde otokorelasyonun tespiti, gecikmeli modellere Almon yaklaşımı, ekonomide nedensellik analizi: Granger testiEşanlı denklemler: Eşanlı denklemlere örnekler, eşanlı denklem sapması, eşanlılık testi, dışsallık testi Eşanlı denklemleri tahmin etmede kullanılan yöntemler: Rekürsiv modeller ve EKK, tam belirlenmiş denklemin tahmini (dolaylı EKK) , aşırı belirlenmiş denklemin tahmini (iki aşamalı EKK) |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Otokorelasyon problemi | | | Hafta 2 | Otokorelasyonun tespit edilmesi | | | Hafta 3 | Otokorelasyonun giderilmesi | | | Hafta 4 | Kukla değişkenler | | | Hafta 5 | Kesikli regresyonlar | | | Hafta 6 | Parçalı regresyonlar | | | Hafta 7 | Logit modelleri | | | Hafta 8 | Probit modelleri | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Tobit modelleri | | | Hafta 11 | Gecikmesi dağıtılmış modeller | | | Hafta 12 | Gecikmesi dağıtılmış modeller | | | Hafta 13 | Koyck ve Almon modelleri | | | Hafta 14 | Sistem denklemleri | | | Hafta 15 | Eş-anlı denklem sistemi | | | Hafta 16 | Dönem sonu sınavı | | | |
| 1 | Yamak, R. ve Köseoğlu, M. 2015; Uygulamalı İstatistik ve Ekonometri, Aksakal Yayınları, Trabzon. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 01/04/2024 | 1 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 01/06/2024 | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 2 | 15 | 30 | | Sınıf dışı çalışma | 7 | 10 | 70 | | Laboratuar çalışması | 4 | 11 | 44 | | Arasınav için hazırlık | 2 | 2 | 4 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Uygulama | 2 | 10 | 20 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 5 | 2 | 10 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 180 |
|