GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| İKYL553 | UYGULAMALI EKONOMETRİ I | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, öğrencilerin, ekonometri bilimi ile ilgili, orta düzeydeki birtakım temel teorik ve pratik bilgileri edinmelerini sağlamaktır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Fatih ÇİFTCİ
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Ekonometri bilimini büyük ölçüde tanır ve bu bilimin, pek çok iktisadi öngörünün testi için etkili bir araç olarak kullanılabileceğini kavrar. |
| 2 | Tek-denklemli basit (2-değişkenli) yatay-kesit regresyon modelleri hakkında, zaman-serisi modelleri hakkında ve değişkenlerde non-lineer modeller hakkında teorik ve pratik bilgiler edinir. |
| 3 | Sıradan en küçük kareler (OLS) tekniği yardımıyla basit regresyon modeli parametrelerinin nasıl tahmin edilebileceğini öğrenir. |
| 4 | Klasik doğrusal regresyon modelinin (OLS tahmincilerinin) varsayımları ve istatistiki özellikleri hakkında detaylı bilgi sahibi olur. |
| 5 | Sıradan en küçük kareler tahmincilerinin standart hatalarını ve modelin uyum iyiliğini tanır; normal dağılım varsayımının istatistiksel çıkarsamadaki rolünü anlar. |
| 6 | Basit regresyon modeli için katsayı, standart hata ve uyum iyiliği değerlerini hesaplar; aralık tahmini ve hipotez testi gibi konularda teorik ve uygulamalı bilgiler edinir. |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
[Yok]
Dersin İçeriği
Bu ders, genel olarak, aşağıdaki konuları içerir: - Ekonometri biliminin tanımı, kapsamı, amacı ve metodolojisi, - Regresyon analizinin niteliği, tek-denklemli basit (2-değişkenli) regresyon modelleri hakkında pratik bilgiler, - Basit regresyon modellerinin tahmini: Sıradan en küçük kareler (OLS) tekniği, OLS tahmincilerinin türetilmesi, - Klasik doğrusal regresyon modelinin (CLRM) varsayımları, OLS tahmincilerinin standart hataları, hata teriminin olasılık dağılımı, - OLS parametre ve hata varyansı tahmincilerinin CLRM varsayımları altında sapmasızlığının (unbiasedness) ispatı, - Belirlilik (determinasyon) (uyum iyiliği) katsayısı: Hesaplanış yöntemleri ve anlamı, - Basit regresyon modeli parametrelerinin, standart hatalarının ve uyum iyiliği (belirlilik) katsayısının tahminine yönelik bir uygulama, - Değişkenlerde non-lineer (doğrusal-dışı) regresyon modeli çeşitleri, parametrelerin yorumlanışı ve bazı örnek uygulamalar, - Basit regresyon modeli için aralık tahmini ve hipotez testi (teori ve uygulama), - Zaman-serisi analizine giriş (teori ve uygulama).
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|
| 1 | Ekonometrinin tanımı ve kapsamı, ekonometrinin ayrı bir bilim dalı olarak ortaya çıkma nedenleri, ekonometrik analizin aşamaları | ||
| 2 | Regresyon analizinin doğası (1): “Regresyon” teriminin kökeni ve modern yorumu, deterministik ilişki-istatistiki ilişki ayırımı, nedensellik ve regresyon olgularının birlikte ele alınması, korelasyon-regresyon ayırımı | ||
| 3 | Regresyon analizinin doğası (2): Ekonometri terminolojisi ve bazı notasyonlar, veri derleme türleri, değişkenlerin ölçüm ölçekleri | ||
| 4 | Basit (2-değişkenli) regresyon modeline giriş: Varsayımsal bir örnek, popülasyon ve örneklem regresyon fonksiyonları, parametrelerde ve değişkenlerde doğrusallık, hata teriminin regresyon modelinde bulunma nedenleri, log-log model kalıbı ve uygulaması | ||
| 5 | Basit regresyon modeli tahmini (1): Sıradan en küçük kareler (OLS) tekniği, OLS tahmincilerinin türetilmesi, log-lin ve lin-log model kalıpları ve uygulamaları | ||
| 6 | Basit regresyon modeli tahmini (2): Klasik doğrusal regresyon modelinin varsayımları, evrik (ters) model kalıbı ve uygulaması | ||
| 7 | Basit regresyon modeli tahmini (3): Sıradan en küçük kareler tahmincilerinin standart hataları, Gauss-Markov teoremi | ||
| 8 | Gauss-Markov teoremi varsayımları altında OLS tahmincilerinin sapmasızlığının ispatı, polinomiyal regresyon model kalıpları ve uygulamaları | ||
| 9 | Determinasyon (belirlilik) katsayısı (hesaplama yöntemleri ve anlamı); basit regresyon modelinin katsayıları, standart hataları ve belirlilik katsayısı değerlerinin tahminine yönelik numerik bir örnek ve bulguların yorumlanması | ||
| 10 | Gauss-Markov teoremi ve hata teriminin normal dağılımı varsayımı: Klasik normal doğrusal regresyon modeli | ||
| 11 | Basit regresyon modeli için aralık tahmini ve hipotez testi (1): Aralık tahminine dair temel bilgiler, sabit ve eğim parametreleri için güven aralıkları, hata varyansı için güven aralığı, güven aralığı yaklaşımıyla hipotez testi | ||
| 12 | Basit regresyon modeli için aralık tahmini ve hipotez testi (2): Anlamlılık testi yaklaşımıyla hipotez testi, hipotez testine dair bazı pratik bilgiler, aralık tahmini ve hipotez testi için örnek bir uygulama | ||
| 13 | Basit regresyon modeli için aralık tahmini ve hipotez testi (3): Regresyon analizi ve varyans analizi karşılaştırması, bağımlı değişkenin alacağı değerlerin öngörülmesi, regresyon analizi sonuçlarının raporlanması ve bu sonuçların değerlendirilmesi | ||
| 14 | Zaman-serisi analizine giriş: Sahte regresyon sorunu, durağanlık ve eş-bütünleşme (uygulamalı anlatım) |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1. Gujarati, D.N., Porter, D.C. (2012). Temel Ekonometri (5. Basımdan Çeviri: Şenesen, Ü., Şenesen, G.G.). İstanbul: Literatür Yayıncılık. (Temel Kaynak) 2. Gujarati, D. (2016). Örneklerle Ekonometri (İkinci Basımdan Çeviri). Çeviren: N. Bolatoğlu. Ankara: BB101 Yayınları. 3. Wooldridge, J.M. (2013). Ekonometriye Giriş: Modern Yaklaşım (4. Basımdan Çeviri: Çağlayan, E., Ed.) (Cilt I). Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 2 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 2 | 1 | 2 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Bireysel Çalışma | 14 | 2 | 28 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 1 | 10 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 5 | 3 | 15 |
| Okuma | 14 | 2 | 28 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 126 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 3 | 4 | 3 | 5 | 2 | 1 | |||
| ÖÇ 2 | 3 | 2 | 3 | 4 | 2 | 3 | 2 | |||
| ÖÇ 3 | 3 | 2 | 3 | 4 | 4 | 3 | 2 | |||
| ÖÇ 4 | 3 | 2 | 4 | 4 | 4 | 2 | ||||
| ÖÇ 5 | 2 | 2 | 3 | 5 | 3 | 3 | ||||
| ÖÇ 6 | 4 | 2 | 4 | 2 | 4 | 4 | 4 | 3 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek