GERİ DÖN

Ders Öğretim Planı

Dersin Kodu Dersin Adı Dersin Türü Yıl Yarıyıl AKTS
İKYLUTS553 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
ÖÇ 2
ÖÇ 3
ÖÇ 4
ÖÇ 5
ÖÇ 6
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek