| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Ekonometri II | İKT5008 | 3 + 0 | 7,5 |
| Birim Bölüm | İKTİSAT YL TEZLİ İÖ |
| Derece Seviye | Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Sözlü Anlatım |
| EBS Koordinatörü | Doç. Dr. Muhammed BENLİ |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Öğrencinin temel ekonometri altapısı üzerine model spesfikasyonu yapabilme ve bu modele ilişkin diagnostik kontrolleri (çoklu doğrusal bağlantı, heteroskedastik varyans, otokorelasyon) yapabilme becerisi kazandırılması amaçlanmaktadır. |
| Ders İçeriği |
Model varsayımlarının çoklu doğrusal bağlantı, değişen varyans ve otokorelasyon gibi durumlar ile ihlal edilmesi kukla değişkenler, probit ve logit modelleri ile zaman serisine giriş niteliğinde konular içermektedir. |
| Ders Kaynakları |
Temel Ekonometri, Gujarati
Öğretim elemanının çeşitli yerli ve yabancı kaynaklardan derlediği ders notları |
| Açıldığı Öğretim Yılı | 2020 - 2021 2021 - 2022 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | 0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Bu bilgi girilmemiştir. | |
| Toplam | %0 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %0 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %0 |
| Toplam | %0 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 0 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0 | |||
| AKTS | 3,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Temel istatistik bilgileri | Ders |
| 2 | Çoklu doğrusal bağlantının nedenleri ve sonuçları | Tartışmalı Ders |
| 3 | Çoklu doğrusal bağlantının belirlenmesi ve düzeltilmesi | Problem Çözme Sözlü |
| 4 | Heteroskedastisitenin nedenleri ve sonuçları | Sözlü |
| 5 | Heteroskedastisitenin belirlenmesi ve düzeltilmesi | Problem Çözme Sözlü |
| 6 | Otokorelasyonun nedenleri ve sonuçları | Sözlü |
| 7 | Ara Sınav | |
| 8 | Otokorelasyonun belirlenmesi ve düzeltilmesi | Problem Çözme Sözlü |
| 9 | Yapay bağımsız değişkenli modeller | Sözlü |
| 10 | Yapay bağımsız değişkenli modeller; doğrusal olasılık modeli | Sözlü |
| 11 | Probit ve Logit modelleri | Sözlü |
| 12 | Dağıtılması Gecikmeli Modeller | Sözlü |
| 13 | Otoregressif modeller | Sözlü |
| 14 | Otoregresif Gecikmesi Dağıtılmış Model | Sözlü |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Çoklu doğrusal bağlantı sorununu tespit eder ve giderir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
| Otokorelasyon sorununu tespit eder ve giderir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
| Ekonometrik bir çalışmada kullanılan veri türlerini ve kaynaklarını bilir. | Yazılı Sınav Sözlü Sınav | Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Eviews ve Stata yazılımları üzerinde analizler yaparak sonuçlarını yorumlayabilir. | Ödev / Proje | Problem Çözme Vaka Çalışması Grup Çalışması | Önceden planlanmış özel beceriler Önceden planlanmış özel beceriler Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim, eleştirel düşünme, soru geliştirme, yönetsel beceriler, takım çalışması |
| Heteroskedastik varyans sorununu tespit eder ve giderir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Problem Çözme | Önceden planlanmış özel beceriler |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Çoklu doğrusal bağlantı sorununu tespit eder ve giderir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Otokorelasyon sorununu tespit eder ve giderir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Ekonometrik bir çalışmada kullanılan veri türlerini ve kaynaklarını bilir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Eviews ve Stata yazılımları üzerinde analizler yaparak sonuçlarını yorumlayabilir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Heteroskedastik varyans sorununu tespit eder ve giderir. | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | ;
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
