| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Ekonometri | IKT303 | 5 | 3 + 0 | 6,0 |
| Birim Bölüm | İKTİSAT |
| Derece Seviye | Lisans - Zorunlu - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma, Uygulama, Problem Çözme |
| EBS Koordinatörü | Prof. Dr. Cüneyt KOYUNCU |
| Ders Veren | Prof. Dr. Cüneyt KOYUNCU |
| Amaç |
Bu derste öğrencilere ikitisadi olguların ekonometrik teknikler kullanılarak nasıl analiz edileceği hususunda temel bilgiler verilmesi amaçlanmaktadır. |
| Ders İçeriği |
Basit ve çoklu doğrusal regresyon modellerinin tahmini ve anlamlılık sınamaları, yapay bağımlı ve bağımsız değişkenli modeller, heteroskedastik varyans sorunu, otokorelasyon sorunu, çoklu doğrusal bağlantı sorunu konuları hem teorik çerçevede hem de Eviews paket program destekli olarak işlenmektedir. |
| Ders Kaynakları |
Ekonometri, Prof. Dr. Recep Tarı
Öğretim elemanının çeşitli yerli ve yabancı kaynaklardan derlediği ders notları |
| Açıldığı Öğretim Yılı | 2014 - 2015 2015 - 2016 2016 - 2017 2017 - 2018 2018 - 2019 2019 - 2020 2020 - 2021 2021 - 2022 2022 - 2023 2023-2024 2024 - 2025 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Ara Sınav 1 | 50 |
| Toplam | 50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Final | %50 |
| Toplam | %50 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %50 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %50 |
| Toplam | %100 |
| 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
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Dinleme ve anlamlandırma | Ders | 2 | 1 | 2 |
| Önceden planlanmış özel beceriler | Özel Destek / Yapısal Örnekler | 1 | 1 | 1 |
| Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, Bilişim becerileri | Benzetim | 1 | 1 | 1 |
| Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme, takım çalışması | Beyin Fırtınası | 3 | 5 | 15 |
| Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim, eleştirel düşünme, soru geliştirme, yönetsel beceriler, takım çalışması | Grup Çalışması | 3 | 2 | 6 |
| Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim | Sınıf Dışı Çalışma | 3 | 2 | 6 |
| Önceden planlanmış özel beceriler | Problem Çözme | 3 | 3 | 9 |
| Ara Sınav 1 | Ara Sınav 1 | 1 | 1 | 1 |
| Final | Final | 1 | 1 | 1 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 42 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 1,65 | |||
| AKTS | ||||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Ekonometrik kavramların açıklanması ve temel istatistik bilgileri | |
| 2 | Ana kütle regresyon fonksiyonu ve örneklem regresyon fonksiyonunun açıklanması | |
| 3 | Basit doğrusal regresyon modelinin tahmin edilmesi | |
| 4 | Parametre anlamlılık testi, modelin anlamlılık testi, modelin açıklama gücü | |
| 5 | Çoklu doğrusal regresyon modelinin tahmin edilmesi ve anlamlılık testleri | |
| 11 | Eviews paket program uygulaması | |
| 7 | ARA SINAV | |
| 8 | Çoklu doğrusal bağlantı sorunu: nedenleri, sonuçları, belirlenmesi ve giderilmesi | |
| 9 | Heteroskedastik varyans sorunu: nedenleri, sonuçları, belirlenmesi ve giderilmesi | |
| 10 | Otokorelasyon sorunu: nedenleri, sonuçları, belirlenmesi ve giderilmesi | |
| 11 | Eviews paket program uygulaması | |
| 12 | Yapay bağımsız değişkenli modeller | |
| 13 | Yapay bağımlı değişkenli modeller | |
| 11 | Eviews paket program uygulaması |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Tahmin edilen modelin istatistiki geçerliliğini belirler. | |||
| Tahmin elden katsayıların güvenirliliğini sınar. | |||
| Tahmin sonuçlarını yorumlar ve alternatif politika üretir. | |||
| Temel düzeyde Eviews paket programını kullanır. | |||
| Doğrusal modelin varsayımlarının istatistiki geçerliliğini test eder. | |||
| Yapay değişkenlerin kullanım yerleri hakkında bilgi sahibidir. | |||
| Otokorelasyon sorununu tespit eder ve giderir. | |||
| Çoklu doğrusal bağlantı sorununu tespit eder ve giderir. | |||
| Ekonometrik bir çalışmada kullanılan veri türlerini ve kaynaklarını bilir. | |||
| Heteroskedastik varyans sorununu tespit eder ve giderir. | |||
| Basit olasılık modellerini iktisadi konulara uygular. | |||
| İktisadi olguları doğrusal denklemler ile modeller. |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tahmin edilen modelin istatistiki geçerliliğini belirler. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| Tahmin elden katsayıların güvenirliliğini sınar. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| Tahmin sonuçlarını yorumlar ve alternatif politika üretir. | - | 4 | 5 | 5 | - | 3 | 5 | 5 | 4 | - | - | 4 | 5 |
| Temel düzeyde Eviews paket programını kullanır. | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| Doğrusal modelin varsayımlarının istatistiki geçerliliğini test eder. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| Yapay değişkenlerin kullanım yerleri hakkında bilgi sahibidir. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| Otokorelasyon sorununu tespit eder ve giderir. | 5 | 4 | 3 | 5 | 4 | 2 | 1 | 4 | 3 | 5 | 3 | 5 | 1 |
| Çoklu doğrusal bağlantı sorununu tespit eder ve giderir. | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| Ekonometrik bir çalışmada kullanılan veri türlerini ve kaynaklarını bilir. | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| Heteroskedastik varyans sorununu tespit eder ve giderir. | 5 | 4 | 4 | 4 | 5 | 2 | 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| Basit olasılık modellerini iktisadi konulara uygular. | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| İktisadi olguları doğrusal denklemler ile modeller. | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
