| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Uygulamalı İleri Ekonometri | VBL5035 | 1 | 3 + 0 | 7,5 |
| Birim Bölüm | VERİ BİLİMİ VE ANALİTİĞİ - YL |
| Derece Seviye | Lisansüstü - Seçmeli - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze |
| EBS Koordinatörü | Prof. Dr. Serpil TÜRKYILMAZ (Yıl: 2025 - 2026) |
| Ders Veren | |
| Amaç |
Öğrencilere lisans düzeyindeki ekonometri bilgilerini matris cebiri temelli ileri düzey yöntemlerle derinleştirmeyi; güncel ekonometrik yazılımlar (Stata, R veya EViews) aracılığıyla gerçek veri setlerini analiz etme, modelleri test etme ve elde edilen sonuçları akademik bir dille yorumlama yetkinliği kazandırmaktır. |
| Ders İçeriği |
Ders kapsamında; klasik doğrusal modelin matris formu, içsellik sorunu ve araç değişkenler (IV), Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) gibi ileri tahmin teknikleri ele alınır. Zaman serilerinde durağanlık, eşbütünleşme ve VAR modelleri; panel veri analizinde sabit/rastgele etkiler ve dinamik panel yöntemleri; mikroekonometrik modellerde ise nitel ve sınırlı bağımlı değişkenli (Logit/Probit/Tobit) yapılar işlenir. Dersin odağını, bu teorik başlıkların gerçek veri setleri ve paket programlar eşliğinde uygulamalı olarak simüle edilmesi oluşturur. |
| Ders Kaynakları |
Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis. Pearson (Teorik temel için).Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press.Baltagi, B. H. (2021). Econometric Analysis of Panel Data. Springer.
Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. Microeconometrics Using Stata. Stata Press.Brooks, C. Introductory Econometrics for Finance (Zaman serileri için). |
| 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 | Giriş: Matris Cebiri ile OLS Tahmini | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 2 | Asimptotik Teori ve En Yüksek Olabilirlik (ML) | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 3 | Araç Değişkenler (IV) ve İki Aşamalı EKK (2SLS) | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 4 | Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 5 | Zaman Serileri I: Durağanlık ve Birim Kök ADF, PP ve KPSS testleri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 6 | Zaman Serileri II: Eşbütünleşme ve VECM Johansen Testi ve uzun dönem analizi | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 7 | Zaman Serileri III: VAR Modelleri ve Nedensellik Etki-Tepki Fonksiyonları (IRF) | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 8 | Panel Veri I: Sabit ve Rastgele Etkiler Hausman Testi uygulaması | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 9 | Panel Veri II: Dinamik Panel Veri Analizi Arellano-Bond ve Blundell-Bond tahmincileri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 10 | Sınırlı Bağımlı Değişkenler: Logit, Probit ve Tobit Marjinal etkilerin yorumlanması | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 11 | Sayma Verileri ve Nitel Değişkenli Modeller Poisson ve Negatif Binom modelleri | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 12 | Etki Değerlendirme Yöntemleri (DiD ve RDD) Politika analizi uygulamaları | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 13 | Tanısal Testler ve Model Seçim KriterleriAIC/SIC kriterleri ve robust standart hatalar | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| 14 | Dönem Projesi Sunumları ve Genel Değerlendirme Uygulamalı çalışma çıktıları | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| İleri düzey tahmin yöntemlerinin (GMM, ML vb.) teorik altyapısını açıklar. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Karmaşık veri yapılarına (panel, zaman serisi vb.) uygun modeli seçer ve kurar. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Ekonometrik yazılımları kullanarak ampirik analizleri hatasız yürütür. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Tahmin sonuçlarındaki tanısal hataları (otokorelasyon, değişen varyans vb.) tespit eder ve giderir. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Bir araştırma sorusuna yönelik bağımsız bir ekonometrik rapor/makale hazırlar. | Yazılı Sınav Ödev / Proje | Ders Sınıf Dışı Çalışma Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma Araştırma – yaşam boyu öğrenme, yazma, okuma, Bilişim Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ | PÇ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ortalama Değer | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
