Yazdır

DERS BİLGİLERİ
Ders KodDers AdT+U SaatYarıyılAKTS
IKT 507EKONOMETRİ3 + 01. Yarıyıl7,5

DERS TANIMI
Ders Düzeyi Yüksek Lisans
Ders Türü Seçmeli
Dersin Amacı Bu dersin amacı temel ekonometrik teknikler ile ilgili teorik altyapıyı öğrencilere kazandırmak ve bağımsız araştırma yapabilmeye hazırlamaktır.
Ders İçeriği İstatistiki kavramların tekrarı, klasik regresyon analizi, Enküçük karaler tahmin edicilerinin sonlu örneklem ve büyük örneklem özellikleri, maksimum olabilirlik tahmini, regresyon modelleri için hipotez testleri, otokorelasyon, değişen varyans, araç değişkenler ile tahmin, GMM ile tahmin, panel veri modelleri, dinamik panel modelleri, regresyon denklem sistemleri
Ders Ön Koşul Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI
1Ekonometrik teknikleri etkin bir şekilde kullanabilmek için gerekli ilkeleri kavramak
2Ekonometrik modellemede kullanılan paket programlarını kullabilme becerisini geliştirme

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI
NoPY 01PY 02PY 03PY 04PY 05PY 06PY 07PY 08PY 09PY 10PY 11PY 12
ÖK 001555555555555
ÖK 002555555555555
Ara Toplam101010101010101010101010
Katkı555555555555

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
EtkinlikSayısıSüresi (Saat)Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)13565
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)13565
Ödevler21326
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)11313
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)12626
Toplam İş Yükü

Dersin AKTS Kredisi






195

7,5
DERS ŞUBELERİ
 Dönem seçiniz :   


 Ders DönemiŞube NoDersi Veren Öğretim Elemanı
Detay 2020-2021 Güz1MEHMET İVRENDİ


Yazdır

Ders Şube Detayları
Dersin Kodu Dersin Ad Saat (T+P) Şube No Öğretim Dili Şube Dönemi
IKT 507 EKONOMETRİ 3 + 0 1 Türkçe 2020-2021 Güz
Öğretim Elemanı  E-Posta  İç Hat  Ders Yeri Devam Zorunluluğu
Prof. Dr. MEHMET İVRENDİ mivrendi@pau.edu.tr İİBF A0201 Dersin Devam Yüzdesi : %70
Amaç Bu dersin amacı temel ekonometrik teknikler ile ilgili teorik altyapıyı öğrencilere kazandırmak ve bağımsız araştırma yapabilmeye hazırlamaktır.
İçerik İstatistiki kavramların tekrarı, klasik regresyon analizi, Enküçük karaler tahmin edicilerinin sonlu örneklem ve büyük örneklem özellikleri, maksimum olabilirlik tahmini, regresyon modelleri için hipotez testleri, otokorelasyon, değişen varyans, araç değişkenler ile tahmin, GMM ile tahmin, panel veri modelleri, dinamik panel modelleri, regresyon denklem sistemleri
Haftalık Konu Başlıkları
HaftaKonular
1 KLASİK REGRESYON MODELİNİN (KRM) VARSAYIMLARI
2 STATA’YA GİRİŞ
3 REGRESYON TAHMİNLERİNİN YORUMLANMASI ANOVA (Analyze of variance).
4 FONKSİYONEL FORMUN TANIMLANMASI
5 IID OLMAYAN HATALARLA REGRESYON(Baum chp.6)
6 GENELLEŞTİRİLMİŞ EKK YÖNTEMİ (FEASIBLE GLS)
7 Ara Sınav
8 GENELLEŞTİRİLMİŞ EKK YÖNTEMİ (FEASIBLE GLS)
9 HATALAR ARASINDA OTOKORELASYON
10 GÖSTERGE DEĞİŞKENLER (INDICATOR VARIABLE) (Baum DERS 8 )
11 MEVSİMSELLİKTEN ARINDIRMA VE GÖSTERGE DEĞİŞKENLER
12 Zaman serileri verisiyle Regresyon: Durağan Olmayan Değişkenler(Hill, Griffiths, Lim chp.12)
13 Eşbütünleşme
14 VAR modelleri
Materyaller
Materyal belirtilmemiştir.
Kaynaklar
KaynaklarKaynak Dili
1- R. Carter Hill, William E. Griffiths, Guay C. Lim (2018) Principles of Econometrics, 5th Edition. English
2- Jeffrey M. Wooldridge (2019) Ekonometriye Giriş , Nobel Akademik Yayıncılık Türkçe
3- Christopher F. Baum(2006) An Introduction to Modern Econometrics Using StataTürkçe
Ders Değerlendirme Sistemi
Değerlendirme YöntemiKatkı Yüzdesi (%)Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı50Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav50Ara Sınav
T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları