PAÜ .:. Eğitim Öğretim Bilgi Sistemi

Yazdır

DERS BİLGİLERİ

Ders Kod	Ders Ad	T+U Saat	Yarıyıl	AKTS
EKNM 416	ONGORU TEKNİKLERİ	3 + 0	6. Yarıyıl	5

DERS TANIMI

Ders Düzeyi	Lisans
Ders Türü	Seçmeli
Dersin Amacı	Dersin genel amacı, öğrencinin zaman serilerinin öngörüsü için gerekli olan teknikleri ve yöntemleri anlamasını sağlamaktır.
Ders İçeriği	Ders, temel öngörü teknikleri; tek değişkenli, tek denklemli ve ve çok denklemli öngörü modelleri, faklı öngörü modelleri arasından en iyi modelin seçimi konularını kapsamaktadır. Teorik bilgilerin, uygulamalı olarak genişletilmesini sağlamak amacı ile makro ekonomik ve finansal verilere uygulamasının yapılması, bu dersin bütünleyicisidir
Ders Ön Koşul	Dersin ön koşulu yok.
Ders Yan Koşul	Dersin yan koşulu yok.
Öğretim Sistemi	Yüz Yüze

DERS ÖĞRENME KAZANIMLARI

1	Öngörü başarı kriterleri, öngörü değerlendirme ve model seçme konularında yeterli bilgiye sahip olurlar.
2	VAR modelleri ile öngörü yapabilirler.
3	ARCH ve GARCH modelleri ile öngörü yapabilirler.
4	Mevsimsel ARIMA modelleri ile öngörü yapabilirler.
5	Öngörü tekniklerinin temelleri hakkında bilgi sahibi olurlar.

DERS ÖĞRENME KAZANIMININ PROGRAM YETERLİLİKLERİNE KATKISI

Derslerin program öğrenme kazanımına katkısı girilmemiş.

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

Etkinlik	Sayısı	Süresi (Saat)	Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi(14 hafta/teorik+uygulama)	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme)	14	4	56
Arasınavlar(hazırlık süresi dahil)	1	15	15
Yarıyıl Sonu Sınavı(hazırlık süresi dahil)	1	17	17
Toplam İş Yükü Dersin AKTS Kredisi			130 5

DERS ŞUBELERİ

Dönem seçiniz :

Yazdır

Ders Şube Detayları

Dersin Kodu	Dersin Ad	Saat (T+P)	Şube No	Öğretim Dili	Şube Dönemi
EKNM 416	ONGORU TEKNİKLERİ	3 + 0	1	Türkçe	2022-2023 Bahar

Öğretim Elemanı	E-Posta	İç Hat	Ders Yeri	Devam Zorunluluğu
Doç. Dr. SİNEM GÜLER KANGALLI UYAR	skangalli@pau.edu.tr		İİBF C0217	Dersin Devam Yüzdesi : %70

Amaç		Dersin genel amacı, öğrencinin zaman serilerinin öngörüsü için gerekli olan teknikleri ve yöntemleri anlamasını sağlamaktır.
İçerik		Ders, temel öngörü teknikleri; tek değişkenli, tek denklemli ve ve çok denklemli öngörü modelleri, faklı öngörü modelleri arasından en iyi modelin seçimi konularını kapsamaktadır. Teorik bilgilerin, uygulamalı olarak genişletilmesini sağlamak amacı ile makro ekonomik ve finansal verilere uygulamasının yapılması, bu dersin bütünleyicisidir

Haftalık Konu Başlıkları

Hafta	Konular
1	Temel kavramlar ve gösterimler
2	Otoregresif süreçler
3	AR modellerinin özelliklerinin türetilmesi
4	Hareketli ortalama süreçleri
5	MA süreci için otokorelasyon fonksiyonunun türetilmesi
6	Kısmi otokorelasyon fonksiyonu
7	ARMA süreçleri
8	Box-Jenkins yaklaşımı
9	R ile öngörü
10	Uygulama
11	Uygulama
12	Uygulama
13	Uygulama
14	Uygulama

Materyaller

Materyal belirtilmemiştir.

Kaynaklar

Kaynaklar	Kaynak Dili
Ruppert, D., & Matteson, D. S. (2011). Statistics and data analysis for financial engineering (Vol. 13). New York: Springer.	English
Aljandali, A., & Tatahi, M. (2018). Economic and financial modelling with eviews. A Guide for Students and Professionals. Switzerland: Springer International Publishing.	Türkçe

Ders Değerlendirme Sistemi

Değerlendirme Yöntemi	Katkı Yüzdesi (%)	Değerlendirme Yöntemi Ad
Dönem Sonu Sınavı	60	Dönem Sonu Sınavı
Ara Sınav	40	Ara Sınav

T+U : Teorik + Pratik
PY: Program Yeterlilikleri
ÖK: Ders Öğrenme Kazanımları

Aday Öğrenci