| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
|---|
| 1 | Konu Anlatımı: Temel kavram ve tanımlar, zaman serisi nedir, zaman serisi analizi ve amaçları Sınıf-içi Uygulama (5 dk.): Örnek zaman serileri verileri gösterimi yapılması Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Zaman serisi kavramı, günümüzdeki önemi, güncel yaşamda en çok kullanılan zaman serileri ile ilgili tartışma yapılması | 1. Temel Kavram ve tanımlar, zaman serisi nedir, zaman serisi analizi ve amaçları bölümlerinin okunması, Kaynak: Ders Kitabı, 1-5 |
| 2 | Konu Anlatımı: indeksler, basit ve bileşik esaslı indeksler Sınıf-içi Uygulama (10 dk.): Basit ve bileşik esaslı indekslerin hesaplanması Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): İndekslerin, TEFE ve TÜFE gibi önemli indekslere ilişkin tartışma yapılması, yanlış yorumların düzeltilmesi. | 1. İndeksler, Basit ve bileşik esaslı indeksler bölümünün incelenmesi, Kaynak: [3], 453-469 |
| 3 | Konu Anlatımı: Zaman serilerinin bileşenleri ve zaman serisi grafikleri Sınıf-içi Uygulama (10 dk.): Zaman serisi grafiklerine örnekler, mevsimsel zaman serisi grafikleri, serpilme diyagramları, gecikme diyagramları, otokorelasyon grafiklerine örneklerin yapılması Sınıf-içi Tartışma (5 dk.): Zaman serisi grafiklerine örnekler incelenerek zaman serisinin bileşenleri, mevsimsel olup olmadığı, serinin modellenip modellenemeyeceği konusunda tartışma yapılması . | 1. Zaman serilerinin bileşenleri, Zaman serisi grafiklerine örnekler, mevsimsel zaman serisi grafikleri, Kaynak: Ders Kitabı, 5-19 2. serpilme diyagramları, gecikme diyagramları, otokorelasyon grafikleri, Kaynak: [1] |
| 4 | Konu Anlatımı: Temel öngörü yöntemleri, zaman serilerinde ayrıştırma yöntemleri Sınıf-içi Uygulama (30 dk.): Naïve yöntem, mevsimsel naïve yöntem, ortalama yöntemi, temel ayrıştırma yöntemlerine ilişkin örneklerin yapılması. Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Zaman serisi bileşenlerine göre hangi öngörü yönteminin, hangi ayrıştırma yönteminin tercih edilmesi gerektiğine dair tartışma yapılması | 1. Temel öngörü yöntemleri, zaman serilerinde ayrıştırma yöntemleri, Kaynak: Ders Kitabı, 31-44 2. Zaman serileri ayrıştırması, Kaynak: [1] |
| 5 | Konu Anlatımı: Veri dönüştürme ve düzleştirme, hareketli ortalamalar, klasik ayrıştırmalar, STL ayrıştırması, Sınıf-içi Uygulama (30 dk.): Hareketli ortalamalar ve temel ayrıştırma yöntemlerine ilişkin örneklerin yapılması. Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Zaman serisi bileşenlerine göre hangi öngörü yönteminin, hangi ayrıştırma yönteminin tercih edilmesi gerektiğine dair tartışma yapılması | 1. Temel öngörü yöntemleri, zaman serilerinde ayrıştırma yöntemleri, Kaynak: Ders Kitabı, 31-44 2. Zaman serileri ayrıştırması, Kaynak: [1], 3.bölüm (online baskıda sayfa numarası bulunmuyor. Html dosyası) |
| 6 | Konu Anlatımı: Öngörü yöntemleri sonuçlarının analiz edilmesi, kalıntı analizi, öngörü performansının değerlendirilmesi, veri parçalama ve çapraz geçerlilik yöntemleri Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): R programında zaman serisi örnekleri üzerinde kalıntı analizi, öngörü performansını değerlendirme ve çapraz geçerlilik yöntemlerine ilişkin örneklerin yapılması. Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): Zaman serisi bileşenlerine göre kullanılan öngörü yönteminin, ayrıştırma yönteminin başarısının değerlendirilmesi ve uygun yönteme karar verme konusunda tartışma yapılması | 1. Öngörü yöntemleri sonuçlarının analiz edilmesi, Kaynak: Ders Kitabı, 57-72 2. Zaman serileri ayrıştırması, Kaynak: [1], 5. bölüm (online baskıda sayfa numarası bulunmuyor. Html dosyası) |
| 7 | Konu Anlatımı: Zaman serileri için regresyon yöntemleri, trend içeren serilerde regresyon yöntemleri, lineer trend, karesel trend, kübik trend. Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): R programında zaman serisi örnekleri üzerinde regresyon modellerinin tahmin edilmesi, örneklerinin yapılması. Sınıf-içi Tartışma (10 dk.):Trend içeren zaman serisi örneklerinde hangi modelin uygun olduğuna dair tartışma yapılması. | 1. Zaman serileri için regresyon yöntemleri, Kaynak: Ders Kitabı, 79-86 2. Zaman serileri için regresyon yöntemleri, Kaynak: [1], 7. bölüm (online baskıda sayfa numarası bulunmuyor. Html dosyası) |
| 8 | Ara Sınav 1 | |
| 9 | Konu Anlatımı: Zaman serileri için regresyon yöntemleri,üstel trend, ters regresyon modeli, trend ve mevsimsellik içeren serilerde regresyon modelleri, gösterge değişkenli regresyon modeli. Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): R programında zaman serisi örnekleri üzerinde regresyon modellerinin tahmin edilmesi, örneklerinin yapılması. Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): trend içeren/ içermeyen mevsimsel/mevsimsel olmayan zaman serisi örneklerinde hangi modelin uygun olduğuna dair tartışma yapılması. | 1. Zaman serileri için regresyon yöntemleri, Kaynak: Ders Kitabı, 86-96. 2. Zaman serileri için regresyon yöntemleri, 7. Bölüm, Kaynak: [1]. |
| 10 | Konu Anlatımı: Üstel düzleştirme yöntemleri, basit üstel düzleştirme, Holt-Winters Üstel düzleştirme Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Zaman serileri üzerinde bileşenlerine göre uygun düzleştirme yöntemi uygulamasının yapılması. Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): trend içeren/ içermeyen mevsimsel/mevsimsel olmayan zaman serisi örneklerinde hangi düzleştirme yönteminin uygulanması gerektiğine dair tartışmanın yapılması. | 1. Üstel düzleştirme yöntemleri, Kaynak: Ders Kitabı, 113-122. 2. Zaman serileri için regresyon yöntemleri, 8. bölüm ,Kaynak: [1]. |
| 11 | Konu Anlatımı: Holt-Winters toplamsal ve çarpımsal üstel düzleştirme yöntemleri, Otomatik Üstel düzleştirme yöntemi- ETS Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Zaman serileri üzerinde bileşenlerine göre uygun düzleştirme yöntemi uygulamasının yapılması. Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): trend içeren/ içermeyen mevsimsel/mevsimsel olmayan zaman serisi örneklerinde hangi düzleştirme yönteminin uygulanması gerektiğine dair tartışmanın yapılması. | 1. Üstel düzleştirme yöntemleri, Kaynak: Ders Kitabı, 122-134 2. Zaman serileri için regresyon yöntemleri, Kaynak: [1], 8. bölüm (online baskıda sayfa numarası bulunmuyor. Html dosyası) |
| 12 | Ara Sınav 2 | |
| 13 | Konu Anlatımı: Mevsimsel olmayan otoregresif bütünleşik hareketli ortalamalar modelleri, ARMA ve ARIMA modelleri, Birim kök testleri, parametrelerin tahmin edilmesi Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Zaman serileri üzerinde bileşenlerine göre uygun ARIMA modelinin tahminine ilişkin uygulama yapılması. Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): mevsimsel/mevsimsel olmayan zaman serisi örneklerinde hangi tahmin yönteminin uygulanması gerektiğine dair tartışmanın yapılması. | 1. ARIMA modelleri, Kaynak: Ders Kitabı, 149-160 ARIMA modelleri, 9. bölüm Kaynak: [1] |
| 14 | Konu Anlatımı: Mevsimsel otoregresif bütünleşik hareketli ortalamalar modelleri, ARIMA modelleri, Otomatik ARIMA ve SARIMA yöntemi Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Zaman serileri üzerinde bileşenlerine göre uygun ARIMA ve /veya SARIMA modelinin tahminine ilişkin uygulama yapılması. Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): mevsimsel zaman serisi örneklerinde hangi tahmin yönteminin uygulanması gerektiğine dair tartışmanın yapılması. | 1. ARIMA modelleri, Kaynak: Ders Kitabı, 166-175 2. ARIMA modelleri, 9. bölüm Kaynak: [1], |
| 15 | Konu Anlatımı: Geçmiş konuların tekrarı Sınıf-içi Uygulama (40 dk.): Zaman serileri üzerinde örnek uygulama soruları çözümü Sınıf-içi Tartışma (10 dk.): İncelenen zaman serisi örneklerinde bileşenlerine göre hangi ayrıştırma, hangi tahmin ya da hangi ileri dönük tahmin yönteminin uygulanması gerektiğine dair tartışmanın yapılması. | 1. Kaynak: Ders Kitabı:1-175 |
| 16 | Final | |
