Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Ekonometri 2IKT390236300
ÖnkoşullarYok
YarıyılBahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüZorunlu @ İktisat Lisans Programı
Ders KategorisiTemel Meslek Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik Birimİktisat Bölümü
Dersin KoordinatörüHüseyin Taştan
Dersi Veren(ler)Hüseyin Taştan, Hasan Ağan Karaduman
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıBu dersin amacı ekonometri biliminin temel ilke ve yöntemlerinin öğretilmesidir. Ekonometri II dersinde zaman serileri ve panel veriler çerçevesinde tahmin ve çıkarsama yöntemleri ele alınmaktadır.
Dersin İçeriğiMatris cebiriyle çoklu regresyon modeli, Zaman serileri ile regresyon analizi, OLS tahmincilerinin özellikleri, Otokorelasyon, Stokastik süreçler, Durağanlık ve zayıf bağımlılık, Birim kök testleri, Eşbütünleşme, Vektör Otoregresyon ve Hata Düzeltme Modelleri, Panel veri analizi
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Jeffrey M. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach, 2nd ed., Thomson Learning, 2002 Ders Notları
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Bu dersi başarıyla bitiren öğrenci, zaman serileri ve panel data bağlamında temel ekonometrik analiz yöntemlerini öğrenebilecektir,
  2. Zaman serisi veri analizleriyle ilgili potansiyel problemleri giderebilecektir.
  3. Söz konusu yöntemleri kendi araştırma projelerinde uygulayabilecektir.
  4. Bu dersi başarıyla bitiren öğrenci, panel data bağlamında temel ekonometrik analiz yöntemlerini öğrenebilecektir,
  5. Öğrenciler tanılama testlerini yapabilecek ve yorumlayabilecektir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
PÇ-1-----
PÇ-2-----
PÇ-3-----
PÇ-4-----
PÇ-5-----
PÇ-655555
PÇ-7-----
PÇ-8-----
PÇ-9-----
PÇ-10-----
PÇ-11-----
PÇ-12-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Ekonometri kavramlarının gözden geçirilmesi Matris cebiriyle klasik regresyon modeli Wooldridge (Bölüm 1, Appendix D)
2Matris cebiriyle çoklu regresyon modeli Wooldridge (Appendix D)
3Zaman serilerinin temel özellikleri, stokastik süreçler Wooldridge (Bölüm 10)
4Zaman serileriyle OLS tahmininde varsayımlar ve tahmincilerin özellikleri Wooldridge (Bölüm 10)
5Zaman serilerinde trend ve mevsimsellik Wooldridge (Bölüm 10)
6OLS tahmincilerinin asimptotik özellikleri, tutarlılık için gerekli varsayımlarWooldridge (Bölüm 11)
7Dizisel korelasyon, Otokorelasyon Wooldridge (Bölüm 12)
8Ara Sınav 1
9Durağanlık, kurmaca regresyon, birim kök testleri Wooldridge (Bölüm 18)
10EşbütünleşmeWooldridge (Bölüm 18)
11Zaman serilerinde değişen varyans Wooldridge (Bölüm 12)
122. arasınav
13İki dönemli panel veri analizi Wooldridge (Bölüm 13)
14Çok periyodlu panel veri analizi Wooldridge (Bölüm 14)
15Panel veri analizi uygulamalar Wooldridge (Bölüm 14)
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum/Jüri
Projeler120
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar240
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması145
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)220
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)125
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok