| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Ekonometri II | İKT302 | 6. Yarıyıl | 3 + 0 | 3,0 | 5,0 |
| Ön Koşullar | Yok |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Ders |
| Dersin Verilişi | Yüz yüze. |
| Dersin Koordinatörü |
Dr. Öğr. Üyesi HANDE ÇALIŞKAN TERZİOĞLU |
| Dersi Verenler |
Dr. Öğr. Üyesi HANDE ÇALIŞKAN TERZİOĞLU |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı | Ekonometri I dersinde temel olarak öğrenilen konuları genişleterek derinlemesine anlamalarını sağlamaktır. Bu ders, çoklu regresyon modellerinin daha karmaşık yapılarına ve zaman serileri ile panel veri analizi teorilerine odaklanarak öğrencilerin ekonometrik analizlerde daha ileri düzeyde beceri kazanmalarını amaçlar. |
| Dersin İçeriği | Kukla Değişkenler, Gecikmeli Regresyon Modelleri, Zaman serileri, Panel veri, nitel değişkenler |
| Ders Öğrenme Kazanımları |
- Çoklu regresyon modellerinin anlaşılması - Kukla değişken modellerinin öğrenilmesi. - Ekonometrik paket programlarının kullanımının incelenmesi ve çıktıların modellerde nasıl yorumlanacağının izlenmesi - Model sonuçlarının ekonomik politika önerileri üzerindeki etkilerinin incelenmesi ve sonuçların yorumlanması - Zaman serileri ve Panel veri analizlerinin yapılarının anlaşılması, bu analizlerin ekonomik verilerin zaman içindeki değişimlerini anlamada nasıl kullanılabileceğinin öğrenilmesi. |
| Hafta | Konular | Öğretim Yöntemleri |
|---|---|---|
| 1. Hafta | Kukla değişkenli çoklu regresyon modelleri: Kalitatif bilginin tanımlanması, tek bağımsız kukla değişken, çoklu durumlar için kukla değişkenin kullanılması, kukla değişkenler arasındaki etkileşim | Ders Saati Uygulama |
| 2. Hafta | Kukla değişkenli çoklu regresyon modelleri: Kalitatif bilginin tanımlanması, tek bağımsız kukla değişken, çoklu durumlar için kukla değişkenin kullanılması, kukla değişkenler arasındaki etkileşim | Uygulama Ders Saati |
| 3. Hafta | Kukla değişkenli modeller: İki durumlu bağımlı değişken, doğrusal olasılık modeli, logit ve probit modeller | Uygulama Ders Saati |
| 4. Hafta | Gecikmeli regresyon modelleri: Almon çokterimli gecikme modeli, Koyck modeli | Uygulama Ders Saati |
| 5. Hafta | Gecikmeli regresyon modelleri: Almon çokterimli gecikme modeli, Koyck modeli | Uygulama Ders Saati |
| 6. Hafta | Gecikmeli regresyon modelleri: Nerlove’nin kısmi uyarlama modeli, Cagan’ın uyarlanan beklenti modeli | Ders Saati Uygulama |
| 7. Hafta | Gecikmeli regresyon modelleri: Nerlove’nin kısmi uyarlama modeli, Cagan’ın uyarlanan beklenti modeli | Ders Saati Uygulama |
| 8. Hafta | ARA SINAV | |
| 9. Hafta | Eşanlı denklem sistemleri: Eşanlı denklem sistemlerinin yapısı, EKK tahminlerinde eşanlılık sorunu | Ders Saati Uygulama |
| 10. Hafta | Eşanlı denklem sistemleri: Yapısal denklemlerin tanımlanması ve tahmini, ikiden fazla yapısal denklemli sistemin çözülmesi | Ders Saati Uygulama |
| 11. Hafta | Model seçim ve seçim kriterleri | Ders Saati Uygulama |
| 12. Hafta | Model seçim ve seçim kriterleri | Ders Saati Uygulama |
| 13. Hafta | Zaman serileri Analizi: Birim kök testi, sahte regresyon | Uygulama Ders Saati |
| 14. Hafta | Zaman serileri analizi: Eşbütünleşme ve hata düzeltme modeli | Ders Saati Uygulama |
| Tarı, Recep. (2015). Ekonometri. 11. Baskı, Umuttepe Yayınları |
| Program Yeterlilik | Katkı Düzeyi | DK1 | DK2 | DK3 | DK4 | DK5 | Ölçme Yöntemi |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PY1 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY2 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY3 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY4 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY5 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY6 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY7 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY8 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY9 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY10 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY11 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY12 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY13 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| PY14 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | - |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ders Katkı Düzeyi | Yok | Çok Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | Çok Yüksek |
| Ölçme Yöntemi | Yazılı sınav | Sözlü sınav | Ödev/Proje | Laboratuvar Çalışması | Sunum /Seminer |
| Etkinlik | Sayısı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Ön Hazırlık, Pekiştirme Çalışmaları | 14 | 2 | 28 |
| Araştırma | 6 | 3 | 18 |
| Diğer Faaliyetler | 14 | 2 | 28 |
| Ara Sınav 1 | 1 | 1 | 1 |
| Final | 1 | 1 | 1 |
| Uygulama | 1 | 1,5 | 1,5 |
| Sınıf İçi Etkinlik | 4 | 2 | 8 |
| Toplam İş Yükü | 127,5 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 5,0 | ||
