Dersin Adı | Ekonometri |
Kodu | Yarıyıl | Teori (saat/hafta) | Uygulama/Lab (saat/hafta) | Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
ECON 301 | Güz | 3 | 0 | 3 | 6 |
Ön-Koşul(lar) |
| |||||||||||
Dersin Dili | İngilizce | |||||||||||
Dersin Türü | Zorunlu | |||||||||||
Dersin Düzeyi | Lisans | |||||||||||
Dersin Veriliş Şekli | - | |||||||||||
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri | ||||||||||||
Dersin Koordinatörü | ||||||||||||
Öğretim Eleman(lar)ı | ||||||||||||
Yardımcı(ları) |
Dersin Amacı | Bu dersin temel amacı ileri derecede ekonometrik analiz yapabilmeleri için öğrencilerin temel istatistik bilgisini geliştirmektir. Özellikle, bu ders öğrencilere ekonometrik tekniklerde kapsamlı altyapı vermeyi, bu altyapının uygulamasını ve R-studio istatistik paket programının yüksek seviyede kullanımını amaçlar. Her öğrenci bu derste edindiği bilgileri göstermek amacı ile bir dönem projesi hazırlamak ile yükümlüdür. |
Öğrenme Çıktıları | Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
|
Ders Tanımı | Ekonometri iktisadi olaylara dair gerçek verilerden bilgi edinmek üzere geliştirilen, istatistik temelli bir yöntemler bütünü olarak tanımlanabilir. Ekonomik teorileri test edebilmek ve ekonomide yapılan ampirik çalışmaları anlayabilmek için ekonometri bilgisi gereklidir. Bu ders ekonominin farklı alanlarındaki örnekleri kullanarak ampirik çalışmanın nasıl yapılacağını öğretir. Ayrıca farklı türdeki ekonomik veriler, bunların nasıl elde edileceği ve nasıl kullanılacağı üzerine odaklanır. Regresyon analizi, en küçük kareler yöntemi, basit ve genel klasik regresyon modeli, hipotez testleri, model kurma sorunları, ardışık bağımlılık, çoklu varyans, çoklu doğrusallık işlenecek konular arasındadır. Ampirik çalışmayı yapabilmek için bu derste R-studio ekonometri paket programı kullanılacaktır. |
Dersin İlişkili Olduğu Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları | |
| Temel Ders | X |
Uzmanlık/Alan Dersleri | ||
Destek Dersleri | ||
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri | ||
Aktarılabilir Beceri Dersleri |
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 | Matematiksel ve İstatistiksel Temeller | |
2 | R-studio Programına Giriş | |
3 | Regresyon Analizine Genel Bakış | |
4 | En Küçük Kareler Yöntemi, Regresyon Analizini Kullanma | |
5 | Klasik Model | |
6 | Hipotez Testi | |
7 | Çoklu Doğrusal Bağlantı | |
8 | Heteroskedastik Model | |
9 | Otokorelasyon | |
10 | Model Yapısı ve Bağımsız Değişkenleri Seçme | |
11 | İçsellik Problemi ve Araç Değişkenler Yöntemi | |
12 | Zaman Serisi Analizi I | |
13 | Zaman Serisi Analizi II | |
14 | Panel Veri Analizi | |
15 | Tercihe Bağlı Ek Konu (Zaman Kalması Halinde) | |
16 | Tercihe Bağlı Ek Konu (Zaman Kalması Halinde) |
Ders Kitabı | C. Dougherty, Introduction to Econometrics, fifth edition 2016, Oxford University Press |
Önerilen Okumalar/Materyaller | • Peter E. Kennedy, A Guide to Econometrics (5th Edition) • Jeffrey M. Woolridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach (4th Edition) • Joshua D. Angrist and JornSteffen Pischke, Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion. |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Katkı Payı % |
Katılım | 16 | 10 |
Laboratuvar / Uygulama | ||
Arazi Çalışması | ||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | ||
Portfolyo | ||
Ödev | ||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | ||
Proje | 1 | 30 |
Seminer/Çalıştay | ||
Sözlü Sınav | ||
Ara Sınav | 1 | 30 |
Final Sınavı | 1 | 30 |
Toplam |
Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 18 | 60 |
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı | 1 | 40 |
Toplam |
Yarıyıl Aktiviteleri | Sayı | Süre (Saat) | İş Yükü |
---|---|---|---|
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati) | 16 | ||
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 16 | 3 | 48 |
Arazi Çalışması | |||
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği | |||
Portfolyo | |||
Ödev | |||
Sunum / Jüri Önünde Sunum | |||
Proje | 1 | 24 | |
Seminer/Çalıştay | |||
Sözlü Sınav | |||
Ara Sınavlar | 1 | 30 | |
Final Sınavı | 1 | 30 | |
Toplam | 180 |
# | Program Yeterlilikleri / Çıktıları | * Katkı Düzeyi | ||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
1 | İktisat alanına özgü temel kavramların, teorilerin, ilkelerin ve araştırma yöntemlerinin bilgisine sahip olur. | X | ||||
2 | İktisadi verileri toplar, işler ve ekonomi politikalarına yol gösterebilecek bilimsel araştırmalar yapmak için uygun matematiksel, ekonometrik, istatistiksel yöntemleri ve veri analizi yöntemlerini uygular. | X | ||||
3 | İlgili akademik, mesleki, bölgesel ve global ağların içinde yer alır bu ağları etkin olarak kullanır. | X | ||||
4 | Bulunduğu toplumun ihtiyaçları konusunda yeterli sosyal sorumluluk bilincine sahip olur ve gerektiğinde sosyal dinamikleri etkileyebilecek aktiviteler düzenler. | |||||
5 | İhtiyaç duyduğu bilgiye erişmek için eğitim sürecinde edindiği ile kişisel bilgi birikimini sentezler. | |||||
6 | Eleştirel ve analitik düşünme becerisi ile kendi öğrenim gereksinimlerini belirler ve yaşam boyu öğrenme sürecini yönlendirir. | X | ||||
7 | Toplumsal dinamikleri iktisadi süreçlere hem bir girdi hem de sonuç olarak eklemleyebilmek için gerekli becerilere sahiptir. | X | ||||
8 | Üniversitede edindiği birikimini bulunduğu toplumun kültürel ve tarihsel yapısıyla ilişkilendirebilir ve toplumun farklı katmanlarına iletir. | |||||
9 | Bireysel ve grup üyesi olarak sorumluluk alır. | |||||
10 | Ekonomi ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere göre hareket eder. | X | ||||
11 | Bir yabancı dili kullanarak ekonomi ilgili bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar .("European Language Portfolio Global Scale", Level B1) | X | ||||
12 | İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır. | |||||
13 | İnsanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini uzmanlık alanıyla ilişkilendirir. |
*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest