EN
11111

DERS TANITIM BİLGİLERİ

dm.ieu.edu.tr

Dersin Adı
Kodu
Yarıyıl
Teori
(saat/hafta)
Uygulama/Lab
(saat/hafta)
Yerel Kredi
AKTS
Güz/Bahar
Ön-Koşul(lar)
Yok
Dersin Dili
Dersin Türü
Seçmeli
Dersin Düzeyi
-
Dersin Veriliş Şekli -
Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Dersin Koordinatörü -
Öğretim Eleman(lar)ı -
Yardımcı(ları) -
Dersin Amacı
Öğrenme Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Zaman serisi verilerinin ayırd edici özelliklerini tanımlayabilecektir.
  • Zaman serisilerinin analizleri için özellikle geliştirilmiş ekonometrik yöntemleri kullanabilecektir.
  • Zaman serilerinin davranışlarını açıklayan ekonometrik modeller kurabilecektir.
  • Varolan ekonometrik modellerdeki problemleri belirleyebilecektir.
  • Varolan ekonometrik modellerdeki problemleri çözmek için gerekli ekonometrik metodları kullanabilecektir.
  • Ekonometrik analizler aracılığıyla elde edilmiş olan sonuçları yorumlayabilecektir.
  • Bağımsız bir ampirik araştırmayı başlangıcından sonuna dek yürütebilecektir.
Ders Tanımı

 



Dersin Kategorisi

 Temel Ders
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
X
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

 

HAFTALIK KONULAR VE İLGİLİ ÖN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 İstatistiksel kavramlar ve ekonometrik temeller
2 Fark denklemleri ve geriletme operatörleri
3 Zaman serileri ekonometrisinin temelleri
4 Doğrusal regresyonda bazı konular
5 ARMA Modelleri 1
6 ARMA Modelleri 2
7 ARMA Modelleri 3
8 Ara sınav
9 Durağan olmayan zaman serileri, birim kökler ve ARIMA modelleri
10 Otoregresif koşutlu heteroskedastik modelleme: ARCH ve GARCH
11 Durağan vektör modelleri: VAR 1
12 Durağan vektör modelleri: VAR 2
13 Kointegrasyon (birlikte durağanlık)
14 Zaman serileri ile öngörü
15 Ek konu (tercihe bağlı ve zaman kalması halinde)
16 Sunumlar
Ders Kitabı Walter Enders, Applied Econometric Time Series (İkinci Baskı), Wiley.
Önerilen Okumalar/Materyaller İki ek kaynak daha önerilir, ve zaman zaman derste kaynak olarak kullanılacaktır: • Brockwell and Davis, Introduction to Time Series and Forecasting (İkinci Baskı) • Paul S. P. Cowpertwait and Andrew V. Metcalfe, Introductory Time Series with R (R programlama dilini bilen veya bu dile merakı olan öğrencilere tavsiye edilir).

 

DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ

Yarıyıl Aktiviteleri Sayı Katkı Payı %
Katılım
16
10
Laboratuvar / Uygulama
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
2
40
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav
1
20
Final Sınavı
1
30
Toplam

Yarıyıl İçi Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
70
Yarıyıl Sonu Aktivitelerin Başarı Notuna Katkısı
30
Toplam

AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU

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
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
2
35
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınavlar
1
20
Final Sınavı
1
27
    Toplam
165

 

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARININ PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE İLİŞKİSİ

#
 Program Yeterlilikleri / Çıktıları
* Katkı Düzeyi
1
2
3
4
5
1 Temel matematik, uygulamalı matematik ve istatistik kuramlarına ve uygulamalarına hakim olmak,
2 Matematik ve istatistik alanındaki edindiği ileri düzeydeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilmek,
3 Sorunları tanımlayabilmek, analiz edebilmek ve bilimsel yöntemlere dayalı çözüm üretebilmek,
4
Disiplinlerarası yaklaşımla, matematiği ve istatistiği gerçek yaşamda uygulayabilmek ve uygulama konusunda kendi potansiyellerini keşfedebilmek,		 X
5
Matematiğin kullanıldığı hemen her alanda, gerekli bilgileri edinebilmek ve modelleme yapabilmek ve kendini geliştirebilmek,		 X
6 Kurduğu modellere ve çözümlere eleştirel bakabilmek, yenileyebilmek,
7 Kuramsal ve teknik bilgilerini gerek detaylı olarak uzman kişilere, gerekse basit ve anlaşılır bir şekilde uzman olmayan kişilere rahatça aktarabilmek,
8

İngilizce’yi ve Avrupa Dil Portföyünden ikinci bir yabancı dili B1 Genel Düzeyinde etkin şekilde kullanabilmek ve bilgi birikimini güncel tutabilmek, yurtiçi ve yurtdışı meslektaşlarıyla rahat bir şekilde iletişim kurabilmek, periyodik litaretürü takip edebilmek,
9

Matematik ve istatistik alanlarında yaygın olarak kullanılan yazılımlara aşina olmak ve Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyindeki ez az bir programı etkin şekilde kullanabilmek,
10

Dahil olduğu projelerin tüm aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere uygun hareket edebilmek, toplumsal duyarlılık çerçevesinde proje geliştirip uygulayabilmek,
11 Evrensel anlamda birikimli ve duyarlı olarak tüm süreçleri etkin şekilde değerlendirebilmek ve kalite yönetimi konusunda yeterli bilince sahip olmak,
12

Soyut düşünce yapısına hakim olarak, somut olaylara bağlayabilmek ve çözümleri taşıyabilmek, deney tasarlayıp veri toplayarak bilimsel yöntemlerle sonuçları incelemek ve yorumlamak,

 X
13

Edindiği bilgi, beceri ve yetkinlikleri hayat boyu yenileyebilmek, yaşam boyu öğrenme bilincine sahip olmak,
14

Matematik ve istatistik alanında edindiği bilgileri ortaöğretim seviyesine uyarlayarak aktarabilmek,
15

Matematik ve istatistik alanında bireysel veya ekip olarak bir çalışmayı sürdürmek, bağımsız çalışmanın ilgili tüm aşamalarında etkili olmak, karar verme sürecine katılmak, zamanı etkili kullanarak gerekli planlamayı yapmak ve yürütmek.

 X

*1 Lowest, 2 Low, 3 Average, 4 High, 5 Highest

 

İzmir Ekonomi Üniversitesi | Sakarya Caddesi No:156, 35330 Balçova - İZMİR Tel: +90 232 279 25 25 | webmaster@ieu.edu.tr | YBS 2010