DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
| Dersin Adı |
Kodu |
Yarıyıl |
T+U+L (saat/hafta) |
Türü (Z / S) |
Yerel Kredi |
AKTS |
| Kurumsal Proje Yönetimi |
|
Bahar |
03+00+00 |
Zorunlu |
3 |
10 |
| Akademik Birim: |
|
| Öğrenim Türü: |
Örgün eğitim |
| Ön Koşullar |
Yok |
| Öğrenim Dili: |
Türkçe |
| Dersin Düzeyi: |
Seviye Belirtilmemiş |
| Dersin Koordinatörü: |
|
| Dersin Amacı: |
|
| Dersin İçeriği: |
|
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri |
|
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 |
Klasik Lineer Regresyon Modeli ve Test Yöntemleri |
1. Bölüm |
| 2 |
Çok Değişkenli Modellerin Tespiti ve Değerlendirilmesi |
2. Bölüm |
| 3 |
Zaman Serileri ve Kesitsel Veri Modelleri: Excel?e Giriş |
3. Bölüm |
| 4 |
Basit ve Çoklu Regresyon Parametrelerini Tahmin Etmede ve ANOVA?da Kullanılan Matris Cebiri Yöntemi |
4. Bölüm |
| 5 |
Excel?de Parametreleri Tahmin Etmek ve ANOVA Analizi İçin Matris Cebirini Kullanma Yöntemi |
5. Bölüm |
| 6 |
Spesifikasyon: Teori ile Bağlantılı Fonksiyonel Model Seçimi ve Model Seçim Kriterleri |
6. Bölüm |
| 7 |
Otokorelasyon, Kısmi Otokorelasyon, Rastlantısal Şok Modeli |
7. Bölüm |
| 8 |
Durağan Zaman Serileri (MA, ARMA işlemleri) |
8. Bölüm |
| 9 |
Model Belirleme ve Durağan Olmayan Zaman Serisi Modelleri |
9. Bölüm |
| 10 |
ACF, PACF,EACF Durağanlık, Birim Kök Testi: ADF, PP, KPSS Testleri, Trenden Arındırma: Excel ve Eviews Kullanımı |
10.Bölüm |
| 11 |
Mevsimsel Zaman Serileri, Tahmin Etme, Tanısal denetleme: Eviews Uygulamaları |
Mevsimsel Zaman Serileri, Tahmin Etme, Tanısal denetleme: Eviews Uygulamaları |
| 12 |
Eşbütünleşme: Eviews?de Zaman Serisi Uygulamaları |
12. Bölüm |
| 13 |
VAR Modeli Analizi ve Nedensellik |
13. Bölüm |
| 14 |
Final Projesi |
|
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
DİĞER KAYNAKLAR
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
| Katılım |
14 |
5 |
| Laboratuvar |
5 |
5 |
| Proje |
1 |
10 |
| Ödev |
5 |
5 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar |
2 |
35 |
| Final Sınavı |
1 |
40 |
| Total: |
28 |
100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 5 | 7 | 35 |
| Proje | 1 | 20 | 20 |
| Ödev | 5 | 6 | 30 |
| Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler | 1 | 13 | 13 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 2 | 15 | 30 |
| Final Sınavı | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 200 |
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek
| Dersin Adı |
Kodu |
Yarıyıl |
T+U+L (saat/hafta) |
Türü (Z / S) |
Yerel Kredi |
AKTS |
| Kurumsal Proje Yönetimi |
BA |
Bahar |
03+00+00 |
Zorunlu |
3 |
10 |
| Akademik Birim: |
|
| Öğrenim Türü: |
Örgün eğitim |
| Ön Koşullar |
Yok |
| Öğrenim Dili: |
Türkçe |
| Dersin Düzeyi: |
Seviye Belirtilmemiş |
| Dersin Koordinatörü: |
|
| Dersin Amacı: |
|
| Dersin İçeriği: |
|
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri |
|
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
| 1 |
Klasik Lineer Regresyon Modeli ve Test Yöntemleri |
1. Bölüm |
| 2 |
Çok Değişkenli Modellerin Tespiti ve Değerlendirilmesi |
2. Bölüm |
| 3 |
Zaman Serileri ve Kesitsel Veri Modelleri: Excel?e Giriş |
3. Bölüm |
| 4 |
Basit ve Çoklu Regresyon Parametrelerini Tahmin Etmede ve ANOVA?da Kullanılan Matris Cebiri Yöntemi |
4. Bölüm |
| 5 |
Excel?de Parametreleri Tahmin Etmek ve ANOVA Analizi İçin Matris Cebirini Kullanma Yöntemi |
5. Bölüm |
| 6 |
Spesifikasyon: Teori ile Bağlantılı Fonksiyonel Model Seçimi ve Model Seçim Kriterleri |
6. Bölüm |
| 7 |
Otokorelasyon, Kısmi Otokorelasyon, Rastlantısal Şok Modeli |
7. Bölüm |
| 8 |
Durağan Zaman Serileri (MA, ARMA işlemleri) |
8. Bölüm |
| 9 |
Model Belirleme ve Durağan Olmayan Zaman Serisi Modelleri |
9. Bölüm |
| 10 |
ACF, PACF,EACF Durağanlık, Birim Kök Testi: ADF, PP, KPSS Testleri, Trenden Arındırma: Excel ve Eviews Kullanımı |
10.Bölüm |
| 11 |
Mevsimsel Zaman Serileri, Tahmin Etme, Tanısal denetleme: Eviews Uygulamaları |
Mevsimsel Zaman Serileri, Tahmin Etme, Tanısal denetleme: Eviews Uygulamaları |
| 12 |
Eşbütünleşme: Eviews?de Zaman Serisi Uygulamaları |
12. Bölüm |
| 13 |
VAR Modeli Analizi ve Nedensellik |
13. Bölüm |
| 14 |
Final Projesi |
|
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
DİĞER KAYNAKLAR
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
| Katılım |
14 |
5 |
| Laboratuvar |
5 |
5 |
| Proje |
1 |
10 |
| Ödev |
5 |
5 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar |
2 |
35 |
| Final Sınavı |
1 |
40 |
| Total: |
28 |
100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 5 | 7 | 35 |
| Proje | 1 | 20 | 20 |
| Ödev | 5 | 6 | 30 |
| Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler | 1 | 13 | 13 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 2 | 15 | 30 |
| Final Sınavı | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 200 |
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek
