DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ

Dersin Adı Kodu Yarıyıl T+U+L (saat/hafta) Türü (Z / S) Yerel Kredi AKTS
Ekonometri EC 504 Bahar 03+00+00 Seçmeli 3 7.5
Akademik Birim: Ekonomi Yüksek Lisans
Öğrenim Türü: Örgün Eğitim
Ön Koşullar Matematik, matris cebiri, olasılık teorisi ve istatistik ile ilgili önemli bilgi birikiminin var olduğu varsayılmaktadır.
Öğrenim Dili: İngilizce
Dersin Düzeyi: Yüksek Lisans
Dersin Koordinatörü: Meltem ŞENGÜN UCAL
Dersin Amacı: Çeşitli ileri ekonometrik teknikler kullanarak ekonometrik teori, uygulama ve çıkarımda derin bir anlayış elde etmektir.
Öğrenciler dersi geçtikten sonra , ekonomik fenomenlerin ampirik çalışması için uygun modelleri formüle edebilir, tahmin edebilir, test edebilir ve yorumlayabilir, belirli uygulamalar için gerektiğinde mevcut yöntemleri genişletebilirler.
Dersin İçeriği: Doğrusal Modeller ve Regresyon Yöntemleri, Asimtotik Teori ve Sistem Tahmini, Enstrümental Değişkenler, Ampirik Olabilirlik, Hipotez Testleri, Spesifikasyon Testleri, Model Seçimi ve Yuvalanmamış Modeller, Zaman Serileri Modelleri ve Uygulamaları
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ):
  • 1- Uygulamalı akademik makalelerde bildirilen regresyon sonuçlarını eleştirebilmek
  • 2- Alternatif ekonometrik modellerin performansını uygun testlerle değerlendirebilme yeteneğini kazanmak
  • 3- Ekonometrik yazılım kullanımıyla regresyon yöntemlerini uygulama becerisini gösterebilme
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri Bu dersin öğretim yöntemleri ödevler, projeler ve Excel, Eviews, STATA ve RATS gibi bilgisayar uygulamalarıdır.


HAFTALIK PROGRAM

HaftaKonularÖn Hazırlık ÖÇ
1 Ekonomik Verilerin Yapısı ve Temel Veri İşleme Uygulamalı
2 Temel sonuçlar; özel matrisler; ayrışma; ikinci dereceden formlar To be able
3 Hipotez testi To have ac
4 Basit Regresyon (matris cebirini çözme) To be able
5 Çoklu Regresyon ((matris cebirini çözme) To be able
6 Çoklu Doğrusal Bağlantı To be able
7 Heteroskedasticity, Autocorrelation To have ac
8 Misspecification: Wrong Regressors, Measurement Errors and Wrong Functional Forms To be able
9 Applications to Classical Linear Regression Analysis To be able
10 Dynamic Econometric Models To be able
11 Dummy Variables (Binary Analysis; Logit, Probit, etc.) To be able
12 Vector Autoregressive (VAR) Models and Causality Tests To be able
13 Non-stationarity and Unit Root Tests To have ac
14 Cointegration and Error-correction Models To be able


ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR

Greene, William, Econometric Analysis, 5th Edition, Prentice Hall, 2002.
Matching, Regression Discontinuity, Difference in Differences, and Beyond by Myoung-jae Lee, Oxford University Press (2016 .


DİĞER KAYNAKLAR

Johnston, Jack and John DiNardo, Econometric Methods, 4th Edition, McGrawHill,
1997.
Wooldridge, J., Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT
Press, 2001.


DEĞERLENDİRME SİSTEMİ

Yarıyıl İçi ÇalışmalarıSayıKatkı Payı (%)
Katılım - -
Laboratuvar - -
Uygulama 2 25
Arazi Çalışması - -
Proje - -
Ödev - -
Sunum/Jüri - -
Derse Özgü Staj - -
Diğer Uygulamalar (seminer, stüdyo kritiği, workshop vb.) - -
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (okuma, bireysel çalışma vb.) - -
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar 4 35
Final Sınavı 1 40
Total: 7 100


İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI

EtkinliklerSayısıSüresi (saat)Toplam İş Yükü (saat)
Ders Saati000
Laboratuvar000
Uygulama22142
Arazi Çalışması000
Proje000
Ödev000
Sunum/Jüriye Hazırlık000
Derse Özgü Staj000
Diğer Uygulamalara Hazırlık000
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler000
Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar430120
Final Sınavı125.525.5
Toplam İş Yükü (saat):187.5


PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ

# PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7 PY8
OC1 3 3 3 3 3 3 3 3
OC2 3 3 3 3 3 3 3 3
OC3 3 3 3 3 3 3 3 3