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: | Gözde Çörekçioğlu İshakoğlu |
| Dersi Veren(ler): | Gözde Çörekçioğlu İshakoğlu |
| 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): |
|
| Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri | Bu dersin öğretim yöntemleri ödevler, projeler ve Excel, Eviews, STATA ve RATS gibi bilgisayar uygulamalarıdır. |
HAFTALIK PROGRAM
| Hafta | Konular | Ön 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 |
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
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 Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
|---|---|---|
| Uygulama | 2 | 25 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 4 | 35 |
| Final Sınavı | 1 | 40 |
| Total: | 7 | 100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Uygulama | 2 | 21 | 42 |
| Ara Sınavlar/Sözlü Sınavlar/Kısa Sınavlar | 4 | 30 | 120 |
| Final Sınavı | 1 | 25.5 | 25.5 |
| Toplam İş Yükü (saat): | 187.5 | ||
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
| # | PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 |
| OC1 | |||||||||
| OC2 | |||||||||
| OC3 |
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek