DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ
Dersin Adı |
Kodu |
Yarıyıl |
T+U+L (saat/hafta) |
Türü (Z / S) |
Yerel Kredi |
AKTS |
Ekonometri II |
ECON 324 |
Bahar |
03+00+00 |
Seçmeli |
3 |
6 |
Akademik Birim: |
Ekonomi |
Öğrenim Türü: |
Örgün Eğitim |
Ön Koşullar |
Yok |
Öğrenim Dili: |
İngilizce |
Dersin Düzeyi: |
Lisans |
Dersin Koordinatörü: |
- - |
Dersin Amacı: |
• Ekonomide yaygın kullanılan ileri ekonometrik tekniklerin teorik ve uygulamalı olarak anlatılması
• Panel veri ve zaman serilerinde kullanılan istatistiksel uygulamalarda karşılaşacaklar problem tipleri ilgili temel çıkarım ve tahmin yöntemlerinin öğretilmesi
• Nedensellik analizine giriş |
Dersin İçeriği: |
• Panel veri analizi
• Zaman serileri
• Nedensellik analizi modelleri (IV, regresyon Süreksizliği) |
Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ): |
- 1- Panel veri ve zaman serileri boyutlu ekonomik verilerin analizi için gerekli, örnekleme, olasılık dağılımlar, hipotez testi gibi istatistiksel araçlara sahip olmak
- 2- Nedensellik tespiti amaçlı metotlar, tahminlerin yorumlanması, model varsayımlarının anlaşılması
- 3- İstatistiksel programlama konusunda uygulama becerilerinin geliştirilmesi kazandırılması
|
Dersin Öğrenme Yöntem ve Teknikleri |
Vaka tabanlı |
HAFTALIK PROGRAM
Hafta | Konular | Ön Hazırlık |
1 |
Çok değişkenli regresyon ve klasifikasyon yöntemlerinin genel bir değerlendirilmesi |
EC 323 Ders notları |
2 |
Çok değişkenli regresyon ve klasifikasyon yöntemleri ile ilgili R uygulamaları |
EC 323 Ders notları |
3 |
Panel veri analiz metotları I |
Stock & Watson, Bölüm 10 |
4 |
Panel veri analiz metotları 2 |
Stock & Watson, Bölüm 10 |
5 |
Panel veri – R uygulamaları |
Heiss, Bölüm 13-14 |
6 |
Öğrenci sunumları |
|
7 |
Zaman serileri yöntemleri I |
Stock & Watson Bölüm 14 |
8 |
Zaman serileri yöntemleri II |
Stock & Watson Bölüm 15 |
9 |
Zaman serileri R uygulamaları |
Heiss, Bölüm 10-12 |
10 |
Nedensellik analizine giriş |
Stock & Watson Bölüm 12 |
11 |
IV regresyonu |
Stock & Watson Bölüm 12 |
12 |
Regresyon Süreksizliği |
Stock & Watson Bölüm 13 |
13 |
Nedensellik R uygulamaları |
Heiss, Bölüm 15 |
14 |
Dönem değerlendirmesi ve öğrenci sunumları |
|
Kadir Has Üniversitesi'nde bir dönem 14 haftadır, 15. ve 16. hafta sınav haftalarıdır.
ZORUNLU ve ÖNERİLEN OKUMALAR
• James H. Stock and Mark W. Watson, 2015 [SW]. Introduction to Econometrics, Global edition, Person Education, England.
• Heiss Florian, 2016. Using R for introductory Econometrics, CreateSpace Independent Publishing Platform. |
DİĞER KAYNAKLAR
DEĞERLENDİRME SİSTEMİ
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Sayı | Katkı Payı (%) |
Katılım |
14 |
15 |
Proje |
1 |
40 |
Ödev |
3 |
30 |
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler (okuma, bireysel çalışma vb.) |
6 |
15 |
Total: |
24 |
100 |
İŞ YÜKÜ HESAPLAMASI
Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
---|
Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
Proje | 1 | 40 | 40 |
Ödev | 3 | 10 | 30 |
Dersle İlgili Sınıf Dışı Etkinlikler | 6 | 6 | 36 |
Toplam İş Yükü (saat): | 148 |
1 AKTS = 25 saatlik iş yükü
PROGRAM YETERLİLİKLERİ (PY) ve ÖĞRENME ÇIKTILARI (ÖÇ) İLİŞKİSİ
# |
PY1 |
PY2 |
PY3 |
PY4 |
PY5 |
PY6 |
PY7 |
PY8 |
PY9 |
PY10 |
PY11 |
PY12 |
OC1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
OC2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
OC3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Katkı Düzeyi: 1 Düşük, 2 Orta, 3 Yüksek