| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Uygulamalı Mikro Veri Analizi | İVA 518 | | | 3 + 0 | 3 | 7,50 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Yüksek Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Mikro veriler söz konusu olduğunda neden standart ekonometrik tekniklerin ötesinde farklı mikro ekonometrik tekniklere ihtiyaç duyulduğunu kavrar |
| 2. Farklı mikro iktisadi modeller ve farklı mikro veri tipleri için hangi mikro ekonometrik yöntemin uygun olduğunu bilir |
| 3. R Programını kullanarak mikro verilerin analizini gerçekleştirebilir ve elde edilen sonuçları yorumlayabilir |
| 4. Literatürdeki mikro veri kullanan ampirik çalışmaları takip edebilir, mikro ekonometrik teknikleri kendi verilerine uygulayabilir |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Bu derste, mikro iktisat ve işletme ekonomisinin uygulamalı alanlarındaki ampirik araştırmalarda ve seçim analizlerinde sıklıkla kullanılan mikro verilerin analizine yönelik ekonometrik teknikler uygulamalı olarak öğretilmektedir. Ders kapsamında yer alan konular arasında sabit etkili ve rassal etkili panel veri modelleri, dinamik panel veri modelleri, ikili probit ve logit modelleri, çok terimli logit modeli, sıralı ve yuvalanmış logit modelleri gibi konular yer almaktadır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinin Matris Yaklaşımıyla Tekrarı I |
| 2 | Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinin Matris Yaklaşımıyla Tekrarı II |
| 3 | Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinin Matris Yaklaşımıyla Tekrarı III |
| 4 | Çoklu Bağlantı ve Değişken Varyans |
| 5 | Sabit Etkiler Panel Veri Modeli |
| 6 | Rassal Etkiler Panel Veri Modeli |
| 7 | Dinamik Panel Veri Modelleri |
| 8 | Ara Sınav |
| 9 | Maksimum Olabilirlik Yöntemi |
| 10 | İkili Probit Modeli |
| 11 | İkili Logit Modeli |
| 12 | Çok Terimli Logit Modeli |
| 13 | Yuvalanmış ve Sıralı Logit Modelleri |
| 14 | R ile Panel Veri ve Kesikli Tercih Modellerinin Uygulamaları |
| |
| Kaynaklar: |
| (1) Wooldridge, J. M. (2020), Introductory Econometrics: A Modern Approach, 7th edition. Cengage Learning. (ISBN: 978-1337558860).
(2) Stock, J. H. and Watson, M. W. (2019), Introduction to Econometrics, 4th edition. Pearson. (ISBN: 978-0134461991).
(3) Johnston J. and DiNardo, J. (1997), Econometric Methods, 4th edition. McGraw-Hill. (ISBN: 978-0079131218). |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| (1) Cameron, A. C. and Trivedi, P. K. (2005), Microeconometrics: Methods and Applications. Cambridge University Press. (ISBN: 978-0521848053).
(2) Hanck, C.; Arnold, M.; Gerber, A; and Schmelzer, M. (2024), Introduction to Econometrics with R. University of Duisburg-Essen. (https://www.econometrics-with-r.org/)
(3) Heiss, F. (2020), Using R for Introductory Econometrics. Independently published. (ISBN: 979-8648424364). |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Öğretim stratejisi çoğunlukla dersler, problem çözme ve ödevlere dayanmaktadır. Sınıf için tartışmalara katılmaları beklenen öğrenciler soru sorma ve düşüncelerini paylaşma konularında teşvik edilirler. Ders sorumlusu, öğrencilerin ders materyali hakkındaki sorularını cevaplamak ve onlara yardımcı olmak için düzenli görüşme saatlerine sahiptir. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav | 1 | %35 |
| Final Sınavı | 1 | %35 |
| Ödev | 1 | %30 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |