PROGRAMI
DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Ders AdıKoduVerildiği YılVerildiği YarıyılSüresi (T+U)Yerel KredisiAKTS Kredisi
Uygulamalı Mikro Veri AnaliziİVA 5183 + 037,50
 
Ders Bilgileri
Dersin Öğretim DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli
Dersin Veriliş BiçimiYüz 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 DerslerYok
Daha Önce Alınmış Olması Önerilen DerslerYok
 
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):
 
HaftaKonu
1Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinin Matris Yaklaşımıyla Tekrarı I
2Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinin Matris Yaklaşımıyla Tekrarı II
3Çoklu Doğrusal Regresyon Modelinin Matris Yaklaşımıyla Tekrarı III
4Çoklu Bağlantı ve Değişken Varyans
5Sabit Etkiler Panel Veri Modeli
6Rassal Etkiler Panel Veri Modeli
7Dinamik Panel Veri Modelleri
8Ara Sınav
9Maksimum Olabilirlik Yöntemi
10İkili Probit Modeli
11İkili Logit Modeli
12Çok Terimli Logit Modeli
13Yuvalanmış ve Sıralı Logit Modelleri
14R 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:
YöntemAdetKatkı (%)
Ara Sınav1%35
Final Sınavı1%35
Ödev1%30
 
Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu?
Gerektirmiyor