| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Ekonometri I | ECON 311 | 3 | 1 | 2 + 2 | 3 | 7,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Basit ve çoklu regresyon modellerini tahmin edebilecekler. |
| 2. Farklı fonksiyonel formları olan regresyon modellerinin tahminlerini yorumlayabilecektir. |
| 3. Regresyon modellerinin parametreleri üzerinde hipotez testi gerçekleştirebilecektir. |
| 4. Tahmin edilen regresyon modellerini kullanarak kestirim yapabilecektir. |
| 5. Farklı fonksiyonel formlarda olan regresyon modelleri arasından seçim yapabilecektir. |
| 6. Yanlış modelleme sorununu ve tahminciler üzerindeki olası etkilerini tespit edebilecektir. |
| 7. Çoklu doğrusallık problemini tespit edebilecek ve bu sorunu giderebilecektir. |
| 8. Yapısal farklılıkları test edebilecek ve yapısal farklılıkları kukla değişkenle modelleyebilecektir. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
ECON 311 dersi, ekonomik data ve modellerin analizinde kullanılan temel teorik ve ampirik methodların temel düzeyde anlaşılmasını sağlamaktadır. Ders; basit ve çoklu regresyon modelleri, tahmin yöntemi, uyum iyiliği, hipotez testleri, fonksiyonel formlar, model belirlenmesi ve seçimi, kestirim, çoklu doğrusallık sorunu, yapısal farklılıklar ve kukla değişkenleri kapsamaktadır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Basit Doğrusal Regresyon Modelleri (SLRM): Giriş |
| 2 | SLRM: En Küçük Kareler Tahmin Yöntemi |
| 3 | SLRM: En Küçük Kare Tahmincilerinin Özellikleri |
| 4 | SLRM: Uyumun İyiliği |
| 5 | SLRM: Hipotez Testi ve Güven Aralığı |
| 6 | SRLM: Farklı Fonksiyonel Formlarla Regresyon Modeli |
| 7 | SRLM: Yanlış Modelleme & Model Seçimi |
| 8 | Çoklu Doğrusal Regresyon Modelleri (MLRM): Giriş & Tahmin |
| 9 | MLRM: Tahmin (devamı) & Uyumun İyiliği |
| 10 | MLRM: Hipotez Testi ve Güven Aralığı |
| 11 | MLRM: Yanlış Modelleme & Model Seçimi |
| 12 | MLRM: Çoklu Doğrusallık |
| 13 | Kukla Değişkenler ve Yapısal Farklılıklar |
| 14 | Kukla Değişkenler ve Yapısal Farklılıklar |
| |
| Kaynaklar: |
| 1. Jeffrey M. Wooldridge (2016), Introductory Econometrics, Cengage Learning.
2. Christopher Dougherty (2016), Introduction to Econometrics, Oxford Press.
3. Judge-Hill-Griffith, Principles of Econometrics.
|
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Teori: Haftada 3 ders. Laboratuvar: Haftada 2 ders. Ödevler: Gerçek ekonomik verilerle ampirik ekonomik modellerin tahmini. SPSS (Statistical Package for Social Scientists) ve Eviews (Econometrics Views) kullanımı gereklidir. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara sınav | 1 | %30 |
| Final Sınavı | 1 | %50 |
| Ödev | 5 | %20 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |