| 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 | STAT 206 |
| 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. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Öğrenciler bazı ödevlerinde yapay zeka kullanmaları yönünde teşvik edilmektedir |
| |
| 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 (2012) Wiley
|
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Teori: Haftada 3 ders. Laboratuvar: Haftada 1 ders. Ödevler: Gerçek ekonomik verilerle ampirik ekonomik modellerin tahmini. R programlama dili kullanılarak yapılır. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara Sınav I | 1 | %40 |
| Final Sınavı | 1 | %50 |
| Dönem Ödevi | 2 | %10 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 1,00 | 14,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 14 | 1,00 | 14,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 1 | 4,00 | 4,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 14 | 2,00 | 28,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 2 | 6,00 | 12,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 1 | 20,00 | 20,00 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 2 | 6,00 | 12,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 1 | 30,00 | 30,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | İktisat ve diğer ilgili sosyal bilimlerle alakalı temel kavramsal bilgilere sahip olur ve kavramlar arası ilişki kurar. | 4 |
| 2 | İktisadi sorunları çözmeye katkıda bulunmak için, iktisat kuramlarının önermelerini sınamaya yarayacak nicel ve nitel yöntemlerin bilgisine ve bilgisayar becerisine sahip olur. | 4 |
| 3 | Ekonomik aktörler hakkında verilerin derlenmesi, işlenmesi ve ekonomi politikalarına yol gösterebilecek bilimsel araştırma kapasitesine ulaşılması için gerekli bilgi birikimine sahip olur. | 4 |
| 4 | İktisat ile ilgili alt dallarda uzmanlaşır ve diğer sosyal bilimler alanları ile ilişki kurarak disiplinler arası yorum üretir ve analiz yapma becerilerine sahip olur. | 4 |
| 5 | İktisat ile ilgili bilgileri sorgulama, yorumlama ve analiz etme becerisine sahip olur. | 4 |
| 6 | Eğitim sürecinde oluşturduğu birikimi yazılı ve sözlü sunabilme becerisine sahip olur. | 3 |
| 7 | Bir sorunu çözmek için ekip olarak sorumluluk yüklenir, gerekirse bireysel düzeyde sorumluluk alıp bağımsız çalışabilir. | 3 |
| 8 | Yaşam boyu öğrenme ve sorgulama bilinci kazanır. | 3 |
| 9 | Edineceği eleştirel ve analitik düşünme sayesinde kendi öğrenim gereksinimlerini belirler ve ileri düzey öğrenimini yönlendirebilir. | 3 |
| 10 | İngilizceyi en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde kullanarak ekonomiyle ilgili bilgileri ve değişiklikleri izleyebilir ve meslektaşları ile iletişim kurabilir. | 0 |
| 11 | Ekonomi ile ilgili bilgilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması ve uygulanması aşamalarında toplumsal, bilimsel ve etik değerlere sahip olur. | 4 |
| 12 | İçinde bulunduğu toplumun ve çevrenin ihtiyaçları konusunda sosyal sorumluluk bilincine sahip olur. | 0 |
| 13 | Değişime ve yeniliğe açık olma tutumunu geliştirir. | 3 |
| 14 | Eğitim sürecinde edindiği birikimi içinde bulunduğu toplumun kültürel ve tarihsel yapısıyla ilişkilendirebilir. | 0 |