| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Zaman Serisi Ekonometrisi | ECON 423 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Fark denklemlerini çözebilir ve zımni dinamik yapıyı ortaya çıkarabilir. |
| 2. AR, MA, ARMA ve ARIMA modellerini belirleyebilir ve tahmin edebilir ve bu modelleri önkestirim için kullanabilir. |
| 3. Durağanlık, durağan olmama, eşbütünleşme, hata düzeltme; stokastik trendler, kısa ve uzun dönem denge, Ardışık İlişki; Kısmi ardışık ilişki kavramlarını açıklayabilir ve tartışabilir. |
| 4. Model seçimi için Kısmi Ardışık İlişki Fonksiyonu (PACF), Lagrange Çarpan (LM) testi, AIC, SIC kriterlerini kullanabilir. |
| 5. Birim kök ve eşbütünleşme kavramlarını test edebilir. |
| 6. Eşbütünleşik ve Hata düzeltme modellerini belirleyebilir. |
| 7. ARDL modellerini belirleyebilir ve tahmin edebilir. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Ders, modern zaman serileri analizine temel bir giriş yapmayı amaçlamaktadır. Kapsanan konular arasında, fark denklemleri ve çözümleri, Ardışık Bağlanım (AR), Hareketli Ortalama (MA) ve ARMA modelleri, önkestirim, birim kökler, durağanlık, durağan olmama, eşbütünleşme, hata düzeltme, birim kök ve eşbütünleşme testleri ve Ardışık Bağlanım Dağıtılmış Gecikme (ARDL) modelleri yer almaktadır. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | İstatistiksel Kavramların Kısa Bir Tekrarı |
| 2 | Fark Denklemleri |
| 3 | AR Modelleri: Temel Özellikler ve Dinamikler |
| 4 | MA Modelleri: Temel Özellikler ve Dinamikler |
| 5 | ARMA Models: Temel Özellikler |
| 6 | Durağanlık ve Birim Kökler: Test Etme ve Sonuçları |
| 7 | Ara Sınav |
| 8 | Ardışık Bağlanımlı, Bütünleşik, Hareketli Ortalama Modelleri (Arima) |
| 9 | Eşbütünleşme: Test Etme ve Modelleme |
| 10 | Hata Düzeltme Modelleri (ECM) |
| 11 | ARDL Modelleri ve ECM |
| 12 | E-Views ile Uygulamalar I |
| 13 | E-Views ile Uygulamalar II |
| 14 | Dışadüşenler, Zaman Serisi Analizinde Mevsimsellik |
| |
| Kaynaklar: |
| 1. Walter Enders (2010), Applied Econometric Time Series, John Wiley and Sons. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| Bir ara sınav ve derse katılım olarak sayılan üç sınav olacaktır. Bu sorumluluklara ek olarak, bu sınıfı alan öğrenciler Eviews istatistik programı ile yapılabilecek ev ödevlerinden sorumludurlar. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Ara sınav | 1 | %15 |
| Final Sınavı | 1 | %45 |
| Ödev | 2 | %30 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |