Bu ders geleceğe yönelik tahminler (öngörü) ve bu tahminleri üretmede kullanılacak istatistiksel yöntemler ile ilgilidir. Dersin temel amacı öngörü yöntemlerini ve bu yöntemlerin nasıl uygulanacağını ayrıntılı bir biçimde tanıtmaktır. Yöntemlerin uygulaması, üzerinde asıl durulan husus olduğundan ve uygulamalar EViews paket programı vasıtasıyla yapıldığından ötürü tüm dersler ve sınavlar bilgisayar laboratuarında yapılır. Buna bağlı olarak sınav sorularının en az % 70'i EViews kullanılarak cevaplandırılacaktır.

EViews'in Temelleri: EViews'e giriş, çalışma sayfasının temel özellikleri, dönem, serilerle çalışmak, sabitlerle çalışmak, grafiklerle çalışmak, veri almak ve veri aktarmak. Zaman serisi ve yatay kesit veri, grafiksel gösterim, zaman grafikleri ve zaman serisi bileşenleri: trend, konjonktür, mevsimsel ve tesadüfi bileşen Bireysel istatistikler, ikili istatistikler Tahminin (Öngörünün) Kesinliğinin Ölçülmesi: ortalama hata, ortalama mutlak hata, ortalama karesel hata, kök ortalama karesel hata, ortalama yüzde hata, ortalama mutlak yüzde hata ve Theil U İstatistiği. Transformasyonlar ve takvim uyarlamaları: Matematiksel (karekök, küp kök, negatif ters ve logaritmik) transformasyonlar ve takvim (ay uzunluğu ve işlem günü) uyarlamaları. Hareketli ortalamalar: Basit hareketli ortalama, merkezi hareketli ortalama, ikili hareketli ortalama, ağırlıklandırılmış hareketli ortalamaZaman serilerinin ayrıştırması: Klasik toplamsal ayrıştırma, klasik çarpımsal ayrıştırma, mevsimsel indeksin bulunması ve yorumlanması, mevsimsel uyarlama, ayrıştırma yöntemleri ile geleceğe yönelik tahminler, Üssel düzgünleştirme yöntemleri: basit üssel düzgünleştirme, basit üssel düzgünleştirmeye adaptif yaklaşım, Holt'un üssel düzgünleştirme yöntemi, Winters'in üssel düzgünleştirme yöntemi. Regresyon denklemi vasıtasıyla tahmine giriş: basit regresyon, EKK tahmini, korelasyon katsayısı, basit regresyon ve korelasyon katsayısı, basit regresyon vasıtasıyla öngörü.