Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Zaman Serisi Analizi
Ders Kodu: EK301
Ders Türü: Bölüm Dışı Seçmeli
Ders Grubu: Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

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.

Özet İçerik

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.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Tuğba AKIN
Öğrenme Çıktıları
1.zaman serileri analizlerinde kullanılan matematiksel ve istatistiksel teknikleri tanıyabilme
2.zaman serilerini kullanarak öngörü üretebilme
3.üretilen öngörüleri değerlendirip en güçlüsünü seçebilme
4.Zaman serisi için model belirleyebilme
5.Modele bağlı olarak öngörüler hesaplayabilme
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Hanke, J.E., Wichern D.W. Business Forecasting, Pearson, USA; 2005
2.Wilson, J.H., Keating, B. Business Forecasting with Accompanying Excel-Based ForecastX Software, McGraw-Hill, USA; 2002
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
EViews'in Temelleri: EViews'e giriş, çalışma sayfasının temel özellikleri, dönem, serilerle çalışmak, sabitlerle çalışmak, grafiklerle çalışmak, veri almak ve veri aktarmak
2. Hafta - Teorik
Zaman serisi ve yatay kesit veri, grafiksel gösterim, zaman grafikleri ve zaman serisi bileşenleri: trend, konjonktür, mevsimsel ve tesadüfi bileşen
3. Hafta - Teorik
Bireysel istatistikler, ikili istatistikler
4. Hafta - Teorik
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
5. Hafta - Teorik
Transformasyonlar ve takvim uyarlamaları: Matematiksel (karekök, küp kök, negatif ters ve logaritmik) transformasyonlar ve takvim (ay uzunluğu ve işlem günü) uyarlamaları
6. Hafta - Teorik
Hareketli ortalamalar: Basit, merkezi, ikili ve ağırlıklandırılmış hareketli ortalama
7. Hafta - Teorik
Zaman serilerinin bileşenlerine ayrıştırılması: Klasik toplamsal ayrıştırma
8. Hafta - Ara Sınav (Vize)
Ara Sınav (Vize)
9. Hafta - Teorik
Zaman serilerinin bileşenlerine ayrıştırılması: klasik çarpımsal ayrıştırma
10. Hafta - Teorik
Mevsimsel indeksin bulunması ve yorumlanması, mevsimsel uyarlama
11. Hafta - Teorik
Ayrıştırma yöntemleri ile geleceğe yönelik tahminler
12. Hafta - Teorik
Üssel düzgünleştirme yöntemleri: basit üssel düzgünleştirme, basit üssel düzgünleştirmeye adaptif yaklaşım
13. Hafta - Teorik
Holt'un üssel düzgünleştirme yöntemi
14. Hafta - Teorik
Winters'in üssel düzgünleştirme yöntemi
15. Hafta - Teorik
Regresyon denklemi vasıtasıyla tahmine giriş: basit regresyon, EKK tahmini. Korelasyon katsayısı, basit regresyon ve korelasyon katsayısı, basit regresyon vasıtasıyla öngörü
16. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Dönem sonu sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%40
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders144398
Bireysel Çalışma1448
Ara Sınav1617
Dönem Sonu Sınavı26114
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)127
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
OÇ-1
4
4
4
5
4
4
OÇ-2
5
4
4
4
3
4
OÇ-3
4
4
3
4
4
OÇ-4
OÇ-5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu