Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Ekonometri
Ders Kodu: EFN503
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Temel ekonometrik tekniklere ilişkin gerekli teorik altyapıyı sunmak ve hesaplama yoğun yöntemlerle öğrencileri bağımsız araştırma yapmaya hazırlamak.

Özet İçerik

İstatistiki kavramların tekrarı, Klasik regresyon analizine giriş, En küçük kareler ve projeksiyon, En küçük kareler tahmin edicisinin sonlu örneklem özellikleri, normalite varsayımı ve temel istatistiksel cıkarım, En küçük kareler tahmin edicisinin büyük örneklem özellikleri, Uygulama:Monte Carlo simulasyonu, Maksimum olabilirlik tahminlemesi, Maksimum olabilirlik tahminlemesi örnekleri, Regresyon Modellerinde Hipotez tesetleri: Olabilirlik oranı, Wald, ve Lagrange çarpanı testleri

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Ekonometrik tekniklerin etkin bir şekilde kullanımı ile ilgili temel ilkeleri kavrayabilme
2.Ekonometrik araştırmanın eleştirel olarak değerlendirilmesinde gerekli güven ve niteliğe sahip olabilme
3.Klasik regresyon modelinin genişletilmesinin neden gerekli olduğu ile ilgili detaylı bir fikir sahibi olabime
4.Ekonometrik modellemede kullanılan ekonometrik paket programları ileri düzeyde kullanma becerisi geliştirebilme
5.ekonometrik model kurabilmek
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Greene W. H., (2003), Econometric Analysis, Prentice-Hall, Fifth Edition
2.Stewart J. and Gill L (1998) Econometrics, Prentice Hall Europe, Second Edition
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
İstatistiki kavramların tekrarı Olasılık ve Dağılım Teorisi
2. Hafta - Teorik
İstatistiki kavramların tekrarı Tahmin ve Çıkarım
3. Hafta - Teorik
Klasik regresyon analizine giriş Doğrusal regresyon modeli Doğrusal regresyon modelinin varsayımları
4. Hafta - Teorik
En Küçük Kareler ve projeksiyon, En küçük kareler regresyonu Projeksiyon teorisi
5. Hafta - Teorik
En Küçük Kareler tahmin edicisinin sonlu örneklem özellikleri, Sapmasız Tahmin Gauss Markov Teoremi
6. Hafta - Teorik
En Küçük Kareler tahmin edicisinin sonlu örneklem özellikleri, En Küçük Kareler tahmin edicisinin varyansının tahmini
7. Hafta - Teorik
Normallik varsayımı ve istatistiksel çıkarım Katsayı ile ilgili hipoteztesti Regresyonun anlamlılık testi
8. Hafta - Ara Sınav (Vize)
Vize Sınavı
9. Hafta - Teorik
En küçük kareler tahmin edicisinin büyük örneklem özellikleri En Küçük Kareler tahmin edicisinin tutarlılığı En Küçük Kareler tahmin edicisinin asimptotik normalliği
10. Hafta - Teorik
Uygulama: Monte Carlo Simülasyonu
11. Hafta - Teorik
Maksimum Olabilirlik Tahmini Olabilirlik fonksiyonu Maksimum Olabilirliğin İlkeleri
12. Hafta - Teorik
Maksimum olabilirlik tahmininin asimptotik özellikleri Asimptotik normallik Asimptotik etkinlik
13. Hafta - Teorik
Maksimum olabilirlik tahminlemesi uygulamaları Doğrusal olmayan regresyon modelleri
14. Hafta - Teorik
Maksimum olabilirlik tahminlemesi uygulamaları Normal olmayan artıklar- Stokastik Frontier Modeli
15. Hafta - Teorik
Regresyon modelleri için hipotez testleri Olabilirlik Oranı testi, Wald testi ve Lagrange Çarpanı Testi
16. Hafta - Dönem Sonu Sınavı (Final)
Final Sınavı
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ara Sınav (Vize)1%40
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders142370
Bireysel Çalışma72228
Ara Sınav110111
Dönem Sonu Sınavı115116
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)125
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
5
4
4
5
OÇ-2
5
5
4
5
OÇ-3
4
4
4
OÇ-4
5
5
OÇ-5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026