Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Ekonometri
Ders Kodu: MYL511
Ders Türü: Bölüm Seçmeli
Ders Grubu: Yüksek Lisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 3
Uyg.: 0
Kredi: 3
Laboratuvar: 0
AKTS: 5
Amaç

Bu dersin amacı, öğrencilerin ekonometrik yöntemlerin teorik temellerini anlamalarını ve bu yöntemleri Stata yazılımı kullanarak uygulayabilmelerini sağlamaktır. Ders kapsamında öğrenciler veri yönetimi, model kurma, model değerlendirme ve nedensel çıkarım tekniklerini kullanarak ampirik araştırmalar yürütmeyi öğrenirler.

Özet İçerik

Stata ortamına giriş, veri yönetimi ve betimleyici istatistikler. Doğrusal regresyon modelleri, en küçük kareler yöntemi ve model varsayımlarının incelenmesi. Model kurma stratejileri, değişken seçimi ve yaygın modelleme hataları. Panel veri yöntemleri, sınırlı bağımlı değişken modelleri (logit, probit, sıralı logit ve sıralı probit) ve nedensel çıkarım yaklaşımları. Farkların farkı yöntemi, regresyon süreksizliği tasarımı ve sentetik kontrol yöntemi uygulamaları. Ders, öğrencilerin Stata kullanarak özgün bir ampirik araştırma projesi hazırlamalarıyla tamamlanır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Dr. Öğr. Üyesi Erkam SARI
Öğrenme Çıktıları
1.Stata yazılımını kullanarak veri yönetimi, analiz ve görselleştirme işlemlerini gerçekleştirir.
2.Uygun ekonometrik modelleri seçer, tahmin eder ve yorumlar.
3.Ekonometrik modellerin varsayımlarını değerlendirir ve model geçerliliğini test eder.
4.Panel veri ve sınırlı bağımlı değişken modellerini ampirik araştırmalarda uygular.
5.Nedensel çıkarım yöntemlerini kullanarak politika ve araştırma sorularını analiz eder.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Wooldridge, J. M. (2020). Introductory econometrics: A modern approach (7th ed.). Cengage Learning.
2.Cunningham, S. (2021). Causal inference: The mixtape. Yale University Press.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Dersin tanıtımı ve Stata'ya giriş
2. Hafta - Teorik
Stata'da veri yönetimi ve temel işlemler
3. Hafta - Teorik
Betimleyici istatistikler ve veri görselleştirme
4. Hafta - Teorik
Doğrusal regresyon modelleri ve EKK tahmini
5. Hafta - Teorik
EKK varsayımları ve tanı testleri
6. Hafta - Teorik
Model kurma stratejileri: yapılması ve kaçınılması gereken uygulamalar
7. Hafta - Teorik
Panel veri modelleri I
8. Hafta - Teorik
Panel veri modelleri II
9. Hafta - Teorik
Logit ve probit modelleri
10. Hafta - Teorik
Sıralı logit ve sıralı probit modelleri
11. Hafta - Teorik
Nedensel çıkarım: Farkların farkı yöntemi (DiD)
12. Hafta - Teorik
Nedensel çıkarım: Regresyon süreksizliği tasarımı (RDD)
13. Hafta - Teorik
Nedensel çıkarım: Sentetik kontrol yöntemi (SCM)
14. Hafta - Teorik
Dönem projesi sunumları
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Derse Katılım (Performans)10%10
Ödev1%20
Ara Sınav (Vize)1%20
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%50
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders140342
Ödev101010
Bireysel Çalışma140228
Ara Sınav102020
Dönem Sonu Sınavı102020
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)120
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
OÇ-1
4
4
4
4
4
OÇ-2
4
4
4
4
4
OÇ-3
4
3
3
3
3
OÇ-4
4
3
4
3
4
OÇ-5
3
4
5
4
3
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026