¨ Yildiz Teknik Universitesi ˙Iktisat B¨ ol¨ um¨ u Y¨ uksek Lisans Programı EKONOMETRI˙ (Per¸sembe, 14.00-17.50) DERS PLANI Dersin ¨o˘gretim u ¨yesi: Do¸c. Dr. H¨ useyin Ta¸stan email: tastan@yildiz.edu.tr Homepage: www.yildiz.edu.tr/∼tastan/index.html Ofis: H Blok, No.124 ¨ grenci g¨or¨ O˘ u¸sme saatleri: Salı 14.00-16.00 ya da randevu ile ˙ KAPSAM ve AMACI: DERSIN Ekonometri iktisadi ili¸skilerin tahmin edilmesine y¨onelik istatistiksel y¨ontemlerin geli¸stirilmesi, iktisat teorilerinin test edilmesi, ve kamu ve ¨ozel kesimdeki karar ve politikaların de˘gerlendirilmesi ve uygulanması ile u˘gra¸sır. Ayrı bir bilim olarak geli¸smesinin ardındaki temel neden iktisadi verilerin ˙ deneysel olmamasıdır. Iktisadi verilerin tamamına yakını g¨ozlemsel verilerden olu¸sur. Ekonometri matematiksel istatisti˘gin bir ¸cok y¨onteminden faydalanır, ancak verilerin niteli˘gi gere˘gi yeni ve daha uygun tahmin ve ¸cıkarsama y¨ontemlerin geli¸stirilmesi gerekli olmu¸stur. Bu derste modern ekonometri y¨ontemlerinin ¨o˘grenciye orta d¨ uzeyte ¨o˘gretilmesi ama¸clanmaktadır. ¨ grencinin lisans d¨ O˘ uzeyinde en az iki d¨onemlik istatistik ve matematik derslerini almı¸s olması gerekmektedir. ˙ DERS KITAPLARI: • Jack Johnston ve John Dinardo, Econometric Methods, McGraw-Hill • William Greene, Econometric Analysis, 6th ed., Prentice Hall Yardımcı Kaynaklar: • Jeffrey M. Wooldridge, Introductory Econometrics A Modern Approach, 2nd ed., , Thomson Learning. • P. Kennedy, A Guide to Econometrics, MIT Press. ¨ ¸ evirenler: Umit S¸enesen ve G¨ ulay G. S¸enesen, Literat¨ ur • D. Gujarati, Temel Ekonometri, C Yayıncılık, 1. basım. GENEL DERS PROGRAMI: JD: Johnston and Dinardo, G: Greene, W: Wooldridge ˙ ve matris cebiri kavramlarının g¨ozden ge¸cirilmesi, (1 hafta) (JD: Appendix A ss.455• Istatistik 484, Appendix B, ss.485-496; G: Appendix A, B, C, D, E, ss.803-946; W: Appendix A ss.643663, Appendix B ss.664-698, Appendix C ss.699-743, Appendix D ss.744-754) ˙ De˘gi¸skenli) Regresyon Modelleri, (1 hafta) (JD: Ch.1 ss.1-37, Ch.2 ss.41• Tek Denklemli (Iki 65) • C ¸ ok De˘gi¸skenli Regresyon Modeli, (2 hafta) (JD: ch. 3 ss.69-103; G: ch. 2 ve ch. 3) – Klasik Normal Do˘grusal Regresyon Modeli – En K¨ uc¸u ¨k Kareler (OLS) Tahmin Y¨ontemi, OLS tahmin edicisi ve ¨ozellikleri, GaussMarkov Teoremi ˙ – Istatistiksel ¸cıkarsama, Hipotez testleri, G¨ uven aralıkları ¨ or¨ – Ong¨ u • C ¸ oklu regresyon modelinde bazı testler , (1 hafta) (JD: ch.4 ss.109-139, G: ch. 7) – Kukla De˘gi¸skenler – Yapısal De˘gi¸sim – Chow, Hansen, CUSUMSF ve Ramsey RESET testleri • Tahmin Y¨ontemleri, (1 hafta) (JD: ch.5 ss,142-161; G: ch. 17) – Maksimum Olabilirlik y¨ontemi (Maximum Likelihood) – Genelle¸stirilmi¸s En K¨ uc¸u ¨k Kareler y¨ontemi (Generalized Least Squares) – Ara¸c de˘gi¸skenler y¨ontemi (Instrumental Variables) • KNDR modelinin varsayımlarının sa˘glanamadı˘gı durumlar, (1-2 hafta) (JD: ch.6 ss.162-202; G: ch. 10, ch. 11 ve ch. 12) – De˘gi¸sen Varyans (Heteroskedasticity) – Otokorelasyon – C ¸ oklu Do˘grusal Ba˘gıntı (Multicollinearity) – Model Kurma Hatası • Zaman Serileri, (1 hafta) (JD: ch.7 ve ch.9; G: ch. 20) – Gecikme operat¨or¨ u – AR, MA, ARMA modelleri, Box-Jenkins modelleme y¨ontemi – Dura˘ganlık – E¸szamanlı denklem modelleri ve tahmin y¨ontemleri – VAR, Granger nedenselli˘gi, etki-tepki fonksiyonları, varyans ayrı¸stırması • Genelle¸stirilmi¸s Momentler Y¨ontemi (GMM), (1 hafta) (JD: ch. 10; G: ch. 18) – Momentler Y¨ontemi – OLS ve GMM arasındaki ili¸ski – IV y¨ontemi ve GMM arasındaki ili¸ski • Panel Veri Analizi, (1 hafta) (JD: ch.12 ss.388-409; G: ch. 13) – Sabit ve rassal etkiler modelleri – Model kurma testleri • Kesikli ve sınırlı de˘gi¸sken modelleri, (1 hafta) (JD: ch.13 ss.412-452; G: Ch. 22) – Do˘grusal olasılık modeli – Logit modeli – Probit modeli ¨ ˘ ˙ ¨ DEGERLEND IRME: Odevler %20: D¨onem boyunca en az altı adet ¨odev verilecektir. Odevlerin u ¨zerinde belirtilen tarihlerde ders saatinde teslimi mecburidir. Teslim edilmeyen ¨odevlerin a˘gırlı˘ gı ˙ 0’dır. Ge¸c teslim kabul edilmeyecektir. Ara sınavlar %40: Iki adet ara sınav yapılacaktır. Bu sınavlar k¨ um¨ ulatiftir. Final Sınavı %40.
© Copyright 2025 Paperzz
