| Ders Sorumluları
|
|
| Dersin Sunulduğu Dil |
Türkçe (Turkish) |
| Dersin Türü |
Seçmeli |
| Ön Koşul |
|
| Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar |
Dersi alacak öğrencilerin önceki yıllarda istatistik ve olasılık değerleri ile sayısal yöntemler derslerinden başarılı olmaları beklenir. |
| Dersin Amacı |
Dersin amacı, öğrencilere işletme problemlerini ekonometrik yöntemler kullanarak karar süreçlerine nasıl katkıda bulunacağını öğretmektir. |
| Dersin İçeriği |
Bu derste, işletme problemlerinin çözümünde regresyon, zaman serileri analizi gibi ekonometrik yöntemlerin kullanılması konuları işlenmektedir. |
| Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) |
Bu dersi tamamlayan ve başarılı olan öğrencilerin ekonometrik yöntemler alanı ile ilgili elde edeceği kazanımlar şunlardır;
1- Karar süreçlerinde kullanılabilecek istatistiksel modelleri kurma ve yorumlayabilme,
2- Ekonometrik yöntemler kullanarak işletmelerin karar süreçlerine nasıl katkıda bulunabileceği hakkında bilgi kazanma,
3- İşletmelerde karar vericilerin ihtiyaç duyacağı yoruma dayalı sonuçların nasıl elde edildiğini öğrenme,
4- Karar vericilere resmi bir ekonometrik rapor hazırlayabilme
|
| Dersin Veriliş Biçimi |
Örgün Öğretim |
| Dersin Gidişatı |
| Hafta |
Konular |
| 1. Hafta |
Ekonometrinin tanımı, ilgi alanı, amacı, ekonometrik yöntemlere genel bakışi ekonometrik yöntemlerin işletme problemlerinin çözümünde kullanımı |
| 2. Hafta |
Doğrusal korelasyon. Tahmini ve yorumu, |
| 3. Hafta |
Tek açıklayıcı değişkenli doğrusal regresyon modeli, modelin varsayımları ve tahmin yöntemleri |
| 4. Hafta |
Modelin açıklama gücü, parametrelerin önem testleri ve güven aralıkları |
| 5. Hafta |
Modelden kestirim ve kestirimin güven aralığı. İşletem uygulamaları. |
| 6. Hafta |
Çoklu regresyon modeli ve temel varsayımları. Modelin matrislerle gösterimi. Parametre tahminleri. |
| 7. Hafta |
Çoklu regresyon modelinin parametrelerinin anlamlılık testleri, güven aralıkları ve yorumları |
| 8. Hafta |
Bilgisayar yazılımlarını kullanımı. Örnekler. |
| 9. Hafta |
Model kurma yöntemi: Modelin belirlenmesi, parametre tahminleri, modelin doğrulanması yorumlama ve çıkarsama |
| 10. Hafta |
Göstermelik (gölge) değişkenlerin ve gecikmeli değişkenlerin kullanımı ve yorumları. |
| 11. Hafta |
Doğrusal olmayan modeller, log doğrusal modelin kullanımı ve yorumu |
| 12. Hafta |
Varsayımlardan sapmalar: Çoklu doğrusallık ve değişen varyans sorunları ve testler |
| 13. Hafta |
Ardışık bağımlı hata terimleri, testler ve çözümler |
| 14. Hafta |
Yanlış belirleme testleri. |
|
| Değerlendirme Ölçütleri |
| |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav (%) |
35 |
| Kısa Sınavlar (%) |
|
| Ödevler (%) |
15 |
| Uygulamalar (%) |
|
| Laboratuar (%) |
|
| Projeler/Alan Çalışması (%) |
|
| Seminerler/Çalışma Grupları (%) |
|
| Final (%) |
50 |
| Diğer (%) |
|
| Toplam(%) |
100 |
|
| Dersin Kitabı ve/veya Kaynaklar |
Paul NEWBOLD, İşletme ve İktisat İçin İstatistik(Çeviri:Üm,t Şenesen), Literatür Yayınları, 2000. |
| Staj / Uygulama |
|
| Program Yeterlilikleri (PY) ve Dersin Öğrenme Çıktıları (ÖÇ) İlişkisi |
| PY1 | PY2 | PY3 | PY4 | PY5 | PY6 | PY7 | PY8 | PY9 | PY10 | PY11 | PY12 | PY13 | ÖÇ1 | | 5 | | | | | 1 | 1 | | | | | | ÖÇ2 | 5 | | | | | | 2 | | | | | | 2 | ÖÇ3 | 5 | | | | | | 2 | | | | | | 2 | ÖÇ4 | | 5 | | | | | 2 | 2 | | | | | 5 |
Katkı Düzeyi: 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek |