EKO401


Ders Adı Ders Kodu Bölüm Seviye
EKONOMETRİK YÖNTEMLER 401 İşletme Lisans

Dersin Yarıyılı
(Dersin Dönemi)
Eğitim Öğretim Yöntemleri
Krediler
Teori Uygulama Laboratuar Projeler/Alan Çalışması Seminerler/Çalışma Grupları Diğer Toplam Kredi AKTS Kredisi
07
(Güz)
42 90 132 3 5

Ders Sorumluları
Dersin Sunulduğu Dil Türkçe (Turkish)
Dersin Türü Seçmeli
Ön Koşul İst 207, İst 208
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Dersin Amacı Dersin amacı, öğrencilere işletme problemlerini ekonometrik yöntemler kullanarak nasıl çözüleceğini ve karar süreçlerine nasıl katkıda bulunacağını öğretmektir.
Dersin İçeriği Bu derste, basit ve çoklu regresyon analizi konuları kapsanmaktadır.
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 bakış, ekonometrik yöntemlerin işletme problemlerinin çözümünde kullanımı
2. Hafta Doğrusal korelasyon, sıra korelasyonu, tahmin ve yorumu.
3. Hafta Tek açıklayıcı değişkenli doğrusal regresyon modeli, modelin varsayımları ve tahmin yöntemleri
4. Hafta Doğrusal regresyon denkleminin açıklama gücü, parametrelerin önem testleri ve güven aralıkları
5. Hafta Modelden kestirimi ve kestirimin güven aralığı. İşleteme bilimiden örnekler.
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. Öngörü.
8. Hafta Regresyon hesaplamaları için bilgisayar yazılımları. SPSS and R dili.
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, özilişki testleri ve sorunun çözümü
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

PY14

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