DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Mekansal Ekonometri II IEM   748 1 3 3 6

Ön Koşul Dersleri
Ders Hakkında Önerilen Diğer Hususlar None

Dersin Dili Türkçe
Dersin Seviyesi Yüksek Lisans
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Koordinatörü Dr. Öğr. Üyesi Fela ÖZBEY
Dersi Verenler
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Bu dersin amacı regresyon analizinde uzamsal otokorelasyonları modellemeda ileri teknikleri tanıtmak ve öğrencilerin R programını kullanarak bu yöntemlerin uygulama yetisini kazandırmaktır.
Dersin İçeriği
Bu dersin içeriğini Mekansal Ekonometride İleri Konular, Heteroskedastik inovasyonlar, İki değerli yanıt değişken için mekansal modeller, Mekansal panel veri modelleri, Durağan olmayan mekansal ekonometrik modeller, Büyük Veri Setleri için Alternatif Model Spesifikasyonları, MESS spesifikasyonu, Tek yanlı yaklaştırma yaklaşımı, kompozit bir olabilirlik yaklaşımı, robust tahmin yöntemleri, görünürde ilişkisiz mekansal regresyonlar, R Uygulamaları konuları oluşturmaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Uzamsal (mekansal) ilişkileri belirler.
2) Uzamsal (Mekansal) ilişkileri en iyi tanımlayan modeli seçer.
3) İleri düzey Mekansal Ekonometri yöntemlerini uygular.
4) Uzamsal (mekansal) doğrusal regresyon modellerini tahmin eder.
5) R Programını etkin olarak kullanır.
6) Öğrendiği tüm tekniklerin kodlarını yazar.
7)
8)
9)
10)
11)
12)
13)
14)
15)


DERSİN PROGRAM KAZANIMLARINA KATKISI
NoTemel öğrenme KazanımlarıKatkı Düzeyi
12345
1
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında güncel kavramları açıklar
X
2
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında sahip olduğu bilgiler arasındaki ilişkileri açıklar
X
3
Alanında sahip olduğu bilgilerin İktisat, İşletme ve diğer sosyal bilimlere nasıl uygulanacağını açıklar
X
4
Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller
X
5
Modeli tahmin etmek için en uygun yöntemi uygulayıp sonuçlarını yorumlar
X
6
Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapar, kıyaslar, değerlendirir ve yorumlar
X
7
Amaca uygun bir şekilde veriyi tanımlar, toplar, düzenler ve analiz eder
X
8
Bir problemi çözmek üzere Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bilgileri kullanarak bireysel çalışma yapar
X
9
Ekip içinde sorumluluk alır, liderlik yapar ve etkin biçimde çalışır
X
10
Bir örgüt/kurum için vizyon, amaç ve hedef belirlemek amacıyla alanında öğrendiği bilgileri kullanır
X
11
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler
X
12
Araştırmadığı bir alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan yararlanır, elde ettiği bilgileri sentezler ve etkin biçimde sunar
X
13
Analiz sonuçlarını uygun şekilde sunar; bulgularını Türkçe veya yabancı bir dilde yüksek lisans tezine ya da mesleki bir rapora dönüştürür
X
14
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket program kullanır veya yeni bir bilgisayar kodu yazar
X
15
İlgili kişilerin duygu, düşünce ve davranışlarını doğru bir şekilde anlar ve yorumlar; kendisini yazılı ve sözlü olarak doğru bir şekilde ifade eder
X
16
Karşılaştığı problemleri çözmek üzere yeni yaklaşım ve yöntemler arar
X
17
Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri tanır ve uygular
X
18
Güncel konuları takip eder, iktisadi ve sosyal olaylara ilişkin verileri yorumlar
X
19
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması yöntemlerini kullanarak kurumların ihtiyaç duyduğu çözüm önerilerini getirir
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Giriş: Önemli mekansal tanımlar. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
2 Giriş: Mekansal doğrusal regresyon modelleri. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
3 Mekansal Ekonometride İleri Konular: Heteroskedastik inovasyonlar. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
4 Mekansal Ekonometride İleri Konular: İki değerli yanıt değişken için mekansal modeller. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
5 Mekansal Ekonometride İleri Konular: Mekansal panel veri modelleri. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
6 Mekansal Ekonometride İleri Konular: Mekansal panel veri modelleri (devam). Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
7 Mekansal Ekonometride İleri Konular: Durağan olmayan mekansal ekonometrik modeller. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
8 Ara Sınav Ödev
9 Mekansal Ekonometride İleri Konular: Alıştırmalar ve R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Gösterip Yaptırma
Ödev
10 Büyük Veri Setleri İçin Alternatif Model Spesifikasyonları: Giriş. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
11 Büyük Veri Setleri İçin Alternatif Model Spesifikasyonları: MESS spesifikasyonu. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
12 Büyük Veri Setleri İçin Alternatif Model Spesifikasyonları: Tek yanlı yaklaştırma yaklaşımı. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
13 Büyük Veri Setleri İçin Alternatif Model Spesifikasyonları: Kompozit bir olabilirlik yaklaşımı. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
14 Büyük Veri Setleri İçin Alternatif Model Spesifikasyonları: Alıştırmalar ve R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Gösterip Yaptırma
Ödev
15 Diğer Konular: Robust tahmin yöntemleri, görünürde ilişkisiz mekansal regresyonlar. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır Anlatım
Soru-Cevap
Ödev
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Ödev

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar