DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Uygulamalı Zaman Serisi Analizleri II IEM   746 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 modelleme yöntemlerini tanıtmak ve öğrencilerin R programını kullanarak bu yöntemlerin uygulama yetisini kazandırmaktır.
Dersin İçeriği
Bu dersin içeriğini Klasik Doğrusal Regresyon Modeli, Önemli Mekansal Kavramlar, Mekansal Doğrusal Regresyon Modelleri, R Uygulamaları konuları oluşturmaktadır.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Zaman serisi verilerindeki ilişkileri belirler.
2) Zaman serisi verisini en iyi tanımlayan modeli seçer.
3) Zaman serisi modellerini tahmin eder.
4) Öğretilen tüm tekniklerin kodlarını yazar.
5) R programını etkin olarak kullanır.
6)
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 DİĞER BAZI ZAMAN BOYUTU ODAKLI KONULAR: giriş; uzun hafızalı ARMA ve kesirli farklar; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
2 DİĞER BAZI ZAMAN BOYUTU ODAKLI KONULAR: birim kök testleri; GARCH modelleri; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
3 DİĞER BAZI ZAMAN BOYUTU ODAKLI KONULAR: eşikli modeller; otokorelasyonlu hatalarla regresyon; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
4 DİĞER BAZI ZAMAN BOYUTU ODAKLI KONULAR: gecikmeli regresyon: transfer fonksiyonunun modellenmesi; çok değişkenli ARMAX modelleri; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
5 DURUM-UZAY MODELLERİ: giriş; filtreleme, düzleştirme ve öngörü; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
6 DURUM-UZAY MODELLERİ: maksimum olabilirlik tahmini; eksik gözlemleri doldurma; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
7 DURUM-UZAY MODELLERİ: yapısal modeller: sinyal özütleme ve filtreleme; korelasyonlu hatalarla durum-uzay modelleri; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
8 Ara Sınav
9 DURUM-UZAY MODELLERİ: durum-uzay modellerinin bootstap edilmesi; rejim değişimli dinamik modeller; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
10 DURUM-UZAY MODELLERİ: stokastik volatilite; Monte Carlo metotları ile doğrusal ve normal dağılımlı olmayan durum-uzay modelleri; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
11 FREKANSA DAYALI ANALİZLERDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER: giriş; spektral matrisler ve olabilirlik fonksiyonları; ortaklaşa durağan seriler için regresyon; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
12 FREKANSA DAYALI ANALİZLERDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER: deterministik girdiler ile regresyon; rassal katsayılı regresyon; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
13 FREKANSA DAYALI ANALİZLERDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER: tasarlanmış deneylerin analizi; ayrıştırma ve kümeleme analizi; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
14 FREKANSA DAYALI ANALİZLERDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER: temel bileşenler ve faktör analizi; spektral zarf; R uygulamaları. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
15 Veri seti üzerinde genel uygulama. Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar