DERS BİLGİLERİ
Ders Kodu Yarıyıl Ders Süresi Kredi AKTS
Simülasyon IEM   762 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 Doç. Dr. Hüseyin GÜLER
Dersi Verenler
 
Dersin Yardımcıları
Dersin Amacı
Dersin amacı istatistik ve ekonometride ihtiyaç duyulan simülasyon bilgisini edindirmektir. Bu alanlarda karşılaşılan bazı problemlerin analitik yoldan çözümlerini elde etmek zordur. Bu problemlerin çözümünde sanal bir deneyin gerçekleştirildiği simülasyon yöntemi uygulanabilir. Bu kapsamda simülasyonun tanımı ve içeriği; simülasyonda kullanılan teknikler; matematiksel modelleme konularına değinilecektir. Ayrıca bir olayın matematiksel modelini kullanarak simülasyonunu gerçekleştirmek için bir programlama diline ihtiyaç duyulur. Bu sebeple derste algoritma mantığına ve MATLAB programına da değinilecektir. Ardından bazı olayların Monte Carlo modelleri incelenerek öğrenciye pratik kazandırılmaya çalışılacaktır.
Dersin İçeriği
Rassal sayı üreteçleri, ters dönüşüm yöntemi, bazı kesikli ve sürekli dağılımlarda simülasyon, sanal deney, Monte Carlo tahmin, momentlerin Monte Carlo tahmini, Monte Carlo integral, Monte Carlo deney ile olasılık tahmini, testin gücü ve anlamlılık düzeyinin tahmini, Monte Carlo kritik değer bulma, regresyon modellerinde simülasyon, zaman serilerinde simülasyon, bootstrap yöntemi.

Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Bir olayın matematiksel modelini kurar
2) Matematiksel modelin simülasyonla çözümü için algoritma yazar
3) Yazdığı algoritmayı bir programlama dilinde kodlar
4) Modeldeki parametrelerin tutarlı Monte Carlo tahmin edicilerini tanımlar
5) Parametrelerin Monte Carlo tahminlerini elde eder
6) Rasgele değişkenlerin dağılımlarından sanal örnekler çekebilir
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
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
10
Bir örgüt/kurum için vizyon, amaç ve hedef belirlemek amacıyla alanında öğrendiği bilgileri kullanır
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
18
Güncel konuları takip eder, iktisadi ve sosyal olaylara ilişkin verileri yorumlar
19
Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması yöntemlerini kullanarak kurumların ihtiyaç duyduğu çözüm önerilerini getirir
X

DERS AKIŞI
HaftaKonularÖn Hazırlık Yöntem
1 Temel kavramlar, olasılık ve rasgele değişkenlerle ilgili hatırlatma Olasılık ve rasgele değişkenlerin çeşitli kaynaklardan tekrarı Anlatım
2 Olasılık-integral dönüşümü ve rassal sayı üreteçleri Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
3 Ters dönüşüm yöntemi, bazı kesikli ve sürekli dağılımlarda simülasyon Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Benzetim
Problem Çözme
4 Bazı kesikli ve sürekli dağılımlarda simülasyon Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Benzetim
5 Sanal deney, Monte Carlo tahmin Ders notları, kaynak kitaplar, Makale: Usta, Çırak ve Hileli Zar Anlatım
Tartışma
Benzetim
Problem Çözme
6 Momentlerin Monte Carlo tahmini Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Benzetim
7 Monte Carlo integral Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Benzetim
Problem Çözme
8 Ara Sınav Sınava yönelik tekrar Proje / Tasarım
9 Monte Carlo deney ile olasılık tahmini Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Benzetim
10 Pi parametresinin Monte Carlo tahmini Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Benzetim
11 Testin gücü ve anlamlılık düzeyinin tahmini Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Benzetim
Problem Çözme
12 Monte Carlo yöntemiyle kritik değer bulma Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Benzetim
Problem Çözme
13 Regresyon modellerinde simülasyon Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Benzetim
Problem Çözme
14 Zaman serilerinde simülasyon Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Benzetim
Problem Çözme
15 Bootstrap yöntemi Ders notları, kaynak kitaplar Anlatım
Alıştırma ve Uygulama
Benzetim
Problem Çözme
16-17 Yarıyıl Sonu Sınavları Sınava yönelik tekrar Yazılı Sınav

KAYNAKLAR
Ders Notu
Diğer Kaynaklar