TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | IEM745 |
| Ad | Uygulamalı Zaman Serisi Analizleri I |
| Dönem | 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | Türkçe |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi FELA ÖZBEY |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
Zaman serisi analizlerinde kullanılan bazı yöntemleri tanıtmak ve bu yöntemlerin R programı kullanılarak uygulamalarını göstermek.
Dersin İçeriği
Zaman Serisinin Karakteristikleri; Zaman Serisi Regresyonu ve Veri Analizi; ARIMA Modelleri; Spektral Analiz ve Filtreleme.
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
Jonathan D. Cryer , Kung-Sik Chan ( 2008), Time Series Analysis with Applications in R Second Edition, Springer, ISBN: 978-0-387-75958-6
Notlar
James Douglas Hamilton, (1994) Time Series Analysis, Princeton University Press, ISBN: 9780691042893
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Zaman serisi verilerindeki ilişkileri belirler. |
| ÖÇ02 | Zaman serisi verisini en iyi tanımlayan modeli seçer. |
| ÖÇ03 | Zaman serisi modellerini tahmin eder. |
| ÖÇ04 | Öğretilen tüm tekniklerin kodlarını yazar. |
| ÖÇ05 | R programını etkin olarak kullanır. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında güncel kavramları açıklar | 5 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması alanında sahip olduğu bilgiler arasındaki ilişkileri açıklar | 4 |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Alanında sahip olduğu bilgilerin İktisat, İşletme ve diğer sosyal bilimlere nasıl uygulanacağını açıklar | 4 |
| PÖÇ04 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Problemlere çözüm önerileri geliştirmek üzere kavramsal düzeyde analiz yapar | 3 |
| PÖÇ05 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Karşılaşılan problemleri matematik, istatistik ve ekonometri bilgisi ile modeller | 3 |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Modeli tahmin etmek için en uygun yöntemden elde ettiği sonuçları yorumlar | 5 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Araştırmadığı bir alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan yararlanarak elde ettiği bilgileri sentezler | 3 |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bir örgüt/kurum için vizyon, amaç ve hedef belirlemek amacıyla alanında öğrendiği bilgileri kullanır | |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Karşılaştığı problemleri çözmek üzere yeni yaklaşım ve yöntemler arar | 2 |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Analiz sonuçlarını uygun bir şekilde sunar | 2 |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Amaca uygun bir şekilde veri toplar/analiz eder | 4 |
| PÖÇ12 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Bulgularını Türkçe veya yabancı bir dilde yüksek lisans tezine ya da mesleki bir rapora dönüştürür | |
| PÖÇ13 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem Araştırması yöntemlerini kullanarak kurumların ihtiyaç duyduğu çözüm önerilerini getirir | |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bir problemi çözmek üzere Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bilgileri kullanarak bireysel çalışma yapar | 3 |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel olarak ve/veya ekip içinde sorumluluk alarak liderlik yapar | |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yeniler | |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket program kullanır veya yeni bir bilgisayar kodu yazar | 5 |
| PÖÇ18 | Yetkinlikler - İletişim ve Sosyal Yetkinlik | İlgili kişilerin duygu, düşünce ve davranışlarını doğru bir şekilde yorumlar/kendisini yazılı ve sözlü olarak doğru bir şekilde ifade eder | |
| PÖÇ19 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Güncel konuları takip ederek iktisadi ve sosyal olaylara ilişkin verileri yorumlar | |
| PÖÇ20 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri uygular |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Zaman Serisinin Karakteristikleri: giriş; zaman serisi verisinin doğası; zaman serisinin istatistiksel modelleri; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 2 | Zaman Serisinin Karakteristikleri: bağımlılığın ölçüsü: otokorelasyon ve çapraz korelasyon; durağan zaman serileri; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 3 | Zaman Serisinin Karakteristikleri: korelasyonların tahmini; çok boyutlu seriler; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 4 | Zaman Serisi Regresyonu ve Veri Analizi: giriş; zaman serisi ile klasik regresyon modeli; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 5 | Zaman Serisi Regresyonu ve Veri Analizi: veri analizi; zaman serilerinin düzleştirilmesi; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 6 | ARIMA Modelleri: Giriş; otoregresif hareketli ortalama modelleri; fark denklemleri; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 7 | ARIMA Modelleri: otokorelasyonlar ve kısmi otokorelasyonlar; öngörü; tatmin; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 8 | Ara Sınav | Ölçme Yöntemleri: Ödev |
|
| 9 | ARIMA Modelleri: Durağan olmayan seriler için bütünleşik modeller; ARIMA modelleri; çarpımsal mevsimsel ARIMA modelleri; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 10 | Spektral Analiz ve Filtreleme: giriş; döngüsel hareket ve periyodiklik; spektral yoğunluk; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 11 | Spektral Analiz ve Filtreleme: periyodogram ve kesikli Fourier dönüşümü; parametrik olmayan spektral tahmin; parametrik spektral tahmin; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 12 | Spektral Analiz ve Filtreleme: çoklu seriler ve çapraz spektrum; doğrusal filtreler; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 13 | Spektral Analiz ve Filtreleme: dinamik Fourier analizleri ve dalgacıklar; gecikmeli regresyon modelleri; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 14 | Spektral Analiz ve Filtreleme: sinyal özütleme ve optimal filtreleme; çok boyutlu serilerin spektral analizi; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma |
| 15 | Veri seti üzerinde genel uygulama. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Alıştırma ve Uygulama |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
|
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 157 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,28 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||