TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | ISB0010 |
| Ad | Zaman Serileri Analizi II |
| Dönem | 2022-2023 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Yarıyıl | . Yarıyıl |
| 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 | Prof. Dr. SELAHATTİN KAÇIRANLAR |
Dersin Amacı / Hedefi
Zaman serilerinin analizini ve modellemesini yapabilmek
Dersin İçeriği
Otoregresif vektörler. Kısıtlı Otoregresif vektörlerin en çok olabilirlik tahmini.Bayesian analiz.Kalman Filter'in elde edilişi .Parametrelerin en çok olabilirlik tahminleri .Momentler metodunun genelleştirilmesi(GMM).GMM ve en çok olabilirlik tahmin .Deterministik zaman serisi süreçleri .Birim kökler ile tek değişkenli süreçler .Çok değişkenli zaman serisi modellerinde birim kökler .Heterosdastik zaman serisi modelleri
Dersin Ön Koşulu
yok
Kaynaklar
1. Hamilton,J.D. (1994).Time series analysis. Princeton univ. press., NEW JERSEY. 2. Enders, W. (1995). Applied econometric time series. John Wiley and Sons,INC. 3. Akdi, Y.(2003). Zaman serileri analizi. Bıçaklar kitabevi. ANKARA. 4. Sevüktekin, M. Ve Nargeleçekenler, M.(2007). Ekonometrik zaman serileri analizi. Nobel kitabevi. ANKARA.
Notlar
1. Hamilton,J.D. (1994).Time series analysis. Princeton univ. press., NEW JERSEY. 2. Enders, W. (1995). Applied econometric time series. John Wiley and Sons,INC. 3. Akdi, Y.(2003). Zaman serileri analizi. Bıçaklar kitabevi. ANKARA. 4. Sevüktekin, M. Ve Nargeleçekenler, M.(2007). Ekonometrik zaman serileri analizi. Nobel kitabevi. ANKARA.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Otoregresif vektörleri öğrenmeli |
| ÖÇ02 | Bayesian analizi öğrenmeli |
| ÖÇ03 | Kalman Filter'i tahmin yöntemini kavramalı |
| ÖÇ04 | Momentler metodunun genelleştirilmesini öğrenmeli |
| ÖÇ05 | Deterministik zaman serisi süreçlerini kavramalı |
| ÖÇ06 | Birim kökler ile tek değişkenli süreçleri kavramalı |
| ÖÇ07 | Çok değişkenli zaman serisi modellerinde birim kökleri öğrenmeli |
| ÖÇ08 | Heterosdastik zaman serisi modellerini öğrenmeli |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Olasılık ve İstatistik konularında derinlemesine ve genişlemesine kuramsal ve uygulamalı bilgilere sahiptirler | 5 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistik alanında doktora planları yapabilecek bilgilere sahiptirler. | |
| PÖÇ03 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistikte kullanılan analiz ve modelleme yöntemleri hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. | 4 |
| PÖÇ04 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistikte kullanılan yöntemler hakkında kapsamlı bilgiye sahiptir. | 2 |
| PÖÇ05 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Matematik, Olasılık ve İstatistik konularında bilimsel araştırma yaparlar. | 2 |
| PÖÇ06 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel problemleri işaret eder, çözmek için yöntem geliştirir. | 3 |
| PÖÇ07 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | İstatistiksel problemleri çözümlemede yenilikçi yöntemler uygular. | 3 |
| PÖÇ08 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Alanında karşılaştığı problemleri analitik modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular. | 3 |
| PÖÇ09 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Bilgiye erişir ve bununla ilgili kaynak araştırması yapar. | |
| PÖÇ10 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Karmaşık durumlarda çözüm yaklaşımları geliştirir ve sorumluluk alır. | |
| PÖÇ11 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Sorumluluk alma özgüvenine sahiptir. | |
| PÖÇ12 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamaları hakkında farkındalığa sahip olduğunu çalışmalarıyla gösterir. | 2 |
| PÖÇ13 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Kendini istatistikte ve ilgili alanlarda sürekli yeniler. | |
| PÖÇ14 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Türkçe ve İngilizce sözlü ve yazılı iletişim kurar. | |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. | |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Verilerin toplanması, işlenmesi, kullanılması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | 3 |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | İstatistik uygulamaları için gereken donanım ve yazılımları kullanır. | 3 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Otoregresif vektörleri | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Kısıtlı Otoregresif vektörlerin en çok olabilirlik tahmini | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Bayesian analiz | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Kalman Filter'in elde edilişi | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Parametrelerin en çok olabilirlik tahminleri | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Momentler metodunun genelleştirilmesi(GMM) | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Arasınav | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
|
| 8 | GMM ve en çok olabilirlik tahmin | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 9 | Deterministik zaman serisi süreçleri | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Birim kökler ile tek değişkenli süreçler | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Birim kökler ile tek değişkenli süreçler | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 12 | Çok değişkenli zaman serisi modellerinde birim kökler | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Çok değişkenli zaman serisi modellerinde birim kökler | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Tartışma |
| 14 | Heterosdastik zaman serisi modelleri | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Heterosdastik zaman serisi modelleri | kaynak okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama |
| 16 | Final Sınavı | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
|
| 17 | final sınavı | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
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 | ||