IEM745 Uygulamalı Zaman Serisi Analizleri I

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod IEM745
Ad Uygulamalı Zaman Serisi Analizleri I
Dönem 2024-2025 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 Dr. Öğr. Üyesi FELA ÖZBEY


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

Güncelleme Zamanı: 09.05.2024 04:21