• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS EKO 6042 EKONOMETRİK ANALİZ II SEÇMELİ 3 0 0 7

Dersi Veren Birim

Ekonometri Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF.DR. ŞENAY ÜÇDOĞRUK BİRECİKLİ

Dersi Alan Birimler

Ekonometri Doktora

Dersin Amacı

İktisat ve işletme verilerinin istatistiksel değerlendirmeleri yapabilme, yorumda bulunabilme, temel hesap ve formülasyonları, istatistikî sonuçları kullanabilme becerilerini vermek, istatistiksel muhakemeyi geliştirmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Mikro ekonometrik yöntemler arasındaki ilişkiyi ortaya koyabilme. 2   Yöntemler arasındaki farkları görebilme 3   Bağımlı Değişkenleri özelliklerine göre sınıflandırabilme 4   Model kurabilme . 5   İlişkileri ortaya koyabilme. 6   Yorum yapabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Nominal Çıktılar: Multinomial Logit ve İlişkili Modeller, Multinomial Logit Modele Giriş 2 Bir Fark Modeli Olarak MNLM,Kesikli Tercih Modeli Olarak Multinomial Logit Model 3 Bir Değişkenin Hiçbir Etkiye Sahip Olmadığının Testi, İki Çıktının Birleştirilebileceğinin Testi, Yorumlama 4 Tahmini Olasılıklar, Kısmi Değişim, Kesikli Değişim, Fark Oranlarının Yorumlanması 5 Koşullu Logit Model, İlişkisiz (İlgisiz) Alternatiflerin Bağımsızlığı ve Testi 6 Nominal Çıktılar: Multinomial Logit ve İlişkili Modeller İle Uygulamalar 7 Sıralı Çıktılar: Sıralı Logit ve Sıralı Probit Analizi 8 Ara Sınav 9 Dağılım Varsayımları, Gözlenen Değerlerin Olasılıkları 10 Tanımlama, Tahminleme, Yorumlama, Tahminlenen Olasılıklar 11 Tahminlenen Olasılıklardaki Kısmi Değişme, Kesikli Değişim, Paralel Regresyon Varsayımı 12 Sıralı Veriler İçin Modeller 13 Sıralı Çıktılar: Sıralı Logit ve Sıralı Probit Analiziyle İlgili Uygulamalar 14 Sıralı Çıktılar: Sıralı Logit ve Sıralı Probit Analiziyle İlgili Uygulamalar

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables; J. Scott Long; SAGE; 1997.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Anlatım Metodu, Soru-Cevap Metodu, Tartışma Metodu ve Problem Çözme Metodu

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYS YARIYIL SONU SINAVI 3 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 + YYS* 0.60 4 BUT BÜTÜNLEME 5 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.40 + BUT* 0.60 *** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 13 3 39 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 3 39 Vize Sınavına Hazırlık 1 40 40 Final Sınavına Hazırlık 1 40 40 Vize Sınavı 1 3 3 Final Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 164

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 ÖK.1 1 ÖK.2 1 ÖK.3 1 ÖK.4 1 ÖK.5 1 ÖK.6 1