• 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 6048 DOĞRUSAL OLMAYAN ZAMAN SERİSİ ANALİZLERİ SEÇMELİ 3 0 0 7

Dersi Veren Birim

Ekonometri Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

PROF.DR. LEVENT ŞENYAY

Dersi Alan Birimler

Ekonometri Doktora

Dersin Amacı

Doğrusal Olmayan Zaman serisi verilerinin elde edilmesi, sınıflandırılması, özelliklerinin belirlenmesi amacıyla kullanılan fonksiyonların kullanımı ve bu verilere dayalı sistemin kontrol altında tutulması ve öngörümlenmesine yönelik modellerin kullanılmasını öğrenmektir.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Doğrusal olmayan zaman serisi verilerinin özelliklerini açıklayabilmek 2   Doğrusal olmayan zaman serisi verilerinin grafiklerini okuyabilmek 3   Doğrusal olmayan zaman serisi verilerinin çeşitli fonksiyonlarının grafiklerini 4   Doğrusal olmayan zaman serisi verilerine dayalı matematiksel modellemeleri 5   Doğrusal olmayan zaman serisi verilerini kullanarak sistemin öngörülerini 6   Doğrusal olmayan zaman serisi verilerinin modellenmesine dayalı analizlerin

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Notasyon ve terminoloji 2 Doğrusal olmayanjh zaman serisi verileri ve bunların sınıflandırılması 3 Doğrusal olmayanjh zaman serisi verileri ve bunların sınıflandırılması 4 Threshold modeli 5 Parametrik olmayan otoregresif model 6 Yerel doğrusal modelleme 7 Spline yaklaşımı ve iyi uyum testi 8 Ara Sınav 9 Threshold otoregresif model 10 GARCH modeli 11 Tahmin ve tahminleyicilerin asimtotik özellikleri 12 MLE ve Bootstrap 13 ARCH etkisinin testi 14 Stokastik volatility modelleri

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1- Nonlinear Time Series, J. Fan ve Q. Yao, Springer, 2003

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

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

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 YYC YARIYIL İÇİ ÇALIŞMA 3 YYS YARIYIL SONU SINAVI 4 YYBN YARIYIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + YYS* 0.40 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.30 + YYC * 0.30 + BUT* 0.40 *** 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 Diğer Kısa Sınavlara Hazırlık 1 35 35 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 4 52 Vize Sınavına Hazırlık 1 35 35 Final Sınavı 1 3 3 Vize Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 167

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