Genel Bilgi
Kod | IEM746 |
Ad | Uygulamalı Zaman Serisi Analizleri II |
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
Bu dersin amacı regresyon analizinde uzamsal otokorelasyonları modelleme yöntemlerini tanıtmak ve öğrencilerin R programını kullanarak bu yöntemlerin uygulama yetisini kazandırmaktır.
Dersin İçeriği
Bu dersin içeriğini Klasik Doğrusal Regresyon Modeli, Önemli Mekansal Kavramlar, Mekansal Doğrusal Regresyon Modelleri, R Uygulamaları konuları oluşturmaktadır.
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 | 5 |
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 | 4 |
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 | |
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 | 2 |
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 | 2 |
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 | 2 |
PÖÇ20 | Yetkinlikler - Alana Özgü Yetkinlik | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerleri uygular |
Haftalık Akış
Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
---|---|---|---|
1 | DİĞER BAZI ZAMAN BOYUTU ODAKLI KONULAR: giriş; uzun hafızalı ARMA ve kesirli farklar; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
2 | DİĞER BAZI ZAMAN BOYUTU ODAKLI KONULAR: birim kök testleri; GARCH modelleri; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
3 | DİĞER BAZI ZAMAN BOYUTU ODAKLI KONULAR: eşikli modeller; otokorelasyonlu hatalarla regresyon; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
4 | DİĞER BAZI ZAMAN BOYUTU ODAKLI KONULAR: gecikmeli regresyon: transfer fonksiyonunun modellenmesi; çok değişkenli ARMAX modelleri; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
5 | DURUM-UZAY MODELLERİ: giriş; filtreleme, düzleştirme ve öngörü; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
6 | DURUM-UZAY MODELLERİ: maksimum olabilirlik tahmini; eksik gözlemleri doldurma; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Gösterip Yaptırma, Alıştırma ve Uygulama |
7 | DURUM-UZAY MODELLERİ: yapısal modeller: sinyal özütleme ve filtreleme; korelasyonlu hatalarla durum-uzay modelleri; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
8 | Ara Sınav | Ölçme Yöntemleri: Ödev |
|
9 | DURUM-UZAY MODELLERİ: durum-uzay modellerinin bootstap edilmesi; rejim değişimli dinamik modeller; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
10 | DURUM-UZAY MODELLERİ: stokastik volatilite; Monte Carlo metotları ile doğrusal ve normal dağılımlı olmayan durum-uzay modelleri; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
11 | FREKANSA DAYALI ANALİZLERDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER: giriş; spektral matrisler ve olabilirlik fonksiyonları; ortaklaşa durağan seriler için regresyon; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
12 | FREKANSA DAYALI ANALİZLERDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER: deterministik girdiler ile regresyon; rassal katsayılı regresyon; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
13 | FREKANSA DAYALI ANALİZLERDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER: tasarlanmış deneylerin analizi; ayrıştırma ve kümeleme analizi; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
14 | FREKANSA DAYALI ANALİZLERDE İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER: temel bileşenler ve faktör analizi; spektral zarf; R uygulamaları. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap, Alıştırma ve Uygulama, Gösterip Yaptırma |
15 | Veri seti üzerinde genel uygulama. | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Gösterip Yaptırma |
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 |