TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Birim | SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ |
| EKONOMETRİ (YL) (TEZLİ) | |
| Kod | IEM752 |
| Ad | Bayesyen Ekonometri |
| Dönem | 2025-2026 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Güz ve 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 | Doç. Dr. ÇİLER SİGEZE GÜNEY |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır.
|
Dersin Amacı / Hedefi
Bu ders, öğrencilere Bayesyen ekonometrik yöntemlerin teorik temellerini ve uygulamalarını öğretmeyi amaçlar. Geleneksel ekonometriye alternatif olarak Bayesyen çıkarım, model seçimi ve tahmin tekniklerinin öğrenilmesi ve R veya STATA programlarını kullanarak Bayesyen modelleri uygulama becerisi kazanılması amaçlanmaktadır.
Dersin İçeriği
Bayesyen ekonometrinin temel prensipleri, tarihsel gelişimi ve klasik frekantist yaklaşımla karşılaştırması ele alınacaktır. İktisadi teorilerin matematiksel modellenmesinde Bayesyen çıkarım yöntemleri (önsel dağılımlar, sonsal analiz, MCMC simülasyonları) detaylı şekilde incelenecek, basit ve çoklu regresyon modellerinin Bayesyen perspektifle tahmini üzerinde durulacaktır. Ayrıca, panel veri, doğrusal olmayan modeller gibi genişletilmiş uygulamalar işlenecektir.
Dersin Ön Koşulu
Herhangi bir ön koşul gerekli değildir.
Kaynaklar
Gary, K. (2003). Bayesian econometrics
Notlar
Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., & Rubin, D. B. (1995). Bayesian data analysis. Chapman and Hall/CRC.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Bayesyen istatistiğin temel kavramlarını (önsel dağılım, sonsal dağılım, Markov Zinciri Monte Carlo) açıklar. |
| ÖÇ02 | Klasik ekonometri ve bayesyen ekonometri analizindeki farklılıkları ayırt eder. |
| ÖÇ03 | Bayesyen yaklaşım ile doğrusal ve doğrusal olmayan ekonometrik modelleri tahmin eder. |
| ÖÇ04 | Model karşılaştırması için Bayes faktörü ve diğer kriterler kullanır. |
| ÖÇ05 | Panel veri modellerinde Bayesyen yöntemleri uygular. |
| ÖÇ06 | Farklı bilgisayar programları ile bayesyen analiz yapar. |
| ÖÇ07 | Bayesyen analizlerin sonuçlarını uygun şekilde yorumlar. |
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 | 3 |
| 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 | 5 |
| PÖÇ06 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Modeli tahmin etmek için en uygun yöntemden elde ettiği sonuçları yorumlar | 5 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Araştırma yaptığı alanda akademik kurallar çerçevesinde farklı kaynaklardan yararlanarak elde ettiği bilgileri sentezler | 2 |
| 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 | 4 |
| 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 | 2 |
| PÖÇ14 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bir paket program kullanır/yeni bir bilgisayar kodu yazar | 5 |
| PÖÇ15 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bir problemi çözmek üzere Ekonometri, İstatistik ve Yöneylem ile ilgili bilgileri kullanarak bireysel çalışma yapar | 5 |
| PÖÇ16 | Yetkinlikler - Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği | Bireysel olarak ve/veya ekip içinde sorumluluk alarak liderlik yapar | |
| PÖÇ17 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliğinin bilincinde olarak alanıyla ilgili güncel gelişmeleri izleyerek kendini sürekli yeniler | |
| 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 | Frekantist ve Bayesyen Paradigma | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 2 | Bayes Teoremi ve Temel Kavramlar | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Soru-Cevap |
| 3 | Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) ve ilgili algoritmalar | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 4 | Bayesyen Doğrusal Regresyon | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 5 | Model Karşılaştırma ve Seçim: Bayes faktörü, BIC, DIC kriterleri | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 6 | Hiyerarşik (Çok Düzeyli) Modeller : Sabit/rastgele etkiler | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 7 | Hiyerarşik (Çok Düzeyli) Modeller: karma modeller | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 8 | Ara Sınavlar | Ara sınava hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Bayesyen Panel Veri Modelleri: rassal etkiler modeli | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 10 | Bayesyen Panel Veri Modelleri: karma etkiler modeli | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 11 | Bayesyen Dinamik panel veri modelleri | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Bayesyen Doğrusal Olmayan Modeller: Probit- Logit | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 13 | Bayesyen Doğrusal Olmayan Modeller: Tobit, Poisson | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 14 | Bayesyen Doğrusal Olmayan Modeller: Multinominal Logit model | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım, Alıştırma ve Uygulama |
| 15 | Bayesyen Doğrusal Olmayan Modeller: Multinominal Probit model | Öğrenciler, konu başlıklarına göre kaynak kitapların ilgili bölümlerini okuyarak derse ön hazırlık yapacaklardır | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Final sınavına hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav, Ödev |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Final sınavına hazırlık | Ölçme Yöntemleri: Ödev, 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 | 3 | 42 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 2 | 20 | 40 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 15 | 15 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 154 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,16 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||