Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| Ekonomi | |||||
| Lisans | Programın Süresi: 4 | Kredi Sayısı: 240 | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF: 6. Düzey |
Ders Genel Tanıtım Bilgileri
| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü | İktisadi, İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi | ||||
| Ders Kodu | ECON 301 | ||||
| Ders Adı İngilizce | Econometrics I | ||||
| Ders Adı Türkçe | Ekonometri I | ||||
| Öğretim Dili | EN | ||||
| Ders Türü | Ters-Yüz Öğrenme | ||||
| Dersin Düzeyi | İleri | ||||
| Dönem | Güz | ||||
| Haftalık İletişim Saatleri |
|
||||
| Tahmini Öğrenci İş Yükü | Dönem boyunca 136 saat | ||||
| Ders Kredileri | 5 AKTS | ||||
| Değerlendirme | Standart Harf Notu | ||||
| Ön Koşul |
ECON 208 - Quantitative Methods for Economists II | MATH 204 - Probability and Statistics for Social Sciences II |
||||
| Yan Koşul | Yok | ||||
| Beklenen Ön Bilgi | Başlangıç seviyesi matematiksel konseptler ve temek istatistik bilgisi | ||||
| Kayıt Kısıtlamaları | Yok | ||||
| Genel Eğitim Hedefi | Dersin amacı, öğrencilere ekonometrinin kapsamını ve metodolojisini sağlamaktır. | ||||
| Ders Açıklaması | Ekonometri dersinin ilk kısmı olan bu dersın amacı, öğrencilerin ekonometrinin ana konu başlıklarına tanıdık hale gelmelerini sağlamaktır. Olasılık ve istatistik konuları üzerinde birer haftalık bir hatırlatma yaptıktan sonra, öğrencilere öncelikle tek değişkenli regresyon analizini (teorisi, regresyon sonuçlarının istatistiksel ve ekonomik yorumu vb.) tanıtılacakdır. Daha sonra, regresyon modellerinde tahmin problemi, çok değişkenli regresyon analizi ve doğrusal olmayan regresyon fonksiyonları gibi konulara değinilecektir. Her konu teorik olarak ele alınacak ve sonrasında konu uygulamalı örneklerle pekiştirilecektir. Ders başarı ile tamamlandığında, öğrenci, doğrusal modeller kullanarak basit ekonometrik analizler yapabiliyor olmalı ve öğrencinin ampirik ekonomik araştırma bulgularının yorumlanmasına ilişkin becerisini geliştirmiş olması beklenmektedir. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve YeterliliklerBu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:1) Doğrusal regresyon analizinde kullanılan olasılık, istatistik ve ekonometrinin temel kavramlarını açıklamak 2) Ekonomik ve istatistik kavramlarını kullanarak standart lineer regresyon modeli sonuçlarını açıklamak 3) Tek değişkenli ve çok değişkenli doğrusal regresyon modellerini kullanarak ekonomik verileri analiz etmak 4) Doğrusal regresyon modellerinden elde edilen çıkarımları değerlendirmek 5) Ampirik ekonomik analizde doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon fonksiyonlarını karşılaştırmak |
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1) Ekonomi bilgisini diğer sosyal bilimler ve matematik ile ilişkilendirir ve disiplinlerarası analizlerde kullanır | |||||
| 2) Ekonomi alanları arasındaki etkileşimleri ayırt eder ve bu ayrımları sentezler | |||||
| 3) Mikroekonomik ve makroekonomik teorileri matematiksel ve istatistiksel araçlarla modelleyerek ekonomik olayları analiz eder | |||||
| 4) Karmaşık iktisadi sorunların çözümünde alternatif kuramsal yaklaşımları değerlendirir ve elde ettiği bulguları karar alma süreçlerinde rasyonel bir şekilde uygular | |||||
| 5) Farklı ekonomik sistemleri nicel tekniklerle analiz eder ve karşılaştırır | |||||
| 6) İktisadi teorik bilgi ve modelleri Türkiye ve küresel ekonomilere ilişkin sorunlara uygular ve kanıta dayalı politika önerileri tasarlar | |||||
| 7) Ekonomik verileri ekonometrik, istatistiki yöntemlerle analiz eder ve sonuçları uygun yazılım programlarıyla sunar | |||||
| 8) Ekonomik analizin tüm aşamalarını bilimsel ve etik ilkeler doğrultusunda yürütür ve raporlar | |||||
| 9) Bilimsel bilgi paylaşımında yazılı ve sözlü İngilizceyi (en az CEFR B2 düzeyinde) etkin biçimde kullanır. | |||||
| 10) Sosyal sorumluluğu iktisadi karar alma süreçlerine entegre eder | |||||
| 11) Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme yetkinlikleri geliştirir |
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok | S Destekleyici | H Çok İlgili |
| Program Çıktıları ve Yeterlilikler | Düzey | Değerlendirme | |
| 1) | Ekonomi bilgisini diğer sosyal bilimler ve matematik ile ilişkilendirir ve disiplinlerarası analizlerde kullanır | H | Proje,Sınav,Sunum |
| 2) | Ekonomi alanları arasındaki etkileşimleri ayırt eder ve bu ayrımları sentezler | S | Proje,Sınav,Sunum |
| 3) | Mikroekonomik ve makroekonomik teorileri matematiksel ve istatistiksel araçlarla modelleyerek ekonomik olayları analiz eder | S | Proje,Sınav,Sunum |
| 4) | Karmaşık iktisadi sorunların çözümünde alternatif kuramsal yaklaşımları değerlendirir ve elde ettiği bulguları karar alma süreçlerinde rasyonel bir şekilde uygular | S | Proje,Sınav,Sunum |
| 5) | Farklı ekonomik sistemleri nicel tekniklerle analiz eder ve karşılaştırır | H | Proje,Sınav,Sunum |
| 6) | İktisadi teorik bilgi ve modelleri Türkiye ve küresel ekonomilere ilişkin sorunlara uygular ve kanıta dayalı politika önerileri tasarlar | N | |
| 7) | Ekonomik verileri ekonometrik, istatistiki yöntemlerle analiz eder ve sonuçları uygun yazılım programlarıyla sunar | H | Proje,Sınav,Sunum |
| 8) | Ekonomik analizin tüm aşamalarını bilimsel ve etik ilkeler doğrultusunda yürütür ve raporlar | H | Proje,Sınav,Sunum |
| 9) | Bilimsel bilgi paylaşımında yazılı ve sözlü İngilizceyi (en az CEFR B2 düzeyinde) etkin biçimde kullanır. | S | Proje,Sınav,Sunum |
| 10) | Sosyal sorumluluğu iktisadi karar alma süreçlerine entegre eder | S | Proje,Sınav,Sunum |
| 11) | Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme yetkinlikleri geliştirir | S | Derse Katılım,Proje,Sınav,Sunum |
| Hazırlayan ve Tarih | NAROD ERKOL , August 2025 |
| Ders Koordinatörü | FIRAT BİLGEL |
| Dönem | Güz |
| Dersi Veren(ler) |
Ders İçeriği
| Hafta | Konu |
| 1) | Derse giriş: Ekonomik sorular ve veriler |
| 2) | Olasılığa genel bir bakış: Olasılık Dağılımlarının Özellikleri |
| 3) | İstatistiksel Kavramlara Genel Bir Bakış: Tahmin ve Hipotez testi |
| 4) | Regresyon analizine giriş |
| 5) | Tek değişkenli lineer regresyon |
| 6) | İki Değişkenli Regresyon Analizi: Bazı Temel Fikirler |
| 7) | Tek değişken ile regresyon analizi: Hipotez Testleri |
| 8) | Ara sınav |
| 9) | Tek değişken ile regresyon: Güven Aralıkları |
| 10) | İki değişkenli regresyon modeli: Tahmin Problemi |
| 11) | Çoklu Değişkenli Lineer Regresyon |
| 12) | Çok Değişkenli Regresyon Analizi: Tahmin Problemi |
| 13) | Çoklu Regresyonda Hipotez Testleri ve Güven Aralıkları |
| 13) | Doğrusal Olmayan Regresyon Fonksiyonları |
| 15) | Gözden geçirme |
| 16) | Final Dönemi |
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | Stock, J. H., & Watson, M. W. (2020). Introduction to Econometrics (4th Edition). Pearson. | |||||||||||||||||||||
| Öğretme Teknikleri | Ters yüz öğrenme | |||||||||||||||||||||
| Ödev ve Projeler | Ders öncesi ve sonrası ödevleri | |||||||||||||||||||||
| Laboratuvar Çalışması | Yok | |||||||||||||||||||||
| Bilgisayar Kullanımı | Evet | |||||||||||||||||||||
| Diğer Aktiviteler | Yok | |||||||||||||||||||||
| Değerlendirme Yöntemleri |
|
|||||||||||||||||||||
| Ders Yönetimi |
erkoln@mef.edu.tr 02123953670 Katılım/katılım: Öğrencilerin derse hazırlık için ön sınıf ödevleri, videolar ve okuma materyalleri ile çalışmaları beklenmektedir. Öğrenciler, duyuruları ve Blackboard sistemindeki ders materyallerini takip etmekten sorumludur. Resmi e-posta kullanımı: Öğrencilerin e-posta iletişimi için @mef hesaplarını kullanmaları beklenmektedir. Eğitmen, yalnızca Blackboard sistemi üzerinden gönderilen/alınan bilgilere ve @mef hesabı ile yapılan e-postalara dair sorumludur. Eğitmen, e-posta yoluyla gönderilen bilgilerin 24 saat içinde alınacağını varsaymaktadır. Notlandırma ve değerlendirme: Değerlendirme, öğrenci öğrenme çıktıları temelinde yapılacaktır. Geç teslimatlar kabul edilmeyecektir. Kaçırılan testler: Telafi sınavı yapılmaz Kaçırılan ara sınav: Fakülte yönetmeliği Kaçırılan final sınavı: Fakülte yönetmeliği Akademik bütünlük: MEF Üniversitesi`nin tüm öğrencilerinin dürüst olmaları ve akademik bütünlüğe uymaları beklenmektedir. Öğrencilerin kendi çalışmalarını yapmaları ve yetkisiz yardım vermemeleri veya almamaları gerekmektedir. Şüphe durumunda disiplin cezası uygulanacaktır. Uygunsuz davranış, akademik dürüstsüzlük ve intihal: YÖK Yönetmeliği |
|||||||||||||||||||||
AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini
| AKtivite | Hafta Sayısı | Saat | Hesaplama | ||||
| Yarıyıl Başına Hafta Sayısı | Etkinliğe Hazırlık | Etkinliğin Kendisinde Harcanan | Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama | ||||
| Ders Saati | 14 | 2 | 3 | 70 | |||
| Ödevler | 4 | 0 | 8 | 32 | |||
| Ara Sınavlar | 1 | 15 | 2 | 17 | |||
| Final | 1 | 15 | 2 | 17 | |||
| Toplam İş Yükü | 136 | ||||||
| Toplam İş Yükü/25 | 5.4 | ||||||
| AKTS | 5 | ||||||