Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
| İşletme | |||||
| 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 |
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) Tek değişkenli ve çok değişkenli regresyon analizlerinin tekniklerini anlama ve sonuçları yorumlama. 2) Ekonomik verileri standart lineer regresyon modeli kullanarak analiz etme. 3) Ekonometrik modellerden çıkarım yapma ve ilgili sonuçları değerlendirme. |
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları | 1 | 2 | 3 |
|---|---|---|---|
| 1) Matematik, tarih, ekonomi ve sosyal bilimlere maruz kalarak geniş bir temele ve entelektüel farkındalığa sahip olmak | |||
| 2) İşletmenin farklı işlevsel alanlarında (muhasebe, finans, operasyon, pazarlama, strateji ve organizasyon) bilgi ve becerilere sahip olduğunu ve bunların çeşitli endüstri sektörlerindeki etkileşimlerine ilişkin bir anlayışa sahip olduğunu gösterir | |||
| 3) Karmaşık teknik veya profesyonel faaliyetleri veya projeleri yönetmek için teorik bilginin yanı sıra yaratıcı, analitik ve eleştirel düşünmeyi uygular | |||
| 4) İşletme sürdürülebilirliği için küresel, çevresel, ekonomik, yasal ve düzenleyici bağlamlara ilişkin bir anlayış sergiler | |||
| 5) Bireysel ve mesleki etik davranış ve sosyal sorumluluk gösterir | |||
| 6) Etnik, kültürel ve cinsiyet çeşitliliği değerlerine ve konularına duyarlılık gösterir | |||
| 7) Bilgi, fikir, sorun ve çözümleri iletmek için yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanır (en azından CEFR B2 seviyesi) | |||
| 8) Veri ve bilgi edinme, analiz etme, yorumlama ve raporlama konusunda beceriler gösterir | |||
| 9) Problem çözme ve karar vermeyi desteklemek için bilgisayar yeterliliğini gösterir | |||
| 10) Takım çalışması, liderlik ve girişimcilik becerilerini gösterir | |||
| 11) Yüksek derecede özerklikle ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergiler |
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok | S Destekleyici | H Çok İlgili |
| Program Çıktıları ve Yeterlilikler | Düzey | Değerlendirme | |
| 1) | Matematik, tarih, ekonomi ve sosyal bilimlere maruz kalarak geniş bir temele ve entelektüel farkındalığa sahip olmak | N | |
| 2) | İşletmenin farklı işlevsel alanlarında (muhasebe, finans, operasyon, pazarlama, strateji ve organizasyon) bilgi ve becerilere sahip olduğunu ve bunların çeşitli endüstri sektörlerindeki etkileşimlerine ilişkin bir anlayışa sahip olduğunu gösterir | N | |
| 3) | Karmaşık teknik veya profesyonel faaliyetleri veya projeleri yönetmek için teorik bilginin yanı sıra yaratıcı, analitik ve eleştirel düşünmeyi uygular | N | |
| 4) | İşletme sürdürülebilirliği için küresel, çevresel, ekonomik, yasal ve düzenleyici bağlamlara ilişkin bir anlayış sergiler | N | |
| 5) | Bireysel ve mesleki etik davranış ve sosyal sorumluluk gösterir | N | |
| 6) | Etnik, kültürel ve cinsiyet çeşitliliği değerlerine ve konularına duyarlılık gösterir | N | |
| 7) | Bilgi, fikir, sorun ve çözümleri iletmek için yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanır (en azından CEFR B2 seviyesi) | S | Sunum |
| 8) | Veri ve bilgi edinme, analiz etme, yorumlama ve raporlama konusunda beceriler gösterir | S | Derse Katılım |
| 9) | Problem çözme ve karar vermeyi desteklemek için bilgisayar yeterliliğini gösterir | N | |
| 10) | Takım çalışması, liderlik ve girişimcilik becerilerini gösterir | S | Derse Katılım |
| 11) | Yüksek derecede özerklikle ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergiler | S | Derse Katılım |
| Hazırlayan ve Tarih | NAROD ERKOL , February 2024 |
| Ders Koordinatörü | NAROD ERKOL |
| Dönem | Güz |
| Dersi Veren(ler) | Dr. Öğr. Üyesi NAROD ERKOL |
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) | Final sınavı |
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | Stock, J. H., & Watson, M. W. (2020). Introduction to Econometrics (4th Edition). Pearson. Using R for Introductory Econometrics, Florian Heiss. Basic Econometrics, by D. Gujarati, McGraw-Hill, 5th edition. Applied Econometrics with R, by Kleiber and Zeileis, Springer-Verlag, 2008. | |||||||||||||||||||||
| Öğretme Teknikleri | Aktif Öğrenme 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 projeler: Geçerli bir mazeret belgesi sunulmadıkça telafi yapılmayacaktır. Kaçırılan final sınavı: Fakülte yönetmelikleri geçerlidir. 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 Önemli: Öğrenci, final sınavı dışındaki aktivitelerden en az 30 puan toplayamazsa final sınavına giremeyecek ve FZ notu alacaktır. |
|||||||||||||||||||||
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 | ||||||