| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Sınırlı Bağımlı Değişen Analizi | EKO 570 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi SAYIN SAN |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Bu derste sosyal bilimlerde ve politika analizlerinde sıklıkla kullanılan gelişmiş regresyon modelleri analiz edilecektir. Analiz edilecek olan modellerin ortak özelliği, analize konu olan bağımlı değişkenlerin En Küçük Kareler Yöntemi´ne (OLS) ait temel varsayımları ihlal ediyor olmalarıdır. |
| Dersin İçeriği | Bu ders çerçevesinde analiz edilecek modeller, İkili Logit ve Probit modelleri, çoklu logit, sıralı logit, tobit ve poisson regresyon modeli ailesidir. Bütün modeller, En Çok Olabilirlik Yöntemi (ML) kullanılarak tahmin edilecektir. Ayrıca örneklem seçimi sorununda Heckman düzetlmesi de ele alınacaktır. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | İstatistik paketleri yardımıyla mikro verilerin analiz edilmesi | Anlatım, Problem Çözme, Rol Oynama, | |
| 2 | Modellerin tahmin edilmesi ve sonuçların yorumlanması | Rol Oynama, Problem Çözme, Anlatım, | |
| 3 | Sınırlı bağımlı değişkenin yer aldığı regresyon modellerinde ampirik uygulamalar | Problem Çözme, Anlatım, | |
| 4 | Davranışsal hipotezlerin kurgulanması ve test edilmesi | Rol Oynama, Anlatım, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Regresyon Fonksiyonundan Koşullu Olasılık Fonksiyonuna | |
| 2 | Tahmin ve İstatistiksel Testler | |
| 3 | İkili Değişkenlere Giriş | |
| 4 | En Çok Olabilirlik Tahmin Edicisi | |
| 5 | İkili Logit ve Probit Modelleri | |
| 6 | Probit Modelleri | |
| 7 | Çoklu Probit Modelleri | |
| 8 | ARA SINAV | |
| 9 | Koşullu ve Çoklu Logit Modelleri | |
| 10 | Karma Logit Modellerinin Bayesian Tahmin Edicileri | |
| 11 | Kesikli Çıktılar | |
| 12 | Sansürlenmiş Çıktılar | |
| 13 | Tıraşlanmış Çıktılar | |
| 14 | FİNAL |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Microeconometrics using STATA, (2009). Cameron, Colin A. and Pratin K. Trivedi, STATA Publication. Analysis of Micro Data, (2006). Winkellman, Rainer and Stefan Boes, Springer Publication. Regression Models for Categorical Dependent Variables using STATA, (2001). Long J. Scott, STATA Press |
| Ders Kaynakları | |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Genel ekonometrik teori bilgisi. | ||||||
| 2 | Hem temel bilgisayar (word, excel gibi programlarda) hem de en az bir istatistiksel bilgisayar programını (SPSS, Eviews, Gauss, Stata vb.) kullanabilmek | ||||||
| 3 | Matematiksel, ekonomik, istatistiksel ve ekonometrik olarak analiz etme becerisi kazanmak | ||||||
| 4 | Sayısal ve istatistiksel araştırma becerisine ve düşünme becerisine sahip, bunlar doğrultusunda alınacak kararların sonuçlarını tahmin edebilme ve doğru tahminlerde bulunabilme; nedensel ilişkileri göz önünde bulunduran, analitik düşünce yapısına sahip ve stratejik bir yaklaşım geliştirebilme | ||||||
| 5 | Gerçek hayattaki ekonomik olaylara ve sorunlara yaklaşımlarında geniş bir perspektiften ekonomik konularda analitik olarak tutarlı fikirler oluşturma ve savunma becerisine sahip olma. | ||||||
| 6 | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerlerin bilincinde olmak | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | İstatistik paketleri yardımıyla mikro verilerin analiz edilmesi | |||||||
| 2 | Modellerin tahmin edilmesi ve sonuçların yorumlanması | |||||||
| 3 | Sınırlı bağımlı değişkenin yer aldığı regresyon modellerinde ampirik uygulamalar | |||||||
| 4 | Davranışsal hipotezlerin kurgulanması ve test edilmesi |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ödev | 20 |
| 2. Ödev | 20 |
| 3. Ödev | 20 |
| 4. Ödev | 20 |
| 5. Ödev | 20 |
| Toplam | 100 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 50 |
| 1. Final | 50 |
| Toplam | 100 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 5 | 80 |
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Ödev | 2 | 3 | 6 |
| Proje / Tasarım | 3 | 3 | 9 |
| Final | 1 | 4 | 4 |
| Toplam İş Yükü | 150 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||