| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Mekansal Ekonometri | EKO 574 | 0 | 3 + 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul Dersleri | Ekonometri1 Ekonometri 2 İstatistik1 İstatistik 2 Ekonometri İçin Yeni Yaklaşımlar Panel Veri Ekonometrisi Zamana Bağlı Kesit Verisi Ekonometrisi
|
| Önerilen Seçmeli Dersler | Ekonometri1 Ekonometri 2 İstatistik1 İstatistik 2 Ekonometri İçin Yeni Yaklaşımlar Panel Veri Ekonometrisi |
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | YUKSEK_LISANS |
| Dersin Türü | Seçmeli |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. AVNİ ÖNDER HANEDAR |
| Dersi Verenler | |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | Dersin amacı, (1) öğrencilere kesit ve panel veri türleri ile inceleme yöntemler ve uygulamalar hakkında bilgi vermek, (2) kesit verilerde gözlemlenen mekansal korelasyonun değerlendirilmesi ve iktisadi nedenlerin incelenmesine dair bilgi birimi oluşturmak ve (3) mekansal veriler ile haritalandırma çalışmaları ile iktisatçıların haritalandırma yardımı ile test ve politika önerileri üretmelerine ışık tutabilmek için ileri ekonometrik uygulamalara dayanan bir yaklaşım geliştirmektir. Ders içerisinde çeşitli mekansal korelasyon örnekleri ve iktisadi sorunlara, ekonometrik yöntemler ile getirilen çözümler üzerine odaklanılacaktır. Ayrıca, her hafta seçilen metinler okunacak, tartışılacak, birçok ülke vakalarıyla ve uygulamalı örnekler ile karşılaştırma yapılacaktır. Ders içerisinde öğrencilerin katılımı teşvik edilecek ve bu not değerlendirmesi kapsamına alınacaktır. |
| Dersin İçeriği | Bilimsel araştırmaya ve metin oluşturmaya giriş ve ekonometrik modellemede temel sorunlar ve çözümler, klasik yaklaşımların değerlendirilmesi ve sapmalar ve çözüm önerileri konuları tartışılacaktır. |
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Panel ve kesit veri türleri, mekansal korelasyon gibi sorunlar konusunda öğrenciler bilgi sahibi olacak. | Soru-Cevap, | |
| 2 | Mekansal korelasyon konusunda ileri ekonometrik teknikler öğrenciler tarafından öğrenilecek, STATA ve R gibi programların kullanımı konusunda deneyim kazanılacaktır. | Anlatım, | Kısa Cevaplı Testler, |
| 3 | Öğrenciler mekansal ekonometrik incelemenin sonuçlarını değerlendirme ve bu sonuçlardan elde edilecek çıkarımların iktisadi teoriler ile karşılaştırılması konusunda fikir sahibi olacak. | Anlatım, | |
| 4 | Bilimsel araştırmanın aşamaları, makale yazma, var olan araştırmaları değerlendirme ve iktisadi politikalar üretme konusunda öğrenciler deneyim kazanacak | Anlatım, Beyin Fırtınası, Tartışma, |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Bilimsel araştırmaya ve metin oluşturmaya giriş | Bilimsel araştırmaya ve metin oluşturmaya giriş |
| 2 | Ekonometrik modellemede temel sorunlar ve çözümlere giriş | Ekonometrik modellemede temel sorunlar ve çözümlere giriş |
| 3 | Klasik yaklaşımların değerlendirilmesi, mekansal korelasyon ve sapmalar | Klasik yaklaşımların değerlendirilmesi, mekansal korelasyon ve sapmalar |
| 4 | Klasik yaklaşımların değerlendirilmesi, mekansal korelasyon ve sapmalar | Klasik yaklaşımların değerlendirilmesi, mekansal korelasyon ve sapmalar |
| 5 | Mekansal ağırlıklandırma çeşitleri | Mekansal ağırlıklandırma çeşitleri |
| 6 | Mekansal regresyon, modeller ve tahmin yöntemleri | Mekansal regresyon, modeller ve tahmin yöntemleri |
| 7 | Mekansal kesit ve panel veri modelleri | Mekansal kesit ve panel veri modelleri |
| 8 | Ara Sınav | Ara Sınav |
| 9 | Araç değişkenler ve mekansal kesit ve panel veri modelleri | Araç değişkenler ve mekansal kesit ve panel veri modelleri |
| 10 | Mekansal modeller ve politika önerileri | Mekansal modeller ve politika önerileri |
| 11 | Mekansal veriler ve haritalandırma | Mekansal veriler ve haritalandırma |
| 12 | Mekansal veri tabanları yönetimi ve uzaktan erişim | Mekansal veri tabanları yönetimi ve uzaktan erişim |
| 13 | Mekansal veri tabanları ve uyarlama | Mekansal veri tabanları ve uyarlama |
| 14 | Değerlendirme ve Sonuç | Değerlendirme ve Sonuç |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu | Sabis |
| Ders Kaynakları | Bryman, Alan. Social research methods. Oxford University press, 2015. Morgan, S. ve Winshipv, C. Counterfactuals and causal inference : Methods and principles for social research, Cambridge University press, 2014. Anselin, L. Spatial econometrics: methods and models (Vol. 4). Springer Science & Business Media, 2013. Elhorst, J. P. Spatial Econometrics: From Cross-Sectional Data to Spatial Panels. Springer Science & Business Media. 2013. Angrist, J. D. ve J. Pischke. Mostly harmless econometrics: an empiricist's companion, Princeton University press, 2009. Cameron, Colin ve Pravin Trivedi. Microeconometrics using STATA, STATA press, 2009. LeSage, J., ve Pace, R. K. Introduction to spatial econometrics. Chapman and Hall/CRC, 2009. Wooldridge, J. M. Econometric analysis of cross section and panel data. The MIT press. 2002. |
| 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 | Panel ve kesit veri türleri, mekansal korelasyon gibi sorunlar konusunda öğrenciler bilgi sahibi olacak. | |||||||
| 2 | Mekansal korelasyon konusunda ileri ekonometrik teknikler öğrenciler tarafından öğrenilecek, STATA ve R gibi programların kullanımı konusunda deneyim kazanılacaktır. | |||||||
| 3 | Öğrenciler mekansal ekonometrik incelemenin sonuçlarını değerlendirme ve bu sonuçlardan elde edilecek çıkarımların iktisadi teoriler ile karşılaştırılması konusunda fikir sahibi olacak. | |||||||
| 4 | Bilimsel araştırmanın aşamaları, makale yazma, var olan araştırmaları değerlendirme ve iktisadi politikalar üretme konusunda öğrenciler deneyim kazanacak |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ödev | 5 |
| Toplam | 5 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 60 |
| 1. Final | 40 |
| 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 | 1 | 16 |
| Ara Sınav | 2 | 2 | 4 |
| Kısa Sınav | 2 | 2 | 4 |
| Ödev | 9 | 9 | 81 |
| Final | 1 | 1 | 1 |
| Toplam İş Yükü | 154 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 6,16 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 6 | ||