| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| Mekansal Ekonometri ve Veri Hikayeciliği | EKO 369 | 5 | 3 + 0 | 3 | 5 |
| Ön Koşul Dersleri | |
| Önerilen Seçmeli Dersler | Tüm analizler için STATA, R, Excel v.b. uygulama amaçlı olarak kullanılmakta, modelleme aşamaları tanımlanmakta, ekonometrik metodoloji açıklanmakta ve ilgili kavramları tartışılmakta, iktisat teorisinin temel tezleri kantitatif bir yaklaşımla ele alınmaktadır. Dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler:
|
| Dersin Dili | Türkçe |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | Zorunlu |
| Dersin Koordinatörü | Doç.Dr. AVNİ ÖNDER HANEDAR |
| Dersi Verenler | Doç.Dr. AVNİ ÖNDER HANEDAR, |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Kategorisi | Diğer |
| Dersin Amacı | İktisadi ve finansal davranışlardaki mekân veya zamansal veri görselleştirme temelli hikaye, harita ve grafikler yoluyla; matematik, istatistik ve ekonometri yardımıyla analiz edilmesi. |
| Dersin İçeriği | Öğrencilerin mekânsal veriler dahil farklı veri türlerini anlamlı içgörülere dönüştürerek etkili biçimde anlatmalarını sağlamak ve karar vericilere yön gösterecek veri hikayeleri oluşturma yetkinliği kazandırmak, STATA, R, Excel v.b. program uygulamaları yapma ile sorumludur. Aynı zamanda yapay zeka sistemleri ile bu uygulamaların geliştirilmesi de amaçlanmaktadır |
| Kalkınma Amaçları |
|---|
|
| # | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
|---|---|---|---|
| 1 | Soru-Cevap, Anlatım, | ||
| 2 | |||
| 3 | |||
| 4 |
| Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Hikayeleştirmenin temelleri, karar alma sürecindeki rolü | Giriş: Veri Hikayeciliğe Neden İhtiyaç Duyarız? |
| 2 | Anlatı, Veri, Görsel | Veri Hikayeciliğin Bileşenleri |
| 3 | Mekânsal veri tipleri, coğrafi bilgi sistemleri ile entegrasyon | Mekânsal Verinin Özellikleri |
| 4 | Hikâye Kurgusu ve Hipotez Geliştirme | Hipotez belirleme, hikaye amacının tanımı |
| 5 | Veri Toplama ve Temizleme | Güvenilir kaynaklar, mekânsal veri kalitesi, eksik veri yönetimi |
| 6 | Veri Görselleştirme Araçları I | Temel grafikler, şemalar, haritalar (STATA; Excel, v.b.) |
| 7 | Veri Görselleştirme Araçları II | Mekânsal görselleştirmeler: GIS tabanlı gösterimler |
| 8 | Ara Sınav | Vaka analizi: Bir veri hikayesi yazımı |
| 9 | Anlatıyı Oluşturmak | Giriş, gelişme, sonuç – mantıksal kurgu ile hikâye yazımı |
| 10 | Hedef Kitleye Göre Anlatım | Akademik, kamu, özel sektör için farklı hikâye türleri |
| 11 | Duygusal Bağ Kurmak | Etkili hikâye stratejileri |
| 12 | Veri Panoları ile Sunum | Dashboard tasarımı, kullanıcı dostu arayüzler |
| 13 | Yapay Zeka ile Hikaye Anlatımı | ChatGPT gibi sistemler ile hikâye ve görselleştirme sürecinin zenginleştirilmesi |
| 14 | Öğrenci hikayelerinin sunulması ve değerlendirilmeler |
| Kaynaklar | |
|---|---|
| Ders Notu |
· 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. · Ders ile İlgili Dökümanlar: İlgili dökümanlar, veri setleri, makaleler, ders notları, alıştırma ve diğer bilgiler düzenli şekilde online olarak sunulacaktır. (Bkz. http://www.onderhanedar.sakarya.edu.tr/tr/icerik/0/70333/dersler ve https://ebs.sakarya.edu.tr/Ders/Detay/527249) |
| 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. · Ders ile İlgili Dökümanlar: İlgili dökümanlar, veri setleri, makaleler, ders notları, alıştırma ve diğer bilgiler düzenli şekilde online olarak sunulacaktır. (Bkz. http://www.onderhanedar.sakarya.edu.tr/tr/icerik/0/70333/dersler ve https://ebs.sakarya.edu.tr/Ders/Detay/527249) |
| Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | Gerçek hayattaki ekonomik olaylara ve sorunlara yaklaşımlarında geniş bir perspektiften ekonomik konularda analitik olarak tutarlı fikirler oluşturma ve savunma becerisine sahip olma. | ||||||
| 2 | Mikro ve makro ekonomik sorunlara çözüm bulmak için temel ekonometri ve istatistiksel teorileri kullanma becerisine sahip olmak. | ||||||
| 3 | Türkçe'nin yanı sıra yabancı dilde yazılı (ve tercihen sözlü) iletişim becerisine sahip olmak. | ||||||
| 4 | Genel ekonometrik teori bilgisi. | ||||||
| 5 | Hem kamu hem de özel sektörün ihtiyaç duyduğu yüksek vasıflı personelde olması gereken yeterli düzeyde hukuk bilgisine sahip olmak. | X | |||||
| 6 | Hem temel bilgisayar (word, excel gibi programlarda) hem de en az bir istatistiksel bilgisayar programını (SPSS, Eviews, Gauss, Stata vb.) kullanabilmek | X | |||||
| 7 | Matematiksel, ekonomik, istatistiksel ve ekonometrik olarak analiz etme becerisi kazanmak | X | |||||
| 8 | 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 | ||||||
| 9 | Sözlü ve yazılı iletişimde bu nitelikleri kullanabilmek için kelime anlamı, kompozisyon kuralları ve gramer gibi yabancı dil bilgisine sahip olmak | ||||||
| 10 | Toplumsal, bilimsel ve mesleki etik değerlerin bilincinde olmak | ||||||
| 11 | Türkçe yazılı ve sözlü iletişim becerisine sahip olmak | ||||||
| 12 | Takım çalışmasına uyumlu, inisiyatif sahibi, yenilikçi fikirlere açık ve analitik düşünme becerisine sahip olmak | ||||||
| # | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | |||||||||||||
| 2 | |||||||||||||
| 3 | |||||||||||||
| 4 |
| Değerlendirme Sistemi | |
|---|---|
| Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
| 1. Ara Sınav | 100 |
| Toplam | 100 |
| 1. Final | 0 |
| 1. Yıl İçinin Başarıya | 0 |
| Toplam | 0 |
| AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 2 | 32 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
| Ara Sınav | 2 | 1 | 2 |
| Ödev | 9 | 9 | 81 |
| Final | 1 | 1 | 1 |
| Toplam İş Yükü | 148 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 5,92 | ||
| dersAKTSKredisi | 5 | ||