Kesit Verilerinin Ekonometrisi
- Ders
- ECON350 - Kesit Verilerinin Ekonometrisi
- Bölüm
- Ekonomi - İngilizce - Lisans
- Ders Tipi
- Ders
- Durum
- Zorunlu
- Dil
- İngilizce
- Kredi
- 3
- AKTS
- 6
- T+P+L
- 3 + 0 + 0
- Ders Koordinatörleri
- -
- Ön Koşul
- -
- Anahtar Sözcükler
Ders Açıklaması
Bu ders, anketler ve deneysel tasarım yoluyla birincil veri toplamaya odaklanmaktadır. İkincil verilere dayanan geleneksel ekonometri derslerinin aksine, öğrenciler ikili yanıtlı anketler geliştirecek ve uygulayacak, basit rastgele deneyler yapacak ve örnekleme, kodlama ve tahmin konularında kapsamlı beceriler kazanacaklardır. Tartışılan temel modeller arasında doğrusal olasılık modeli, logit, probit ve temel ayrık seçim modelleri yer almaktadır. Pratik laboratuvar oturumları, öğrencileri gerçek dünya verilerini analiz etmek için gerekli sözdizimi becerileriyle donatmak üzere tasarlanmıştır. Temel anlayışı oluşturmak için ikili ve Likert ölçek formatları arasındaki kavramsal ayrıma erken bir giriş sağlanmaktadır. Pratik vurgu, ikili ve deneysel anket metodolojileri üzerinedir.
Kesit Verilerinin Ekonometrisi
Değerlendirme Araçları (Aktif Dönem)
Değerlendirme öğesi tanımlanmamış.
Ders çıktıları
Henüz ders çıktısı tanımlanmamış.
Ders Müfredatı
| Hafta | Konu |
|---|---|
| Hafta 1 | Introduction to Statistical Methodoly |
| Hafta 2 | Economic Decision models |
| Hafta 3 | Cross sectional data |
| Hafta 4 | Simple regression review ; interpretation of Coefficient |
| Hafta 5 | Introduction to Dataset; Descriptive Statistics in Stata |
| Hafta 6 | Dummy Variables and Treatment Effects |
| Hafta 7 | Midterm |
| Hafta 8 | Linear Probability Model(LPM) |
| Hafta 9 | Logit model- Intuition |
| Hafta 10 | Logit Estimation and Interpretation |
| Hafta 11 | Marginal Effects |
| Hafta 12 | Model Comparison: LPMvs LOgit |
| Hafta 13 | Applied Interpretation & policy Relevance |
| Hafta 14 | Project Guidance and discussion |
| Hafta 15 | Final; Project submission |
Referans Kitaplar & Ders Materyalleri
- 01 Jeffery Wooldridge, Introductory Econometrics: A modern Approach-7thEd, 2020.
- 02 Alan Agresti, Categorial Data Analysis, 2013.
Ders Çıktıları
- L01 To define quantitative survey mechanisms SOLO 2
- L02 To categorize primary data and secondary data SOLO 4
- L03 İkili ve kategorik sonuçları işlemek için SOLO 3
- L04 Anket ve deneysel verilerin mantığını göstermek için ikili değişkenleri kodlayın ve yorumlayın. SOLO 2
- L05 Nedensel akıl yürütmeyi matematiksel türetmelerden ziyade uygulamalı becerilerle tahmin etmek ve yorumlamak. SOLO 5
Program Çıktıları
- P01 1. Öğrenmek için gerekli becerileri kazanmış ve mesleki yaşamlarında sürekli öğrenme ruhunu benimsemiştir.
- P02 2. Hem bireysel çabaları tetikleyen hem de işbirlikçi çalışmayı teşvik eden belirli öğrenilmiş tekniklerle bağımsız çalışarak çeşitli beceriler geliştirdi.
- P03 3. Küresel iş bağlamında temel teorileri, modelleri ve uygulamaları uygulamak için gerekli bilgi ve becerileri edindi.
- P04 4. Verimli ve etkili iş kararları için araştırma yetenekleriyle birlikte eleştirel ve stratejik düşünmeyi benimsemiş ve uygulamıştır.
- P05 5. Çağdaş iş dünyasının gerektirdiği bilgi teknolojilerini etik olarak kullanmış ve yönetmiş olacaklardır.
- P06 6. Küresel organizasyonlarda takım çalışması için gerekli kavramsal ve analitik becerilerle donatılacaktır.
- P07 7. İKültürler arası ve çeşitli uluslararası bir çalışma ortamında etkin bir şekilde etkileşim kurmak için gerekli olan öğrenilmiş iletişim becerilerini sergilemiş olacaklardır.
- P08 8. Edindikleri bilgileri değişen çalışma ortamında uygulamış olacaklardır.
- P09 9. İşte ve kişisel yaşamda kullanılacak etik bakış açıları ve sosyal sorumluluklar hakkında bir anlayış geliştirmiş olacaklardır.
Pç-Dç Matrisi
| ÖÇ | P01 | P02 | P03 | P04 | P05 | P06 | P07 | P08 | P09 | Ortalama |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L01 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L02 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L03 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L04 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| L05 | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - |