Ders Detayı

Eviews Programı ile Çok Denklemli Zaman Serileri
11 Video, Ders Süresi: 75 gün 5,0

Dersler

Ders 1: Çok denklemli zaman serilerinin tanıtımı

Ders 2: Vektör Otoregresyon (Vector autoregression, VAR)

Ders 3: Eşbütünleme (bütünleşim, koentegrasyon, (cointegration,))

Ders 4: Eşbütünleme testi (cointegration test)

Ders 5: Etki -Tepki (impulse -response)  Fonksiyonları ve kısıt

Ders 6: ARDL Tahmini

Ders 7: ARDL Tahmini 2

Ders 8: İlgili analizlerin raporlanması ve Makale-Tez Yazımı

Ders 9: İlgili analizlerin raporlanması ve Makale-Tez Yazımı-2 

Ders 10: İlgili analizlerin raporlanması ve Makale-Tez Yazımı-3

Ders 11: İlgili analizlerin raporlanması ve Makale-Tez Yazımı-4

Bu ders toplam 220 dk'dır.

 

 Eğitim Kapsamında;

1. Çok denklemli zaman serisi modelleri

  • 1.1.Vektör Otoregresyon Modelleri (Vector Autoregression, VAR)
  • Durağanlık
  • Belirleme (Identification)
  • Inpulse Response Fonksiyonu (Etki Tepki)
  • Varyans Ayrışması
  • Hipotez Testi
  • Yapısal VAR (SVAR) Modelleri (Structural Vector Autoregression)

1.2. Uygulamalar

Sistemin Formülasyonu

2. Eşbütünleme (Eştümleşme, koentegrasyon Cointegration) ve hata düzeltme (Error Correction) Modelleri

  • 2.1.Bütünleşmiş Değişkenlerin Doğrusal Bileşimi
  • 2.2.Koentegrasyon ve Hata Düzeltme
  • 2.3.Johansen Koentegrasyon Testi
  • 2.4. Bir Koentegrasyon Oluşumunda Hipotez Testleri

 

3. Uygulamalar

  • 3.1.Hata Düzeltme Modeli ve Johansen Eşbütünleme
  • 3.2.Model Seçimi
  • 3.4. Etki Tepki Fonksiyonları (Impulse Response)
  • 3.5.TESTLER
  • 3.6.Türkiye İle İlgili Verilerle Koentegrasyon Analizi
  • 3.7.Koentegrasyon Analizi
  • 3.8.Yapısal Vektör Otoregresyon (Structural vector autoregression (SVAR)
  • 3.9.Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif Modeller (ARDL)
  • Tahmin Sonrası
  • Koentegrasyon İlişkisi

 

 Bu ders toplamda 201 dk'dır.

 

 

Eğitmen Hakkında

Prof. Dr. Aziz KUTLAR İstanbul Teknik Üniversitesi Kimya Fakültesi (Kimya Mühendisi)   ve İstanbul Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesinden mezun olmuştur. İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsünde İktisat doktorasını tamamladıktan sonra çeşitli sanayi kuruluşlarında ve üniversitelerde görev yapmıştır. Halen Sakarya üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi İktisat Bölümünde öğretim üyesidir. SSCI ve SCI indexlerde taranan dergilerde birçok yayını olan Prof. Dr. Kutlar birçok ulusal ve uluslararası projede yer almıştır.  Kitapları başucu ve temel kayna.k niteliği taşımaktadır.  Prof. Dr. KUTLAR tarafından kaleme alınan bazı kitaplar aşağıdadır

1.STATA ile Zaman Serileri Uygulamaları (Nobel, 2019 yeni basımda)

2.STATA ile Uygulamalı Çok denklemli Zaman Serileri( Umuttepe,2019)

3.Veri Zarflama Analizi( Fehim Bakırcı ile,2018 Orion)

4.EViews ve SPSS ile Lojistik Regresyon (Logit), Probit ve Tobit Modellerinin Uygulamaları (2018, Orion)

5.EViews ile Uygulamalı Çok Denklemli Zaman Serileri(2017,Umuttepe)

6.EViews ile Uygulamalı Zaman Serileri (2017,Umuttepe)

7.EViews ile Panel Veri Ekonometrisi Uygulamaları(2017,Umuttepe)

8.Ekonometrik Zaman Serileri (2000,2017 Gazi, Umuttepe)

9.Ekonometri  Konu Anlatımlı KPSS Soru ve Çözümleri (2007,2014,Orion-Arın)

10.STATA Uygulaması ile Ekonometriye Giriş(A. Babacanla birlikte,2012, Orion)

11.Ekonometriye Giriş (Beta, Nobel 2000,,2009,2012)

12.Uygulamalı Ekonometri (2005,2009, Nobel)

#Eviews#çokdenklemli #Eviewszamanserileri #uygulamalıekonometri #Ekonomi

 

Eğitmen: Prof. Dr. Aziz KUTLAR

Katılım Belgesi: Evet

Online Sınav: Yok

Garanti: %100  Memnuniyet ve Geri ödeme garantisi

Fiyat:
%50
299,90 TL 149,95 TL
Ders İzleme Süresi: 75 Gün
Erişim Zamanı: 7/24
Video Sayısı: 11
Durum: Satın Alınabilir
Favoriye Ekle


Tanıtım Videosunu İzle



Örnek Dersi İzle

Puanlar 1 Kişi Oyladı (100/100)

1 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi

Yorumlar

S.E.

HOCAM İYİ GÜNLER TEZİM İÇİN ANALİZ YAPIYORUM. AR-GE HARCAMALARININ MAKRO DEĞİŞKENLERLE İLİŞKİSİNİ İNCELEMEM GEREKİYOR. 29 GÖZLEM SAYIM VAR NE YAZIK Kİ ADF TESTİ YAPTIM VE BİRİNCİ DERECEDEN SERİLER DURAGAN HALE GELDİ NE YAPAMLIYIM HANGİ ANALİZ DAHA DOĞRU OLUR YARDIMCI OLABİLİR MİSİNİZ?


Eğitmenin Cevabı (AZİZ KUTLAR)

Merhaba, Birinci derce durağan ne demek? Birici fark veya birinci mertebe demek istiyorsunuz herhalde? Normal seri durağan değil, farkı durağan ,ise bir uzun dönem ilişkisi araştırabilirsiniz. Yani seri birinci mertebe I(1) olması gerekir.


S.G.

MERHABA HOCAM, SERİLERİMİN HEPSİ 1.FARK DURAĞAN ÇIKIYOR. VAR MODELİNE FARKI ALINMIŞ VERİLERLE Mİ GİDECEM JOHANSEN EŞBÜTÜNLEŞME UYGULAMAK İÇİN


Eğitmenin Cevabı (AZİZ KUTLAR)

Serilerin hakkında bilgi vermemişsin. Norma seri giriyorsun, model gerekeni yapıyor.


M.K.

HOCAM MERHABALAR BEN TEZİMDE SVAR YÖNTEMİNİ KULLANIYORUM İŞSİZLİK VE ÜÇÜZ AÇIK İLİŞKİSİNİ İNCELİYORUM. TOPLAMDA 6 DEĞİŞKENİM VAR . FAKAT ANALİZDE KISITLARI NASIL YERLEŞTİRECEĞİM YANİ HANGİ İKTİSADİ TEORİYİ BAZ ALARAK BUNU YAPACAĞIMI ANLAYAMADIM.


Eğitmenin Cevabı (AZİZ KUTLAR)

Merhaba, değişkenlerin tam ne olduğunu bilmiyorum. Ancak yapacağın analizde değişkenlerin hangi teorik ilişkiye dayandığını senin ve senin tez hocanın bilmesi gerekir. Bu soruyu tez hocana sorman gerekir. Yani tahmin tekniği ile ilgili bir soru değildir. Yaptığın analizin bir teorik açıklamasının olması gerekir. Bunun da cevabı tez hocan ve sana aittir.Başarılar.


A.M.K.

HOCAM MERHABA BEN NONLİNEAR SERİLER ÜZERİNDE ÇALIŞIYORUM SİZİN ANLATTIĞINIZ SVAR ANALIZI LİNEAR SERİLER İÇİN OLANI ACABA NONLİNEAR SVAR ANALİZİ DE VAR MI?


Eğitmenin Cevabı (AZİZ KUTLAR)

Merhaba, hayır nonlinear modeller literatürde başka başlık altında değerlendirilir. Threshold Autoregressive Models (TAR) Generalized Autoregressive Models (GAR) bunlardandır. Paralel analizler söz konusudur. O modellere bakmanız gerekir. Bu modellere fazla talep olmadığı için ayrı videoları çekilmemiştir.Başarılar.


S.S.T.

MERHABA HOCAM İLK SORUM ÇEYREKLİK VERİLERİ MEVSİMSELLİKTEN ARINDIRMAMIZ GEREKMİYOR MU? BUNU CENSUS X-13 NASIL YAPABİLİRZ. İKİNCİ SORUN İSE HANGİ VERİLERİN LOG'U ALINMAZ?


Eğitmenin Cevabı (AZİZ KUTLAR)

Merhaba çeyrek verilerin mevsimden arındırılmaları isteğe bağlıdır. ARIMA tahminlerinde mevsimsellik içeren değişken tahmini yapabilirsiniz. Videolarda anlatılmıştır. Censusx-13 mevsimsel ayarlama için veriyi açtıktan sonra açılan pencereden Proc/Seasonal Adjustment/Census X-13 işlemi yaparsanız yeni bir mevsimsel etkiden arındırılmış bir seri elde edebilirsiniz. Daha sonra ARIMA tahminini istediğiniz şekilde gerçekleştirebilirsiniz. İkinci sorunuz; Sayısal değeri yüksek ve pozitif olan veri setlerinin daha kolay tahmin edilebilmesi için logaritması alınabilir.