UYGULAMALI MATEMATİK (TÜRKÇE, TEZSİZ)
Yüksek Lisans	TYYÇ: 7. Düzey	QF-EHEA: 2. Düzey	EQF-LLL: 7. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
MAT5021	Zaman Seri Analizi	Güz	3	0	3	12

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	Türkçe
Dersin Türü:	Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Prof. Dr. İRİNİ DİMİTRİYADİS
Opsiyonel Program Bileşenleri:	Yok
Dersin Amacı:	Bu dersin amacı, öğrencilerin bir rasgele değişkendeki değişimi zaman açıklayıcı değişkenini kullanarak açıklayabilmesini, zamana bağlı olarak yapılan farklı modelleme yaklaşımları arasındaki farkı kavrayabilmesini ve otoregresif veri setlerine uygulanabilecek zaman serileri modellerinin öğrenilmesini sağlamaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenci,hangi tür verilerin zaman serisi olarak adlandırabileceğini bilecek, otoregresif veriyi diğer verilerden ayırt edebilecek,
bir otoregresif zaman serisi verisinin uyabileceği alternatif modelleri tanıyabilecek,otoregresif veriyi farklı modellere uyumlayabilecek ve en uygun modeli seçebilecek, anlamlı tahminlerde bulunabilecek. Uygun bilgisayar progrmaları kullanabilecek (örn: eviews)

Dersin İçeriği

Zaman serisi hakkında genel bilgiler. Farklı zaman serisi modelleri ve bu modellere ilişkin temel özellikler. Zaman serisi modellerinin katsayılarının tahminlenme yöntemi. Veri setlerinin durağanlık analizi. Zaman serisi modellerinin uygunluğunu kontrol için istatistiksel yaklaşımlar. Uygun model yardımıyla geleceğe dönük tahminleme yapma ve yorumlama.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Zaman serilerine giriş, zaman serisi verisi, temel modelleme ilkeleri, stokastik modellemenin prensipleri.
2)	Zaman serisi verisinin bileşenlerinin tanımlanması.
3)	Otoregresif (AR) zaman serisi modelinin tanımı ve özellikler.
4)	Hareketli ortalama (MA) zaman serisi modelinin tanımı ve özellikler.
5)	Otoregresif-Hareketli ortalama (ARMA) zaman serisi modelinin tanımı ve özellikler.
6)	Durağan olmayan Otoregresif-Hareketli ortalama (ARIMA) zaman serisi modelinin tanımı ve özellikler.
7)	Veri setlerinin durağanlığına ilişkin testler.
8)	Problem çözümleri.
9)	Box – Jenkins yönteminin temel teorik yapısı ve özellikleri. Box – Jenkins yöntemi ile tahminleme.
10)	Box – Jenkins yöntemi, devam.
11)	GARCH modelinin tanımı ve özellikleri.
12)	ARCH - M modelinin tanımı ve özellikleri.
13)	Vektör otoregresif modelin yapısı.
14)	Kointegrasyon yöntemi.

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:

Turkish books:
1. Ekonometrik Zaman Serileri Analizi EViews Uygulamalı, M. Sevüktekin ve M. Nargeleçekenler, Nobel Yayın, 2007. 2. Zaman Serileri Analizi, H. Bozkurt, Ekin Kitabevi, 2007. YARDIMCI KİTAPLAR: 3. Zaman Serileri Analizi (Birim Kökler ve Kointegrasyon), Y. Akdi, Bıçaklar Kitabevi, 2003.

English references

Time Series Analysis and Its Applications With R Examples, R.H. Shumway and D.S. Stoffer, Springer, 2006.

Statistical Methods for Forecasting, B. Abraham and J. Ledolter, John Wiley and Sons, Inc. Publication, 2005.

Diğer Kaynaklar:

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Projeler	4	% 40
Ara Sınavlar	1	% 30
Final	1	% 30
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 30
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 70
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Proje	4	29	116
Ara Sınavlar	1	17	17
Final	1	25	25
Toplam İş Yükü			200

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Matematik ile ilgili kavramları özümseyebilme ve bu kavramları ilişkilendirebilme.
2)	Temel matematiksel beceriler (problem çözme, akıl yürütme, ilişkilendirme, genelleme) ve bu becerilere dayalı yetenekler edinebilme. (Rasyonel düşünme tekniği kazandırabilme)
3)	Eleştirel ve yaratıcı düşünmenin ve problem çözme becerilerinin gelişimi için uygun yöntem ve tekniklerle etkinlikler düzenleyebilme.
4)	Çalışma hayatı ve sosyal yaşam ile ilgili konularda bireysel ve takım çalışmaları yapabilme.
5)	Alanı ile ilgili konularda düşüncelerini ve konulara ilişkin çözüm önerilerini yazılı ve sözlü olarak aktarabilme.
6)	Matematiksel bilgi birikimlerini teknolojide kullanabilme.
7)	Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme.
8)	Farklı disiplinlerin yaklaşım ve bilgilerini Matematikte kullanabilme.
9)	Matematik alanındaki bir problemi, bağımsız olarak kurgulayabilme, çözüm yöntemi geliştirebilme, çözebilme, sonuçları değerlendirebilme ve gerektiğinde uygulayabilme.
10)	Gerçek dünya problemlerinde Matematiksel prensipleri uygulayabilme.
11)	Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek.
12)	Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek.