Ders Detayı

EVİEWS Programı ile Çok Denklemli Zaman Serileri
13 Video, Ders Süresi: 60 gün

Dersler

Ders 1: Granger Nedensellik Testi

Ders 2: Granger Testi Uygulaması

Ders 3: İki Aşamalı Engle Granger Yöntemi (Teorik)

Ders 4: İki Aşamalı Engle Granger Yöntemi (Uygulama)

Ders 5: VAR (Vektör Otoregresif Modeller)

Ders 6: Etki Tepki Analizi ve Varyans Ayrıştırması

Ders 7: CUSUM, CUSUM Kare Testleri,Optimal Gecikmenin Belirlenmesi

Ders 8: VAR Modeli Uygulaması

Ders 9: Kointegrasyon Modeli(Teorik)

Ders 10: Kointegrasyon Analizi

Ders 11: Vektör Hata Düzeltme Modeli Uygulaması

Ders 12: Toda-Yamamoto Analizi

Ders 13: ARDL Analizi

Eğitmen Hakkında

Prof. Dr. Hilal YILDIZ, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi’nde lisans eğitimini tamamladı. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü “İstatistik” anabilim dalında yüksek lisans, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü “Ekonometri” anabilim dalında doktora derecelerini aldı. 1993 yılında Kocaeli Üniversitesi’nde araştırma görevlisi olarak çalışmaya başladı, 2000-2002 yılları arasında İstanbul Üniversitesi’nde araştırma görevlisi olarak görev yapmaya devam etti. 2002 yılından itibaren Kocaeli Üniversitesi’nde öğretim üyeliği görevine devam eden ve 2011 yılında “Ekonometri” alanında doçent olan Yıldız, 2013 yılında misafir öğretim üyesi olarak Westminster Üniversitesi’nde bilimsel araştırmalarına devam etti. 2018 yılında Sakarya Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi “Ekonometri” bölümünde profesör kadrosuna atandı. Aynı bölümde bölüm başkanı ve öğretim üyesi olarak çalışmalarına devam etmektedir

 

Eğitmen: Prof. Dr.Hilal YILDIZ

Katılım Belgesi: Evet

Durum: Tüm Dersler Yüklendi

Garanti: %100  Memnuniyet ve İade Garantisi

Özellikleri: İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma  ve Veriler üzerinde çalışma  imkanı

Fiyat:
249,90 TL
Ders İzleme Süresi: 60 Gün
Erişim Zamanı: 7/24
Video Sayısı: 13
Durum: Satın Alınabilir
Favoriye Ekle


Tanıtım Videosunu İzle



Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi

Yorumlar

M.A.

MERHABA SAYGIDEĞER HOCAM VİDEOLAR ÇOK FAYDALI OLDU. ÖNCELİKLE TEŞEKKÜR EDERİM. HOCAM ARDL MODELİNDE DEĞİŞKENLERDEN BAZISI I(0) BAZISI I(1) OLACAK VE I(2) OLMAMASI GEREKİYOR. BURADA BAĞIMLI DEĞİŞKEN I(0) OLABİLİR Mİ? BAZI MAKALELERDE OLAMAYACAĞI YAZIYOR. ANCAK BAĞIMLI DEĞİŞKENİN I(0) OLDUĞU ÇALIŞMALARDA VAR. TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (HİLAL YILDIZ)

Merhaba, ARDL esnek bir model olarak kabul edildiği için durağanlık mertebesi konusunda daha rahat hareket edebildiğimiz özelliğe sahip. Bu nedenle düzey değerlerini kullanabilirsiniz. iyi çalışmalar


M.A.

MERHABA SAYGIDEĞER HOCAM VİDEOLAR ÇOK FAYDALI OLDU. ÖNCELİKLE TEŞEKKÜR EDERİM. HOCAM ARDL MODELİNDE DEĞİŞKENLERDEN BAZISI I(0) BAZISI I(1) OLACAK VE I(2) OLMAMASI GEREKİYOR. BURADA BAĞIMLI DEĞİŞKEN I(0) OLABİLİR Mİ? BAZI MAKALELERDE OLAMAYACAĞI YAZIYOR. ANCAK BAĞIMLI DEĞİŞKENİN I(0) OLDUĞU ÇALIŞMALARDA VAR. TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (HİLAL YILDIZ)

Merhaba, yöntemin özelliği mertebe farklılığı (I(0) ya da I(1)) olması durumunda kullanabilmesidir. Bu sebeple kullanabilirsiniz.


M.Ç.

MERHABA SAYGIDEĞER HOCAM, ÖNCELİKLE VİDEO DERSLER İÇİN ÇOK TEŞEKKÜR EDERİM, ÇOK FAYDALI OLUYOR. BİLGİ KRİTERLERİNİN NEGATİF YADA POZİTİF OLMASININ DEĞİŞKENLER ARASI İLİŞKİYLE YADA KURULAN MODELİN TUTARLILIĞIYLA BİR İLGİSİ VAR MI? TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (HİLAL YILDIZ)

Merhaba, AIC tipi bilgi kriterleri,modelin genel anlamda uyum iyiliğini ölçen kriterlerdir.Ayrıca formüllerinde parametre ceza terimi de eklenir.Ancak değişkenler arasındaki ilişkileri göz ardı ederek işlem yaparlar.Bu sebeple değişkenle arasındaki ilişki Konusunda bilgi vermezler.