defter / katalog / ECON 301

ECON 301

Econometrics

Econometrics is where statistics stops being abstract and starts answering causal questions about real economic data, what actually moves wages, prices, or growth, and how confident you can be in that answer. You'll spend the semester building up the linear regression model, stress-testing the Gauss-Markov assumptions when they break (heteroskedasticity, serial correlation, endogeneity), and extending into time series, panel data, and binary choice models, with lab sessions where you run these estimators on actual datasets. It sits on top of your stats sequence and becomes the toolkit nearly every upper-level economics elective and any empirical thesis or graduate program will assume you already own.

Kredi4ECTS6.5FakülteFaculty of Economics, Administrative, and Social SciencesBölümEconomicsKoordinatörMehmet Taner YiğitMüfredatY3 Güz

Ön koşul(ECON 101 ve ECON 102 ve ECON 222) veya ((ECON 207 veya (ECON 203 ve ECON 204)) ve (MATH 230 veya MATH 255 veya MATH 260 veya MATH 262))

→ STARS müfredatı (resmi syllabus)

Haftalık müfredat 14 hafta

Hafta 114–20 Eyl

İstatistik ve linear regression tekrarı

Review of Statistics, Simple Linear Regression and Multiple Linear Regression

statisticssimple linear regressionmultiple linear regression

Hafta 221–27 Eyl

İstatistik ve linear regression tekrarı

Review of Statistics, Simple Linear Regression and Multiple Linear Regression

statisticssimple linear regressionmultiple linear regression

Hafta 328 Eyl – 4 Eki

Gauss-Markov varsayım ihlali: random sampling

Violations to Gauss-Markov assumptions: Random Sampling

Gauss-Markov assumptionsrandom sampling

Hafta 45–11 Eki

Gauss-Markov varsayım ihlali: multicollinearity

Violations to Gauss-Markov assumptions: Multicollinearity

Gauss-Markov assumptionsmulticollinearity

Hafta 512–18 Eki

Gauss-Markov varsayım ihlali: heteroskedasticity

Violations to Gauss-Markov assumptions: Heteroskedasticity

Gauss-Markov assumptionsheteroskedasticity

Hafta 619–25 Eki

Gauss-Markov varsayım ihlali: serial correlation

Violations to Gauss-Markov assumptions: Serial Correlation

Gauss-Markov assumptionsserial correlation

Hafta 726 Eki – 1 Kas

Gauss-Markov varsayım ihlali: endogeneity

Violations to Gauss-Markov assumptions: Endogeneity

Gauss-Markov assumptionsendogeneity

Hafta 82–8 Kas

Simultaneous equation models

Hafta 99–15 Kas

Time series: ARMA modelleri

Time Series: ARMA Models

time seriesARMA models

Hafta 1016–22 Kas

Time series analizinde VAR modelleri

Time Series: VAR Models

time seriesVAR modelvector autoregression

Hafta 1123–29 Kas

Panel data tahmin yöntemleri

Panel Data Estimation

panel dataestimation

Hafta 1230 Kas – 6 Ara

Maximum likelihood estimation yöntemi

Maximum Likelihood Estimation

maximum likelihoodestimation

Hafta 137–13 Ara

Sınırlı bağımlı değişkenler: ikili seçim modelleri

Limited Dependent Variables: Binary Choice Models

binary choice modellimited dependent variable

Hafta 1414–20 Ara

Sınırlı bağımlı değişkenler: ikili seçim modelleri

Limited Dependent Variables: Binary Choice Models

binary choice modellimited dependent variable

Değerlendirme 100% · 6 adım

20%

35%

10%

Midterm Midterm 1, Midterm 2 40%

Final Final 35%

Homework Homeworks 10%

Performance Participation 7%

Lab work Lab attendance 8%

en büyük tek kalem %35 · sınav ağırlığı %75 · 44 dönem ortalaması 1.93 (3396 öğrenci) nasıl hesaplanıyor

Önerilen kaynaklar 1 kitap

📖

Önerilen

Introductory Econometrics: A Modern Approach

Jeffrey M Wooldridge

Bu dersi alınca · 6 öğrenme çıktısı

Correctly communicate the difference between causality and correlation and the idea of ceteris paribus in linear regression analysis. (K1, K2, K6, S4, L1, C1, F4)Midterm 1, Midterm 2, Final, Homeworks
Correctly interpret the relationships between dependent and independent variables in simple and multiple linear regression. (K1, K2, K6, S1, S4, L1, C1, F4)Midterm 1, Midterm 2, Final, Homeworks
Correctly conduct statistical inference using linear regressions analysis in theoretical settings. (K1, K2, K6, S1, S4, L1, C1, F1, F4)Midterm 1, Midterm 2, Final, Homeworks
Correctly conduct statistical inference using linear regressions analysis using statistical software packages on real world data. (K1, K2, K6, S1, S3, S4, L1, C1, C7, F1, F4)Midterm 1, Midterm 2, Final, Homeworks
Correctly demonstrate the theoretical statistical properties for estimators obtained in linear regression analysis. (K1, K2, K6, S1, S4, L1, C1)Midterm 1, Midterm 2, Final, Homeworks
Correctly identify and communicate using examples, the conditions under which linear regression fails or needs to be modified. (K1, K2, K6, S1, S3, S4, L1, L3, C1, C7, F1, F4)Midterm 1, Midterm 2, Final, Homeworks

Bilkent'in resmî syllabus'ünden. Sağdaki etiket o çıktının hangi değerlendirmeyle ölçüldüğünü söylüyor.

Ders notları · henüz yok

ECON 301 için defter ekibi henüz not yazmadı.

İlk dosyayı sen atarsan: not, slayt, geçmiş sınav, çözüm, cheat-sheet, ne varsa. defter ekibi öğrenci paylaşımlarından bu dersin notlarını yazar. Drive linki / PDF / ZIP, hepsi olur.

← katalog

Geçmiş GPA dağılımı 44 dönem · ort. 1.93

Dönem	Course CPA
2025-2026 Fall	1.52	3 sec · 121 öğr
2024-2025 Fall	1.61	3 sec · 106 öğr
2024-2025 Summer	1.58	1 sec · 13 öğr
2024-2025 Spring	1.74	2 sec · 82 öğr
2023-2024 Fall	1.95	3 sec · 113 öğr
2022-2023 Fall	1.85	3 sec · 90 öğr
2022-2023 Summer	1.89	1 sec · 11 öğr
2022-2023 Spring	1.72	2 sec · 69 öğr
2021-2022 Fall	2.05	3 sec · 87 öğr
2021-2022 Spring	2.05	2 sec · 69 öğr

Aggregate course GPA · Bilkent STARS'tan public data. Hoca-bazlı per-section detayı için STARS evaluation report →. Öğrenci anket cevapları KVKK kapsamında defter'de tutulmaz. Tüm derslerin ortalamaları →

Bu dönem · 2026-2027 Güz · 3 şube · 150 kontenjan

haftada 4 saat ders

Haftalık ızgarada 5 saat görünüyor, kayıt sistemi dersi 4 saat yazıyor. Aradaki 1 saat yedek saat: Bilkent programlarında derse genelde bir fazla saat ayrılır ve çoğu zaman kullanılmaz. Hangisinin düşeceği dönem başlayınca belli olur.

Taner Yiğit

Pzt13:30–15:20Sal15:30–16:20Per08:30–10:20

kişilik

Taner Yiğit

Pzt15:30–17:20Sal14:30–15:20Per10:30–12:20

kişilik

Staff

Sal13:30–14:20Sal15:30–17:20Cum10:30–12:20

kişilik

programıma ekle → CGPA'ya ekle kayıt tarihleri

Her dönem açılıyorSon yıllarda 37 güz ve 20 bahar döneminde açılmış. Yaz okulunda da 12 kez açılmış. Kaçırırsan bir sonraki dönem tekrar bulabilirsin.

⚠️ FZ engelleyen şartlar

Students should take both midterm exams in order to be eligible to take the final exam. Only those students who miss a midterm exam with valid medical excuse can take a makeup exam. Those students who miss 3 or more lab sessions cannot take the final exam.

Hocalar 1 bu dönem · 19 geçmiş

Bu dönem (2026-2027 Fall) · 3 section

Taner Yiğit ×2

Geçmişte ders veren (19 kişi)

Mehmet Taner Yiğit, Seda Meyveci Doğanay, Ozan Eruygur, Fatma Taşkın, Cavit Pakel, Ramiz Abdurahimov, Hakan Berument, Mirza Trokic, Syed Fahri Mahmud, Kıvılcım Metin, Osman Zaim, Ashoke Kumar Sinha, Faruk Selçuk, Hakan Ercan, Ramazan Gencay +4 kişi daha

Bu ders 1 bölümün müfredatında zorunlu.

Ekonomi3. sınıf Güz

Kutulardaki sınıf ve dönem, o bölümün müfredatının dersi hangi sırada önerdiği. Dersin fiilen hangi dönem açıldığı ayrı bir şey.

Bunu alınca açılanlar · 5 ders ECON 301'i ön koşul sayıyor

ECON 409Contemporary Issues in Turkish Economy ECON 426Applied Econometrics ECON 437Political Economy ECON 449Data Science with Economic Applications GE 401Innovative Design and Entrepreneurship I