Ekonometrik Zaman Serileri

Kitap da, genel olarak serilerin tanımı yapılmakta ve modellerde kullanılacak serilerin taşıması gereken özellikler vurgulanmaktadır. Gerçek dünyada serilerin artan, azalan, düzensiz veya zikzaklı hareketler taşıdığı bilindiğinde, bu serileri kullanarak doğrudan doğruya tahmin ve öngörülerde bulunmak oldukça zordur. Bunun için tek denklemli serilerin tahmin edilebilmesi için bu serilerin, durağan olmayan nitelikten durağan hale getirilmesi gerekir. Yapılan analizlerde bu yöntemler açıklanmaktadır ve gerekli uygulamalara yer verilmektedir.
İkinci önemli konu, tek denklemli modellerden çok denklemli, yani bir birbiriyle bağımlılık ilişkisi içerisinde olan değişkenlerin bir denklem sistemi içerisinde tahmin edilmesi ve sonuçlarının test edilmesidir. Denklem sistemleri ile ilgili vektör otoregresif modellerine ve koentegrasyon analizine yer verilmektedir.
Bütün bunların yanında teorinin yanında okuyucu daha rahat anlasın diye örnek ve uygulamalara yeterince yer verilmektedir. Bu yeni baskıda önemli uygulamaları içeren üç makaleye yer verilmiştir. Ayrıca uzun hafızalı seriler olarak nitelendirilen ARFIMA modelleri bu baskıda yer almaktadır.
Okuyucu bu makalelerde analizlerin nasıl kullanıldığını da takip edebilecektir. Bu uygulamalar için Eviews ve GiveWin2(PcGive) ekonometri programları kullanılmıştır. Her bölümün sonunda yeterince veriler yer almaktadır.

Konu Başlıkları

	Stokastik Zaman Serileri
	Doğrusal Zaman Serileri
	Zaman Serilerinde Öngörü (Forecastıng)
	Zaman Serisi Modellerinin Oluşturulması
	Stokastik ve Deterministik Trendler
	Birim Kök Testi (Unıt Root Test)
	Çok Denklemli Zaman Serisi Modelleri
	Eşbütünleme (Koentegrasyon–Coıntegratıon) ve Hata Düzeltme (Error Correctıon) Modelleri