| 1 |
Optimizasyona Giriş: Optimizasyonun ne olduğu, neden önemli olduğu ve ekonometrideki rolü. Temel Kavramlar: Amaç fonksiyonu (objective function), kısıtlar (constraints), optimallik koşulları (optimality conditions). Problemlerin Sınıflandırılması: Doğrusal (Linear) vs. Doğrusal Olmayan (Non-linear) Optimizasyon, Kısıtlı (Constrained) vs. Kısıtsız (Unconstrained) Optimizasyon. |
| 2 |
Kısıtsız Optimizasyon: Birinci ve ikinci dereceden optimallik koşulları (First and second-order optimality conditions). Gradyan İniş (Gradient Descent) |
| 3 |
Newton ve Quasi-Newton Yöntemleri: İkinci dereceden bilgi kullanmanın avantajları ve dezavantajları anlatılmalı. Konveks (Convex) Optimizasyon: Konveks fonksiyonların özelliklerinin ve konveks optimizasyon problemlerinin neden önemli olduğunun vurgulanması. |
| 4 |
Kısıtlı Optimizasyon: Lagrange Çarpanları (Lagrange Multipliers): Eşitlik kısıtlı optimizasyon problemlerinin çözümü için temel bir yöntem olarak öğretilmeli. |
| 5 |
Kısıtlı Optimizasyon: Karush-Kuhn-Tucker (KKT) Koşulları: Eşitlik ve eşitsizlik kısıtlı problemler için gerekli ve yeterli koşulların anlatılması. |
| 6 |
Kısıtlı Optimizasyon: Kısıtlı Optimizasyon Algoritmaları: Aktif küme yöntemleri, İç nokta yöntemleri (Interior Point Methods) gibi pratik çözüm yaklaşımları. |
| 7 |
Vize |
| 8 |
En Küçük Kareler (OLS) Yöntemi: OLS tahmincisinin, bir optimizasyon problemi (kareli hataların minimize edilmesi) olarak nasıl türetildiği. |
| 9 |
En Çok Olabilirlik (Maximum Likelihood) Tahmini: Olasılık yoğunluk fonksiyonunun maksimize edilmesi. |
| 10 |
Bayesgil Ekonometri: Bayesian yaklaşımlarda kullanılan MCMC (Markov Chain Monte Carlo) yöntemlerinin optimizasyonla ilişkisi. |
| 11 |
Finansal Ekonometri: Portföy optimizasyonu, risk yönetimi. |
| 12 |
Mikroekonometri: Tüketici faydasının maksimizasyonu, firma maliyetlerinin minimizasyonu. |
| 13 |
Veri zarflama analizi |
| 14 |
Final |
