EKONOMETRİ ÖĞRENCİLERİNİN SAYISAL DERSLERDEKİ AKADEMİK PERFORMANSI: MARKOV MODELİ İLE BİR HESAPLAMA
Öz
Bu makale Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Ekonometri bölümü üst sınıf öğrencilerinin sayısal derslerdeki başarısını araştırmaktadır. Matematiksel İktisat 1-2, Ekonometri 1-2 ve Zaman Serisi 1-2 derslerindeki başarıyı ölçmek için Markov modeli kullanılmıştır. Bu amaçla başarının kalıcılığı ve derslerin etkenliği geçiş olasılıkları matrisinden hesaplanmıştır. Ekonometri Türkçe öğretimde başarıda kalıcılığı ve etkenliği en yüksek olan iki ders, Ekonometri II üzerinde, sırasıyla Mikro İktisat II ve Mikro İktisat I olarak bulunmuştur. Uzun vadede, Ekonometri bölümü Türkçe öğretimde başarının ilerleme olasılığının ve İngilizce öğretimde başarının düşme olasılığının en yüksek olacağı ders Ekonometri II olarak bulunmuştur. Kısa vadede başarıda kalıcılığın Türkçe öğretimde Mikro İktisat II’den Ekonometri I’e geçişte, İngilizce öğretimde ise İstatistik derslerinden Zaman Serisi I dersine geçişte en düşük olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Baasch, A., Tischew, S. ve Bruelheide, H. (2010). Twelve years of succession on sandy substrates in a post-mining landscape: A Markov chain analysis, Ecological Applications, 20(4), 1136-1147.
- Cavers, M.S. ve Vasudevan, K. (2015). Brief Communication: Earthquake sequencing: Analysis of Time Series constructed from the Markov Chain Model, Nonlinear Process Geophysics, 22, 589-599.
- Farg, M. H. M. ve Khalil, F. M. H. (2015). Statistical Analysis of Academic Level of Student in Quantitative Methods Courses By Using Chi-Square Test and Markov Chains - Case Study of Faculty of Sciences and Humanities (Thadiq). Nat Sci,12(12), 182- 186.
- Grimshaw, S.D. ve Alexander, W.P. (2011). Markov Chain Models for Deliquency: Transition Matrix Estimation and Forecasting, John Wiley&Sons, Applied Stochastic Models in Business and Industry, 27, 267-279.
- Industrial Engineering Operations Research. (2008). Derman, E., Park, K.S. ve Whitt, W. http://ieor.columbia.edu/files/seasdepts/industrial-engineering-operations-research/pdf-files/Park_Informs.pdf
- Lazri, M., Ameur, S., Brucker, J.M., Lahdir, M. ve Sehad, M. (2015). Analysis of drought areas in northern Algeria using Markov chains, J. Earth Syst. Sci., 124(1), 61–70.
- Lukić, P.,Gocić, M. ve Trajković, S. (2013). Prediction of annual precipitation on the territory of south Serbia using Markov chains, Bulletin of the Faculty of Forestry, 108, 81-92.
- Mavruk, C. ve Kıral, E. (2016). Academic progress of students in quantitative courses at Nigde University Vocatıonal School of Social Sciences: A predictıon using Markov model, Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(3), 267-276.
- Mieruch, S., Noel, S., Bovensmann, H., Burrows, J. P. ve Freund, J. A. (2010). Markov chain analysis of regional climates. Nonlinear Processes in Goephysics, 17, 651–661.
- Ng, W. S. (2013). Persistence of Mutual Fund Ratings: A Markov Chain Approach. Indian Finance Conference: Econometrics February 2013, Singapore Management University, Singapore. http://ink.library.smu.edu.sg/etd_coll/99