シラバス参照
シラバス参照
| 科目一覧へ戻る | 2024/01/31 現在 |
| 科目名／Subject | 経済と統計 |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 王 佳星 (商学部) |
| 授業科目区分／Category | 夜間主コース 学科別専門科目 |
| 開講学期／Semester | 2023年度／Academic Year 後期／Fall Semester |
| 開講曜限／Class period | 他 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学部夜間主コース／Faculty of CommerceNight School |
| 配当年次／Years | 2年 , 3年 , 4年 |
| 単位数／Credits | 2 |
| 研究室番号／Office | |
| オフィスアワー／Office hours |
| 更新日／Date of renewal | 2023/02/27 | ||
|---|---|---|---|
| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
経済データを用いた実証分析能力は、情報社会におけるビジネスでは段々重視され、データ分析のできる人材に対するニーズも非常に高まっています。 この講義では、まず、計量経済学的理論に基づく分析手法について学びます。そして、それらの理論や分析手法が実際の経済データの分析にどのように応用するかについて、コンピューター実習を通して学びます。分析目的を明確にした上、適切な分析手法・計量経済モデルを選択し、データの特徴を考慮した正しい実証分析を行えることは、この講義の目的です。 |
||
| 達成目標 ／Course Goals |
・計量経済学の理論的基礎を習得すること。 ・コンピューター実習を通して、Excelを使った計量経済分析手法を習得すること。 ・実際の経済データを用いて実証分析を行い、計量経済学の理論と分析手法を現実問題の分析へ応用できること。 |
||
| 授業内容 ／Course contents |
第1回 イントロダクション：授業の内容と進め方 第2回 データの代表値：平均と分散 第3回 データを「見える化」に：ヒストグラム 第4回 散布図と相関 第5回 単回帰分析1：最小二乗法 第6回 単回帰分析2：回帰分析の説明力 第7回 単回帰分析3：結果の解釈 第8回 重回帰分析1：最小二乗法 第9回 重回帰分析2：自由度修正済み決定係数 第10回 重回帰分析3：欠落変数バイアス 第11回 ダミー変数1 第12回 ダミー変数2 第13回 ロジスティックス回帰1 第14回 ロジスティックス回帰2 第15回 全体のまとめ *履修者の習得度合に応じて講義の順番や内容を変更する場合がある。 |
||
| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
講義資料をmanabaにアップロードするので、講義資料に基づいて予習・復習を行ってください。特に、授業で行われたコンピューター実習を積極的に復習しましょう。 | ||
| 使用教材 ／Teaching materials |
講義資料に基づいて講義を進めますので、教科書は指定しません。参考書として、以下のような書籍があります。 ・西山慶彦他.『計量経済学』. 有斐閣. ・田中隆一. 『計量経済学の第一歩:実証分析のススメ』. 有斐閣. |
||
| 成績評価の方法 ／Grading |
課題とレポートで評価します。 | ||
| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
経済学科成績評価の統一基準に従います。 | ||
| 実務経験者による授業 ／Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない／No | ||
| 授業実施方法 ／Method of class |
⑥遠隔授業（時間割を指定しないオンデマンド）／Online class（on-demand classes not following class timetable） | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
|