科目一覧へ戻る | 2022/04/06 現在 |
科目名/Subject | 計量経済学 |
---|---|
担当教員(所属)/Instructor | 岩澤 政宗 (商学部) |
授業科目区分/Category | 昼間コース 学科別専門科目 |
開講学期/Semester | 2022年度/Academic Year 後期/Fall Semester |
開講曜限/Class period | 月/Mon 2 , 水/Wed 2 |
対象所属/Eligible Faculty | 商学部/Faculty of Commerce |
配当年次/Years | 2年 , 3年 , 4年 |
単位数/Credits | 4 |
研究室番号/Office | 岩澤 政宗 |
オフィスアワー/Office hours | 岩澤 政宗(随時(事前にメールで連絡をしてください)) |
更新日/Date of renewal | 2022/02/28 |
---|---|
授業の目的・方法 /Course Objectives and method |
この講義は、計量経済学の基礎理論の理解することを目的とする。 計量経済学の学習に要する数学(線形代数)といくつかの計量経済モデルの推定と検定について基本的な事項を学習する。 |
達成目標 /Course Goals |
計量経済学の主要な手法を説明できる 適切な分析手法を説明できる 分析結果の解釈ができる 経済データ分析の理論的正当性について考えられるようになる |
授業内容 /Course contents |
第1回: 計量経済学の概要 第2~7回: 計量経済学で使う数学(線形代数) 第8~9回: 漸近理論の基礎 第10~11回: 因果効果 第12~20回:線形回帰モデルの推定と検定 第21~25回:パネルデータ分析 第26~30回: 操作変数法 履修者の理解や習得度合に応じて授業計画を変更することがあります。 状況に応じてパソコンを使ったデータ分析を取り入れます。 |
事前学修・事後学修 /Preparation and review lesson |
事前学修: 統計(統計学A、統計学B)や数学(数学IA、数学II、基礎数学、計画数学I)の関連科目を履修済みであることを前提として講義を進めます。 計量経済学は、実験データとは異なる特徴をもつ経済データの分析を可能にするために、統計学を応用・発展させた学問です。このため、統計関連科目を履修済みであり、確率・統計の基礎知識を習得していることを履修要件とします。 また、事前に参考図書を読んでおくと講義内容の理解が深まります。 事後学修: 配布する講義資料を用いて繰り返し学習してください。 講義資料には例題や問題を豊富に用意します。内容の理解を促すような基礎的な例題から、発展的な内容の例題まであります。例題にはすべて解答をつけますので、内容の理解と学習に役立ててください。 また、本学の単位制度の趣旨に則り、単位の取得には、1回の講義に対して4時間程度の自主的な学修を要求します。 事前・事後学修の支援のため、小テスト等の課題を出します。 |
使用教材 /Teaching materials |
使用する教科書はmanabaでアナウンスします。 以下の参考図書が手元にあると授業の理解がより深まります。 (参考図書) 計量経済学のための数学 日本評論社 計量経済学 有斐閣 New Liberal Arts Selection |
成績評価の方法 /Grading |
100点満点で以下の割合に基づき評価します。 中間・期末試験:30% 小テスト:60% 講義への参加度:10% 本講義では、継続的に学習することを重要視するため、小テストのウェイトを重くします。 講義への参加度は、responへの回答により評価します。 本学の単位制度の趣旨に則り、単位の取得には、1回の講義(90分)に対して4時間程度の自主的な学修を要求します。 |
成績評価の基準 /Grading Criteria |
2回の定期試験、小テスト、講義への参加度から以下の基準で評価します。 秀(100-90点)、優(89-80点)、良(79-70点)、可(69-60点)、不可(59-0点) |
履修上の注意事項 /Remarks |
講義でresponを使います。また、小テストはmanaba上で実施します。manabaやresponに接続できる端末(スマホ、タブレットやノートPC)を用意してください。 事前・事後学修をして小テストでの好成績を維持し、単位取得の可能性を高めてください。 欠席について:定期試験欠席届取扱要項の第2条に該当する場合には、小テストの成績評価の際に考慮します。 履修要件:統計(統計学A、統計学B)と数学(数学IA、数学II、基礎数学、計画数学I)関連科目の単位を取得済みであるか、統計学と数学(解析、集合、写像、確率、線形代数)の基礎知識を有することを履修要件とする。 特に、統計学Aか統計学Bの単位を取得済みであることを必須の履修要件とする。 |
実務経験者による授業 /Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない |