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授業基本情報
授業概要情報

科目名／Subject	計量経済学
担当教員（所属）／Instructor	田中　晋矢 (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	2023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	商学部昼間コース／Faculty of CommerceDay School,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	4
研究室番号／Office
オフィスアワー／Office hours

更新日／Date of renewal

2023/03/02

授業の目的・方法
／Course Objectives and method

授業の目的：近年では世界規模で急激な勢いで⾼度情報化が進み，たとえば２０世紀末〜２１世紀初頭では考えられないくらいの様々な統計データが⼊⼿可能となっています．そのため正しい統計理論に関する知識を有し適切な⽅法で統計データ分析を⾏える⼈材は社会的需要が非常に⼤きいといえるでしょう．本講義では経済・経営を中心に社会科学分野で広く用いられている「回帰分析」と呼ばれる統計分析手法に関する理論的知識と実証分析スキルを修得することが目的です．計量「経済」学という名称であり経済学科が提唱する科目ですが，社会科学分野の統計データ分析者全てに有用な内容を扱いますので経済学科生はもちろん商・企業法・社会情報学科に所属する学生の履修も歓迎します．

授業の方法：対面での講義形式を中心としますが，コンピュータ実習も行います．その際はノートPCを講義に持参してもらいます．

達成目標
／Course Goals

・社会科学分野で主流の統計分析手法といえる回帰分析に関する理論的知識を修得する．

・独力で回帰分析を用いた統計データ分析を行うことのできる実証分析スキルを修得する．

授業内容
／Course contents

第１～３回：２次元データに関する記述統計
第４～７回：最小二乗法と回帰直線
第８～９回：ダミー変数を用いた回帰分析
第１０～１１回：仮説検定の考え方
第１２～１６回：線形回帰モデルと統計的推測
第１７～１８回：最尤法の基礎
第１９～２０回：離散選択モデル
第２１～２３回：同時性と操作変数法
第２４～２７回：パネルデータ分析の基礎
第２８回～３０回：高次元データ分析の基礎

＊受講生の理解度に応じて若干扱う内容の増減があり得ます．

事前学修・事後学修
／Preparation and review class

事前学修：各講義回においてmanabaで事前に提供される講義資料に目を通し前提知識に不足がある場合には各自でフォローしておくこと．

事後学修：原則として毎講義後に出題される復習課題に取り組むこと．

使用教材
／Teaching materials

担当教員が提供する講義資料を使用します．参考書については適宜講義中で紹介します．

成績評価の方法
／Grading

manabaを通じて複数回提出してもらう課題（４０点満点）と定期試験（６０点満点）の総合点（１００点満点）により評価します．ただし講義中の迷惑行為や課題提出時に不正行為を行った場合にはその程度に応じて減点措置を取ります．

成績評価の基準
／Grading Criteria

「成績評価の方法」における総合点に基づき以下のように決定されます：

１００～９０　秀
８９～８０　優
７９～７０　良
６９～６０　可　
５９～　不可

履修上の注意事項
／Remarks

「授業の目的」に記載してあるとおり全学科（経済・商・企業法・社会情報）の学生の履修を歓迎しますが，本講義の履修にあたっては以下の条件を必須とします：

・１年次配当科目「統計学（A or B）」を履修済であること．

・高校数学I・II・A・Bで扱うレベルの数学知識を有すること．

・原則として毎授業においてノートPCを持参できること．

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

①面接授業／Face-To-Face class

遠隔授業
／Online class

□	遠隔授業／Online class

授業情報／Course information