研究ゼミナールⅡ

Research Seminar II (J)

専門教育科目

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国際商経学部

3年

KCCBK3MCA3

2.00単位

演習 (Seminar)

2024年度前期

伊藤 国彦

国際商経学部

日本語

目標8／目標9

火曜日12：30〜12：50　
研究室　研究棟ⅠA208

itok@em.u-hyogo.ac.jp

1◎／3◎／4◎

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このゼミナールでは、ゼミ生同士のコミュニケーションを通じて、金融・ファイナンスの理論と分析手法を学習する。身に付けた分析手法は経済や経営にも役立つ。
【講義目的】ポートフォリオ理論を学ぶこと、回帰分析と時系列分析を理解すること、実際のデータについてExcelやPythonを用いた分析手法を身に付けることである。
【到達目標】①ポートフォリオ理論を適用できること、②ExcelとPythonで回帰分析や時系列分析ができること、③回帰分析や時系列の分析結果を解釈できることである。

サブタイトル：研究ゼミナールⅢおよび卒業研究の土台となる知識と分析能力を養う習
キーワード：ポートフォリオ理論、回帰分析、時系列分析、Pythonのライブラリー

＜講義内容＞　
金融市場に関する知識と理論は、必要に応じてみんなで調べる。回帰分析と時系列分析に関する理論の理解は、テキストや論文の輪読を行う。毎回、報告者を決めて報告してもらい、分からないところをみんなで理解する。ExcelやPythonで、データを用いて回帰分析と時系列分析の実習を行う。
＜講義計画＞
1．『東京大学のデータサイエンティスト育成講座(DS講座)』でのPython実習その1
2．統計学テキスト第5章　二元確率分布と相関　その1
3．統計学テキスト第5章　二元確率分布と相関　その2
4．DS講座でのPython実習その2
5．統計的推定その1　プリント
6．統計的推定その2　プリント
7．統計的検定その1　プリント
8．統計的検定その2　プリント
9．DS講座でのPython実習その3
10．回帰分析　プリント
11．重回帰分析、Excelでの回帰分析の実践　プリント
12． Pythonでの回帰分析の実践　DS講座
13．時系列データの特性　プリント
14．時系列分析　プリント
15．Pythonによる時系列データ処理　プリント
ゼミ生の理解度に応じて、講義計画を調整する。
パソコンの利用：毎回持参する

この授業においては、生成系AIの利用について制限を設けない。活用してみて、その有用性や問題点を自ら見つけ出して欲しい。

1）若林公子著，『金融市場のための統計学』，金融財政事情研究会．(２年次に購入済み)
2）塚本・山田・大澤，『東京大学のデータサイエンティスト育成講座』，マイナビ．（生協で共同購入する。）
3）必要に応じてプリントを配布する。

ａ）BellCarve統計WEBの「統計の時間」(https://bellcurve.jp/statistics/course/)
ｂ）市川博也，『応用経済学のための時系列分析』，朝倉書店．
ｃ）島田直希，『Advanced Python 1　時系列解析』，共立出版.　第1，2章
その他、授業の中で紹介する。

【予習】統計学については事前にテキストや補足プリントを読んで、理解できない箇所をはっきりさせておく。Pythonは配布する学習スケジュールに沿って自習する。(１回の授業当たり２時間)
【復習】授業後にもう一度テキストやノートを見直して、授業の内容をしっかりと定着させる。また、Pythonに関してはエラーなど解決した点をおさらいしておく。(１回の授業当たり２時間)

ゼミでは、お互いに教え合うことが基本である。これらは授業への参加姿勢として成績評価の対象とする。

【成績評価の基準】ポートフォリオ理論を理解し分析に適用できること、ExcelやPythonで回帰分析や時系列を行い、分析結果を適切に解釈できること、積極的にゼミでのディスカッションに参加した学生に単位を与える。その到達目標の達成度に応じてＳからＣで成績評価をする。
【成績評価の方法】ゼミへの参加姿勢40点(40％)、Python学習30点(30％)、データ分析と結果の解釈30点(30％)の合計100点(100％)である。到達目標にあげた4つの点の達成度に応じてＳからＣで評価する。

課題に対してはその都度アドバイスする。

・２年次〜4年次で、国際金融論を必ず受講すること。

該当しない。