シラバス情報

授業科目名
計量経済学特殊研究
(英語名)
Advanced Econometrics
科目区分
専攻科目
対象学生
社会科学研究科
学年
学年指定なし
ナンバリングコード
KCEDS7MCA1
単位数
2単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2024年度前期
担当教員
車井 浩子
所属
国際商経学部
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標8
オフィスアワー・場所
講義終了後
教員研究室
連絡先
クラスプロファイルにより問い合わせること

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
研究科DP
1◎
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
本講義では、 計量経済学の理論に関する理解を深めるために、 受講生の専門分野における計量経済学の役割を学ぶことを目的とする。 データの特性と適切な統計手法の関係を正しく理解し、 それぞれの専門分野において必要とされる手法を習得することが目標である。
授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:
キーワード:多重回帰モデル
講義内容・授業計画
Ⅰ.講義内容
テキストを用いた輪読を中心に計量経済学の理論を理解する.。また,受講生の専門分野において主に用いられる統計手法について報告をしてもらい、計量経済学に関する理解を深める。

Ⅱ. 授業計画
1  ガイダンス(本講義の概要)
2〜8     線形回帰分析の復習
9〜12   非線形関数の回帰分析
13〜16 パネルデータ分析
17〜20 probit モデル logitモデル
21〜24 操作変数法
25〜27 時系列分析の基礎
28〜30 各自の研究テーマに沿った報告


※各テーマの回数は変更となる可能性がある。
※PCを使用する際は、ユニバーサルパスポートに掲示するので確認すること。
※生成系AI の利用については教員の指示に従うこと。課題レポートの作成や事前・事後学習に当たり、事例検索、翻訳等に補助的に生成系AIを使用しても良い。しかし、生成系AI の出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。
教科書

Jeffrey M. Wooldridge(2019)," Introductory Econometrics" ,‎ South-Western Pub.

参考文献
適宜紹介する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】授業の準備として、テキストの事前講読(15h)
【復習】授業後の確認として、論点整理(15h)


アクティブ・ラーニングの内容
各自の報告について、受講生全員で議論を行い、計量経済学理論に関する理解を深める。
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】講義目的、到達目標の到達度に基づき、社会科学研究科規程に従い成績評価の上、単位を付与する。
【成績評価の方法】報告内容(40%)、受講態度(20%)、提出課題の内容(40%)で評価する。
課題・試験結果の開示方法
課題などについては講義内で解説する。
履修上の注意・履修要件
・計量経済学研究の単位を修得していることを要件とする。

実践的教育
該当しない。
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。