Syllabus data

Course Title
Seminars II(International Monetary Economics)
Course Title in English
Seminars II(International Monetary Economics)
Course Type
-
研究演習科目
Eligible Students
Graduate School of Social Sciences
Target Grade
2Year
Course Numbering Code
KCEMS6MCA3
Credits
4.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
演習 (Seminar)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026,Fall semester 2026
Instructor
伊藤 国彦,伊藤 国彦
Affiliation
非常勤講師
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
8/9
Office Hours and Location
木曜日13:30〜14:00 
演習室
Contact
Ito.Kuni2026@gmail.com

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
Corresponding Graduate School DP
1◎/3◎/4◎
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】各自が設定した研究テーマに基づいて、可能な限り水準の高い修士論文を完成させることである。また、継続してPythonによる深層学習(ニューラルネットワーク)分析の習得を行う。
【到達目標】①研究テーマに関する問題の理論的な分析ができること、②金融データにPythonによる深層学習を適用できること、③報告会で適切なプレゼンテーションができること、④そして質が高く形式的の整った修士論文を完成させて提出することである。
Subtitle and Keywords of the Class
サブタイトル:修士論文を完成させて面接試験に臨む演習
キーワード:論点の明確化、理論分析、深層学習、論文の形式、プレゼンテーション
Course Overview and Schedule
【講義内容】
①論点に関して、証明・資料や統計による分析などの根拠を示して結論(自分の意見・主張・発見)を導く(論証する)。従来の研究にはなかった新しい知見を理論的あるいは実証的な分析から自分自身で発見することが重要である。それをレジメの形式で整理して発表し、指導教員や他の教員からコメントやアドバイスをもらう。
②レジメを肉付けしていくようにして文章を書き、図表を入れる。最後に、表紙、目次、はじめに、おわりに、参考文献を付ける。
③論文を読み返し、論理一貫性や結論の妥当性を検討し、必要に応じて書き直す。論文の体裁を整え、誤字脱字のチェックを行う。
④指導教員や他の教員からの助言を得て、再度加筆修正して最終的な完成となる。
⑤面接試験に向けて発表の準備をし、面接試験を受ける。
また、実証分析のために、計量経済学の学習とPythonを用いてのデータ分析の実習を行う。
【講義計画】
※2年次からは副指導教員の演習も受講する。
2年次の前期:理論分析と実証分析および追加的な文献・資料・統計の収集とサーベイ。論文骨子の作成と論文内容に関する発表。
  9月 第2回 公開中間報告会
2年次の後期:執筆、提出、面接試験。
10・11月:研究論文の執筆および校正。
12月:論文完成・提出。
1月:面接試験を兼ねた最終報告会。
2月:電子化ファイルを再提出


In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Fully permitted
Precautions for using Generative AI
この授業においては、論文の作成作業において生成AIの利用を全面的に許可しており、生成AIの利用について制限を設けないが、生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意しなければならない。
Textbook
論文作成に関しては、各自が自分の研究テーマにあわせて収集する。
我妻幸長,『はじめてのディープラーニング』,SBクリエイティブ. (生協で購入する)
我妻幸長,『はじめてのディープラーニング2』,SBクリエイティブ. (生協で購入する)
References
各自が自分の研究テーマにあわせて収集する。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
研究とPython実習は、演習の時間に加えて週当たり最低でも4時間以上の時間をかけて取り組むこと。特に、中間報告会や最終報告会では十分な時間をかけて準備すること。
Contents of Active Learning
各報告会では効果的なプレゼンテーションを行うと同時に指導教員や他の教員との質疑応答で適切なコミュニケーションを取り合う。
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】4つの到達目標を挙げているが、①〜③は④に集約される。質が高く形式的の整った修士論文を完成させ、面接試験で適切なプレゼンテーションを行うことができ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】面接試験のプレゼンテーション20点(20%)、修士論文の評価80点(80%)の合計100点(100%)である。修士論文の評価は主査(指導教員)と2名の副査の先生で面接試験による報告および質疑応答する形式で行う。到達目標にあげた点の達成度に応じてSからCで評価する。
How to Disclose Assignments and Exam Results
報告や面接試験で改善点を指摘し、修正・改善する機会を与える。
Precautions and Requirements for Course Registration
Practical Education
該当しない。
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.