Seminars II(Econometrics)

Course Title

Course Title in English

Seminars II(Econometrics)

Course Type

-

研究演習科目

Eligible Students

Graduate School of Social Sciences

Target Grade

2Year

Course Numbering Code

KCEDS8MCA3

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

車井浩子

Affiliation

国際商経学部

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

3／5／11

Office Hours and Location

オフィスアワー：適宜（メール等でアポイントを取ること）
場所：教員研究室

Contact

受講生に個別に知らせる。

Corresponding Diploma Policy

A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.

Corresponding Undergraduate School DP

ー

Corresponding Graduate School DP

1◎／2◎／4◎

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

【講義目的】博士後期課程の学生として必要な研究姿勢と研究方法論を身につけ、計量経済学に関連する博士論文を作成することを目的とする。
【到達目標】本演習の目標は以下の3つである。
1.研究テーマを設定し、関連する文献をサーベイすることで研究テーマに関する背景を理解する
2.オリジナリティのある分析を行う
3.研究の結果を博士論文としてまとめる

Subtitle and Keywords of the Class

キーワード：計量経済学　統計理論

Course Overview and Schedule

Ⅰ. 講義内容
受講生の研究報告とディスカッションを中心に行う。
なお、博士論文の研究テーマについては計量経済学理論に関連するものとする。

Ⅱ. 授業計画
演習Ⅰ,Ⅱ
第1〜15回　受講生の研究報告　（必要に応じて計量経済学理論に関する文献の輪読）博士論文執筆の指導
第16〜29回　受講生の研究報告　（必要に応じて計量経済学理論に関する文献の輪読）博士論文執筆の指導
第30回　報告会
演習Ⅲ
第1〜15回　受講生の研究報告　博士論文執筆の指導
第16〜29回　受講生の研究報告　博士論文執筆の指導
第30回　報告会
報告会終了後は、報告会でのコメントをもとに、より質の高い博士論文となるよう議論を重ねながら論文の完成を目指す。

※進捗状況によって各テーマの回数、内容は変更になる可能性がある。

In-person/Remote Classification

In-person

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない

Uses of Generative AI

Fully permitted

Precautions for using Generative AI

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すること。
◯注意点
この演習においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成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による出力結果をそのまま論文に記載してはならない。生成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・追記することは必須である。不適切な使用をした場合には成績認定を取り消すことがある。生成ＡＩを使用した場合にその旨をレポート等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。

Textbook

適宜指示する。

References

Jeffrey M. Wooldridge(2019)," Introductory Econometrics" ,‎ South-Western Pub.（神戸商科学術情報館にあり）

他、適宜指示する。

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

資料・データ収集、分析、論文の執筆等に関して、授業外での研究時間が多く必要となる。

Contents of Active Learning

受講生同士でディスカッションを行うことで、各自の研究テーマに関して多角的に捉える視点を持つ。

Grading Criteria and Methods

【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】研究内容(100%)で評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

授業時間内にフィードバックをする。

Precautions and Requirements for Course Registration

・計量経済学研究基礎、計量経済学研究、演習（計量経済学研究）を履修済みであることを要件とする。
・主体性を持ち、計画的に研究に取り組むこと。

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.

Syllabus data