Research Seminar 1 (J)

Research Seminar 1 (J)

Major Courses

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School of Economics and Management

2Year

KCCBK2MCA3

2.00Credits

演習 (Seminar)

Fall semester 2026

車井 浩子

国際商経学部

Japanese

1／5／11

オフィスアワー：随時（ただし、事前にメール等でアポイントをとること）
場所：教員研究室

クラスプロファイルにより確認すること。

1◎／3◎

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N/a

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【講義目的】統計学的な思考力を養い、複雑な社会における経済事象を統計的に分析することが目的です。
【到達目標】本演習の目標は以下の3つです。
①統計分析に関する基礎的な知識を修得し、統計ソフトを用いた基本的な統計分析を行えるようになること。
②リサーチクエスチョンの設定・必要なデータの収集・適切な分析手法の選択を行うことができるようになること。
③グループワークに積極的に取り組み、互いに協力して研究を行うこと。

キーワード：計量経済学　EBPM

【講義内容】
研究ゼミナールⅡ,Ⅲでの研究活動（ひょうごグローバルユース「学生版シンクタンク」など）に向けて基礎力を身に着けます。 具体的な内容は以下の2点です。
1.　統計学の基礎、及びデータ分析の基礎
経済学・経営学における統計学の役割を理解するため、統計ソフトも利用しながら統計学の基礎知識を習得します。
2.　グループワークを通じたアカデミックスキル（資料の探し方, 本の読み方, レポートの書き方, プレゼンテーションの方法）の基礎
身近なテーマを用いて、グループワークによる研究発表を行います。ここではテーマ設定から研究発表までの一連の流れを掴んでもらいます。

【授業計画】
1. ガイダンス　実証分析の手順説明
2. 研究テーマの設定　
3. 文献・資料収集  
4〜5. 先行研究のまとめ
6〜9. データ収集と分析
10〜11. 研究発表の準備（pptの作成等
12〜13. 各グループの研究発表　ディスカッション
14〜15. 研究ゼミナールⅡ,Ⅲに向けたテーマ設定

※進捗状況に応じて各テーマの回数は変更することがあります。
※2〜15回はすべてグループで作業をします。
※データ分析を行う際は汎用性の高い統計ソフトを用います。

In-person

・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない

Fully permitted

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
このゼミナールにおいては、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課題・レポートに使用してはならない。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。

授業中に指示します。

中室・津川（2017）　『原因と結果の経済学』ダイヤモンド社（神戸商科学術情報館にあり）
ハンス・ロスリング　他（2019）『FACT FULLNESS』日経BP（神戸商科学術情報館にあり）
星野 匡郎　他（2023）『Rによる実証分析』オーム社（神戸商科学術情報館にあり）
谷崎久志・溝渕健一（2023）『計量経済学』新世社（神戸商科学術情報館にあり）
山本勲（2015）『実証分析のための計量経済学』　中央経済社（神戸商科学術情報館にあり）

授業時間内のグループワークを円滑に進めるためには、授業時間外にデータや先行研究の収集、分析等を行う時間が必要となります（60h）

4名程度のグループで研究テーマの設定から研究の発表までを行います。

【成績評価の基準】講義目的・到達目標に記載する能力について、その到達度に応じてS（90点以上）A（80点以上）B(70点以上)　C(60点以上)による成績評価を行い、単位を付与します。
【成績評価の方法】グループワークへの貢献度、発表内容により総合的に評価します。

レポートや課題については授業時間内にフィードバックをします。

・研究論文やプレゼン資料を完成させるためには、授業時間外にもグループでの作業が必要となります。
・ゼミ活動全般について、各自が主体的に取り組んでください。

該当しない。