Thesis Seminar 1 (J)

Thesis Seminar 1 (J)

Major Courses

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School of Economics and Management

4Year

KCCBK4MCA3

2.00Credits

演習 (Seminar)

Spring semester 2026

車井 浩子

国際商経学部

Japanese

1／5／11

オフィスアワー：適宜（メール等でアポイントをとること）
場所：教員研究室

受講生には個別に知らせます。

1◎／3◎／4◎

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N/a

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【講義目的】本ゼミナールでは、3年次までに身につけた統計学・計量経済学の知識をもとに卒業論文を作成します。社会におけるデータ・統計学の役割を意識しつつ、各自の関心のあるテーマに基づき卒業論文を作成することが目的です。
【到達目標】本演習の到達目標は以下の4点です。
1.様々な社会問題の中で関心があるテーマを選び、先行研究に基づきリサーチクエスチョンを設定する。
2.研究に必要なデータを見極めて収集し、適切な分析手法を選択する。
3.分析結果を正しく解釈し、政策立案を行う。
4.研究成果を卒業論文としてまとめる。

キーワード：計量経済学　統計的思考　EBPM

Ⅰ講義内容
研究ゼミナールⅠ〜Ⅲで学んだ統計的手法や統計的思考に関連する研究テーマを選び、卒業論文を作成します。
受講生の発表を中心に行います。
Ⅱ授業計画
1.卒論テーマの選定
2〜4.先行研究のサーベイ（各自のテーマに関連する先行研究の収集、先行研究に基づいた研究背景のまとめ）
5〜7.先行研究に関する報告（他の受講生との議論も参考にし、RQを明確に設定する）
8〜12.データ収集・分析（研究目的に沿ったデータ・資料を収集し、卒業論文の核となる部分の分析にとりかかる）
13〜15.ゼミ内 中間報告（卒業論文の核となる部分の概要に関する報告を行う。他の受講生との議論も参考にし、論文完成に向けた見通しを立てる）
　
●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。

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卒業論文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。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。

各自のテーマに応じて適宜指示します。

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）
藪　友良（2023）『入門　実践する計量経済学』東洋経済新報社（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）
その他、各自のテーマに応じて適宜指示します。

授業時間外にもデータや先行研究の収集、分析のための時間が必要となります（60h）
授業ではディスカッションに時間を使えるよう、各自で準備できることは授業時間外に取り組むようにしてください。

学生同士が各自のテーマについて意見を交わすことで、問題点を多角的に見る力を養い、卒業論文の作成に生かしてください。

【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】卒業研究への取り組み方と卒業論文の内容を総合的に評価します。

授業時間内に対応します。

・各自が自律的に時間を管理し、卒業論文の完成を目指してください。
・意欲的に取り組み、これまでの集大成となる卒業論文を作成してください。

該当しない。