経済学部Faculty of Economics
ECN200CA（経済学 / Economics 200）経済データ分析ＢEconomic Data Analysis B
明城 聡Satoshi MYOJO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経済学部Faculty of Economics |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2023 |
| 授業コードClass code | K6123 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 水2/Wed.2 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 教室名称Classroom name | 経204(実習室) |
| 配当年次Grade | 2 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | ○ |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | ○ |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー（2015年度以前入学生） | 専門教育科目 |
| カテゴリー（2016年度以降入学生） | 専門教育科目 |
| カテゴリーCategory |
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Outline (in English)
Oulline: Primary objective of this course is to master advanced econometric techniques to analyze economic data using PC. Students are required to learn basic statistics and programing skills to utilize statistical software R.
Goal: To master advanced data-analysis skills for cross sectional and panel data using statistical software(R).
Extracurricular exercise: Review the contents covered in the class every week (4 hours).
Grading: final report (100%)
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
データサイエンスのスキルを身に着けるため、統計パッケージを利用したより高度な経済データの分析手法を学ぶ。
到達目標Goal
この統計パッケージRを用いた演習を行います。Rの特徴はExcelよりも高度な統計手法がデフォルトで利用できる点や柔軟なプログラミングができる点です。演習では具体的なクロスセクション・データやパネルデータを用いて計量経済学の手法を学習します。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、経済学科・国際経済学科は「DP6」「DP9」に関連。現代ビジネス学科は「DP6」「DP8」「DP9」に関連。
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
授業の前半ではデータ分析に必要な計量経済学とRの操作方法について解説します。その後で実際に端末を利用して演習を行います。春学期と同様に練習問題を解いてレポートとして提出するものとします。レポートの採点で理解が不十分であるところがあれば授業で補足するなどフィードバックします。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]：イントロダクション
・講義概要の説明
・その他連絡事項
2[対面/face to face]：Rの設定
・Rについて
・基本的な設定
・基本コマンド
・統計量の計算
3[対面/face to face]：Rの操作とデータ管理(1)
・ファイル操作
・オブジェクト操作
4[対面/face to face]：Rの操作とデータ管理(2)
・基本統計量
5[対面/face to face]：Rの操作とデータ管理(3)
・行列の操作
6[対面/face to face]：Rの操作とデータ管理(4)
・行列演算
7[対面/face to face]：クロスセクションデータに対する線形回帰(1)
・クロスセクションデータ
・K変数線形回帰モデル
・一般化古典的仮定
8[対面/face to face]：クロスセクションデータに対する線形回帰(2)
・Rでの回帰分析
・散布図と回帰直線の作図
9[対面/face to face]：クロスセクションデータに対する線形回帰(3)
・不均一分散の検定
・不均一分散調整済み標準誤差
10[対面/face to face]：演習(1)
・クロスセクションデータを用いた演習
11[対面/face to face]：パネルデータに対する線形回帰(1)
・パネルデータ
・Pooled OLS
12[対面/face to face]：パネルデータに対する線形回帰(2)
・固定効果モデル
・変量効果モデル
・Hausman検定
13[対面/face to face]：演習(2)
・パネルデータを用いた演習
14[対面/face to face]：まとめ
・授業のまとめと復習
・課題レポートについて
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
春学期の経済データ分析Aに加えて、統計学と計量経済学を復習しておいて下さい。
毎回の講義内容をしっかり復習して下さい（標準4時間）。
テキスト（教科書）Textbooks
必要に応じてレジメを配布します。
参考書References
Rの操作やデータ分析については
・「Rによる統計データ分析入門」小暮厚之、朝倉書店、2009
・「Rによる計量経済分析」福地純一郎、伊藤有希、朝倉書店、2011
計量経済学については
・山本拓「計量経済学」新世社、1995
・田中隆一、「計量経済学の第一歩－実証分析のススメ」、有斐閣、2015
統計学の参考書には以下をあげます。
・東京大学教養学部統計学教室、「統計学入門」、東京大学出版会、1991
・東京大学教養学部統計学教室、「人文・社会科学の統計学」、東京大学出版会、1994
成績評価の方法と基準Grading criteria
課題レポート(100%)
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
情報処理室でPCを使うので、必要に応じてUSBメモリ等を用意して下さい。
その他の重要事項Others
受講生の理解度や要望などに応じて講義内容を変更する場合があります。