理工学部Faculty of Science and Engineering
ECN200XF（経済学 / Economics 200）時系列解析Time Series Analysis
畑 宏明Hiroaki HATA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | H6810 |
| 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 | 金4/Fri.4 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 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＜理工学部＞Category |
経営システム工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
This lecture deals with regression analysis and time series analysis, which are methods that are particularly used in econometric theories. The objective is to understand regression analysis and time series analysis theoretically and using statistical software R.
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
計量経済学は、経済理論とデータ分析によって経済現象を理解しようとする試みから発展している学問である。この講義では、計量経済学の教育を行う上で特に現実に使われている手法である回帰分析と時系列分析を扱う。理論的にかつ統計ソフトRを用いて回帰分析、時系列分析を理解することが目的である。
到達目標Goal
回帰分析、系列相関、不均一分散、定常時系列分析、ARCHとGARCHについて、理論的かつ統計ソフトRを用いて理解すること。
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、「DP1」と「DP2」と「DP4」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. ）
講義と演習による回帰分析、系列相関、不均一分散、定常時系列分析、ARCHとGARCHの基礎的事項の学習に加え，統計ソフトRをを用いた実習を行う.
対面授業の場合、講義と演習(演習の時はノートパソコンを持参して下さい。)
オンライン授業の場合、講義動画と演習
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
※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。
第1回：Rの操作
計算、オブジェクト、ベクトルの操作の説明をRを用いての演習
第2回：データ分析の準備、基本統計量
データ分析の準備、基本統計量の説明とRを用いての演習
第3回：単回帰分析
最小2乗法を理論的説明
第4回：Rで単回帰分析
Rで単回帰分析をする。
第5回：重回帰分析
最小2乗法(重回帰分析)の理論的説明
第6回：Rで重回帰分析
Rで重回帰分析をする。
第7回：不均一分散
不均一分散、不均一分散の検定、不均一分散の下での推測の理論的説明
第8回：Rで不均一分散
Rで誤差項が不均一分散をなるデータを分析する。
第9回：回帰分析(時系列データ)
時系列データ、系列相関、系列相関の検定、系列相関のある場合の推定の理論的説明
第10回：Rで時系列データを分析
時系列データに対する単回帰、重回帰、系列相関の検定と系列相関がある場合の推定方法をRを用いて解析する。
第11回：定常時系列分析
確率過程、定常時系列モデル、定常時系列モデルの推定についての理論的説明
第12回：Rで定常時系列モデルを分析
RでAR(1)と、ARMA(p,q)の分析をする。
第13回：ARCHとGARCH
ARCHとGARCHの理論的説明
第14回：RでARCHとGARCHの分析
RでARCHとGARCHモデルを分析する。
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.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】
講義で学んだことを復習して下さい。
テキスト（教科書）Textbooks
福地純一郎 ・伊藤有希：Rによる計量経済分析(朝倉書店)
参考書References
田中 孝文：Rによる時系列分析入門(シーエーピー出版)
成績評価の方法と基準Grading criteria
対面授業の場合、授業中に示すレポート課題への取り組み結果に基づいて評価する（100%）．
オンライン授業の場合、レポート2回(50%×2=100%)で評価する．
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
貸与パソコンを持参を指示することがある。