経済学部Faculty of Economics
ECN218CA(経済学 / Economics 200)演習Seminar
濱秋 純哉Junya HAMAAKI
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 | 2022 |
授業コードClass code | K7053 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 年間授業/Yearly |
曜日・時限Day/Period | 水4/Wed.4 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 多摩 |
教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
配当年次Grade | 2 |
単位数Credit(s) | 8 |
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) | 演習(選択科目) |
カテゴリー(2016年度以降入学生) | 演習(選択科目) |
カテゴリーCategory |
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Outline (in English)
Students will learn the concepts of economics and the methodology of a data analysis.
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
経済学の考え方やデータ分析の手法を身に付ける。
到達目標Goal
①経済学,統計学,計量経済学の基礎的な知識を身に付ける。
②関心のある社会問題について,仮説検証型のデータ分析を行う。
③自分の意見や分析結果を分かりやすくプレゼンテーションする。
④他人の発表に建設的なコメントや質問を行ったり,議論したりする。
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・現代ビジネス学科は「DP8」「DP9」「DP10」「DP11」に関連。国際経済学科は「DP9」「DP10」「DP11」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. )
・ミクロ経済学,及び経済データを分析する際に用いる統計学・計量経済学について,輪読を通じて理解を深める。
・他大学とのインゼミに向けた論文の作成や,各人の関心のあるトピックについて分析を行うことを通じて,データを用いた仮説検証の方法を学ぶ。
・各人が関心のあるニュースや新聞記事について,他のゼミ生の前で発表し,ディベート形式で議論し理解を深める。
・長期休暇中に課題が課され,休暇明けにその理解度を確認するためのテストが行われるが,テスト後に解答例を示したり,よくある間違いの例を示したりしてフィードバックを行う。
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]:ガイダンス
ゼミの内容,進め方,今年度のスケジュールの決定
2[対面/face to face]:ミクロ経済学①
ミクロ経済学の基本解説
3[対面/face to face]:ミクロ経済学②
需要と供給の基本原理
4[対面/face to face]:ミクロ経済学③
消費者行動
5[対面/face to face]:ミクロ経済学④
個別需要と市場需要
6[対面/face to face]:ミクロ経済学⑤
不確実性と消費者行動
7[対面/face to face]:ミクロ経済学⑥
生産
8[対面/face to face]:ミクロ経済学⑦
生産費用
9[対面/face to face]:ミクロ経済学⑧
利潤最大化と競争市場における供給
10[対面/face to face]:ミクロ経済学⑨
競争市場の分析
11[対面/face to face]:ミクロ経済学⑩
市場支配力を持つ企業の価格戦略
12[対面/face to face]:ミクロ経済学⑪
独占的競争と寡占
13[対面/face to face]:ミクロ経済学⑫
ゲーム理論と競争戦略
14[対面/face to face]:ミクロ経済学⑬
生産要素市場
15[対面/face to face]:統計学①
母集団と標本
16[対面/face to face]:統計学②
統計的推論
17[対面/face to face]:統計学③
相関係数と因果関係
18[対面/face to face]:統計学④
「確率」とは
19[対面/face to face]:統計学⑤
期待値と平均
20[対面/face to face]:統計学⑥
分散と標準偏差
21[対面/face to face]:統計学⑦
確率変数の独立性
22[対面/face to face]:統計学⑧
正規分布,カイ二乗分布,t分布,F分布
23[対面/face to face]:統計学⑨
推定量の性質(不偏性,一致性,効率性)
24[対面/face to face]:統計学⑩
大数の法則と中心極限定理
25[対面/face to face]:計量経済学①
単回帰分析
26[対面/face to face]:計量経済学②
最小二乗法
27[対面/face to face]:計量経済学③
重回帰分析
28[対面/face to face]:計量経済学④
内生性の問題への対処
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.)
・テキストの輪読に際しては,予習と復習を欠かさずに行うこと。予習では疑問点を明確にし,ゼミでその点を質問できるように準備すること。
・新聞やニュースに関心を持ち,報道されている内容について経済学に基づいて考える習慣を付けること。
・本授業の準備学習・復習時間は,各2時間を標準とする。
テキスト(教科書)Textbooks
・星野匡郎・田中久稔『Rによる実証分析―回帰分析から因果分析へ―』,オーム社。
参考書References
・西森晃『これから経済学をまなぶ人のための数学基礎レッスン』,日本経済評論社。
・神取道宏『ミクロ経済学の力』,日本評論社。
・八田達夫『ミクロ経済学I,II』,東洋経済新報社。
・N・グレゴリー・マンキュー『マンキュー経済学Iミクロ編(第3版)』,東洋経済新報社。
・ピンダイク&ルビンフェルド『ミクロ経済学I・II』,中経出版。
・スティーブン・レヴィット他『レヴィット ミクロ経済学基礎編』,東洋経済新報社。
・ダロン・アセモグル,デヴィッド・レイブソン,ジョン・リスト『ALL ミクロ経済学』岩本康志(監訳)・岩本千晴(訳),東洋経済新報社。
・N・グレゴリー・マンキュー『マクロ経済学 I,II(第3版)』,東洋経済新報社。
・福田慎一・照山博司『マクロ経済学・入門(第5版)』,有斐閣。
・吉田耕作『直感的統計学』,日経BP社。
・東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』,東京大学出版会。
・田中隆一『計量経済学の第一歩 実証分析のススメ』,有斐閣。
・畑農鋭矢・水落正明『データ分析をマスターする12のレッスン』,有斐閣アルマ。
・浅野正彦・中村公亮『はじめてのRStudio-エラーメッセージなんかこわくない-』,オーム社。
・濵田悦生著・狩野裕編『データサイエンスの基礎』,講談社。
成績評価の方法と基準Grading criteria
長期休暇(春休み,夏休み,冬休み)に出される課題についての筆記試験50%,平常点(課題の提出状況,発表内容,議論への参加,他大学とのインゼミや論文への貢献,卒論の完成度等)50%による。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
過去にゼミで輪読したテキストが難しいという意見があったので,テキストをより分かりやすいものへと変更し,基礎から応用まで段階を踏んで学習できるよう留意している。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
テキストの輪読やデータ分析を行う際に,ノートパソコンが必要となる。
その他の重要事項Others
メール(メーリングリスト)で重要な連絡を行うことがあるので,メールチェックを欠かさないこと。