経済学部Faculty of Economics
ECN218CA（経済学 / Economics 200）演習Seminar
河村 真Makoto KAWAMURA
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 | K7012 |
| 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, 水5/Wed.5 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 教室名称Classroom name | 経224 |
| 配当年次Grade | 2 |
| 単位数Credit(s) | 8 |
| 備考（履修条件等）Notes | 4年次は授業コード「K7112」を履修登録すること。 |
| 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)
In spring semester, basic understandings for consumer theory in microeconomics could be acquired by lecture and solving several practices.
In autumn semester, understanding for basic statistics has been acquired by solving problems, textbook have offered, using excel or VBA.
This course introduces basic consumer theory in micro economics, and relationships among distributions, have been often used in statistics.
The goal of this course is to predict consumptions changes and individual demand curve changes correctly by policy change ;tax rate change, and subsidy change based on consumer theory. Another aim is for students to confirm retrieving several distributions(normal distribution, chi-squared distribution, t-distribution, and etc.) from generating random variable from unique distribution, and making some transformation of it, by VBA programing.
In the spring semester, before/after each classroom meeting, students will be expected to spend 4 hours to understand the course contents. In the autumn semester, before/after each classroom meeting, students will be expected to spend 4 hours to complete programing, and acquire the basic image of generating a certain distribution.
In the spring semester, your overall grade in the class will be decided based on the following, Mid-term report:40%, Term end report;40%, and in-class contributions:20%.
In the autumn semester, your overall grade in the class will be decided based on the following, 1st report:20%, 2nd report:20%, 3rd report: 20%, term end report: 20%, and in-class contributions:20%.
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
春学期は、ミクロ経済学の消費者の理論に関する理解を深める。自分で消費者の理論に基づき政策の効果を予測できるようになることを目標とする。秋学期は、統計学の入門レベルの教科書の練習問題をエクセルを用いて解き、具体的にデータが与えられた際に自分で仮説検定の結論を導けること、回帰分析の推定結果を評価できるようになることを目標とする。
到達目標Goal
春学期には、具体的な消費者への課税または補助の例を探し、消費者の理論に基づき、これら政策の各商品またはサービスの消費量への効果を正しく予測できるようになることを目標とする。秋学期については、平均、標準偏差などの解釈を相対頻度分布の作成を通じて直感的に理解してもらう。正規分布、カイ二乗分布、t-分布を乱数発生させて再現することにより分布を理解する。T分布、F分布を用いた仮説検定および回帰分析の推定結果の評価を自分で行えるようにすることなどが目標となる。
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. ）
基本的に、対面授業で行うことを考えている。春学期は各回の教材を用意し、講義したい。感染状況が対面を許さない場合、zoomによる講義で代替する。各回の講義の質問等は、授業または、zoomによる授業の際に回答または対応する。春学期第10回終了後に、消費者理論の復習のため、課題を出し、1週間を期限として授業支援システムの課題にアップする。次の講義で回答の解説を行う。(zoomを通じての場合もある。）春学期の最後にも各自探した例による課題の解答を授業支援システムを通じて提出してもらう。秋学期最初の授業で、幾人かの解答を紹介し、課題の解答のポイントを解説する。秋学期は、すべての時限で実習授業である。（zoomによる授業の場合もある。この場合、教員が作業をzoomで流し、各自作業の再現をしてもらう。リアルタイムで教員が各自の作業を確認する。質問等はその場で回答する。再現結果を求めたエクセルファイルを各自、授業支援システムを通じて提出をお願いする。当日完了しない学生のために、zoomで作業の動画ファイルを保存しgoogledriveにアップしておく。秋学期の最後の授業で行う回帰分析のレポートは、その時間内に質問等対応する。レポートの提出期間は2週間前後を考えている。最終授業終了後レポート提出までの質問等には、個別にメールでやり取りするかまたはzoomを使って対応する。
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。
第1回[対面/face to face]：市場機構と需要・供給 (1)
例を用いた需要ー供給分析の復習
第2回[対面/face to face]：市場機構と需要・供給(2)
例を用いた需要ー供給分析の復習
第3回[対面/face to face]：効用関数と無差別曲線
消費者の嗜好ー効用関数と無差別曲線
第4回[対面/face to face]：効用関数と無差別曲線（特殊なケース）
消費者の嗜好ー効用関数と無差別曲線（特殊なケース）
第5回[対面/face to face]：予算制約集合
課税または補助金による予算制約集合の変化の予測（実例を用いて）
第6回[対面/face to face]：消費者の主体的均衡
消費者の主体的均衡の導出
第7回[対面/face to face]：消費者行動と需要曲線(1)
消費者の主体的均衡に基づく（個人または世帯の）ある財またはサービスの需要曲線の導出
第8回[対面/face to face]：消費者行動と需要曲線(2)
所得が変化した際の消費者の主体的均衡の変化を通じて予測される需要曲線の変化（所得効果）
第9回[対面/face to face]：物品税の税率変更の効果の予測と市場均衡の変化の予測（1）
物品税の税率変化が消費者の主体的均衡および個人の需要曲線の変化の予測。それに伴う市場均衡の変化の予測。
第10回[対面/face to face]：所得税の税率変更の効果の予測と市場均衡の変化の予測（2）
所得税の税率変化が消費者の主体的均衡および個人の需要曲線の変化の予測。それに伴う市場均衡の変化の予測。
第11回[対面/face to face]：消費者理論の応用Ⅰ
消費者理論の応用例である労働供給（余暇と消費の選択）モデルとそれに基づき求められる個人（世帯）の労働供給曲線
第12回[対面/face to face]：消費者理論の応用Ⅱ
労働供給モデルを用いて、所得税税率の労働供給に与える効果の予測。
第13回[対面/face to face]：各自探してきた具体例による課題の作成(1)
財、サービスの需要量（需要曲線）または労働供給量（労働供給曲線）に影響を与える租税、補助金の変化の具体例を各自で探す。
第14回[対面/face to face]：各自探してきた具体例による課題の作成(2)
各自探して来た租税または補助金の変更が消費者理論または労働供給モデルに基づき消費量の変化または労働供給の変化を予測し、課題として提出
第15回[対面/face to face]：記述統計Ⅰ（平均、標準偏差）
エクセルを用いて、数値例で平均、中央値、標準偏差などを各自で求める
第16回[対面/face to face]：記述統計Ⅱ（ヒストグラム、累積頻度分布、標準化）
前回の数値例でヒストグラムの作成および累積頻度分布の作成および標準化した相対頻度分布の作成
第17回[対面/face to face]：大数の法則（シミュレーションによる確認）
VBAを用い、乱数を発生させ、相対頻度分布を作成。サンプル数が大きくなれば、真の値に近いサンプル数の比率が相対的に大きくなるような分布になることを確認する。
第18回[対面/face to face]：シミュレーションによる正規分布の再現
VBAを用いて乱数を発生させ、正規分布を再現させる。
第19回[対面/face to face]：シミュレーションによるカイ二乗分布およびt-分布の再現
VBAを用いて乱数を発生させ、カイ二乗分布およびt-分布の再現。正規分布、カイ二乗分布、t-分布の関係を著間的に理解する。
第20回[対面/face to face]：他の分布（ポアソン分布）
VBAを用いてポアソン分布を再現する。
第21回[対面/face to face]：検定の簡単な理論、正規分布を用いた検定の例
正規分布を用いた検定の練習問題を解く。
第22回[対面/face to face]：カイ二乗分布およびt-分布を用いた検定の例
カイ二乗分布およびt分布を用いた検定の練習問題を解く。(例えば、平均値の有意差検定など）
第23回[対面/face to face]：F-分布を用いた検定の例
F検定を用いた検定の練習問題を解く。
第24回[対面/face to face]：2変量の関係-散布図と相関係数-
数値例（データの例）を用いてエクセルを使い、散布図の作成と相関係数を求める。さらに、その読み方。
第25回[対面/face to face]：回帰分析-単回帰-
回帰分析の説明。相関関係と因果関係
第26回[対面/face to face]：回帰分析-単回帰-
回帰分析の係数および標準誤差の導出の説明、数値例（データ）とエクセルを用いて、係数の推定値、標準誤差、t-値を求めてみる。
第27回[対面/face to face]：回帰分析-重回帰-
重回帰モデルの推定を、数値例（データ）とエクセルの回帰分析のツールを用いて、係数の推定値、標準誤差およびt-値を求めてみる。他の検定も紹介する。
第28回[対面/face to face]：回帰分析の課題の作成
各自、回帰分析に必要な相関が強そうな複数のデータを収集し、回帰分析を行い、推定結果の解釈をレポートとして作成。
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.)
春学期に関しては、教員の講義の内容を次の週までに復習をしておいてもらえればよい。春学期の課題の作成に充てる最後の2回は、講義時間内で完了できないかもしれないので時間外にさらに2-3時間が必要と思う。秋学期は、毎回、実習で、教員が行った結果を再現させる作業は、時間内で完了可能と思われる。ただし、最後の回帰分析のレポートは、データの収集や回帰分析の結果の解釈の説明を理解するために、授業時間外に多めの時間が必要かもしれない。個人により違いがあるが3-4時間必要と思われる。
テキスト（教科書）Textbooks
特に指定しない。
参考書References
なし。
成績評価の方法と基準Grading criteria
春学期の中間の課題20%、春学期期末の課題30%、秋学期の授業時間内の実習状況の評価30%、秋学期末回帰分析のレポート20%で評価を付ける。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
質疑応答があまり出ないので、質疑応答が活発になるように工夫が必要と思われる。
その他の重要事項Others
カリキュラム・ポリシー，カリキュラムの目的やねらいに基づき第三者チェックを行いました。以下の点についてご確認ください。
到達目標の記述が、〈「授業の概要と目的（何を学ぶか）」に記載した授業の目的・意義をいくつかの事項に具体化した、現実的な学習目標を記載します。〉というガイドラインからすると抽象的に過ぎるように思われます。より具体性をももたせて記述してください。