通信教育部（スクーリング）School of Correspondence Education (Schooling)
ECN200TF（経済学 / Economics 200）経済学特講（春期スクーリング）Special Study in Economic
南部 和香Kazuka NAMBU
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 通信教育部（スクーリング）School of Correspondence Education (Schooling) |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2024 |
| 授業コードClass code | 17002 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 担当教員（自由記述）Instructor name | |
| 科目種別Class Type | |
| 教室名称Classroom name | 『法政通信』時間割を参照、教室変更はWebサイトを参照 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| カテゴリーCategory | 春期 |
| 期間Period | 春期 |
| 定員Capacity | |
| 予備登録の有無Presence or Absence of Preliminary Registration | |
| 受講可能な学科・学年Eligible Courses / Grade | 『法政通信』受講手続き等関連頁を参照 |
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Outline (in English)
【Course outline】
Econometrics is a field of study that uses statistical methods based on economic theory to measure relationships between economic variables. Estimation also makes it possible to measure policy effects and make forecasts. This course focuses on developing the ability to use regression analysis as an empirical analysis tool, particularly emphasizing the basics of estimation within the analytical techniques of econometrics.
【Learning Objectives】
The goal of this course is to acquire the basic skills necessary for empirical analysis, including collecting statistical data, estimating regression models, and testing hypotheses.
【Learning activities outside of classroom】
Before/after each class meeting, students will be expected to spend four hours to understand the course content.
【Grading Criteria/Policy】
Your overall grade in the class will be decided based on the following
Term-end examination: 80%、Short reports : 10%、in class contribution: 10%
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
計量経済学とは、経済理論をベースに、統計的手法を用いて経済変数間の関係を計測する学問分野です。推定を行うことによって、政策効果を測ったり、予測を行うことも可能となります。この講義では、実証分析ツールとしての基礎を学ぶ事に重点を置き、計量経済学の分析手法、特に推定の基礎について学ぶ。適宜、計量分析ソフトを用い実習する。
到達目標Goal
統計データの収集、回帰モデルの推定、仮説の検定など、実証分析に必要な基礎的能力を身につけることを目標とする。
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：DP1」「商業学科：経済学」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. ）
授業は講義形式で進めます。
演習の回では実際にデータを用いて回帰分析を行います。
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]：ガイダンス
講義の概要や進め方について説明します。
2[対面/face to face]：統計学の復習
平均、分散、標準偏差、相関係数
3[対面/face to face]：単回帰分析
単回帰モデルについて説明します。
4[対面/face to face]：最小二乗法
最小二乗法（OLS）の推定方法について説明します。
5[対面/face to face]：決定係数
決定係数について説明します。
6[対面/face to face]：t検定
t検定について説明します。
7[対面/face to face]：演習１
実際にデータを使って単回帰分析を行います。
8[対面/face to face]：重回帰分析
回帰モデルと自由度修正済み決定係数について説明します。
9[対面/face to face]：多重共線性
多重共線性について説明します。
10[対面/face to face]：演習２
データを使って重回帰分析を行います。
11[対面/face to face]：ダミー変数
ダミー変数について説明します。
12[対面/face to face]：F検定
F検定について説明します。
13[対面/face to face]：不均一分散と系列相関
不均一分散と系列相関について説明します。
14[対面/face to face]：試験・まとめと解説
試験を実施します。
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.)
本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
テキストは使用しません。
参考書References
適宜講義内で紹介します。
成績評価の方法と基準Grading criteria
試験（80％）、演習課題（10％）、平常点（10％）
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
本年度新規科目につきアンケートを実施していません。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
演習を実施する回はパソコンを持参してください。
Excelで演習を行います。
その他の重要事項Others
講義資料は印刷したものは配布しません。
初回講義時に講義資料をダウンロードするサイトを提示します。