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年度 2017年度 開講部局 経済学部経済学科昼間コース
講義コード G6176115 科目区分 専門教育科目
授業科目名 計量経済学
授業科目名
(フリガナ)
ケイリョウケイザイガク
英文授業科目名 Econometrics
担当教員名 早川 和彦
担当教員名
(フリガナ)
ハヤカワ カズヒコ
開講キャンパス 東広島 開設期 2年次生   前期   1ターム
曜日・時限・講義室 (1T) 月9-10,木9-10:法・経B155
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
講義中心 
単位 2 週時間   使用言語 J : 日本語
学習の段階 2 : 初級レベル
学問分野(分野) 24 : 社会科学
学問分野(分科) 24 : 経済学
対象学生 2年生
授業のキーワード 統計分析、回帰分析、実証分析 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
学習の成果としては、「数理的分析を展開する能力」が期待される。
 
到達度評価
の評価項目
現代経済プログラム
(能力・技能)
・経済理論,統計学,計量経済学等に関する知識を応用して,数理的分析を展開する能力 
授業の目標・概要等 計量経済学とは、「経済現象を現実のデータを用いて統計的に計測し、その結果を予測や政策策定に役立たせよう」という学問である。本講義ではこの中で「現実のデータを用いて統計的に計測」するときに頻繁に使われる「回帰分析」という統計的手法に焦点を当てて講義する。したがって、講義名に「経済学」という言葉がついているが、内容はむしろ「統計学」に近い。

本講義で学ぶ回帰分析を使うことにより、例えば、

 ・所得の増加は消費の増加をもたらすのか?
 ・フィリップス曲線は成り立っているのか?
 ・少人数教育は効果がるのか?
 ・男女間に賃金格差はあるのか?

という経済学的な分析から

 ・講義の出席回数とテストの点には関係があるのか?
 ・アイスクリームの売り上げ予測
 ・コンビニの売り上げ予想
 ・ビールの売り上げは気温と関係しているのか?
 ・中古車の値段と使用年数の関係は?

という身近なテーマも分析可能となる。

本講義の最終的な目標は、簡単な統計分析を独力で行えるようになることである。
 
授業計画 第1回  ガイダンス
第2回  計量経済学とは?
第3回  統計学の復習
第4回  統計学の復習
第5回  統計学の復習
第6回  単純回帰モデル
第7回  単純回帰モデル
第8回 単純回帰モデル
第9回 単純回帰モデル
第10回 単純回帰モデル
第11回 重回帰モデル
第12回 重回帰モデル
第13回 因果分析入門
第14回 因果分析入門
第15回 まとめ

・授業内小レポート、宿題、筆記試験を行う。


・授業の進行状況によって、内容を変更する可能性がある。

 
教科書・参考書等 講義形式: 講義とパソコン演習が中心である。また、講義ノートをweb上で配布する予定である。
教科書、参考書: 最初の講義で紹介する。
 
授業で使用する
メディア・機器等
テキスト,配付資料 
予習・復習への
アドバイス
この講義は一回ごとに独立した内容を扱うのではなく、基本的に前の講義内容を後の講義で使うことになる。よって、講義内容はよく復習してもらいたい。その復習が、次の講義の予習にもなる。
講義では、具体例を交えながら、データ分析の仕方・考え方をわかりやすく説明する予定である。 
履修上の注意
受講条件等
・統計学1を履修済みか、期待値・分散・相関の意味が分かる程度の知識があることが望ましい。
・Excelの基本操作(四則演算等)ができることが望ましい。
・特別講義「応用計量経済学」を履修するには、本講義を履修済みか同等の知識が必要になります。

※コンピュータの台数の関係上、抽選を行う可能性があるので、最初の講義には必ず出席すること。 
成績評価の基準等 授業内小レポート・宿題(30%程度)、期末試験(70%程度)で評価する。(ウェイトは変更の可能性あり)
 
メッセージ 近年、統計分析は研究・ビジネス・経済政策など、世の中の様々な場面で使われており、統計スキルをもった人材の需要はかつて無いほど高まっています。しかしながら、現在、きちんとした統計スキルをもった人材が圧倒的に不足しているため、データ分析ができる人材は非常に重宝されています。これは就職活動やその後の転職活動にも言えます。今からの時代、統計スキルを身につけているかどうかは、就職活動をはじめ、ビジネス等で成功するかどうかにも密接に関わってくると思います。

本講義の目的はそのような統計的スキルの基礎を身につけてもらうことです。ガイダンス時に、
 (1)統計学・計量経済学が、ビジネスや経済政策のどのようなところで使われているのか?
 (2)統計学・計量経済学を学ぶとどのようなメリットがあるのか?
など、詳しく説明しますので、少しでも興味を持った人はガイダンスに参加してみてください。

特に、次のような人には本講義で統計分析の基礎を身につけておくことを強く勧めます。
 ・データ分析自体や、データ分析関連の仕事に興味がある人。
 ・金融機関・研究機関・国際機関で働きたい人。
 ・コンサルティング系の仕事をしたい人。
 ・政策に携わる仕事をしたい人。

なお、統計的な内容を扱うので、どうしても数式は出てきますが、言葉と図をたくさん使って、直感的に丁寧に説明していきます。勉強するときは、数式の理解よりも、考え方を理解することを優先してください。

 
その他 ・講義は基本的に講義室で行うが、何回かは計算機室で行う。(スケジュールはそのつど連絡する)
・第1回目は講義教室で行う。
 
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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