| 年度 |
2024年度 |
開講部局 |
人間社会科学研究科博士課程前期人文社会科学専攻経済学プログラム |
| 講義コード |
WMEC1400 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
| 授業科目名 |
応用国際公共政策 |
授業科目名
（フリガナ） |
オウヨウコクサイコウキョウセイサク |
| 英文授業科目名 |
Applied International Public Policy |
| 担当教員名 |
安武 公一 |
担当教員名
(フリガナ) |
ヤスタケ コウイチ |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 前期 １ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(1T) 水5-8：経B254 |
| 授業の方法 |
講義 |
授業の方法
【詳細情報】 |
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| 講義とディスカッションと学生の発表をミックスした授業を展開します． |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
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使用言語 |
B
:
日本語・英語 |
| 学習の段階 |
5
:
大学院基礎的レベル
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| 学問分野（分野） |
24
:
社会科学 |
| 学問分野（分科） |
03
:
経済学 |
| 対象学生 |
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| 授業のキーワード |
データサイエンス・データ分析・点過程・機械学習・時系列分析・外国為替レート・金融データ |
| 教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ） | |
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到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | |
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| 授業の目標・概要等 |
外国為替レートなどの時系列データ分析を題材として，データサイエンス志向の時系列分析について学びます．具体的には，ディープラーニングによる大規模データの解析と予測分析にチャレンジします．プログラミング言語に関する基礎知識は一切要求しません．毎回の予習復習をきちんとやれば，あなたもデータサイテンティストの卵になれます．責任をもって指導します． |
| 授業計画 |
第1回 ガイダンス（各自のコンピュータ環境の確認など）とデータ解析環境の整備（AnacondaもしくはGoogle Colabを使う予定）
第2回 時系列分析とは何か？
第3回 時系列予測のためのディープラーニングに関する基礎知識と基礎実習
第4回 ディープラーニングのためのベースライン作成と実習
第5回 線形モデルとDNN（ディープニューラルネットワーク）の実装と実習
第6回 RNNとLSTMアーキテクチャの実装と実習
第7回 CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の実装と実習
第8回 ARLSTMアーキテクチャの実装と実習
第9回 練習問題（各国の電力消費量の予測）
第10回 Prophetを使った時系列予測の実装と演習
第11回 練習問題
第12回 外国為替レートの時系列分析と予測
第13回 効率的市場仮説の検証にチャレンジしてみよう！その１
第14回 効率的市場仮説の検証にチャレンジしてみよう！その２
第15回 まとめ |
| 教科書・参考書等 |
Marco Peixeiro著『Pythonによる時系列分析予測』マイナビ出版（2023）を予定しています． |
授業で使用する
メディア・機器等 |
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| 【詳細情報】 |
Google Colab and/or Anaconda |
授業で取り入れる
学習手法 |
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予習・復習への
アドバイス |
Pythonを使いますがプログラミング言語に関する予備知識は問いません．正真正銘の初心者であっても，やる気と夢（データサイエンティストになれたらいいな！という夢など）があれば，責任をもって指導します．頑張ってみてください． |
履修上の注意
受講条件等 |
プログラミング言語に関する予備知識は一切問いませんが，コンピュータのファイル管理についての基礎的な知識はあった方が望ましいでしょう．それらがない場合には予習・復習をしっかりとしてください． |
| 成績評価の基準等 |
各回の実習（練習問題）と期末レポートを成績認定の評価対象とします． |
| 実務経験 |
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
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| メッセージ |
繰り返しますが，プログラミング初心者大歓迎です．予習と復習をきちんとやる，分からない箇所があれば積極的に質問する，自分のやる気と夢を大切にする，そうした院生であれば，最後まで面倒をみます．是非チャレンジしてみてください！ |
| その他 |
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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。 |