科目ナンバー

EC-OM2-01XS

履修条件・関連科目等

＜選考方法＞
面接を行う。
応募者多数の場合は簡単なテストを行うが、面接重視。
私の入門演習、経済入門の受講生で積極的に質問等をした人は特に歓迎する。
2年次以降に中級ミクロ経済学、中級マクロ経済学、計量経済学等を取得することが望ましい。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

＜学位授与方針と当該授業科目の関連＞
この科目は、専門知識だけではなく、チームワークの経験を積み、協調性、自己管理力を修得し、また、演習論文、レポート作成などを通じた、総合的な学習体験と創造的思考力の修得に関わる科目です。

テーマ：データサイエンス
演習論文を書くために3つのことを受講生には行ってもらう。

1.ゼミに参加して、統計学や計量経済学に基づいたデータ分析を行う。
2.他大学との合同プレゼン大会での発表のためのグループワーク
3.演習論文のテーマを私と相談して決めたうえで、データや先行研究の文献収集を行う。
作業が進んだら（面談もしくはメールにて）次に何をすべきかを相談に来ること。

科目目的

本科目の目的は以下の３つである。第１に、Ｒを使ったデータ分析ができるようになる。第２に、データに基づいたプレゼンができるようになることである。第３に、論文執筆を通じて理論的な文章を書けるようになることである。

到達目標

最終的な目標は実証分析を基礎とした演習論文の執筆である。
2年生の目標は、実証論文を作成するために統計学や計量経済学の基礎を理解することである。ただし、経済理論に興味がある学生が多数の場合は、ミクロ経済学やマクロ経済学を学んだうえで統計学を勉強することもある。また、合同ゼミのためのグループワークも行う。

授業計画と内容

【演習1】（2年次）
ゼミの時間は統計学や計量経済学の本を使い、理論的な勉強を行う。
さらに計量ソフト(Excel、Stata、R)の演習も行う。
場合によっては、マクロ経済学、ミクロ経済学の復習や各自のテーマに基づくディスカッションを行う場合もある。

第 1 回 ガイダンス
第 2 回 データ分析　キーワード：Excel：平均
第 3 回 データ分析　キーワード：Excel：分散、標準偏差
第 4 回 データ分析　キーワード：Excel：共分散
第 5 回 データ分析　キーワード：Excel：相関係数
第 6 回 データ分析　キーワード：Excel：回帰分析
第 7 回 Excel講座受講①
第 8 回 データ分析　キーワード：R：平均
第 9 回 データ分析　キーワード：R：分散、標準偏差
第 10 回 データ分析　キーワード：R：共分散
第 11 回 Excel講座受講②
第 12 回 データ分析　キーワード：R：ifelse関数
第 13 回 Excel講座受講③
第 14 回 データ分析　キーワード：R：mutate,filter,select
第 15 回 データ分析　キーワード：R：回帰分析
第 16 回 データ分析　キーワード：R：単回帰
第 17 回 データ分析　キーワード：R：重回帰
第 18 回データ分析　キーワード：R：パネルデータ分析
第 19 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：イントロ
第 20 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：先行研究
第 21 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：モデル
第 22 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：記述統計
第 23 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：実証分析
第 24 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：結論
第 25 回 輪読とディスカッション　キーワード：イントロ
第 26 回 輪読とディスカッション　キーワード：先行研究
第 27 回 輪読とディスカッション　キーワード：実証分析
第 28 回 輪読とディスカッション　キーワード：結論

【演習2】（3年次）
前期は「経済財政白書」や受講生の興味に合わせた本を発表してもらう。
後期は計量経済学の演習を行う。
他大学との合同ゼミも検討する。学生と相談した上で判断するが、合同ゼミへの参加を強く勧めたい。
その他、各自の演習論文執筆の作業がある程度進んだら、ゼミで報告をしてもらうこともある。
3年生の3月までには、図表込みで12,000字程度の演習論文の中間報告をしてもらう。

第 1 回 ガイダンス
第 2 回 データ分析　キーワード：Excel：平均
第 3 回 データ分析　キーワード：Excel：分散、標準偏差
第 4 回 データ分析　キーワード：Excel：共分散
第 5 回 データ分析　キーワード：Excel：相関係数
第 6 回 データ分析　キーワード：Excel：回帰分析
第 7 回 Excel講座受講①
第 8 回 データ分析　キーワード：R：平均
第 9 回 データ分析　キーワード：R：分散、標準偏差
第 10 回 データ分析　キーワード：R：共分散
第 11 回 Excel講座受講②
第 12 回 データ分析　キーワード：R：ifelse関数
第 13 回 Excel講座受講③
第 14 回 データ分析　キーワード：R：mutate,filter,select
第 15 回 データ分析　キーワード：R：回帰分析
第 16 回 データ分析　キーワード：R：単回帰
第 17 回 データ分析　キーワード：R：重回帰
第 18 回データ分析　キーワード：R：パネルデータ分析
第 19 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：イントロ
第 20 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：先行研究
第 21 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：モデル
第 22 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：記述統計
第 23 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：実証分析
第 24 回 合同ゼミの中間報告　キーワード：結論
第 25 回 卒論中間報告　キーワード：イントロ
第 26 回 卒論中間報告　キーワード：先行研究
第 27 回 卒論中間報告　キーワード：実証分析
第 28 回 卒論中間報告　キーワード：結論

【演習3】（4年次）
演習論文執筆

〈後期〉
第１回：ガイダンスと今後の予定の相談　キーワード：論文
第２回：卒業論文テーマ報告会その１　キーワード：論文
第３回：卒業論文テーマ報告会その２　キーワード：論文
第４回：卒業論文テーマ報告会その３　キーワード：論文
第５回：卒業論文進捗確認その１　キーワード：論文
第６回：卒業論文進捗確認その２　キーワード：論文
第７回：卒業論文進捗確認その３　キーワード：論文
第８回：卒業論文中間報告会その１　キーワード：論文
第９回：卒業論文中間報告会その２　キーワード：論文
第10回：卒業論文中間報告会その３　キーワード：論文
第11回：卒業論文最終報告その１　キーワード：論文
第12回：卒業論文最終報告その２　キーワード：論文
第13回：卒業論文最終報告その３　キーワード：論文
第14回：総まとめ　キーワード：論文

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

グループワークの準備
卒論の準備

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

ゼミの参加態度、発表、レポート。無断欠席者は評価の対象としない。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

ディスカッション、ディベート／グループワーク／プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

クリッカー

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

参考文献
浅野正彦・矢内勇生(2018)『Rによる計量政治学』オーム社
星野匡郎・田中久稔(2016)『Rによる実証分析』オーム社

その他特記事項

ゼミでは実証分析を行った演習論文を書くこと（実証論文以外で演習論文が書きたい人は早めに相談してください）と、統計学の勉強をすること以外は全て各人の自由に任せます。演習論文の分析対象は労働、人口、教育、歴史、財政、金融、国際経済、マーケティング、経営等何でも構いません。演習論文の進捗も基本的には個人に任せます。ただし、各年度末の中間報告の期限にレポート提出が出来ない人は残念ながら、次のステップに進めないということを覚悟してください。

参考URL

　特になし