シラバス
授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
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演習Ⅰ(経済統計論) | 2024 | 通年 | 火4,木4 | 経済学研究科博士課程前期課程 | 伊藤 伸介、伊藤 伸介 | イトウ シンスケ、イトウ シンスケ | 1年次配当 | 4 |
科目ナンバー
EG-OM5-201S
履修条件・関連科目等
特段の履修条件はありませんが、統計学や計量経済学の基礎的知識があるほうが望ましいと思われます。また、「経済統計論Ⅰ・Ⅱ」も併せて履修することをお薦めします。
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
「演習Ⅰ(経済統計論)」では、受講生が経済統計の分野に関連したテーマに設定した上で、受講生各自のテーマに関する報告に基づいて演習形式で議論していきます。具体的には、修士論文の準備段階として、主として公的統計ミクロデータや社会調査の個票データによる実証研究に基づいて研究論文を作成する上で必要な知識・スキルを身につけることを目標にしています。なお、受講生の希望によっては、特定の文献を輪読して発表する形式を取ることも考えられます。
科目目的
経済統計の作成と利用をめぐる諸問題に関心のある受講生を対象に、研究論文を作成する上で必要な社会経済に関する実証分析の方法を身につけることを目指します。
到達目標
受講生が、経済統計データを用いた実証的な社会経済分析に関する論文を作成する上で必要な経済統計のデータ特性の理解および統計データ分析の手法の習得を到達目標とします。
授業計画と内容
演習の内容は、以下のとおりですが、基本的には、受講者の研究課題や要望を踏まえながら、演習を行う予定です。
1 統計法制度と統計データの提供のあり方
2 実証的な社会経済研究の考え方―仮説検証的な研究と探索的な研究
3 標本抽出の考え方と標本設計
4 標本抽出の方法と推定値の標本誤差
5 線型乗率と比推定乗率の取り扱い
6 集計計画と調査票の設計
7 エディティングにおける欠測データの処理
8 欠測データの捕定法―確定的な補定法と確率的な捕定法
9 欠測データに対する多重代入法の適用
10 集計表とミクロデータにおける秘匿の考え方
11 ミクロデータにおける匿名化の方法
12 ミクロデータにおける秘匿性と有用性の評価方法
13 合成データの生成に関する考え方
14 ブートストラップ標本と誤差の推定
15 量的なデータを用いた回帰分析の結果の評価
16 プロビットモデルによる回帰と最尤法
17 ロジットモデルによる回帰と限界効果の計測
18 尤度比検定と変数選択
19 回帰分析における外れ値(特異値)の処理
20 回帰分析における欠測値の取り扱い
21 回顧データにおける回帰分析
22 カウントデータにおける回帰分析
23 パネルデータにおける回帰分析
24 階層データとマルチレベル分析
25 回帰モデルとベイズ推定
26 回帰モデルにおけるブートストラップ法の適用
27 クラスタリングと主成分分析
28 決定木分析とクラス分類
授業時間外の学修の内容
指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと/授業終了後の課題提出
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
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
種別 | 割合(%) | 評価基準 |
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レポート | 60 | 経済統計研究に関するレポートで評価を行う。 |
平常点 | 40 | プレゼンテーション、ディスカッションを含む。 |
成績評価の方法・基準(備考)
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
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/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
その他
授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)
必要に応じて、PCを用いた実習を行う。
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
レジュメ等を配布する予定です。必要に応じて参考文献等を指示します。