上級計量経済学1のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
上級計量経済学1 科目番号
Course number
86ECETE506
科目名称(英語)
Course title(English)
Advanced Econometrics 1
授業名称
Class name
上級計量経済学1
教員名 照井 伸彦
Instructor Nobuhiko Terui
開講年度学期 2022年度 前期
Year/Semester 2022 First semester
曜日時限 水曜1限
Class hours Wednesday 1st period
開講学科
Department
経営学研究科 経営学専攻
Graduate School of Management Department of Management
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 授業の主な実施形態
Main class format
対面を原則とする。
感染状況によって変更の場合がある。
概要
Descriptions
大規模化および多様化するするビジネスデータの分析手法と応用に関する最新手法を学ぶ。
The students learn the cutting-edge methods and applications of large-scale and diverse business data.
目的
Objectives
新しい計量経済分析およびデータサイエンスの手法について最新の論文や書籍を輪読することで学ぶ。本研究科のディプロマ・ポリシー1に定める「経営学分野」及び「経営科学分野」についての高度な専門知識"を実現するための科目である。
The research paper and books are read by the participants for their understanding of modern econometrics and data science. This class aims at the acquisition of advanced knowledge in the "Business and Management Science" area which is defined by our school's diploma policy 1.
到達目標
Outcomes
大規模および非構造データも視野に入れ、現代のビジネス課題への解決へ繋がる手法を身に着ける。
The students can analyze the large-scale and unstructured data for solving the problems in modern business management.
履修上の注意
Course notes prerequisites
確率・統計の理解に加えて、RやPythonなどプログラミングの知識があることが望ましい。
In addition to the knowledge of probability and statistics, computer programing skill such as R or Python is desirable.
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文
Essay
- 小テストの実施
Quiz type test
-
ディベート・ディスカッション
Debate/Discussion
- グループワーク
Group work
-
プレゼンテーション
Presentation
- 反転授業
Flipped classroom
-
その他(自由記述)
Other(Describe)
-
準備学習・復習
Preparation and review
積み上げ型学習であるので予習と復習は必須であり、授業時間以外に予習2時間および復習2時間、合計4時間が必要となる。 
毎回それ以前の内容が理解できているか各自チェックするよう努めること。
Two hours of preparation and one hour of review are necessary. The students are required to confirm their understanding of the contents of each class.
成績評価方法
Performance grading
policy
分担箇所の発表、授業中の質疑討論、内容の理解度等を総合的に評価する。
Presentation, discussion, and level of understanding are comprehenssively evaluated.
学修成果の評価
Evaluation of academic
achievement
・S:到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A:到達目標を十分に達成している
・B:到達目標を達成している
・C:到達目標を最低限達成している
・D:到達目標を達成していない
・-:学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S:Achieved outcomes, excellent result
・A:Achieved outcomes, good result
・B:Achieved outcomes
・C:Minimally achieved outcomes
・D:Did not achieve outcomes
・-:Failed to meet even the minimal requirements for evaluation
教科書
Textbooks/Readings
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
 
・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
参考書・その他資料
Reference and other materials
照井伸彦(2018)「ビッグデ-タ統計解析入門 経済学部/経営学部で学ばない統計学」日本評論社
その他、必要に応じてその都度紹介する。
The reference will be given in the class.
授業計画
Class plan
第1回 イントロダクション
1st. Guidance

第2回~第14回 文献購読
2nd-14th Literature reading.

第15回 まとめとレポート
15th Discussion and report

教職課程
Teacher-training course
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
RまたはPhysonを利用する場合がある。
The free computer software of R or Python could be used in the class.
備考
Remarks
受講生の関心と理解度に応じて講義内容および計画を変更する。
The content of the class will be organized according to the participant's interests and background.
毎週水曜 11:30-12:30 をオフィスアワーとする.
事前にメールでアポイントメントを取ること.
Office hour: Wed. 11:30-12:30; The appointment by email is necessary.
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