基本情報/Basic Information

遠隔授業（授業回数全体の半分以上）の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています（2023年度以降）

開講科目名 ／Course	タイムシリーズアナリシス／Time Series Analysis
時間割コード ／Course Code	E2F21004_E1
開講所属 ／Course Offered by	経済学研究科／Graduate School of Economics
ターム・学期 ／Term・Semester	2024年度／Academic Year　　第4クォーター／4Q
曜限 ／Day, Period	水／Wed　2
開講区分 ／Semester offered	第4クォーター／4Q
単位数 ／Credits	1.0
学年 ／Year	1,2
主担当教員 ／Main Instructor	竹内　哲治
科目区分 ／Course Group	_
授業形態 ／Lecture Form	講義・演習
教室 ／Classroom	西２号館Ｅ２０５／E205
開講形態 ／Course Format
ディプロマポリシー情報 ／Diploma Policy	要件所属 ／Course Name ディプロマポリシー ／Diploma Policy DP値 ／DP Point 経済学研究科 高度な専門性と研究力 5 経済学研究科 協働性と倫理性 3 経済学研究科 地域への関心とグローバル視点 2

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
竹内　哲治	経済学部（教員）

授業の概要・ねらい ／Course Aims	因果関係の分析をデータによる事実の発見（データマイニング）を主とし，応用統計の一つである時系列的な分析方法を学ぶことを目的とする。特に，社会科学系のデータではデータ構造が複雑でデータ抽出の際に対象の属性が問題となることや，時系列的な要因の影響が問題となる。そこで，本講義では代表的な時系列分析に加えて，時系列属性をもったパネルデータ分析も含めて講義していく。
到達目標 ／Course Objectives	多変量解析において，データの構造で代表的なのが時系列データとパネルデータである。それらを知り，分析方法を学ぶこと
成績評価の方法・基準 ／Grading Policies/Criteria	演習・レポートを総合的に判断する
教科書 ／Textbook	適宜指示します
参考書・参考文献 ／Reference Book	適宜指示します
履修上の注意 ・メッセージ ／Notice for Students	理解を定着させるには繰り返し作業が必要です
履修する上で必要な事項 ／Prerequisite	計量経済学（＝エコノメトリクス）の中でも応用レベル，または，上級レベルであるため，学部レベルの計量経済学や大学院初級レベルの計量経済学を履修済みであることが望ましい。 なお，履修者の研究内容にあわせて授業内容を調整します。
履修を推奨する関連科目 ／Related Courses	エコノメトリクス
授業時間外学修についての指示 ／Instructions for studying outside class hours	オンディマンド教材を利用して予習復習をしてください。
その他連絡事項 ／Other messages	特になし
授業理解を深める方法 ／How to deepen your understanding of classes	発見学習，体験学習，反転授業
オフィスアワー ／Office Hours	メール等でアポの上適宜行います
科目ナンバリング ／Course Numbering	E07034J11109E515，E07034J11109I515，E07034J11109B515，E07034J11109R515，E07034J11109A515，E07034J11109G515，E07034J11109P515，E07034J11109S515

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考（担当） ／Notes
1	1		時系列の規則性と自己相関
2	2		移動平均
3	3		定常過程と単位根
4	4		共和分関係とデータ分析１
5	5		ボラティリティ分析
6	6		データ分析２
7	7		パネルデータ分析
8	8		データ分析３