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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2025/04/01 現在

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
アプライドエコノメトリクス
時間割コード
/Course Code
K1000014_K1
開講所属
/Course Offered by
社会インフォマティクス学環/School of socio-informatics
ターム・学期
/Term・Semester
2025年度/Academic Year  第3クォーター/3Q
曜限
/Day, Period
他/Otr
開講区分
/Semester offered
後期/the latter term
単位数
/Credits
1.0
学年
/Year
3,4
主担当教員
/Main Instructor
竹内 哲治
授業形態
/Lecture Form
講義
教室
/Classroom
開講形態
/Course Format
ディプロマポリシー情報
/Diploma Policy
要件年度
/Required Year
要件所属
/Course Name
ディプロマポリシー
/Diploma Policy
DP値
/DP Point
2023/04
~9999/04
社会インフォマティクス学環 1.幅広い教養と分野横断的な学力 2
2.専門的知識や技能 4
3.課題解決力と自己学修能力 2
4.協働性とコミュニケーション能力 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,入門レベルの計量経済学を履修済みであることが望ましい。
履修を推奨する関連科目
/Related Courses
計量経済学入門A,および,計量経済学入門B
授業時間外学修についての指示
/Instructions for studying outside class hours
各自のレベルに合わせて授業で指示します。
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
K07033J11110P316
実務経験
/Practical Experience
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 計量経済学の復習と応用分野
2 2 時系列の規則性と自己相関
3 3 移動平均
4 4 定常過程と単位根
5 5 共和分関係
6 6 ボラティリティ分析
7 7 パネルデータ分析1
8 8 パネルデータ分析2

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