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科目一覧へ戻る | 2025/04/01 現在 |
開講科目名 /Course |
アプライドエコノメトリクス | ||||||||||||||
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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 |
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開講形態 /Course Format |
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ディプロマポリシー情報 /Diploma Policy |
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教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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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。 |
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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 |
無 |
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 |
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1 | 1 | 計量経済学の復習と応用分野 |
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2 | 2 | 時系列の規則性と自己相関 |
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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 |