計量経済学特論A

Advanced Econometrics A

998F53C

86ECETE506

照井　伸彦

Nobuhiko Terui

2024年度前期

2024 First semester

木曜2限

Thursday 2nd period

経営学研究科　経営学専攻

Department of Management, Graduate School of Management

2.0単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

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.

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.

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.

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

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.

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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.

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.

・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

Y

手塚太郎(2019) 「しくみがわかるベイズ統計と機械学習」朝倉書店

教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

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.

第1回　イントロダクション
1st. Guidance

第2回〜第14回　文献輪読
2nd-14th Literature reading.

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

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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.

受講生の関心と理解度に応じて講義内容および計画を策定する。
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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