経済予測｜シラバス情報

科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)

経済予測

科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)

Economic Forecasting

授業コード　Class code

9987F08

科目番号　Course number

87ECAPE203

教員名

鄭　宇景

Instructor

Wookyung Chung

開講年度学期

2026年度後期

Year

2026年度

Semester

②Second semester

曜日時限

金曜5限

Class hours

Friday 5th. Period

開講学科・専攻　Department

経営学部　ビジネスエコノミクス学科

Department of Business Economics, School of Management

単位数　Course credit

2.00単位

授業の方法　Teaching method

講義

Lecture

外国語のみの科目（使用言語）　Course in only foreign languages (languages)

-

授業の主な実施形態　Main class format

① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

本講義では、マクロ経済の予測に用いられるマクロ計量モデルを学び、それらを応用する. 単一変数の時系列モデルから始め、SVARモデル、局所射影法、ダイナミック・ファクターモデルなど、実証研究に用いられるモデルの特性を理解するための前提知識と参考文献の紹介まで網羅する.

目的　Objectives

・専門分野に応じた進路に必要な能力を養う（カリキュラム・ポリシーの3）
・自身の専門分野を深化させ，併せて他の授業科目との関連や学問探求の方法を学び，問題発見・解決能力の育成を図る（カリキュラム・ポリシーの7）
・自ら設定したテーマに関して，専門知識を以って研究を完成できる能力を身に付ける（ディプロマ・ポリシーの2）

到達目標　Outcomes

マクロ計量モデルを用いて、データの分析ができるようになること. 特に、授業で紹介する各モデルにおいて次の点を全て理解することが望ましい
(1) パラメータの推定方法
(2) モデルによる分析方法
(3) モデルの限界点

卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）

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/

履修上の注意　Course notes prerequisites

・「ミクロ経済学１・２」，「マクロ経済学１・２」，基礎的な数学（特に微分、線形代数）の知識を前提とする．
・「対面授業」であるため、すべての履修学⽣は、半数以上の授業回を対⾯で受講する必要がある.

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／実習　Practical learning

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準備学習・復習　Preparation and review

準備学習：講義資料を予習すること．（１時間）
復習：授業中に扱った式展開は自分でできるようにすること．（３時間）

成績評価方法　Performance grading policy

宿題30%, 中間レポート10％，期末テスト60％の割合で評価を行う．また，EREミクロ・マクロおよび統計検定の結果を成績評価に加点することができるので，履修の手引きを確認しておくこと
なお，以下のいずれかに該当した場合は履修放棄とみなす．
・欠席が5回を超えた場合．
・中間レポートを〆切までに提出しなかった場合．
＜出席に関する注意事項＞
(1) 出欠は，出席管理システムの打刻データにより判定する．
(2) 学生証忘れや公共交通機関の遅延は一切考慮しないので注意すること．それらのような事態が発生する可能性を加味した上で履修放棄の基準を設定している．
(3) 公欠については「履修の手引き」の「追試験について」に記載されていることに準じる．理由を証明する書類を提出すること（欠席届は不要）．

＊「対面授業」であるため、すべての履修学⽣は、半数以上の授業回を対⾯で受講する必要がある.

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

教科書の使用有無（有=Y , 無=N）　Textbook used(Y for yes, N for no)

N

書誌情報　Bibliographic information

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MyKiTSのURL（教科書販売サイト）　URL for MyKiTS(textbook sales site)

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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

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

参考書・その他資料　Reference and other materials

新谷元嗣 , 前橋昂平『Pythonによるマクロ経済予測入門 (実践 Pythonライブラリー)』朝倉書店, 2022年
ウォルター・エンダース『実証のための計量時系列分析』有斐閣, 2019年
蓮見亮『動学マクロ経済学へのいざない』日本評論社, 2020年

授業計画　Class plan

1. ガイダンス：授業の内容と進め方
2. マクロ経済統計の基礎
3. 時系列分析の基礎：単変量時系列モデル
4. 時系列モデルの推定：最小２乗法と最尤法
5. 時系列モデルによる予測
6. マクロ経済動学：合理的期待と新古典派の基礎
7. マクロ経済動学：ニューケインジアンIS-LM
8. ベクトル自己回帰（VAR）モデル
9. 構造ベクトル自己回帰（SVAR）モデル
10. SVARによる実証研究の解説
11. 局所射影法（LP）
12. LPによる実証研究の解説
13. 状態空間法の理解
14. ダイナミック・ファクターモデル
15. 期末テスト

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor

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教育用ソフトウェア　Educational software

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Julia

備考　Remarks

上記の授業計画は進捗状況や受講生の理解度に応じて内容や進度を適宜調整することがある
連絡先:mirimtl@gmail.com

授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class

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授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class

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