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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2024/04/16 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
地域経済分析特殊講義/Advanced Lecture on Regional Economic Analysis
授業コード
/Class Code
J010711001
ナンバリングコード
/Numbering Code
開講キャンパス
/Campus
有瀬
開講所属
/Course
修士/
年度
/Year
2024年度/Academic Year  
開講区分
/Semester
前期/SPRING
曜日・時限
/Day, Period
木3(前期),木4(前期)/THU3(SPR.),THU4(SPR.)
単位数
/Credits
4.0
主担当教員
/Main Instructor
田口 順等/TAGUCHI NOBUHITO
遠隔授業
/Remote lecture
No

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
田口 順等/TAGUCHI NOBUHITO 経済学部/Economics
授業の方法
/Class Format
講義
授業の目的
/Class Purpose
修士論文の作成においては、データを収集し加工・分析することでより客観的かつ説明力の高い主張をすることが可能になる。 本講義では地位経済分析や修士論文の作成に必要な様々な分析ツールとそれに必要な数学・統計学について紹介し、さらに具体的な事例や論文を精読する。これらの分析ツールや研究手法は修士論文の作成など実証的な研究に応用可能である。
本講義は経済研究科DPの「1.知識・理解:経済学・経営学に関する高度な専門知識を有する。」や「2.思考・判断:経済学・経営学の学問領域の高度な研究方法をもって、自ら設定した課題を総合的に考察することができる。」に対応している。
到 達 目 標
/Class Objectives
1.修士論文作成に必要な統計分析の手法を把握する。(知識)
統計学やデータ分析の解説部分から始まり、定義・計算の方法やその背景、理由を解説します。背景や理由を知ることで分析手法が必要な理由や応用事例を知ることができます。
2.修士論文作成に必要な統計分析を実践する。(技能)
ただ知識として把握するだけでなく、練習問題や課題を行うことで社会などの現場や卒業論文のデータ分析に応用できる能力を身に着けます。今は何に役立つのか実感がわかないかもしれませんが、ツールを先に知っておかないと必要な時に役立ちません。  
3.関連する論文や書籍を精読し、修士論文の作成に役立てる。(習慣・態度)
修士論文を作ったことのない人が修士論文を作成するには大変な苦労と労力が発生します。まずはほかの修士論文や、学術論文、書籍を読みそれらの構成や分析方法や問題点を考察・分析する必要があります。
授業のキーワード
/Keywords
統計学・地域経済・産業連関分析
授業の進め方
/Method of Instruction
・講義→演習→課題→解説の4段階で授業を行いますので、課題に取り組むには講義・演習にしっかり取り組む必要があります。理解を深めるためには時間外の課題や復習を行い、解説で正誤を確かめる必要があります。演習以降部分ではPCを使用する。
・紹介された逐次論文や書籍を事前に読んでおくこと。
・進捗状況や受講者の研究計画修士論文のテーマによっては下記の講義計画は変更される場合がある。
履修するにあたって
/Instruction to Students
・学部とは違い、講義が終わったら次の講義まで何もしないのではなく、大学院では関連書籍を読んで予習・復習を行い、講義時間外の勉強を行ってください。
授業時間外に必要な学修内容・時間
/Required Work and Hours outside of the Class
単位制をとる大学では講義時間の約2倍の事前学習と事後学習が必要とされています。大学院では修士論文作成を達成するためにはこのルール(本講義の場合週6時間)を厳格に守れば単位認定だけでなく、理解度、論文作成にも役立ちます。
提出課題など
/Quiz,Report,etc
課題や論文についての要約・レポートを各週ごとに実施する予定
成績評価方法・基準
/Grading Method・Criteria
上述の課題やコメント、論文報告やレポートで10割の評価とする
テキスト
/Required Texts
必要な文献は適宜指示する。
参考図書
/Reference Books
安田秀穂『自治体の経済波及効果の算出』学陽書房2007年
No.
/Time
主題と位置付け
/Subjects and position in the whole class
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
1 第1回第2回 講義概要 本講義の紹介と、修士論文について
2 第3回第4回 統計学の基礎(1) 標本と母集団、記述統計
3 第5回第6回 統計学の基礎(2) 母集団の推定・検定
4 第7回第8回 統計学の基礎(3) 相関係数、無相関の検定
5 第9回第10回 統計学の基礎(4) クロス集計、独立性の検定、クラメールの連関係数
6 第11回第12回 統計学の基礎(5) 分散分析、残差分析
7 第13回第14回 重回帰分析(1) 最小二乗法、中心極限定理、決定係数
8 第15回第16回 重回帰分析(2) 検定、信頼区間
9 第17回第18回 重回帰分析(3) ダミー変数、非線形回帰分析
10 第19回第20回 論文精読(1) 関連する論文を分析・考察する。
11 第21回第22回 産業連関分析(1) 産業連関表、投入係数表
12 第12回 産業連関分析(2) 逆行列表、経済波及効果
13 第13回 産業連関分析(3) 最終需要、税収推計、誘発雇用人員
14 第14回 論文精読(2) 関連する論文を分析・考察する。 
15 第15回 非市場価値の推計 環境評価、パブリシティ効果など

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