| 授業コード | 40004310 | 単位数 | 2 |
| 科目名 | ゼミナールⅢ | クラス | 10 |
| 履修期 | 前期授業 | カリキュラム | ＊下表参考 |
| 担当者 | 劉 亜静 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業の題目 | 企業データについてミクロ応用分析 Seminar Ⅲ: Basic data analysis skills |
| 学修の概要 | セミナーIおよびセミナーIIで学んだ内容を基にしながら、企業財務データの収集及び分析技術をさらに深めます。このプロセスでは、セミナー参加者が自らの関心を持つ金融に関連するトピックを選択し、その上で詳細な報告を行います。加えて、計量経済分析にSTATAソフトウェアを使用した実証分析の実践演習も行われます。また、参加者は理論と実践の統合された学習を通じて、財務データ分析の高度なスキルを習得する機会を得ます。さらに、ゼミ生自身が選んだトピックに関する深い知見を発展させることができるだけでなく、STATAを使った実証分析能力も強化されます。このセミナーは、金融分野における専門的知識と技術の両方を充実させ、将来のキャリアに役立つ実践的な経験を提供します。 |
| 学修の到達目標 | 本講義の目標は、卒業論文に関連するデータ分析、整理方法、および論文執筆スキルを一定レベルまで養成することにあります。学生は、収集したデータを分析し、その結果を論理的にまとめ、論理的で説得力のある論文を書く能力を身につけることが求められます。この過程を通じて、学生は研究プロジェクトを自立的に計画し、実行するための基本的な技術と方法論を習得します。データの扱い方、分析技術、そして論文の構成と執筆方法に関する知識は、卒業論文だけでなく、将来の研究や職業生活においても非常に重要なスキルとなります。 |
| 授業計画 | 第１回 | 分析、研究テームを決める 発表日程を決める |
| 第２回 | データの活用と分析① データベースの作成を把握できるようになる（復習） | |
| 第３回 | データの活用と分析② 記述統計による分析及び表の作成を実施できるようになる（復習） | |
| 第４回 | データの活用と分析③ 回帰分析復習とstataの分析実施できるようになる | |
| 第５回 | データの活用と分析④ 回帰分析復習とstataの分析実施できるようになる | |
| 第６回 | データの活用と分析⑤ ダミー変数作成と回帰分析についてstataの分析実施できるようになる | |
| 第７回 | データの活用と分析⑥ 時系列分析Iについてstataの分析実施できるようになる | |
| 第８回 | データの活用と分析⑦ 時系列分析IIについてstataの分析実施できるようになる | |
| 第９回 | データの活用と分析⑧ パネルデータによる分析Iについてstataの分析実施できるようになる | |
| 第１０回 | データの活用と分析⑨ パネルデータによる分析IIについてstataの分析実施できるようになる | |
| 第１１回 | データの活用と分析⑩ パネルデータによる分析IIIについてstataの分析実施できるようになる （Moodleコース経由してオンデマンド形式で実施する予定） |
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| 第１２回 | 分析結果の整理と卒業論文の書き方：分析結果の整理をstataで分析実施できるようになることと、卒業論文の書き方を把握できるようになる | |
| 第１３回 | プレゼンテーション① 分析結果報告：調べること、分析できたことを発表できるようになる | |
| 第１４回 | プレゼンテーション② 分析結果報告：調べること、分析できたことを発表できるようになる | |
| 第１５回 | プレゼンテーション③ 分析結果報告：調べること、分析できたことを発表できるようになる |
| 授業外学習の課題 | 講義で学んだ理論知識を活用して、現実の経済状況を調査し、データを収集することが重要です。また、実証分析を行う際には、初めは間違えることがあっても構いません。重要なのは、自分で実践を重ね、何度も練習し、その過程で確認と理解を深めることです。 |
| 履修上の注意事項 | 無断での遅刻や欠席は許可されません。本講義では毎回、パソコンを使用して計量分析ソフトウェアの操作方法を指導します。そのため、遅刻や欠席をすると、授業の内容についていけなくなる可能性があります。講義には時間通りに出席することを厳守してください。また、授業の進行はセミナー参加者の理解度に応じて調整されることがありますので、積極的な参加をお願いします。 ・公認欠席は欠席として扱いますが、単位認定要件または期末試験の受験要件には影響しないよう配慮します。 ※単位認定要件または期末試験等の受験要件として、一定の出席回数を定める場合。 |
| 成績評価の方法・基準 | データ調査及び分析（２０％）、ゼミ中の発表（３０％）、期末レポート（５０％）により評価する。 |
| テキスト | 『Stataによるデータ分析入門～経済分析の基礎から因果推論まで 』第3版，松浦寿幸著，2021年, 東京図書 |
| 参考文献 | 『ミクロ計量経済学入門』，北村行伸，２００９年 『管理職が使いこなす経営数字，「財務データ」４５の読み方・活かし方』，花岡幸子著 |
| 主な関連科目 | ゼミナールⅠ、ゼミナールII、情報処理応用、金融論Ⅰ・Ⅱ、経済統計学Ⅰ・Ⅱ、計量経済学Ⅰ・Ⅱ |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
基本的に講義の前後に質問等を受け付ける。それ以外の時間では、事前に連絡すれば対応する。 |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 | 身につく能力 | ||||
| 知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
| 経済科学部現代経済学科（Ｄ群） | FECE40404 | 2017～2022 | 4 | - | - | - | - | - |
| 経済科学部現代経済学科（Ｄ群） | FECE40404 | 2023～2023 | 4 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| 経済科学部現代経済学科（Ｄ群） | 41400 | 2024～2024 | 4 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |