| 授業コード | 40004410 | クラス | 10 |
| 科目名 | ゼミナールⅣ | 単位数 | 2 |
| 担当者 | 劉 亜静 | 履修期 | 後期授業 |
| カリキュラム | ＊下表参考 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業題目 | 企業データについてミクロ応用分析 Seminar Ⅳ: Basic data analysis skills |
| 授業の概要 | セミナーIからIIIで学んだ内容を復習しつつ、卒業論文の作成に向けてさらなる学習と実践演習を行います。授業は、毎回の報告と演習を中心に進めていきます。学生はこれまでに習得した知識を活かし、卒業論文作成のための具体的なスキルと手法を深めることができます。報告と演習を通じて、研究テーマの選定から資料収集、データ分析、論文の構成方法まで、論文作成に必要な一連のプロセスを体系的に学びます。この授業は、卒業論文の質を高め、学術的な執筆能力を養うための重要なステップです。 |
| 学習の到達目標 | この講義の学習目標は、質の高い卒業論文を作成するために必要な、分析能力の育成と作文技術の向上にあります。具体的には、複雑な情報を効果的に分析し、その結果を明瞭かつ説得力のある文章で表現できるようになることを目指します。 学生は、研究テーマの選定から始まり、適切な研究方法を選択し、必要なデータを収集・分析する能力を養います。そして、その分析結果をもとに、論理的な構成と明確な表現力を持った論文を執筆する技術を身に付けることが期待されます。また、この学習過程を通じて、批判的思考力と独立した研究能力が促進され、卒業論文だけでなく、将来の学術的または専門的なキャリアにおいても役立つスキルが習得できます。 |
| 授業計画 | 第１回 | 復習：回帰分析＆データ収集（1）：研究分析対象のデータの収集と計量ソフトで回帰分析の実施できるようになる |
| 第２回 | 復習：回帰分析＆データ収集（2）：研究分析対象のデータの収集と計量ソフトで回帰分析の実施できるようになる | |
| 第３回 | 復習：時系列データ分析＆発表（1）時系列データの分析実施と分析結果を発表できるようになる | |
| 第４回 | 復習：時系列データ分析＆発表（2）時系列データの分析実施と分析結果を発表できるようになる | |
| 第５回 | 復習：時系列データ分析＆発表（3）時系列データの分析実施と分析結果を発表できるようになる （moodleコース経由してオンデマンド授業を実施する予定） |
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| 第６回 | 復習：パネルデータ分析＆発表（1）パネルデータの分析を実施と実施結果を発表できるようになる | |
| 第７回 | 復習：パネルデータ分析＆発表（2）パネルデータの分析を実施と実施結果を発表できるようになる | |
| 第８回 | 復習：パネルデータ分析＆発表（3）パネルデータの分析を実施と実施結果を発表できるようになる | |
| 第９回 | データ分析（総合知識運用）＆発表（1）今までの分析結果のまとめ、と発表できるようになる | |
| 第１０回 | データ分析（総合知識運用）＆発表（2）今までの分析結果のまとめ、と発表できるようになる | |
| 第１１回 | データ分析（総合知識運用）＆発表（３）今までの分析結果のまとめ、と発表できるようになる | |
| 第１２回 | 分析指導＆作成論文発表（1）分析中の問題点を探しと指導、論文の形式として発表できるようになる | |
| 第１３回 | 分析指導＆作成論文発表（2）分析中の問題点を探しと指導、論文の形式として発表できるようになる （moodleコース経由してオンデマンド授業を実施する予定） |
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| 第１４回 | 分析指導＆作成論文発表（3）分析中の問題点を探しと指導、論文の形式として発表できるようになる | |
| 第１５回 | 分析指導＆作成論文発表（4）分析中の問題点を探しと指導、論文の形式として発表できるようになる |
| 授業外学習の課題 | この講義では、研究問題の特定、適切な方法論の選択、データ収集と分析、さらには結果の有効な提示と議論に必要なスキルを養うことを目指しています。そのため、授業時間外においても、これらのテーマに関して自主的に調査し、学習することが学生から期待されます。 |
| 履修上の注意事項 | １セミナーIVは、卒業論文作成をサポートする授業として設計されており、卒業論文と一緒に受講することを推奨します（同時受講）。この講義では、卒業論文の指導や発表が行われ、分析能力、整理能力、および論文執筆能力の向上を目的としています。学生は、自身の研究プロジェクトに関する指導を受けると共に、研究成果を発表する機会を得られます。これにより、実践的な学習経験を通じて、卒業論文の質を高めることができます。 ２無断での遅刻や欠席は許可されません。この講義では、報告者の発表を聴くだけでなく、積極的に議論への参加が期待されます。学生同士の活発な意見交換は、批判的思考能力を養うと共に、研究テーマに対する深い理解を促進します。そのため、全員が授業への積極的な参加を通じて、より充実した学習経験を得られるように努めてください。 ・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 | 発表（50％）＋期末レポート（50％） |
| テキスト | 『Stataによるデータ分析入門』, 第3版, 松浦寿幸著, 2021年 『ミクロ計量経済学入門』，北村行伸，2009年 |
| 参考文献 | 毎回の授業内容に応じて知らせる。 |
| 主な関連科目 | ゼミナールⅠ、ゼミナールII、ゼミナールⅢ、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など関連科目の履修が望ましい。 |
| 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） | FECE40405 | 2017～2022 | 4 | - | - | - | - | - |
| 経済科学部現代経済学科（Ｄ群） | FECE40405 | 2023～2023 | 4 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |
| 経済科学部現代経済学科（Ｄ群） | 41400 | 2024～2024 | 4 | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ |