授業コード 11063304 単位数 2
科目名 ゼミナールⅣ クラス 04
履修期 後期授業 カリキュラム *下表参考
担当者 NGUYEN Duc Lap 配当年次 *下表参考

授業の題目 データ分析と論文執筆準備
学修の概要 本授業では、前半でデータ分析ツールを活用して、データの整理・可視化・統計分析・レポート作成を実践し、後半で論文の構成や執筆方法を学び、卒業研究の執筆に向けた準備を進める構成となっています。データ分析のスキルと論文の書き方を統合的に学び、客観的な研究を仕上げることを目標とします。
学修の到達目標 授業を通じて、実践的なデータ分析能力と論文執筆スキルを向上させ、学術研究やビジネスの場で活用できるようになります。
授業計画 第1回 データの収集と整理の基礎(研究に必要なデータの種類と特性、研究テーマに関連するデータを収集し、ツールを活用して整理する)
第2回 データの可視化と基本的なグラフ作成(折れ線グラフ・棒グラフ・ヒストグラムの活用、分布やトレンドを視覚化し、データの特徴を理解する)
第3回 データの相関関係を分析する方法(相関関係とは?散布図を用いたデータの比較、相関係数を活用し、データ同士の関係を数値化)
第4回 統計データの基本分析(平均・分散・標準偏差の理解、調査データを使い、統計的な特徴を数値で表現し、研究の基礎を固める)
第5回 回帰分析の基礎(単回帰分析と重回帰分析の基本)
第6回 回帰分析の実践(単回帰分析と重回帰分析の基本)
第7回 データ分析結果を研究に活かす方法(論文向けのフォーマットで整理、読み手に分かりやすいデータの提示方法)
第8回 研究テーマの明確化とリサーチクエスチョンの設定(研究テーマの選び方と研究の意義、「何を明らかにするのか?」、研究の目的)
第9回 文献レビューの進め方(先行研究の調査方法、研究の背景整理と研究の位置づけ)
第10回 研究手法の選定とデータ収集(質的研究と量的研究の違い、適切なデータ収集手法の選択)
第11回 論文の構成作成(各章の論理的な流れの組み立て方)
第12回 論文執筆の実践(研究成果を文章としてまとめるプロセス)
第13回 論文の最終調整と発表準備(引用・参考文献の整理と正しい表記方法、研究の意義や限界の明確化、発表資料の作成)
第14回 研究発表と最終フィードバック(各自の研究内容を発表し、質疑応答を行う)
第15回 最終論文の提出と振り返り(自己評価、研究の振り返り)
授業外学習の課題 授業外学習では、多くの演習問題に時間をかけて取り組むことが大切です。予習・復習のために、毎週3時間以上を目安に学習時間を確保してください。
履修上の注意事項 無断欠席は認められません。積極的な発言・グループ討論への参加が求められます。
授業全体を通して、自ら質問し、教員からの質問には積極的に答える姿勢を持ちましょう。

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。
公認欠席となる場合は代替措置で対応するので、個別に相談してください。
成績評価の方法・基準 定期試験は実施せず、レポート課題や報告(40%)、授業への取り組み(40%)、小テスト(20%)によって総合的評価します。
テキスト テキストは使用しません。必要に応じ、資料を配布します。
参考文献 手嶋宣之 (著) (2011) 『基本から本格的に学ぶ人のためのファイナンス入門』ダイヤモンド社
キース・カットバートソン (著), ダーク・ニッチェ (著), 吉野 直行 (監修, 翻訳), (2013) 『ファイナンスの基礎理論―株式・債券・外国為替』
吉野 直行 (著), 山上 秀文 (著) (2017) 『金融経済 第3版 ― 実際と理論』慶應義塾大学出版会
主な関連科目 金融システム論、金融政策論、金融演習、証券投資論
オフィスアワー及び
質問・相談への対応
授業中や授業前後の質問はいつでも歓迎します。また、メールでの質問も受け付けています。
レポート課題や授業内容について個別に質問がある場合は、事前にご連絡ください。

■カリキュラム情報
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
商学部商学科(F群) FCBS36041 2018~2022 3・4 - - - - -
商学部商学科(F群) FCBS36041 2023~2023 3・4