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シラバス

※学期中に内容が変更になることがあります。

2020年度

10522403

○数量分析の基礎
Basic Mathematics for Quantitative Analysis
2単位/Unit 春学期/Spring 今出川/Imadegawa 講義/Lecture

辻村　元男

＜概要/Course Content Summary＞

社会の発展に伴い，現代社会はますます高度化・複雑化しています。そのため，ビジネスにおいては，将来が不確かな中での意思決定に直面しています。例えば，複数ある販売戦略のうちどの戦略を選択するのが望ましいのか，といった問題があげられます。このような意思決定をする際には，データを用いた分析が重要な役割を果たし，その必要性はますます高まっています。本講義では，データを用いた分析の基礎となる時系列データの分析を中心に学びます。経済データを用いて，データ分析の実践も行います。

＜到達目標/Goals,Aims＞

データ分析に必要な基礎学力を修得することを目指します。

＜授業計画/Schedule＞

（実施回/ Week）	（内容/ Contents）	（授業時間外の学習/ Assignments）
（実施回/ Week） 1	（内容/ Contents）オリエンテーション	（授業時間外の学習/ Assignments）復習
（実施回/ Week） 2	（内容/ Contents） Rの使い方と確率の復習	（授業時間外の学習/ Assignments）予習・復習
（実施回/ Week） 3	（内容/ Contents） Rの使い方と統計学の復習	（授業時間外の学習/ Assignments）予習・復習
（実施回/ Week） 4	（内容/ Contents）時系列データとは	（授業時間外の学習/ Assignments）予習・復習
（実施回/ Week） 5	（内容/ Contents）時系列データの取り扱い	（授業時間外の学習/ Assignments）予習・復習
（実施回/ Week） 6	（内容/ Contents）定常性について	（授業時間外の学習/ Assignments）予習・復習
（実施回/ Week） 7	（内容/ Contents）前半を振り返って	（授業時間外の学習/ Assignments）復習
（実施回/ Week） 8	（内容/ Contents）自己回帰モデル（ARモデル）	（授業時間外の学習/ Assignments）予習・復習
（実施回/ Week） 9	（内容/ Contents）移動平均モデル（MAモデル）	（授業時間外の学習/ Assignments）予習・復習
（実施回/ Week） 10	（内容/ Contents）モデルの同定	（授業時間外の学習/ Assignments）予習・復習
（実施回/ Week） 11	（内容/ Contents）単位根検定	（授業時間外の学習/ Assignments）予習・復習
（実施回/ Week） 12	（内容/ Contents）ベクトル自己回帰モデル（VARモデル）	（授業時間外の学習/ Assignments）予習・復習
（実施回/ Week） 13	（内容/ Contents）分散散不均一モデル（ARCH・GARCHモデル）	（授業時間外の学習/ Assignments）予習・復習
（実施回/ Week） 14	（内容/ Contents）後半を振り返って	（授業時間外の学習/ Assignments）復習
（実施回/ Week） 15	（内容/ Contents）総括	（授業時間外の学習/ Assignments）復習

「計量経済学」を履修済みが望ましいです。

＜成績評価基準/Evaluation Criteria＞

クイズ・課題

100%

講義計画に応じて，変更される可能性があります。

＜成績評価結果/Results of assessment＞ 成績評価の見方について/Notes for assessment

登録者数	成績評価（%)						評点平均値	備考
登録者数	A	B	C	D	F	他	評点平均値	備考
16	43.8	18.8	18.8	0.0	18.8	0.0	2.7

＜テキスト/Textbook＞

適宜指示します。

＜参考文献/Reference Book＞

その他，適宜指示します。

＜備考/Remarks＞

資料の配付などで，e-classを利用します。

お問合せは同志社大学各学部・研究科事務室まで