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入学年度
app year
科目名(クラス)
Course Title
単位数
credits
開講期
year
時間割
担当教員名
Instructor(S)
2002~経済情報処理IEconomic Data Processing I
2
後期
金曜日2時限
安田 俊一

1.サブタイトル Subtitle
マクロデータに関する具体的なデータ処理
2.関連する教育諸方針 Course-Related Policies; Diploma and Curriculum Policy

3.授業科目のテーマと目的 Theme of the Course
経済学の学習・研究では現実のデータを用いることがとりわけ多い。この講義では実際に様々な授業でのレポートや将来の職場で経済データを取り扱う際に必要となる知識と技術を身につけることを目的とする。
この講義では、国民経済統計にあらわれる1国レベルの「マクロデータ」を取り扱う。

*この講義は経済学部の学位授与方針(DP)でしめされた「経済学部生が身につけるべき態度」のうち、「(1-a)経済学の基本的な知識を使って、社会現象を考える態度」「(2-c)利用可能な情報を科学的な方法で整理し、その意味を考える態度」の獲得を目的とする。
4.授業科目の内容・具体的な授業計画及び進度 Course Description and Outline
経済データはファイルの形で電子メディアに記録されている。本学で購入している「日経NEEDS」データを用いて具体的なデータを使用しながらデータ処理のためのテクニックを学ぶ。

第1回 受講のためのガイダンス
第2回 各種ソフトウェアの使い方(1)NEEDSデータのインストール
第3回 各種ソフトウェアの使い方(2)NEEDSデータの検索と入手
第4回 各種ソフトウェアの使い方(3)NEEDSデータのExcelへのインポート
第5回 時系列データのグラフ
第6回 季節変動とその処理
第7回 GDP統計とその応用(1)GDPの復習とデータの確認
第8回 GDP統計とその応用(2)労働分配率
第9回 GDP統計とその応用(3)寄与度と寄与率
第10回 データの統計処理(1)様々な散布図
第11回 データの統計処理(2)散布図と相関係数
第12回 データの統計処理(3)フローとストックデータの処理
第13回 データの統計処理(4)回帰分析
第14回 データの統計処理(5)さまざまな回帰分析例
第15回 まとめ:この講義では試験を行わないので、最終回は最終レポートの作成にあてる。
5.利用教科書 Textbook(s)
No.
書名
(Title)
出版社
(Publisher)
著者
(Author)
ISBN番号
(ISBN)
発刊年
(pub,year)
1
2
6.参考書 Reference Book(s)
No.
書名
(Title)
出版社
(Publisher)
著者
(Author)
ISBN番号
(ISBN)
発刊年
(pub,year)
1
経済指標の見方・使い方
東洋経済新報社
日本銀行経済統計研究会編
4492391746
2
統計ガイドブック第2版
大月書店
木下滋・土居英二・森博美
427211090X
3
4
5
※教科書・参考書以外の資料 Materials other than textbooks and Reference Books
教科書
使用しない。プリントを配付する。
7.準備学習(予習・復習) Expected Work outside of Class時間
excel の使い方については、1年次に履修した「ITスキルズ」のテキストを使って、
・セルを使った計算
・コピー・ペースト
・折れ線グラフの作成
について復習しておくこと。特にグラフについては第5回までに基本的なグラフの作成ができることが望ましい。
第10回からは「散布図」を使うため、あらかじめ基本的な作図ができるような予習を行っておくこと。また、同時に、excel の「データ分析」を使うので、「アドイン」から「分析ツール」をインストールしておくこと。
各回でそれぞれ講義の復習・予習のための教材を moodle 上で公開するので、指示に従って予習・復習を行うこと。



8.フィードバック Instructor Feedback

9.評価の方法・基準 Criteria for Evaluation
「最終試験」は行わない。そのかわり講義中に数回レポートを課す。それらレポートの平均点を成績とする。各レポートでの詳細な評価基準はその都度公表し、レポートは点数をつけて返却する。オンラインでの提出の場合は授業中にレポートの説明を行う。
10.学習の到達目標 The Main Goals of Course
到達目標は以下の通り
(1) データベースから目的のデータを探し、自分で加工できる形式で保存できるようになる。
(2) データの種類を理解し、適切な処理方法を実行できるようになる。
(3) 目的とデータの種類に応じた適切なグラフを描けるようになる。
(4) 回帰分析を用いたレポートが作成できるようになる。
11.その他の留意事項について Additional Instractions / Comments to Students
遅刻を認めない。コンピュータ技術は自分で手を動かさないと身に付かないので出席するだけで単位をもらおうという考えは捨てておくこと。
なお、履修制限科目なので、希望者は予備登録を忘れないこと。


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