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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
水曜日5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
学位授与方針【経済学部】6「現代社会の抱える諸問題を経済学的な視点から考察し、解決するための専門知識」
教育課程編成実施方針「専門応用科目群」(統計系統)「現代社会の抱える諸問題を経済学的な視点から考察し、解決するための専門知識」を身につけることができる。
3.授業科目のテーマと目的 Theme of the Course
「現代社会の抱える諸問題を経済学的な視点から考察し、解決するための専門知識」を身につけるためにこの講義では、国民経済統計にあらわれる1国レベルの「マクロデータ」についての処理を学ぶ。
 また、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」を身につけることを目的とする。
4.授業科目の内容・具体的な授業計画及び進度 Course Description and Outline
【授業形態:オンライン授業】
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:この講義でのノート型PCの使い方実習
第2回 時系列データのグラフ
第3回 季節変動とその処理
第4回 ここまでのまとめ
第5回 GDP統計とその応用(1)GDPの復習とデータの確認
第6回 GDP統計とその応用(2)労働分配率
第7回 GDP統計とその応用(3)寄与度と寄与率
第8回 ここまでのまとめ
第9回 データの統計処理(1)様々な散布図
第10回 データの統計処理(2)散布図と相関係数
第11回 ここまでのまとめ
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 まとめと最終試験
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。プリントや資料は Moodle 上で配布する。
7.準備学習(予習・復習) Expected Work outside of Class時間
毎回、excel の使い方について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
について受講前に復習しておくこと。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。
1.0 時間
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。
2.0 時間
講義中に使用したデータを用いて、一通りの処理について繰り返し復習を行うこと。
1.0 時間

4.0 時間
8.フィードバック Instructor Feedback
Excel 操作については授業内で質問に対応する。また、各レポートの正解例については授業中に解説すると同時にファイルを Moodle で配布する。
9.評価の方法・基準 Criteria for Evaluation
「ここまでのまとめ」の部分で Moodle を用いた小テストをおこない、最終試験も Moodle 上で行う。詳細は講義の進行状況をみながら講義中にアナウンスする。
10.学習の到達目標 The Main Goals of Course
到達目標は以下の通り
(1) インターネット上で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
Moodle を必ずチェックすること。
予習教材や授業スライドのダウンロード可能期間は限られているので必ず終了期間までにダウンロードしておくこと。このダウンロードができていなければ、小テストを受けられない場合がある。


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