タイトル

開講年度 開講学部等
2025 経済学部
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
通年 月7～8   8.5
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1033161021 演習Ⅱ[Seminar Ⅱ] 日本語 4
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
富田 愛優 ー
担当教員[ローマ字表記]
富田 愛優
特定科目区分   対象学生   対象年次  
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要

《 概要 》
　 ・テキストの輪読を通して計量経済学を学びます
　 ・Pythonを使ってデータ分析の演習を行います


《 目的 》
　 ・自分の興味関心のある問題について、理論をもとに仮説を立て、
　　 データを用いてその仮説を検証できるようになることが目的です
授業の到達目標

・計量経済学の知識を得ること
・OLSを用いた分析を行えるようになること
・簡単なテキストマイニングを行えるようになること
・卒論作成に向け、興味のあるテーマを見つけること
授業計画
【全体】

《 前期 》
　 ・春課題の発表
　 ・計量経済学のテキストの輪読
　 ・Python演習
　 ・フィールドワーク


《 後期 》
　 ・夏課題の発表
　 ・各ゼミ生の研究発表
　 ・Python演習
　 ・フィールドワーク


※ただし、進捗次第で授業内容を変更する場合があります。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 ガイダンス
　　＆
データ分析環境構築 		前期の授業計画についてのガイダンスを行います。また、Pythonで分析を行うための環境を構築します。輪読の順番決めも行います。 特になし。
第2回 輪読①
演習❶ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第3回 輪読②
演習❷ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第4回 輪読③
演習❸ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第5回 輪読④
演習❹ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第6回 輪読⑤
演習❺ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第7回 輪読⑥
演習❻ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第8回 フィールドワーク 社会見学的なことをします。
内容は未定です。 		コメントシートを提出してもらいます。
第9回 輪読⑦
演習❼ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第10回 輪読⑧
演習❽ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第11回 輪読⑨
演習❾ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第12回 輪読⑩
演習➓ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第13回 輪読⑪
演習⓫ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第14回 輪読⑫
演習⓬ 		・春課題の発表
・計量経済学のテキストの輪読
・Python演習

以上の3つを行います。 		計量経済学については、必ず予習と復習をしてください。
第15回 映像授業 映画、またはドキュメンタリーを視聴します。 コメントシートを提出してもらいます。
第16回 ガイダンス 後期の授業計画についてのガイダンスを行います。 特になし。
第17回 研究発表①
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第18回 研究発表②
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第19回 研究発表③
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第20回 研究発表④
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第21回 研究発表⑤
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第22回 研究発表⑥
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第23回 フィールドワーク 社会見学的なことをします。
内容は未定です。 		コメントシートを提出してもらいます。
第24回 研究発表⑦
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第25回 研究発表⑧
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第26回 研究発表⑨
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第27回 研究発表⑩
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第28回 研究発表⑪
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第29回 研究発表⑫
　　＆
ディスカッション 		各ゼミ生に自分の研究テーマと研究内容について発表を行なってもらいます。
発表ののち、ゼミ生全員でそのテーマについてディスカッションを行います。
時間が余ればPython演習を行います。 		未定。決まり次第アナウンスします。
第30回 映像授業 映画、またはドキュメンタリーを視聴します。 コメントシートを提出してもらいます。
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: 10%　B: 10%　C: 25%　D: 40%
成績評価法
《 前期 》

・春課題　　　　　 ：30％
・輪読　　　　　　 ：25％
・Python演習　　　：25％
・グループワーク　 ：10％
・ディスカッション ：10％


《 後期 》

・夏課題　　　　　：40％
・研究報告　　　　：40％
・グループワーク　：10％
・ディスカッション：10％


※ 昨年度より成績評価を厳しく行う予定です
※ 半期につき5回以上欠席した場合、単位を取得することはできませんのでご注意ください
※ 授業態度も成績評価に含まれます
教科書にかかわる情報
備考
参考書にかかわる情報
参考書 書名 実証分析のための計量経済学 : 正しい手法と結果の読み方 ISBN 9784502168116
著者名 山本勲著 出版社 中央経済社 出版年 2015
参考書 書名 データ分析のための数理モデル入門 : 本質をとらえた分析のために ISBN 9784802612494
著者名 江崎貴裕著 出版社 ソシム 出版年 2020
参考書 書名 分析者のためのデータ解釈学入門 : データの本質をとらえる技術 : Data hermeneutics ISBN 9784802612906
著者名 江崎貴裕著 出版社 ソシム 出版年 2020
参考書 書名 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 : 統計モデル、深層学習、強化学習等用途・特徴から原理まで一気通貫! ISBN 9784802613774
著者名 杉山聡著 出版社 ソシム 出版年 2022
参考書 書名 コンピューターってどんなしくみ? : デジタルテクノロジーやインターネットの世界を超図解 ISBN 9784416518069
著者名 村井純, 佐藤雅明監修 出版社 誠文堂新光社 出版年 2018
備考
メッセージ
昨年度より難しくなると思いますが、頑張ってください。
キーワード
財政学　計量経済学　データ分析　Python
持続可能な開発目標（SDGs）

関連科目
履修条件
連絡先
問合せや相談等がある場合は、以下のアドレスにメールをしてください。

ayu_tomita@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
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