【授業の目的】

経済学部経済学科に関わる専門科目として、本学の教育目標である「専門学術の振興」に貢献することを授業目標とする．他学部の学生にとっては「幅広い学習機会」にもなる．

【到達目標】

受講生が受講終了までに次のようなことができるようになることが到達目標である．
1. Python言語で記述されたコードを読解できる
2. 与えられた課題をPython言語を使用して解くことができる

【授業計画】

1. Python言語の基礎
　事前学修：教科書全体を眺めて，どのようなことを扱うのか確認しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

2. オブジェクト指向プログラミングの基礎
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

3. Numpy, Matplotlib
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

4. コードを書くときの注意点，Classの作成
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

5. Pandas
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

6. 線形回帰と最尤法
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

7. 線形代数
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく・行列の基礎について確認しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

8. 大数の法則と中心極限定理
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

9. 線形状態空間モデル
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

10. 有限マルコフ連鎖
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

11. 最短経路問題
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

12. ジョブサーチモデル
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

13. lakeモデル
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

14. シェリングの住み分けモデル
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

15. 複占モデルのマルコフ完全均衡
　事前学修：先の講義で指示した教科書箇所に目を通しておく
　事後学修：これまでの内容をノートにまとめ、確認する

進度や受講者の理解度に応じて内容を変更することがある．

毎回PCを使用する．自分のPCを使用する場合，第1回の授業前に
https://www.anaconda.com/distribution/
からPython 3.7以上のバージョンをダウンロードし，インストールしておくこと．

【予習・復習】

予習（1時間程度）　教科書の該当箇所に目を通しておく
復習（2時間程度）　授業で扱ったコードを熟読し，理解を深める

【授業関連科目】

ミクロ経済学，マクロ経済学，計量経済学

【成績評価方法・注意】

成績評価方法：レポート[80%]・受講態度[20%]
数回の小レポートと期末レポートを課す．小レポートは提出後の授業で解説を行う．

【教科書】

著者：T. J. Sargent・J. Stachurski　書名：Quantitative Economics with Python　出版社：https://lectures.quantecon.org/py/から入手可能

【参考書】

適宜指示する