【授業の目的】

経済学部経済学科に係る専門科目として，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。具体的には，時系列データ解析の統計的手法を用いて社会事象を捉え，分析し，問題を解決する能力を身につけることを目標とする。

【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. 最小二乗法・最尤法などの推定法、仮説検定の仕組みを理解できる
2. 時系列データの扱いを理解し、時系列データ分析を行うことができる

【授業計画】

【対面で講義ができない場合の授業方法】
この講義は対面で行う予定であるが、オンライン対応時にはZoomを使った遠隔授業を行い、課題は講義案内システムを使って送信してもらうこととする。

この講義ではパソコン演習でRまたはPythonを使って、実際にデータ分析をおこないます。
予備知識は必要ありません。

1. 基礎概念の解説および授業内容、評価方法等の説明
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

2.　最小二乗法
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

3.　最尤法
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

4.　仮説検定
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

5.　モデル選択基準：決定係数, AIC, BIC
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

6.　ARモデル
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

7.　MAモデル
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

8.　ARMAモデルによる予測（１）
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

9.　ARMAモデルによる予測（２）
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

10.　非定常データと見せかけの回帰
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

11.　単位根検定
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

12.　共和分検定
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

14.　GARCHモデル
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

13.　logistic回帰モデル
事前学習：参考書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：参考書の当該箇所を読み、復習する

15. 演習：PythonまたはRを使って、レポート課題に取り組む
事前学習：講義資料の当該箇所を読み、予習する
事後学習：講義資料の当該箇所を読み、復習する

【予習・復習】

予習（2時間程度）指定した文献を読み、疑問点や問題点を整理して、よい質問ができるよう準備しておくこと。
復習（2時間程度）板書、教科書の内容を復習し理解を深めるとともに、課題に基づいて発展的に探究し、レポートを作成すること。

【授業関連科目】

金融工学入門・時系列データ解析・フィナンシャルエコノメトリクス

【成績評価方法・注意】

レポートを課し、レポート内容が到達目標に近づいたものは成績評価に加点する（100点満点）。
なお、優れた着眼点は披露し、誤解についてはコメントする。

【教科書】

プリントを配布する

【参考書】

著者：羽森茂之　書名：ベーシック計量経済学　出版社：中央経済社
著者：沖本竜義　書名：経済・ファイナンスデータの計量時系列分析　出版社：朝倉書店
著者：渡部敏明　書名：ボラティリティ変動モデル　出版社：朝倉書店