経済シミュレーションI | 2単位 | 2014年度以後入学生 | |||||||
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法 | 経済 | 3年以上 | 経営 | 商 | |||||
2013年度以前入学生 | |||||||||
熊代 和樹 | 後期1コマ | 法 | 経済 | 3年以上 | 経営 | 商 | |||
備考 | ■事前申込科目,定員25名程度 |
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.
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を使用して解くことができる
【授業方法について】
原則として対面で実施する.オンライン授業での対応が必要になった場合はZoomによるリアルタイム授業を実施する.
【受講に関する注意】
◎ 授業ではJupyter notebookというツールを使用する.毎回の授業の復習のため,自分のPCにJupyter notebookが使える環境を必ず準備すること.レポート課題もJupyter notebookを使用して作成することになる.Anadondaというディストリビューションを使うのが便利なので,以下のホームページから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.
https://www.anaconda.com/distribution/
◎ 教室のPCにはデータを保存できないので毎回USBメモリか自分のPCを持参すること.
◎ 授業の序盤でPythonの基礎について解説する予定だが,事前にhttps://k-kumashiro.github.io/website/index.html
の講義ページ内にある「経済シミュレーションI」の項目を読み,コードの書き方を予習しておくこと.
◎ 週一回の授業を受けるだけではプログラミングを習得することはできない.授業外でプログラミングに触れる時間を確保すること.
【スケジュール】
■Pythonの基礎的な書き方
1. Python言語の基礎
事前学修:自分のPCでPythonを使えるように準備しておく.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
2. ループと条件分岐
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
3. グラフの描画
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
4. 関数の作成
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
5. Classの作成
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
■経済と確率のシミュレーション
6. 市場モデル
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
7. 確率分布のシミュレーション
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
8. 線形状態空間モデル
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
9. 有限マルコフ連鎖
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
10. 金融資産
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
11. 異時点間の消費選択
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
■マルチエージェントシミュレーション
12. ランダムウォーク
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
13. 通貨形成・感染症
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
14. シェリングの住み分けモデル
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
15. 全体のまとめ
事前学修:資料に掲載されたコードをJupyter notebookに書き写す.
事後学修:授業で扱ったコードを再度自分で書き,内容を整理する.
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.
予習(1時間程度) 資料にあるコードを写経して実行してみる
復習(3時間程度) 授業で扱ったコードを熟読し,理解を深める
ミクロ経済学,マクロ経済学
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.
教科書を使用しない
適宜指示する
著者:John V. Guttag 書名:Python言語によるプログラミングイントロダクション 出版社:近代科学社
著者:小高知宏 書名:Pythonによる数値計算とシミュレーション 出版社:オーム社
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
【授業形態】 | 講義 | 演習 | 実習・実技 | 実験 |
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○ | ○ |
【授業方法】 | 受動型 | アクティブラーニング | その他 | |||||
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課題解決型 | ディスカッション ディベート |
グループワーク ペアワーク |
プレゼン テーション |
フィールド スタディ |
その他 | |||
○ | ○ | ○ |
【受講生のPC等使用】 | PC・タブレット(教室に備付) | PC・タブレット(学生自身が準備) | スマートフォン | その他 |
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○ | ○ |
【初年次教育】 | 【接続科目】 | 地域社会 | 国際社会 | 産業界 | 大学院進学 | |
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【評価(方法)手段】 | |||||||||||
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評価(方法)手段 | 学部・学科カリキュラム・ポリシー(CP) | ||||||||||
知能・技能 | 思考・判断・表現力 | 主体性・態度 | |||||||||
CP1 | CP2 | CP3 | CP4 | CP5 | CP6 | CP7 | CP8 | CP9 | |||
専門知識 | 一般知識 | 思考力 | 判断力 | 会話・文章力 | 意欲・責任感 | 協調性 | 持続性 | 倫理観 | |||
評価(方法)手段 | ○ | ○ | ○ | ○ | |||||||
学習目標(比率) | 50% | 15% | 15% | 20% | |||||||
評価手段(比率) | 試験 | ||||||||||
小テスト | |||||||||||
レポート | 80% | 50 | 15 | 15 | |||||||
成果発表 | |||||||||||
受講態度 | 20% | 20 | |||||||||
その他 | |||||||||||
【対応するディプロマ・ポリシー(DP)】 | 知能・技能 | 思考・判断・表現力 | 主体性・態度 | ||||||||
DP1 | DP2 | DP3 | DP4 | DP5 | DP6 | DP7 | DP8 | DP9 | |||
専門知識 | 一般知識 | 思考力 | 判断力 | 会話・文章力 | 意欲・責任感 | 協調性 | 持続性 | 倫理観 | |||
○ | ○ | ○ | ○ |