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シラバス1
【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】
【講義方法】
この授業は原則として教室での対面の授業のみ実施します．
学校閉鎖となった場合はZoomまたはYouTubeによるオンライン授業のみ実施します．その場合の諸連絡は講義案内システムを通じて行います．毎回授業中に練習問題を出し，当日中に提出してもらいます．この提出をもって出席として扱います．
【受講に関する注意】
◎ 授業ではJupyter notebookというツールを使用します．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を使用して作成してもらいます．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の基礎について多少解説する予定ですが，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（現在作成中．9月中旬までにアップ予定）を読み，コードの書き方を予習しておいてください．
◎ 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ません．授業外でプログラミングに触れる時間を確保してください．
1. Python言語の基礎
事前学修：自分のPCにAnacondaをインストールし，講義ページの資料に従いコードの書き方を練習しておく．
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
2. コードライティングの心得，オブジェクト指向プログラミングの基礎
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
3. Classの作成
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
3. Numpy, Matplotlib
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
4. Scipy
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
5. Pandas
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
6. 線形回帰と最尤法
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
7. 線形代数
事前学修：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：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
8. 大数の法則と中心極限定理
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
9. 線形状態空間モデル
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
10. 有限マルコフ連鎖
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
11. 最短経路問題
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
12. ジョブサーチモデル
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
13. マルチエージェントモデルの基礎 ランダムウォーク
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
14. マルチエージェントモデルの応用 シェリングの住み分けモデル・通貨形成モデル
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
15. 複占モデルのマルコフ完全均衡
事前学修：指示した教科書箇所に目を通しておく
事後学修：授業で扱ったコードを再度自分で書き，実行する．
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・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
【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
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：A.C.チャン・K.ウェインライト 書名：現代経済学の数学基礎（上） 出版社：シーエーピー出版
シラバス2
【授業形態】
【授業方法】
| 受動型 |
アクティブラーニング |
その他 |
| 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 |
| ○ |
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【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】
【評価(方法)手段】
| 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 |
○ |
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○ |
○ |
|
○ |
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| 学習目標(比率) |
50% |
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15% |
15% |
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20% |
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| 評価手段(比率) |
試験 |
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| 小テスト |
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| レポート |
80% |
50 |
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15 |
15 |
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| 成果発表 |
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| 受講態度 |
20% |
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20 |
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|
| その他 |
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| 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 |
| ○ |
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○ |
○ |
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