シラバス1
【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,ベイズ計量経済学など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. Gibbs-Sampling, Metropolis-Hastings法を実装することができる 2. レジームスイッチングモデルを推定して景気後退確率を計算できる 3. ボラティリティ変動モデルを推定して金融資産価格のボラティリティを推定できる
【授業計画】
「講義方法」 この講義は対面方式でおこないます。学校閉鎖になった場合は、金曜2限の時間にYouTubeでおこないます。その際、講義開始時間になったらYouTubeのURLを講義案内システムの掲示板で知らせます。 YouTubeの中盤ではPythonやRを使った演習があります。学校閉鎖になった場合には自宅でパソコンが使えるように準備してください。YouTubeの最後には毎回リアクションペーパーの提出があります。リアクションペーパーはMicrosoft Wordのファイルで、提出方法は電子メールです。
この講義ではベイズ推定の方法を学び、パソコンを使った演習で計算コードの記述を行います。 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:教科書が利用できるように図書館などへゆき、準備をしておく 事後学習:講義資料の当該箇所を読み、復習する
2. 定数、変数、確率変数、期待値、分散 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
2. 確率分布、条件付き確率分布 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
3. ベイズの定理 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
4. 尤度関数、事前分布、事後分布 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
5. 基準化定数、比例記号、完全条件付き分布 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
6. Gibbs-Sampling 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
7. Metropolis-Hastings法 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
8. レジームスイッチングモデル(1) 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
9. レジームスイッチングモデル(2) 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
10. 景気後退確率の計算 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
11. ボラティリティ変動モデル(1) 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
12. ボラティリティ変動モデル(2) 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
13. 金融資産価格のボラティリティの推定 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
14. 演習:PythonまたはRを使って、レポート課題に取り組む(1) 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
15. 演習:PythonまたはRを使って、レポート課題に取り組む(2) 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(1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)講義資料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】
複数回課題レポートを課し、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)。課題発表から提出までは1ヶ月程度を予定している。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】
著者:中妻照雄 書名:入門ベイズ統計学 出版社:朝倉書店
【参考書】
著者:Kim and Nelson 書名:State Space Model with Markov Switching 出版社:MIT PRESS
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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○ |
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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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○ |
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学習目標(比率) |
45% |
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45% |
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10% |
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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 |
90% |
45 |
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45 |
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成果発表 |
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受講態度 |
10% |
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10 |
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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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○ |
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