【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. 非定常データを含む時系列データを分析できる
2. 分散不均一データを分析できる
3. AIC, BICなど情報量基準を用いて適切なモデル選択ができる

【授業計画】

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：教科書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：教科書の当該箇所を読み、復習する

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

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

4.　モデル選択基準：AIC, BIC
事前学習：教科書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：教科書の当該箇所を読み、復習する

5.　ARMAモデル
事前学習：教科書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：教科書の当該箇所を読み、復習する

6.　ARMAモデルの推定
事前学習：教科書の当該箇所を読み、予習する
事後学習：教科書の当該箇所を読み、復習する

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

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

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

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

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

13.　GARCHモデル（１）
事前学習：参考書[4]の該当箇所を読む
事後学習：GARCHモデルの仕組みを理解し、尤度関数を組み立てる

14.　GARCHモデル（２）
事前学習：参考書[4]の該当箇所を読む
事後学習：GARCHモデルの推定を行う

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（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）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】

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、次回の授業で、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：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

【参考書】

参考書を使用しない