経済工学演習(前期)
| 第 ０回 | １２月 | ２日 | ゼミ説明会 | ||
| 第 １回 | ４月 | １８日 | ガイダンス | ||
| 統計データ | 白井 | 監視カメラ | |||
| R | 井上 | Rの使い方 | |||
| 第 ２回 | ２５日 | 統計データ | 石村 | 待機児童問題について | |
| Rによる計量 | 白井 | Rの基本 | |||
| 実証分析 | 笠置・石村 | 計量経済学の有用性，計量経済学の習得に必要なもの，計量経済分析の流れ | |||
| 第 ３回 | ５月 | ２日 | 統計データ | 井上 | P値の分布について |
| Rによる計量 | 笠置 | 計算，オブジェクト，ベクトルの操作，データ分析の準備，基本統計量 | |||
| 実証分析 | 石村・平島 | 理論と実証の結びつき，データの種類，推定結果を理解するための用語や概念 | |||
| 第 ４回 | ９日 | 統計データ | 笠置 | 法科大学院「適正」廃止へ | |
| Rによる計量 | 渡辺・石村 | 回帰モデル，最小2乗法，当てはまりの尺度，最小2乗推定量の性質， | |||
| パラメータの統計的推測，回帰係数についての仮説検定，Rで単回帰分析 | |||||
| 実証分析 | 笠置 | 複数の説明変数を用いた重回帰分析の意味，簡単な非線形モデルの扱い，ダミー変数の活用 | |||
| 第 ５回 | １６日 | 統計データ | 仲村 | 「民泊」の全面解禁 | |
| Rによる計量 | 萬辺・平島 | 重回帰モデル，最小2乗法，回帰パラメータの統計的推測，t検定，自由度修正済決定係数， | |||
| ダミー変数，線形制約の検定，Rで重回帰分析 | |||||
| 実証分析 | 長澤・泊 | 決定要因の解明，効果の測定，Oaxaca分解，演習問題 | |||
| 第 ６回 | ２３日 | 第 ７回 | ３０日 | 統計データ | 安西 | 博物館経営論から見た「二条城」の再検討 |
| Rによる計量 | 井上・長澤 | 不均一分散，不均一分散の検定，不均一分散のもとでの推測，Rで不均一分散 | |||
| 実証分析 | 藤崎・渡辺 | 最小二乗法の仕組み，最小二乗法が用いられる理由，BLUEのための仮定が成立しないケースと対処法 | |||
| 第 ８回 | ６月 | ６日 | 統計データ | 平島 | 図書館 vs 出版社 |
| Rによる計量 | 柴垣・安西 | 系列相関，系列相関の検定，系列相関のある場合の推定，Rで時系列データを分析 | |||
| 実証分析 | 萬辺・石村 | 加重最小二乗法と一般化最小二乗法の仕組み，推定結果の見方，推定例，パネルデータ用いた例 | |||
| 第 ９回 | １３日 | 統計データ | 藤崎 | 片手バックハンドの絶滅の危機 | |
| Rによる計量 | 藤崎・安西 | 確率過程と定常時系列モデル，定常時系列モデル，時系列モデルの推定，RでAR(1)，ARMA(p,q)の分析 | |||
| 実証分析 | 井上・柴垣 | 線形確率モデルの問題点とプロビットモデル，最尤法によるプロビットモデルの推定， | |||
| プロビットモデルの推定結果の見方，プロビットモデルの最尤推定結果の例 | |||||
| 第１０回 | ２０日 | 統計データ | 藤田 | 日本の出版業界〜その行く末〜 | |
| Rによる計量 | 柴垣・泊 | ARCH，GARCH，RでGARCH | |||
| 実証分析 | 井上・藤崎 | 離散選択モデルと潜在変数，順序ロジットモデルと多項ロジットモデルの推定結果の見方， | |||
| 離散選択モデルの推定結果の例 | |||||
| 第１１回 | ２７日 | 統計データ | 泊 | イギリスEU脱退 どんな影響が？ | |
| Rによる計量 | 長澤・萬辺 | 多変量確率過程とベクトル自己回帰モデル，Rでベクトル自己回帰モデル | |||
| 実証分析 | 仲村・安西 | トービットモデルとへーキットモデルの仕組み，各モデルの推定の仕組み・推定結果の見方， | |||
| トービットモデルとへーキットモデルの推定結果の例 | |||||
| 第１２回 | ７月 | ４日 | 統計データ | 萬辺 | テーマパーク業界に異変？！ |
| Rによる計量 | 藤田・町田 | 単位根，Rで見せかけの回帰，単位根検定，Rで単位根検定，共和分分析，Rで共和分分析 | |||
| 実証分析 | 長澤・平島 | 一般化最小二乗法，各種非線形モデル，多項ロジットモデル，演習問題 | |||
| 第１３回 | １１日 | 統計データ | 長澤 | 若者の選挙投票率 | |
| 実証分析 | 萬辺・泊 | 同時決定・内生性バイアスの仕組み，操作変数を用いた推定の仕組み・推定結果の見方・例 | |||
| 第１４回 | ２５日 | 統計データ | 原田 | サッカー：コーナーキックとゴールの関係 | |
| Rによる計量 | 原田・仲村 | パネルデータとは，pooled OLS，固定効果・変量効果モデル，Hausman検定，Rでパネル分析 | |||
| 実証分析 | 藤田・柴垣 | 変量効果・固定効果モデルの概要，固定効果モデルの長短所とハウスマン検定，推定結果の例 | |||
| 第１５回 | ８月 | １日 | 統計データ | 柴垣 | インドにおける経済成長と国民生活改善とのかい離 |
| 卒論中間報告 | |||||
| 第１６回 | ９月 | ２日 | 統計データ | 渡邉 | 「ペット」という家族について考える |
| 町田 | 近年のMICEの動向 |