基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	演習Ⅲ／Seminar Ⅲ
授業コード ／Class Code	B300601006
ナンバリングコード ／Numbering Code	ECOb302
開講キャンパス ／Campus	有瀬
開講所属 ／Course	経済学部／Economics
年度 ／Year	2024年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	金2(後期)／FRI2(AUT.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	岡本　弥／OKAMOTO HISASHI
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
岡本　弥／OKAMOTO HISASHI	経済学部／Economics

授業の方法 ／Class Format	演習
授業の目的 ／Class Purpose	この科目は、DP（ディプロマポリシー：学位授与方針）の「3.経済データに関する基礎的知識を修得し、統計的な処理・分析ができでき、政策課題に対応できる。」「4.自分の意見を口頭や文書によって表現し、相手の意見を理解することで、良好なコミュニケーションをとることができる。」を念頭においている。 演習Ⅱおよび演習Ⅲでは、１年かけて、協力先企業が抱える問題点のデータ分析に基づいて解決策を提示するといった「データ・サイエンス」に取り組む。演習Ⅲでは、演習Ⅱで取り組んだ内容を継続し、データ分析に基づく解決策をグループごとに協力先企業に提示することを最終目標とする。具体的には、演習Ⅱで絞り込んだ解決すべき課題の解決法を考えるとともに、データ分析で得られた結果からそれが妥当といえるのか確かめる。このプロセスを繰り返し、解決法の精度を高めて、最終プレゼンで発表する。 なお、この授業の担当者は、約6年にわたる金融機関での融資渉外業務の経験があり、それを踏まえながら、将来社会人として活動してゆくうえで最低限必要となる分析スキルを実践的に教授する。
到　達　目　標 ／Class Objectives	以下の3つを到達目標として掲げたい。 ①最小二乗法など基礎的な統計分析の手法を使いこなすことができる。 ②①を通じて解決法を改善することができる。 ③統計学を知らない人にでも理解してもらえるようなわかりやすいがプレゼンができる。
授業のキーワード ／Keywords	データ・サイエンス、統計学、計量経済学
授業の進め方 ／Method of Instruction	グループごとに作業を行う。
履修するにあたって ／Instruction to Students
授業時間外に必要な学修内容・時間 ／Required Work and Hours outside of the Class	予習と復習にそれぞれ１時間を想定している。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	特になし。
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	評価は下記の3つに基づいて行われる。   ①意見の表明や質問などによるゼミおよびグループへの貢献：70％   ③最終プレゼンテーション：30％ 【特に重要な点】 3回以上欠席した場合は単位取得できない。体調不良を理由に欠席する場合、医療機関で診断を受けたことを証明できる書類の提出を義務付ける。
テキスト ／Required Texts	指定しない。
参考図書 ／Reference Books

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	オリエンテーション	ゼミの目的や具体的な取り組み内容の説明する。
2	第2〜5回	課題解決法の妥当性のためのデータ分析（1）	準備したデータを用いて統計分析を行い、課題の解決法が妥当か検証する。
3	第6～7回	中間報告会	各グループでこれまでの進捗を報告する。
4	第8〜11回	課題解決法の妥当性のためのデータ分析（2）	第2〜5回と同様、課題の解決法が妥当か検証する。
5	第12〜13回	最終プレゼンの準備	最終プレゼンの準備を行う。
6	第14回	最終プレゼン	企業を訪問し、最終プレゼンを行う。
7	第15回	最終プレゼンの反省会	最終プレゼンでの課題についてグループ間で共有を行う。