連絡 | シラバス | 日程 | 復習テスト | 宿題 | 過去の試験問題 | リンク
火曜4限，9号館7階724号室（村澤研究室）
本授業では，主に予測の観点から時系列データの分析手法を学ぶ．前半では，まず1変量定常過程について，線形時系列モデルの定式化・推定・モデル選択を理解し，その上で多変量時系列への拡張と応用を学ぶ．後半では単位根・共和分といった非定常過程の取扱いや，金融時系列の分析に役立つ非線形時系列モデルを紹介する．
各自のゼミ研究で，時系列データの分析を実践できる．
A. 経済学における基礎的な思考法と分析手法を修得する．
F. 社会において必要となるコミュニケーション能力，IT活用能力、プレゼンテーション能力，ディベート能力を身につける．
G. 論理的・分析的な思考法を身につけ，問題を科学的に把握する能力を身につける．
J. 課題を発見し，自ら調査し，解決策を導き出す能力を身につける．
講義と復習テストを交えながら，教科書に忠実に授業を進める．またデータ分析の実習を宿題として課す．復習テストと中間テストはチェックして返却する． （9月9日追記）1-3回目はWebを活用した授業を行います．4回目以降は対面授業を行いますが，履修者数によってはWebを活用した授業を継続することがあります．
授業の前後に教科書の該当部分を必ず予習・復習すること（予習・復習各60分程度）．
「統計入門」「中級統計学」の知識は必須．「計量経済I」「PC統計学」も履修済みであることが望ましい．
宿題・復習テスト（50％）と試験（50％）．すべての宿題について，全問に解答し（正答である必要はない），期限内に提出することが単位認定の必要条件．グループで取り組んでよいが，提出は個別に行うこと．
加藤久和 (2012) 『gretlで計量経済分析』 日本評論社（第7章と，第4章の一部のみ）
東京大学教養学部統計学教室編 (1991)
『統計学入門』
東京大学出版会
横内大介・青木義充 (2014)
『現場ですぐ使える時系列データ分析～データサイエンティストのための基礎知識～』
技術評論社
沖本竜義 (2010)
『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』
朝倉書店
昨年度の履修者24名の成績分布は秀2名・優2名・良9名・可3名・不可8名でした （ただし「中級統計学」の開設に伴い，今年度は授業内容を大幅に変更します）．
私の知る限り，賢くなるための唯一の方法は読書です．教科書も含め，良書をじっくりと読んで下さい．
授業中に立ち歩かないこと．私語を慎むようお互いに注意すること．
日程は進行状況に応じて調整します．教科書の該当部分を事前に読んでくること．