学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
経・博前
時間割コード
Registration Code
2412307
科目名 【日本語】
Course Title
課題設定型講義(危機管理論)
科目名 【英語】
Course Title
Theme Studies(Risk Management for Business)
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
ECOOT6114B
担当教員 【日本語】
Instracter's belongs
岡 良明 ○
担当教員 【英語】
Instracter's belongs
OKA Yoshiaki ○
担当教員配属【日本語】
Instracter's belongs
経済学研究科(非常勤講師)
担当教員配属【英語】
Instracter's belongs
Graduate School of Economics (Visiting Professor)
単位数
Credits
2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
春集中 その他 その他
Intensive(Spring) Other Other
授業形態
Course style
講義
Lecture


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
企業活動に於いて危機管理不足による損失を防止する為に、事例の分析、具体的な予防措置を議論、提言する。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
The end of the study is to avoid the business disaster by the lack of risk management, and to analyze the real examples and propose the preventive action.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
①企業活動で危機管理すべき項目と具体策が挙げられる。
②危機管理に於いて現状把握、将来予測、的確な指針の作成とそれを実行する為の方策を考える。これらを業務に於いて、具体的な提言が出来る。
授業の内容や構成
Course Content / Plan
1 企業における危機管理概要
2 グローバリゼーション;COVID-19の事例研究
3 サイバー攻撃
4 地球環境;BCP、カーボンニュートラル、東日本大震災の事例研究
5 テロ、戦争;9.11同時多発テロの事例研究
6 金融リスク;ブラックマンデー、リーマンショックの事例研究
7 事業リスク;巨額損失の事例研究
8 コンプライアンスリスク;不法投棄、架空取引、反社会勢力の事例研究
9 オペレーショナルリスク;製造物責任、労働災害、設備事故、不良品の事例研究
10 権力闘争;実例研究
11 リスクと金融工学;市場予測モデルと現実
12 戦略的リスク管理
13 リスク評価;リスク評価方法、対応策
14 実施例検討
15 最終試験
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
基礎知識として、経済概論、金融工学概論、経済数学を学習願いたいが,特に履修条件としては課さない。
This course will be taught in Japanese.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
各テーマにおける演習レポート(75%)、及び最終試験(25%)で判定を行う。尚、受講の期間中に海外出張、業務の為講義に参加できない場合は、追加措置を講ずるので必ず連絡の事。また,上に記載された到達目標に最低限到達していることを合格要件とする。
教科書・参考書
Textbook/Reference Book
戦略的危機管理入門:ジェームズ・ラム(剄草書房)。常在戦場:金川千尋(宝島社)金融工学入門:デービッド・G・ルーエンバーガー(日本経済新聞出版社)。

参考書「戦略的危機管理入門:ジェームズ・ラム(剄草書房)。常在戦場:金川千尋(宝島社)金融工学入門:デービッド・G・ルーエンバーガー(日本経済新聞出版社)。」
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
政治・経済に関する時事ニュース、日本経済新聞、Wall Street Journal、New York Times等を継続的に読み、危機の事例の学習及び私見を纏めておかれると良い。
注意事項
Notice for Students
Common language is Japanese, however English references are recommended for deep learning.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
対面授業
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)
質問への対応方法
Office hour