学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
経・博前
時間割コード
Registration Code
2411505
科目名 【日本語】
Course Title
計量経済演習Ⅰ
科目名 【英語】
Course Title
Seminar on Econometrics Ⅰ
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
ECOET7301B
担当教員 【日本語】
Instracter's belongs
篠田 和彦 ○
担当教員 【英語】
Instracter's belongs
SHINODA Kazuhiko ○
担当教員配属【日本語】
Instracter's belongs
担当教員配属【英語】
Instracter's belongs
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
演習
Seminar


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
計量経済学、統計学、機械学習といったデータサイエンスの知識を深め、現実の課題に対して実践することによって、総合的な研究推進能力、問題解決能力を養う。
後期課程では、さらに最先端研究の知識・技術を身につけ、自らの貢献によってそれらを発展させる能力を養う。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
By deepening knowledge in data science fields such as econometrics, statistics, and machine learning, and applying this knowledge to real-world challenges, students will develop comprehensive research advancement and problem-solving skills.
In the doctoral course, they will further acquire cutting-edge knowledge and techniques, fostering the ability to advance these fields through their own contributions.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
・データサイエンス分野の特定の課題に対して、適切な研究目的を設定することができる。
・研究目的を達成するために必要な知識・技術を特定し、身につける。
・問題設定から解決に至るまでの経緯や考えを論理的に表現する能力を身につける。
授業の内容や構成
Course Content / Plan
以下のような流れで各自が学術論文執筆を進めながら、演習の時間では持ち回りで進捗のプレゼンテーションを行う。

1. テーマ探索、文献調査と並行して論文の型を学ぶ
2. 研究目的の明確化と研究計画の設計
3. データ分析または理論的結果の導出及び結果の解釈
4. 学術論文の執筆、発表
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
名古屋大学大学院経済学研究科規程および大学院ハンドブック「履修上の注意」に基づく。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
研究への取り組み、授業中のプレゼンテーションや議論態度に基づいて評価する。履修取り下げ制度を採用する。
教科書・参考書
Textbook/Reference Book
教科書は指定しない。必要に応じて授業中に文献を紹介する。
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
研究に関連する調査・分析・執筆などの作業を進めること。発表担当の場合は進捗を整理し、発表資料を作成すること。
注意事項
Notice for Students
授業開講形態等
Lecture format, etc.
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
演習中に受け付けるほか、メールやTACT経由でも対応可能。