到達目標
（１）各種多変量解析手法について、実際のデータを用いて解析を行い結果を出すことができる
（２）自ら設定した社会、経済事象について多変量解析手法を用いたレポートを作成することができる
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 最低限の到達レベルの
目安（可） | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 多変量解析手法を用いた演習課題のレポートを適切に作成できる | 多変量解析手法を行った演習課題について正しく解釈できる | 各種多変量解析手法について、与えられた演習課題から分析結果を出すことができる | 多変量解析手法を用いた演習課題で分析結果を出すことができない |
| 評価項目2 | 設定した課題について優れたレポートを作成することができる | 設定した課題について、適切な統計データを収集し、分析結果を出すことができる | 社会、経済事象に関する問題で、多変量解析手法が適用可能な問題を設定できる | 社会経済事象に関する問題で、多変量解析手法を適用可能な問題を設定できない |
| 評価項目3 | | | | |
学科の到達目標項目との関係
JABEE (d)-(2)
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JABEE (e)
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教育目標 （Ｅ）②
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教育方法等
概要:
第1学期に開講します。
多変量解析手法について統計解析ソフトなどを活用して、社会・経済現象に関する解析を行い、その結果をレポートにまとめる演習を行います。
授業の進め方・方法:
本科目では、各種多変量解析手法についての復習を座学で行った後、コンピュータを用いた演習を行う。
注意点:
本科で学習した統計学ならびに多変量解析の手法について、大量のデータを用いコンピュータ上で演習を行います。情報系の科目で学んだ知識も十分活用してください。また、社会科学系の科目で学んだ知識を基にしてデータから社会の実像を見る目を学習してください。
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到達目標①：レポートならびに発表で評価する(70%)
到達目標②：レポートならびに発表で評価する(30%)
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
イントロダクション |
データ解析の概要；統計学の復習；統計解析ソフトの使い方を理解できる
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| 2週 |
回帰分析① |
回帰分析の進め方と一般線形モデルについて簡単なレポートを作成できる
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| 3週 |
回帰分析② |
回帰分析における寄与率の評価，混同効果の補正；株価の相関の分析を行うことができる
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| 4週 |
回帰分析③ |
重回帰分析を用いて企業の株価と経済指標との相関を調べることができる
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| 5週 |
主成分分析① |
主成分分析の概要を復習し簡単なレポートを作成する；財務データの収集ができる
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| 6週 |
主成分分析② |
主成分分析を用いて財務データより，財務状況を分析することができる
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| 7週 |
クラスタリング① |
k-means 法とウォード法の理論，デンドログラムを説明し，簡単な例題を用いて手法を理解できる
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| 8週 |
クラスタリング② |
同一業界の複数の企業の収益率に対してクラスタ分析を行い，企業のグルーピングを行うことができる
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| 2ndQ |
| 9週 |
決定木 |
後ろ向き機能(backward induction)による決定木の最適経路選択，判別ルールの抽出ができる
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| 10週 |
ニューラルネットワーク |
階層型ニューラルネットワークの理論と実装の理解ができる
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| 11週 |
時系列解析① |
確率過程，ＡＲモデルとＡＲＭＡモデル，情報量基準AICなど時系列解析の基礎を理解できる
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| 12週 |
時系列解析② |
金融資産におけるボラティリティ予測として個別資産のリターン予測に関するレポートを作成できる
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| 13週 |
演習① |
これまでに学んだ手法を活用し、実際の社会経済問題についての分析を、自ら課題を設定し、行うことができる
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| 14週 |
演習② |
13週に行った演習についてプレゼンテーションによる発表ができる
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| 15週 |
まとめ |
まとめをおこなう
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| 16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| レポート | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 知識の基本的な理解 【知識・記憶、理解レベル】 | 20 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 25 |
| 思考・推論・創造への 適用力【適用、分析レベル】 | 20 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 25 |
| 汎用的技能 | 15 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 25 |
| 総合的な学習経験と 創造的思考力 | 15 | 10 | 0 | 0 | 0 | 0 | 25 |