授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科 全担当教員 単位数
33972:[2025 秋セメスター]実践経済演習Ⅰ(05) 2025 秋セメスター 木4 経済学部 熊澤 大輔 2

キャンパス

BKC

授業施設

プリズム情報処理演習室Ｐ３２

授業で利用する言語

日本語

授業の概要と方法

本講義は，JIPデータベース（経済産業研究所）から提供されている統計の利用により，経済成長の要因分解を行い，経済成長に関する実態把握を様々な側面から検討していきます。また、対面授業を原則とするが、感染拡大状況によりWEB授業に変更する場合は、manaba+Rを通じて改めて授業の指示をします。

受講生の到達目標

(1) 要因分解のための統計的手法を適切に利用することができる。
(2) データに基づいて景気に及ぼす要因を明らかにすることができる。
(3) 研究の結果をレポートとして適切にまとめることができる。

事前に履修しておくことが望まれる科目

情報処理演習

授業スケジュール

授業回数/
担当教員（複数担当の場合） 		テーマ
キーワード・文献・補足事項等
1

統計分析の基礎

グラフの作成
【＋R授業】1回生対象履修登録ガイダンス

2-3

要因分解①

データのダウンロード、和の要因分解

4-5

個人レポートの作成①

支出側からみた各産業の分析

6

要因分解②

積の要因分解

7-8

個人レポート作成②

供給側からみた各産業の分析

9-11

寄与度を用いた経済分析（グループワーク）

グループレポートの作成
報告資料の作成

12-13

分析内容の報告会（グループワーク）

各グループ報告

14

レポートの相互フィードバック

レポートの相互評価と改善

授業実施形態

対面授業

授業外学習の指示

データ分析の習得には復習が不可欠です。必ず復習すること。

成績評価方法

種別 割合(%) 評価基準等
定期試験（筆記）

レポート試験
（統一締切日を締切とするレポート）

上記以外の試験・レポート、平常点評価
（日常的な授業における取組状況の評価）		 100

平常点約40%，レポート課題約60%とし，授業中の取り組み内容を平常評価に含めます。グループワークを含めて，データ分析に基づいたレポートの内容により評価を行います。

成績評価方法(備考)

受講および研究に関するアドバイス

グループワークや分析内容の報告会などを行いますので，原則として欠席は厳禁であり，積極的に授業に取り組む姿勢が求められます。

教科書

書名 著者 出版社 ISBNコード 備考
『経済系のデータサイエンス入門』 情報処理演習教材作成委員会 学術図書出版社

教科書(使用頻度、その他補足)

参考書

参考書(使用頻度、その他補足)

参考になるwwwページ

JIPデータベースについては，下記のURLを参考にしてください。
https://www.rieti.go.jp/jp/database/jip.html

授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法

学生との直接対話

備考

本科目では以下のパソコン環境を前提として授業を行います。

オペレーティングシステム（OS）: Windows10
ソフト: Microsoft Office 365
※Microsoft Office 365は無料でインストールできます。詳細は以下を参照。
　　　　http://www.ritsumei.ac.jp/rainbow/

オペレーティングシステム（OS）はWindows11，Windows8.1またはMacOSでも学習できますが，教材の操作画面等とは異なることがありますので，その場合には公式サイトなどを参照してください。
　なお，学内の自習用PC教室（マルチメディアルーム）が開室されている場合には，Windows10環境のPCを利用することができます。マルチメディアルームの開室状況等については，RAINBOWサイト内の案内を確認してください。
　　http://www.ritsumei.ac.jp/rainbow/
【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/