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科目の基本情報
| 開講年度 | 2022 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 生物資源学研究科(博士前期課程)資源循環学専攻 | |
| 受講対象学生 |
大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次 |
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| 選択・必修 | 選択必修 |
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| 授業科目名 | 農業・応用経済学特論 | |
| のうぎょう・おうようけいざいがくとくろん | ||
| Advanced Agricultural and Applied Economics | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | BIOR-Reso-5371-006
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
火曜日 3, 4時限 履修希望者はあらかじめ中島までメールで連絡すること。 |
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| 授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 中島 亨（生物資源学研究科 准教授） | |
| Nakajima, Toru | ||
| SDGsの目標 |
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| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 大学院レベルの農業経済学の実証研究に必要な分析手法について、実践的に学修します。本年度は、統計学や計量経済学に関する演習を主とします。 |
|---|---|
| 学修の目的 | 農業経済研究における統計学および計量経済学に関する分析手法を身につけることを目的とします。 |
| 学修の到達目標 | 上記の学修の目的を達成するため、以下の到達目標を設定します。 【知識】統計学や計量経済学に関する知識を習得し、実証分析の結果を解釈したり議論できるようになる 【技能】修得した知識を用いて、自らの実証分析を計画し、データ収集を実践し、適切な分析を行うことができるようになる 【態度】統計学や計量経済学の考え方を理解することに努め、それを自らの農業経済研究に活用することができるようになる |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 出席20%、授業態度30%、課題提出50%、計100%。（合計60%以上で合格） 【知識】統計学や計量経済学に関する知識の習得について、毎回の授業で課される演習課題（25%）により評価。 【技能】習得した知識を用いて自ら統計分析や計量経済分析を行うことができる技能を演習課題（25%）により評価。 【態度】授業や課題に対する取り組み姿勢を出席（20%）および授業態度（30%）により評価。 |
| 授業の方法 | 演習 |
| 授業の特徴 |
プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業 Moodleを活用する授業 その他、能動的要素を加えた授業（ミニッツペーパー、シャトルカードなど） |
| 授業改善の工夫 | |
| 教科書 | 授業開始時に指示する |
| 参考書 | 随時紹介する |
| オフィスアワー | 基本的にオンラインで随時。必ず事前にメール等で連絡をください。 |
| 受講要件 | ミクロ経済学および統計学の基礎知識（学部授業「食料・資源経済学I」および「農林統計学」の単位取得に相当）を有し、統計ソフトウェアRを使用して統計分析ができること。 毎回PCを持参すること。 |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | |
| その他 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
|---|
| キーワード | 農業経済学、統計学、計量経済学、R |
|---|---|
| Key Word(s) | Agricultural economics, statistics, econometrics, R |
| 学修内容 | 第1回 農業・食料経済学と統計学 第2回 計量経済学とは 第3回 データと変数 第4回 2変数の関連性 第5回 Excel と R の基礎 第6回 統計的検定とは 第7回 2変数の関連性に関する統計的検定 第8回 回帰分析とは 第9回 様々な説明変数による回帰分析 第10回 様々な被説明変数による回帰分析 第11回 需要関数・生産関数の推定 第12回 因果効果分析 第13回 空間計量経済分析 第14回 機械学習と計量経済学 第15回 機械学習を用いた計量経済分析 |
| 事前・事後学修の内容 | 事前に配付された資料をよく読み、実際に手を動かして内容を確認すること。 授業後は提示された演習課題に取り組み、期日までに提出すること。 |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |