テーマ
制度種別
受講形態(京カレッジ)
科目コード
科目名
開講大学名
学内科目コード
学内科目名
連絡先
教務センター（京都太秦キャンパス）
TEL：075-406-9148
担当教員
開講期間
2026年09月24日（木）～2027年01月07日（木）
2講時 10時40分～12時10分（毎週木曜日）
※2026年12月26日（土）～2027年01月03日（日）の期間は授業なし
開講曜日・講時
単位数
開講期
授業形態
遠隔授業として実施する
「英語で学ぶ科目」として実施する
受講料
（単位互換履修生は不要）
対象年次
授業定員
単位互換定員
京カレッジ定員
会場
試験・評価方法
期末試験：60％（筆記試験(電子機器以外は持ち込み可。)
授業中の演習問題：20%
授業参加度：20％（授業中の取り組み姿勢などを総合的に評価）
超過時の選考方法
別途負担費用
その他特記事項
＜受講条件＞
特になし。ただし、「ビジネスのための数学入門」など、数学の基礎知識に関する科目を事前に履修しておくことを推奨する。
高校レベルの数学II相当以上の知識がない場合、授業内容の理解や演習の負担が大きくなる可能性がある。
直観的な理解を重視しつつも、数式およびグラフを用いてデータの特徴を把握する姿勢が重要である。
＜教室について＞
決定次第、連絡します。不明な点があれば連絡先まで問い合わせてください。
低回生受講推奨科目
講義概要・到達目標
【講義概要】
本授業では、時系列データを対象とした計量経済学・統計モデリングを学ぶための基礎として、確率論・数理統計の基本概念に加え、定常時系列・自己回帰（AR）モデル・ベクトル自己回帰（VAR）モデルの初歩を扱う。
【到達目標】
・確率論・数理統計の基本概念を用いて、時系列データのばらつきや不確実性を説明できる。
・標本分布・推定・検定の枠組みを理解し、時系列データの統計的性質について基本的な議論ができる。
・定常時系列・自己回帰モデル・VAR モデルの数式表現を読み、簡単な計算やインパルス応答の解釈ができる。
講義スケジュール
第01回
ガイダンスと時系列データの例、授業の目的と評価方法、経済・金融における時系列データ（GDP、株価、失業率など）の例、不確実性と確率論の役割（なぜ時系列分析に数学・統計が必要か）
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：使用講義・配布資料を読み、復習すること。
第02回
確率論の基礎①：ランダム試行と事象、ランダム試行・標本空間・事象、事象の演算と対立事象、時系列データを「結果の列」として見る視点
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：講義の練習問題を解くこと。
第03回
確率論の基礎②：確率と条件付き確率、確率の定義と性質、条件付き確率・全確率の公式・ベイズの定理、景気状態が段階的に変化する例を通じた直感的理解
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：確率分布・期待値・分散の基本概念を確認し、例題を解くこと。
第04回
確率変数と分布：単変量から多変量へ、離散型・連続型確率変数とその分布、分布関数と密度関数、二変量分布・共分散のイメージ（2期間の利子率など）
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：確率分布・期待値・分散の基本概念を確認し、例題を解くこと。
第05回
期待値・分散・共分散・相関と自己相関の直感、期待値・分散・標準偏差の性質、共分散・相関係数と線形関係、「自己相関」の考え方への橋渡し（今日の値と明日の値）
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：確率論の基礎的演習問題を通じて理解を深めること
第06回
代表的分布と極限定理、ベルヌーイ分布・二項分布・ポアソン分布、一様分布・正規分布と中心極限定理、「平均を取ると値が安定してくる」ことの意味
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：推定・検定に関する入門書や配布資料を読み、直観的な理解を整理すること。
第07回
数理統計①：母集団・標本・統計量、統計データのタイプ（時系列・横断面・パネル）、母集団・個体・標本・標本値、標本平均・標本分散と標本分布のイメージ、時系列における「移動窓」を標本とみなす考え方
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：移動平均法や指数平滑法の数式を確認し、Excelなどで再現すること。
第08回
数理統計②：推定と検定、点推定・区間推定の考え方、正規母集団の平均の検定・t分布の役割、有意水準・p値と「偶然のぶれ」の解釈
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：時系列データの可視化手法を、Excelで実践し復習すること。
第09回
回帰モデルと時系列データ、単回帰モデルの復習（説明変数・被説明変数・誤差項）、時系列データに回帰を当てはめるときの注意（トレンド・季節性）、散布図と時系列グラフの併用
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：最小二乗法の理論的背景を理解し、簡単な例題を手計算してみること。
第10回
最小二乗法と残差系列・自己相関、最小二乗推定量のアイデアと残差の意味、残差系列の時間パターンと自己相関の検出のイメージ、自己相関があるとき、通常の OLS 推定量の性質に何が起こるか
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：ARモデルの定義と性質を講義で確認し、例題を解くこと。
第11回
OLS推定量の統計的性質と時系列、OLS の不偏性・一致性・分散の性質、誤差項の構造と弱定常性、ホワイトノイズ・ランダムショックの概念
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：ARモデルのラグ選択やモデル適合について復習すること。
第12回
定常時系列と自己回帰モデル（AR）、定常性の定義（平均・分散・共分散の時間不変性）、ランダムウォークと単位根（非定常プロセス）、AR(1) モデルの性質とインパルス応答の初歩
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：実際のデータを用いたARモデルの推定演習を行うこと。
第13回
ベクトル自己回帰モデル（VAR）とグレンジャー因果性、VAR モデルの表現（ベクトル・行列を用いた書き方）、グレンジャー因果性の定義と検定のイメージ、国際金融市場やマクロ指標を例とした直感的解説
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：VARモデルの構造を講義等で確認し、ARとの違いを整理すること。
第14回
構造VARと政策ショックの分析、構造 VAR モデルと識別の考え方（排除制約など）、インパルス応答関数とショックの伝播、政策ショック（金融政策・財政政策）の影響を時系列で考える
・教育方法：講義
・授業外学修（予習・復習）：VARモデルの推定とインパルス応答の解釈について復習すること。
第15回
まとめ
教育方法：講義
教科書
参考書
入門 実践する計量経済学 藪 友良 東洋経済新報社
実証のための計量時系列分析 ウォルター ・エンダース 有斐閣
出願開始
出願終了
承認結果公開日
