新谷ゼミ

経済学部ゼミ

マクロ

計量

統計

機械学習

選考あり

3・4年のみ

マクロ系

記事内容修正依頼

時系列予測や機械学習を学ぶ経済学部のゼミ

目次

    基本情報

    執行代

    ゼミ長・サブゼミ長は4年生。 新歓は3年生がAセメから翌Sセメまで担当。

    人数

    3年生13名、4年生10名 ※原則として1学年15名以内程度

    参加学年

    3・4年のみ

    選考

    あり

    活動頻度

    毎週火曜4限

    卒業論文

    なし

    ゼミ論

    あり

    サブゼミ

    あり

    2年間の
    合計単位数
    16単位
    公式X

    https://twitter.com/shintaniseminar

    概要

    〈 内容 〉

    計量経済学の手法を用いて、GDPやインフレ率、株価などのマクロ経済変数の時系列予測を行う。予測には、機械学習・深層学習の手法も用いる。プログラミング言語はPythonを使用する。
    ゼミの内容としては、時系列分析(過去のデータを用いて将来の予測を行う)理論の学習、Pythonの実装方法の学習、予測の実践の大きく3つに分けられる。
    理論の学習においては新谷・前橋『Pythonによるマクロ経済予測入門』(2022年, 朝倉書店) を教科書として使用する。(補助教材として、西山・新谷・川口・奥井『計量経済学』(2019年, 有斐閣) も適宜活用。)
     
     
    〈 授業計画 〉

    Sセメでは、新谷・前橋『Pythonによるマクロ経済予測入門』の輪読、先生による計量経済学の講義を中心に、時系列予測の基礎を学ぶ。
    Aセメでは、予測対象とする経済変数(失業率、株価、インフレ率、為替レートなど)ごとに班に分かれ、ゼミ論の執筆を行う。ゼミ論と並行して、毎年異なるテキストを輪読し、そこで学んだ手法をゼミ論の中に取り入れていく。2023年度は 岡谷貴之『深層学習 改訂第2版』(2022年, 講談社) を輪読した。また、新谷先生や新谷研究室所属の社会人博士の方にも計量経済学の講義・研究紹介をしていただく。さらに、2022年度より慶應義塾大学経済学部のゼミとのインゼミを12月に開催しており、お互いのゼミでの分析の報告会、交流のご飯会などを行なっている。

    2023年度はサブゼミ(※)が火曜日5限(ゼミ後)に行われ、Pythonの学習を行なった。初学者向けの基礎的なテキストからスタートし、最終的には機械学習を実装できるレベルまで到達する。2023年度の使用教材は以下の通りである。
    Sセメは、馬場『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版』(2022年, 翔泳社)、新谷・前橋『Pythonによるマクロ経済予測入門』を使用。
    Aセメは、下山・三木・伊藤『Python実践機械学習システム100本ノック』(2020年, 秀和システム)、斎藤『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』(2016年, オライリージャパン)を使用。
     
    ※サブゼミ:ゼミの前後に行われる補習時間のこと。経済学部的にはプロアクティブラーニングセミナー(プロアク)とされる。サブゼミが、プロアクとゼミに認定された場合は単位が認められ、そうではなければ認められない。事前に特定のメンバーが監督者(4年生または院生)となり、受講者の名前・学生証番号も全て登録しておく。
     
     
    〈 新谷元嗣先生について 〉

    イェール大学にて経済学Ph.Dを取得後、平成26年から東大先端研教授、平成31年から東大大学院経済学研究科教授を務める。
    2012年には、国際的に認知される業績を挙げた45歳未満の若手経済学者に対して与えられる中原賞を受賞。
     
    平成 5年 3月  大阪大学大学院経済学研究科博士前期課程修了
    平成 5年 4月  大阪大学社会経済研究所助手
    平成 12年 5月  イェール大学Ph.D.(経済学)
    平成 13年 4月  慶応義塾大学商学部専任講師
    平成 19年 6月  日本銀行金融研究所エコノミスト
    平成 20年 8月  ヴァンダービルト大学経済学部准教授
    平成 21年 5月  大阪大学金融・保険教育研究センター特任准教授(常勤)
    平成 26年 1月  東京大学先端科学技術研究センター教授
    平成 31年 4月  東京大学大学院経済学研究科教授
     
    (詳細:http://www.e.u-tokyo.ac.jp/fservice/faculty/shintani/shintani.j/shintani01.j.html)
     
     
    〈 他ゼミ比較 〉

    時系列予測に特化した数少ないゼミ。
    計量・マクロ・金融系のゼミと兼ゼミする人も多く、親和性は高そう。
    Pythonを扱うゼミは他にもあるが、新谷ゼミでは初学者を想定している点、Python自体を学ぶというよりむしろ予測の実装のために手段として学ぶという点において、Pythonを勉強してみたいが興味を維持できるか心配という学生にはオススメ。

    メンバー構成

    ・人数:3年生13名、4年生10名。女子率は1〜2割程度。
    ・属性:全員が経済学部生。理系出身の学生も数人いる。所属コミュニティとしては、一般的なサークルから運動会、学生団体/ゼミ系など様々。兼ゼミ(ダブゼミ・トリゼミ)は3割程度。
    ・性格:比較的まじめでゼミ中はしっかり勉強する学生が多い。一方で飲み会等もあるので、総じていえば社交的で落ち着いている人が多い印象。
    ・兼ゼミ先:奥井・下津・佐藤整尚・尾山・北尾・福田・大橋・松井など、計量が多いがマクロ・金融・ミクロなど幅広い。
    ・就職先:4年生は就職5名・院進5名。就職先は金融など。

    活動頻度

    毎週火曜4限。今年度はサブゼミがゼミ後の火曜5限に開講され、プロアクとして単位も認定された。2024年度も毎週火曜4限の予定。(サブゼミも火曜5限の予定)

    募集

    経済学部の3年生のほか、4年生からも受け入れている。例年は2次募集まで実施。 
    応募に際しては、エントリーシートの提出が必要。面接は不要。
    ゼミの志望動機として、ゼミに入ったらやりたいことなどをA4で1枚で簡単に記述すること。機械学習や計量経済の専門的な知識は不要。(いずれも変更の可能性あり)

    年間予定

    両セメスター共に毎週火曜4限にゼミ(5限にサブゼミ)を行う。
    Sセメスターは、輪読を通した、時系列分析の理論とサブゼミでのPythonの基礎の学習が中心。
    Aセメスター、輪読、講義、班での予測の実践、本ゼミ・インゼミでの報告、ゼミ論の執筆など、様々なことを同時並行で進める。
    各セメスターに2回程度、任意参加の飲み会を実施。

    内部のホンネ

    ○魅力

    ・先生が優しく、親身に相談に乗ってくれる。学生の発表に対しても丁寧に聞いてくださり、指導していただける
    ・プログラミング初心者でもウェルカム。Python が扱えるようになる
    ・グループごとの活動がメインなので先輩やほかの学生にわからないところを聞きやすい
    ・ゼミに対してまじめで穏やかかつ明るい学生が多い
    ・発表の負担が軽く、きつすぎないため、運動会やサークルなどのほかの活動との両立がとてもしやすい
    ・まだ設立が2年目と非常に若いゼミで、先生もゼミの進め方について学生の意見を聞いてくださるので自分次第でゼミを形作れる



    △大変なところ

    ・統計的な内容をゼミで扱うので、駒場の数学や統計は復習しておいたほうがいい
    ・統計とか機械学習に興味がないとつらいかも
    ・ゼミで扱ったPythonのコードは自分でも復習したほうがいい
    ・1年に1回3,4人で書くゼミ論(レポート)の提出は必須。(個人レポートは任意)
    ・時期や内容によってはゼミの進度が早いこともある
    ・担当箇所の発表があるときはちょっと大変(担当の時は週1,2時間くらいの準備は必要かも)

    新歓日程詳細

    Twitter新歓アカウントにて告知予定

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