RECRUIT
あなたの三田生活に「学問」という選択肢を
基本情報
本ゼミ | 月曜45限 |
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サブゼミ | 今年度はなし |
ゼミ必修 | なし |
合宿 | 未定 |
活動 | 輪読なし 講義→論文執筆 |
表彰 | 三田論金賞等多数 |
入ゼミ試験
募集人数 | 5〜10名 |
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日程 | 募集定員未満の場合B日程まで実施 |
試験内容 | レポート 教授面接(成績表持参) |
入ゼミ対策
例年、入ゼミのレポート課題は「テーマ:当研究会に参加するにあたり、どのような準備をしてきた(している)のか述べよ。」というものです。 そこで、ゼミ開始後からの学習を助ける参考文献をご紹介します。 DSGEモデルはマクロ経済学の一分野ではありますが、日吉のマクロとは理論の枠組が異なるので、余力のある方は以下の本で勉強をしておくと良いかと思います。 もちろん、すべてに目を通す必要は全くありません。(以下は日本語で書かれた教科書です。)
<マクロ経済学>
「マクロ経済学(New Liberal Arts Selection)」 齊藤誠、岩本康志、太田聰一、柴田章久
今年度のゼミではこちらが推薦されました。第4章以降にミクロ的基礎づけを持ったマクロモデルの解説がなされています。
「マクロ経済学」 二神考一
「上級マクロ経済学」 David Romer
<ミクロ経済学>
「ミクロ経済学の力」 神取道宏
「ミクロ経済学」 奥野正寛
どちらも読みやすく良書ですが、執筆年の新しさから神取先生の著書が今年度は推薦されました。
<数学>
「日吉の経済数学、線形代数」
線形代数、特に連立方程式の行列処理、固有値分解を復習しておくと理解がスムーズになると思います。
「現代経済学の数学的基礎」 ACチャン
固有値分解が不安なら上巻を。下巻は微分方程式、差分方程式の項を通読しておくと良いと思います。
「経済学のための最適化理論入門」 西村清彦
元日銀副総裁が書いたテキストです。少々古い教科書ですが、動学的最適化の理論的背景が気になる方には是非目を通して貰いたいです。
「内生的経済成長理論Ⅱ 数学付録」 パロー・サライマーティン
必ずしも必要ありませんが、微分方程式の考え方を知っておくと理解が深まります。
「経済・ファイナンスデータの計量時系列分析(統計ライブラリー)」 沖本竜義
時系列分析の教科書。VARの知識やインパルス応答など、DSGEで用いる分析手法を学べます。
「慶應理工学部物情の応用確率論の授業」
余力のある方へ。前半は確率の定義から始まり、その応用を学ぶ授業です。最終的にはDSGEモデルの推定に使われるベイズ推定の手法を丁寧に解説しています。先生の解説は的を得たもので非常にわかりやすいです。他学部の授業ですが、日吉の統計学を勉強していれば理解できるかと思います。動画が配信されている上、演習問題まで全てUPされています。
授業動画はこちら<DSGEモデル>
「現代マクロ経済学講義」 加藤涼
日銀のエコノミストが書いたDSGEモデル入門書です。以前加藤さんは廣瀬研究会に来て、モデルの解説をしてくださいました。
「動学的一般均衡モデルによる財政政策の分析」 江口允崇
複雑なDSGEモデルの導出を、式を丁寧に追って解説している教科書です。DSGE初学者に最適です。
「DSGEモデルによるマクロ実証分析の方法」 廣瀬康生
先生の著書です。
Q&A
活動内容を詳しく知りたいです。
廣瀬ゼミでは輪読は行っておりません。今年度の場合、まず典型的なニューケインジアンモデルについて講義を受け、次にMATLABを用いた定量分析の方法を実際に手でモデルを動かしながら学びます。その後、各自これまでの学習を通して気になったテーマや最近の経済界でのトレンドについて、記事または論文を読んでプレゼンテーションし、ゼミ員同士で問題意識を共有ながら三田論執筆の大枠を考えていきます。三田論では自分たちでモデルを構築し、分析を行います。三田論後はベイズ推定について学習した先輩方が多いそうです。
人数が少ないことが気になります。
先生がサバティカルで大学を離れていたこともあって、ここ数年は所属人数が少ないですが、過去には10名弱のゼミ員が所属いる年も見られます。少人数で行われるゼミは非常に密度の濃いものとなり、高い学習効果があります。また、ゼミ生同士の仲も深まりやすいでしょう。
留学生、PEARL生、他学部生の受け入れは行っていますか。
廣瀬ゼミでは、前述の通り3年の春学期に講義形式でモデルの導出や解法について学習するため、3年春に在籍できない学生を受け入れておりません(3年秋に帰国する学生など)。一方、3年秋から4年春にかけて留学予定の学生は受け入れております。3年春の講義に参加できるPEARL生は受け入れております。他学部生も受け入れております。過去には商学部や法学部の学生が在籍していました。