経済学の考え方とデータを踏まえ、経済の現状に合った政策を社会に提案できる力を身につけます。
公務員志望者向きです。

教員からの授業紹介

経済データ分析学科では、国や自治体のデータ、金融・経済データなどを分析し、政策やビジネスに活かすといったことを学びますが、その第一歩として、データ分析入門では、「データ分析で何ができるのか」、「データ分析はどう役に立つのか」など、そもそもの疑問に応えていくことから始めます。

その上で、データ分析を行っていく上で必要となる基礎知識、ツールの扱いなど、学部生として学んでいくことになる分野の全体像を、いわばメニューのように概観します。「なぜ確率論が必要なのか」、「なぜ統計学が重要なのか」など、そうした分野を学ぶ意味を理解した上で、コンピュータ・リテラシーや確率・統計、計量経済学、多変量解析など専門科目におけるより高度な学びへと繋げていきます。

データ分析の持つ力を理解し、その力を実践していくためには、単にデータの取り扱いに長けているだけでは十分とは言えません。どこでその分析力を活かすのかといった得意分野が必要となります。もし、経済分野でデータを活かそうと思うのであれば、データ分析の手法とともに、データから意味や知見を取り出すため、人々の行動や経済社会のあり方に関する知識、経済の理論や制度を学ぶ必要がありますが、経済データ分析学科は、まさに、データ分析と経済に関する専門知識を車の両輪として学ぶ場となっています。

浦沢ゼミでの学び

計量経済学は、経済データを経済モデルを通して分析することで政策や事業の評価を行う経済学の一分野です。このように聞くと、自分には非常に縁遠いもののように感じてしまうかもしれませんが、計量経済学は皆さんの日々の意思決定にも役立つ、考え方のツールボックスを提供します。

たとえば、「英語ができる学生は偏差値が高いので、国語や数学ではなく英語の勉強時間を増やすことが難関大学合格の近道だ」という主張を皆さんは信じますか？もしも、この主張が間違いなのに、それを信じて国語や数学の勉強を減らして英語の勉強時間を増やせば、大きな損失を負うことになるでしょう。

「英語ができる学生は偏差値が高い」という主張は受験生ごとの英語の成績と全教科の偏差値が分かれば真偽を確かめられます。しかし、「英語ができる学生は偏差値が高い」としても、この情報だけから「国語や数学ではなく英語の勉強時間を増やすことが難関大学合格の近道だ」とは言えません。たとえば、お金持ちの家庭ほど幼少時から英会話を習うことができるでしょう。ゆえに、英語ができると偏差値が高いという関係は、両親の能力が高く高収入だと子どもも学力が高いという関係を反映しているだけかもしれません。これは英語の受験勉強の時間と関係ありません。

受験において英語の勉強時間を増やすのが有利だと信じるには、控えめに言っても「１日の勉強時間が同じ受験生同士でも英語に割く時間の割合が大きい受験生は、そうでない受験生とくらべて偏差値が高い」のかを明らかにするべきでしょう。 このためには、偏差値や成績のデータだけでなく、受験生の教科ごとの勉強時間のデータが必要だと分かります。 このように、データから本当に言えることは何なのか、自分の言いたいことを説明するためにはどんなデータが必要なのか、丁寧に考えるための方法を「計量経済学」では学びます。

B群科目一覧

「B群科目」は、各コースに固有の専門的内容を学ぶ科目です。学科・専攻の基本となる「A群科目」に続いて、コースを選択した学生が優先的に履修することが推奨されます。

※2026年度以降入学者用

金融機関の融資判断から企業分析、市場調査まで、データを活用する力を磨いていきます。

教員からの授業紹介

株価、金利、為替、企業の業績など、私たちが直面する経済現象の多くは不確実性を伴っています。そのような状況の中で、投資家はどの資産をどのように組み合わせるべきか、金融機関は保有資産のリスクをいかに管理すべきか、企業はどのプロジェクトを採択し投資すべきかを考えます。これらの問いは、全てファイナンスが扱うテーマです。

これらの問いの本質は、不確実な未来のもとで、どのように合理的な意思決定を行うかを考えることにあります。

本授業では、ファイナンス理論の基礎となる貨幣の時間価値、リスクとリターン、ポートフォリオ理論（投資の理論）、資本資産価格モデル（CAPM）、企業価値評価、デリバティブの価格付けなどを体系的に学びます。数式や経済理論の学習は避けて通れませんが、抽象的な議論に終始するのではなく、具体的な事例や実際の金融データを用いながら、「なぜその考え方が必要なのか」「現実ではどのように使われているのか」を丁寧に解説します。

また、本授業では、金融機関や企業財務の現場で用いられている理論や分析手法を紹介し、ファイナンス理論がどのように活かされているのかを実感できるよう構成されています。分析ツールを用いて計算やデータ分析を行うことで、理論が「単なる知識」にとどまらず、実際の実務において役立つ「実践的なツール」であることを体験してもらいます。さらに、履修者が株式や債券といった金融資産を組み合わせ、リスクとリターンを意識しながら自らの資産を運用できるようになることも、本授業の重要な到達目標の一つです。

舟橋ゼミでの学び

会計システムからわかる商品の販売履歴や、交通系ICカードを通じて自動で記録される利用者数などのように、インターネットの発達とともに「多様で大量の変化を伴うデータ」が蓄積されるようになりました。このようなデータは、ビッグデータと呼ばれ、volume（量）、velocity（速度）、variety（多様性）という３つの特徴（３V）を持っております。

「volume（量）」は、データそのものの量も意味し、データの規模が膨大であることを意味します。「velocity（速度）」は、データが更新される頻度、変化の速さを意味します。「variety（多様性）」は、データの種類の多様性を意味します。つまり、データは数値だけでなく、音声、動画、テキストなども含まれます。

ビッグデータを可視化したり簡単な解釈を与えたりする際に、多変量解析という統計ツールがよく利用されます。多変量解析とは、その名前が示す通り膨大な変数からなるデータを統計的に解析する手法の総称です。「多変量解析」では、多様で大量のデータを分析する際に必要となる手法について学修し、統計ソフトを使って実行する方法を修得することを目的とします。

B群科目一覧

「B群科目」は、各コースに固有の専門的内容を学ぶ科目です。学科・専攻の基本となる「A群科目」に続いて、コースを選択した学生が優先的に履修することが推奨されます。

※2026年度以降入学者用