経済学部経済学科第4学期

経済学部経済学科の時間割を紹介していきます。

第5学期(3年夏学期)その1

1時限目
8:30 〜 10:10
※国際経済 ※日本政治史 アジア経済史   数理統計
2時限目
10:20 〜 12:00
※金融 *経済学のための数学 *金融機関のリスク管理 ※国際経済 国際金融
3時限目
13:10 〜 14:50
数理統計 国際貿易 ※ツールとしての計算機(13:00~16:10) ※金融 *数学Ⅰ
4時限目
15:00 〜 16:40
演習 *数学Ⅱ     ※日本政治史
5時限目
16:50 〜 18:30
         
(この時間割例は2010年度のもので、授業開始時刻が現在と違っています)

表中の色分け:
選択必修(専門科目2)ゼミ選択科目
 ※印は他学部との合併講義、*印は大学院との合併講義を表す。

経済学部の学生は、2年の冬学期に駒場で学んだ経済の基礎的な知識を基に、経済の専門的な内容を学んでいきます。4学期に駒場で開講されている専門科目の単位を取り損ねた場合、3年か4年の冬学期に駒場に取りに戻らなければならないため、また、冬学期に就職活動に専念する学生は、冬学期の科目の定期試験を受けることができなくなってしまう可能性があるため、この夏に多めに科目を履修しなければならなくなります。

通常は週1コマで2単位を取得できますが、経済学部には週2コマで4単位という講義があります。そのような講義は、多くの場合「月曜日と木曜日」「火曜日と金曜日」と別々の曜日に開講されています。これがネックとなり、受けたい講義を取ることができないなんてこともあります。また、ゼミは履修登録上4限に開講されることになっていますが、実際には5限~6限の時間まで続くため、そのあとのコマを空けておく必要があります。なお、工学部との合併講義「ツールとしての計算機」は、開講時間の関係上1コマで3単位を取得することができます。

上の表は、経済学部経済学科3年生の時間割の例です。就職活動の早期化・長期化が問題だと叫ばれている通り、多くの企業は3年の夏や10月から採用に関するイベントを始めます(編註:この時間割は2010年度のもの)。もっと遅らせてくれと言いたいところですが、愚痴を零してばかりいても仕方ないので、3年の冬学期や4年の夏学期に講義に出られなくなっても問題ないよう、がっつりコマを埋めました。この時間割の中で数学はこれを履修せずとも卒業できるのですが、「数字に弱いのに経済学部卒?(笑)」と言われたくないと思い、学部で開講されている数学の講義を全て履修しました。その中でも「数学Ⅰ(線型代数)」「数学Ⅱ(微分積分)」は大学院との合併講義であり、英語で講義が行われたために、“derivative(導関数)”や“eigenvalue(固有値)”などの用語を辞書で引きつつ説明を聞いたのが印象的です。

工学部との合併講義は浅野キャンパスで開講されており、およそ800m移動しなければならないため、移動時間に気を配る必要があります。とはいえ、駒場キャンパスで開講されている理学部数学科との合併講義は最低30分の移動時間を見積もらなければならない(編註:そうしないと履修が認められない)ので、それと比べればマシな方です。

関連リンク:キャンパス間移動レース

さて、講義をがっつり入れたこの時間割ですが、定期試験前に苦労したのは言うまでもありません。特に教科書に英語の文献が指定されている「国際貿易」「国際金融」は、読み直すのに大変苦労しました。皆さんも履修の際は計画的に。


第5学期(3年夏学期)その2

1時限目
8:40 〜 10:20
*経済学のための数学 *数学Ⅰ   [工]解析数理工学  
2時限目
10:30 〜 12:10
国際貿易   演習 *ゲーム理論 数理統計
3時限目
13:00 〜 14:40
数理統計     *応用統計  
4時限目
14:50 〜 16:30
演習     *数学Ⅱ  
5時限目
16:40 〜 18:20
         

表中の色分け:
選択必修(専門科目2)他学部/他学科聴講ゼミ選択科目
 ※印は他学部との合併講義、*印は大学院との合併講義を表す。
 [工]は工学部の講義を他学部聴講したことを表す。

関連リンク:経済学部経済学科:第4学期時間割例

ある経済学部生の5学期の時間割です。経済学部は卒業に必要な単位数が比較的少ないので、結構ガラガラな時間割になっています。

5学期以降の講義では、4学期に受けた「専門科目Ⅰ」の内容が役に立つことがあります。例えば、「国際貿易」の講義はミクロ経済学の応用としての国際貿易論や貿易政策について扱うので、「ミクロ経済学」の講義を履修していると理解がしやすいでしょう。

経済学部では大学院(経済学研究科・公共政策大学院)との合併講義がいくつか開講されており、卒業単位に含めることができます。大学院との合併講義は基本的にレベルが高いうえ英語で行われるため、なかなか大変ですがそれだけに学ぶ内容も多いのでお勧めです。もっとも、経済学部に限りませんが、後期課程の講義の負担は課題の量や難易度などの点で前期課程の講義に比べ大きいので、前期課程と同じような気分で履修を決めると過大な負担を背負い込むことになりやすいので注意しましょう。例えば、「数理統計」の講義は問題演習の課題が予告なしで出され(合計4回)、期限が1週間と短く、かつ難易度も結構高いので、学期中なかなか落ち着きませんでした。また、演習(ゼミ)によっては自分の発表が無いときにも予習の時間が必要です(編註:講義の内容・成績評価の手段は担当教官によって変わります)

演習(ゼミ)は普通の講義とは異なり、発表をする機会や他のゼミ生と議論しながら理解を深めていく機会があり、それだけに講義で聞くだけでは得られない学習ができます。また、前期課程のようにクラスがないため、演習は他の学部生と交流する機会ともなります。演習は必修ではありませんが、履修する価値は高いと言えるでしょう。上の時間割のように、二つの演習を履修する「ダブルゼミ」をしている人もいます。

経済学部は他学部聴講が16単位まで卒業単位として算入することが認められていますが、単位の数が学部間で違ったり(例えば、工学部の科目は1.5単位扱いなど)、移動時間を考慮する必要があったりするので、注意は必要です。

教科書

竹村彰通「現代数理統計学」創文社(数理統計・教科書)

統計学に関する基礎的な知識を持っている人を対象に、数理統計学の基礎を紹介する教科書です。演習問題が豊富に載っているので、講義では提出課題として教科書に載っている問題をいくつか解いてくるように指定されていました。

Jim Albert, “Bayesian Computation with R” 2nd edition Springer New York
J. アルバート (著), Jim Albert (原著)「Rで学ぶベイズ統計学入門」石田 基広 (翻訳), 石田 和枝 (翻訳)シュプリンガージャパン(応用統計・教科書)

ベイズ統計学に関する基礎的な内容と、ベイズ推定のプログラミング言語Rによる実践について紹介している教科書です。教科書の内容に沿って講義が行われるとともに、講義中に教科書に載っているプログラムを実際に書いていきました。また、レポートとして課される問題として教科書に載っている問題が指定されました。

神谷、浦井『経済学ための数学入門』、東京大学出版会(経済学のための数学、数学Ⅱ・教科書)

教科書としては指定されていますが、講義は基本的にレジュメにしたがって行われるので、厳密な証明を参照するときに用いました。

石井恵一「線形代数講義」日本評論社(数学Ⅰ・教科書)

教科書として指定されており、講義もこれに沿って行われましたが、講義は板書で進められるので購入しなくても内容を理解することができました。