Syllabus data
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Teacher name ： Someya Yoshiomi
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授業科目名
Directed Research in Entrepreneurial Management
学年
1Grade
単位数
12.00Credits
実務経験の有無
開講クォーター
semester not specified
担当教員
Someya Yoshiomi
授業形態
授業で主に使用する言語
日本語
授業方法区分
開講キャンパス
Togane Campus
授業の到達目標及びテーマ
授業のテーマ 『企業価値と会計・財務』
到達目標は、企業価値評価のための会計情報の活用方法と企業価値向上のための財務戦略の在り方を研究し、博士(経営学)の学位取得に必要な理論的な枠組みとリサーチ・メソドロジーを学修する。 授業の概要
授業は、3つの段階から構成される。第一に理論的な枠組みを構築するために必要な関連領域における先行文献を渉猟して整理・要約してもらう。特に指導教授が標記の授業テーマに関連して重要であると考える文献を提示し、一緒に読み合わせしながら学生には当該文献を要約し発表してもらう。第二に先行研究の渉猟を通じて学位論文のテーマを画定する。この段階では当該学問分野における研究者としての立ち位置を明確にする。第三段階では学位論文のテーマに則した研究方法を選択してもらう。
授業計画
1回
事例研究の仕方
授業目標 ケーススタディの基礎的な仕方や方法を理解し限界も理解できる。 事前学習
事前学習2時間 配布プリントを熟読する。
事後学習
事後学習2時間 事例研究の限界を理解する。
2回
インタビューと『事実』の記述
授業目標 インタビュー調査から『事実』を記述することの難しさを理解する。 事前学習
事前学習2時間 インタビュー調査の仕方を調べる。
事後学習
事後学習2時間 配布資料をよく読んで理解を深めること。
3回
R統計を使った実証研究の概要
授業目標 実証研究の意味を理解する。 事前学習
事前学習2時間 配布資料を熟度する。
事後学習
事後学習2時間 配布資料を見ながらR統計の仕方を学んでいく。
4回
データの収集
授業目標 JIUで利用できるeolデータベースにて理解する。 事前学習
事前学習2時間 配布資料を読みeolデータベースを理解する。
事後学習
事後学習2時間 配布資料をよく読んで理解を深めること。
5回
R統計の基礎
授業目標 Rを使って計算ができる。 事前学習
事前学習2時間 配布資料を読む。
事後学習
事後学習2時間 配布資料をよく読んで理解を深めること。
6回
2標本の平均値間の有意差検定
授業目標 Rを使ってt検定ができる。 事前学習
事前学習2時間 Rを使ったt検定の仕方を予習する。
事後学習
事後学習2時間 配布データを使ってt検定を実施する。
7回目
一元配置の分散分析と多重比較。
授業目標 Rを使ってANOVAができる。 事前学習
事前学習2時間、Rを使ってANOVAの仕方を予習する。
事後学習
事後学習2時間 配布データを使ってANOVAを実施する。
8回
多元配置の分散分析と交互作用
授業目標 Rを使って二元ANOVAができる。 事前学習
事前学習2時間 配布資料とRを使って二元ANOVAを予習する。
事後学習
事後学習2時間 配布データとRで二元ANOVAを実施する。
9回
事後学習2時間 配布データとRで相関分析を行う。
事前学習
事前学習2時間 配布資料とRで相関関係の記述を予習する。
事後学習
事後学習2時間 配布データとRで相関分析を行う。
10回
回帰
授業目標 Rで単回帰分析ができる。 事前学習
事前学習2時間 配布資料とRで単回帰分析を予習する。
事後学習
事後学習2時間 配布データとRで単回帰分析を実施する。
11回
多変量回帰分析の実施
授業目標 Rで多変量回帰分析ができる。 事前学習
事前学習2時間 配布資料とRで多変量回帰分析を予習する。
事後学習
事後学習2時間 配布データとRで多変量回帰分析を実施する。
12回
会計の実証研究
授業目標 先行する実証研究の論文を読みRで追試できる。 事前学習
事前学習2時間 先行研究の論文を読み実証方法を理解する。
事後学習
事後学習2時間 先行研究を模範に追試を行う。
13回
ファイナンスの実証研究
授業目標 先行する実証研究の論文を読みRで追試できる。 事前学習
事前学習2時間 先行研究の論文を読み実証方法を理解する。
事後学習
事後学習2時間 先行研究を模範に追試を行う。
14回
事前学習
事後学習
15回
事前学習
事後学習
16回
事前学習
事後学習
17回
事前学習
事後学習
18回
事前学習
事後学習
19回
事前学習
事後学習
20回
事前学習
事後学習
21回
事前学習
事後学習
22回
事前学習
事後学習
23回目
事前学習
事後学習
24回
事前学習
事後学習
25回
事前学習
事後学習
26回
事前学習
事後学習
試験及び成績評価
授業評価は、スライドでの発表内容及び指定した統計解析の課題提出で行う。評価配分は以下の通りである。
指定した統計解析の課題提出50%、スライドでの発表の内容50% なお、『経営情報学論集』への投稿を勧める。従って、1年に1本の論文は作成すること。 課題(試験やレポート等)に対するフィードバック
課題提出などは、次回の授業で解説コメントを行う。
また、配布プリントなどは大学のLMSであるJIU UNIVERSAL PASSPORTRXで掲示する。 講義で使用するテキスト（書名・著者・出版社・ISBN・備考）
適宜、プリント・資料を配布する。
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参考文献・推薦図書
『Rで学ぶ統計学入門』嶋田正和・阿部真人著東京化学同人2017年2,700円＋税 ISBN 978-4-8079-0859-２
『楽しいR R統計分析入門』豊澤栄治著 翔泳社 2015年 2,200円＋税 ISBN 978-4-7981-3901-2 『実証会計・ファイナンス Rによる財務・株式データの分析』笠原晃恭・村宮克彦共著 新世社 2022年6月 2,800円＋税 ISBN 9784883843497 研究室
F棟203号室
オフィスアワー
月曜日・火曜日・水曜日及び金曜日の昼休み
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