経済学研究科大学院院試プログラムの概要・一例

経済学大学院プログラム(予備校)の一例(数ヶ月〜1年)

マクロ・ミクロ

最初の2ヶ月(3ヶ月)はマクロ経済学、ミクロ経済学を中心に行います。(この辺りは参加時期によって絞って行うこともあります)

マクロ経済学の主な分野

1. マクロ経済の計測：国民経済計算、資金循環表、国際収支統計、労働統計など、経済全体の動向を把握するための指標や統計の作成・分析方法を学びます。
2. マクロ経済学の基本モデル：閉鎖経済や開放経済における短期・中期・長期の経済モデル、新しいケインジアンモデル、労働市場モデルなど、経済の動きを説明するための理論モデルを学びます。
3. 経済政策とマクロ経済学：財政政策、金融政策、安定化政策、経済成長政策など、政府や中央銀行が行う政策とその効果について学びます。
4. マクロ経済モデルのミクロ的基礎づけ：マクロ経済モデルを個々の経済主体（家計や企業）の行動から説明するための理論を学びます。

 

ミクロ経済学の主な分野

1. 消費者行動の理論：消費者の選好、効用最大化、需要曲線、所得効果と代替効果など、個人の消費行動と需要の決定要因を学びます。
2. 生産者行動の理論：企業の生産技術、費用構造、利潤最大化、供給曲線など、生産活動と供給の決定要因を学びます。
3. 市場均衡と効率性：需要と供給のバランス、市場均衡、パレート効率性、一般均衡分析など、市場メカニズムと資源配分の効率性を学びます。
4. 市場の失敗と政府の役割：外部性、公共財、情報の非対称性、独占など、市場が効率的な資源配分を達成できない状況と、それに対する政府の介入や政策を学びます。
5. ゲーム理論：戦略的意思決定、ナッシュ均衡、協力ゲームと非協力ゲームなど、複数の経済主体が相互に影響を与え合う状況での意思決定を分析する手法を学びます。

 

マクロ経済学 新版 (New Liberal Arts Selection) 、マクロ経済学(二神,堀978-4-641-16502-1) 、 ミクロ経済学の力、 ミクロ経済学(奥野978-4-13-042127-0) 、一歩ずつ学ぶ ゲーム理論あたりの教科書の場合を週で1,2章進めていきます。

 

 

英語学習(TOEFL,TOEIC)、GRE

並行して英語学習(TOEFL、TOEIC)、GREの準備を行います。TOEFLは80半ば〜90を目標に行います。GREは経済学研究科の場合東大のみが求められておりこの辺りは受験校選びでやらない場合も出てくるかと思います。東大を受けない場合などでTOEICのみでしたらTOEICのみで行います。

英語およびGRE対策は、経済学大学院進学に必要なスコアを確実に取得することを目的とし、TOEFLではアカデミックな読解力やリスニング力の向上、エッセイの論理的構成力を強化します。GREでは、Verbal（語彙力・読解力）、Quantitative（数学的思考力）、Analytical Writing（論理的エッセイ構成力）の各分野で特にQuantitative（数学的思考力）を強化した学習をします。

TOEFL・TOEIC対策は、過去問演習を通じた実践的なスコアアップ戦略の確立を重視し、GRE対策では、数学的問題解決のトレーニングを通じて、試験特有の問題形式に慣れることを目的とします。また、効率的にスコアアップを目指すための実践的な学習を提供します。

レベル別のカリキュラムを用意し、過去問演習や個別フィードバックを通じて、短期間で成果を実感できる指導を行います。目標スコア達成に向け、実践的なトレーニングと個別サポートで徹底的にサポートします。

 

 

計量経済学、プログラミング

 

計量経済学も学部レベルでの分野、難易度でおさえておきます。回帰分析、確率変数と統計的推測、因果推論の基本、データの扱い（パネルデータ, クロスセクションデータ, 時系列データ）、内生性と操作変数法(IV)、 パネルデータ分析（固定、変量効果）、時系列分析、離散選択モデル、政策評価（自然実験、差の差法, RDD, マッチング法）などを初学の場合は確率論、数理統計の高度なことをさほど使わず、ある程度数学的知識がある場合は中上級レベルを目指します。

学部レベル中上級での教科書では、

計量経済学 (New Liberal Arts Selection)、計量経済学講義(難波)、計量経済学 ミクロデータ分析へのいざない、計量経済学のための数学

などになります。

 

経済学でのプログラミングでは、統計分析やデータ処理を行うためのスキルを習得します。特に計画書で使われている参考文献の再現性の実践や、読み方を中心に行います。実際のrawデータからの構築などはこの時点では行いません。R、STATA、Pythonなどで行います。各ソフトウェア(どれか1つか2つ)の基本的な操作方法を習得し、論文や教科書で使用されているコードの実行を通じて、経済学のデータ分析手法を学びます。実際に高度なジャーナルから論文を選び、コードを動かしながら、論文の結果をどのように解釈するか、または理論関連、シミュレーションなどの論文ではどのように解釈すべきかなどをやります。

 

 

 

 

 

研究計画書

ここは二人三脚で進めていきます。受験する大学院や研究科の方向性、希望する研究分野を踏まえながら、個別に内容を詰めていきます。まだ計画書のテーマが決まっていない場合はまず、研究の大枠となるテーマを決定します。主要な研究分野の経済学の中から、自身の興味などから決めます。

またここから実際にジャーナルの論文を読むわけですが、かなりの量を読みます。読み方を教えながら研究の背景や問題意識、先行研究の成果、既存の理論・分析手法を確認し、計画書を進めていく流れとなります。大切なのは大学院2年間(実質は1年目コースワークで時間が取られてしまうので、2年目でやっと修士論文がはじめられますが)で終えることができるテーマで、レベルとしても修士として適切なものを選ぶことです。

研究テーマが壮大すぎたり、データ収集が困難だったりすると、修士課程の期間内に完結させることが難しくなります。そのため、適切なスコープを設定し、実行可能な研究計画を立てることが重要です。

 

計画書、プログラミングでのジャーナル

下記の主要経済学ジャーナルを理解し、分析し、計画書に反映できるようにします。

どれも一流のジャーナルですので、ここをまずは知ることが必要です。

 

 

 

参考業績、職務(RA)、プラスになること等

参考業績なども提出でオプションで出せたりしますが、なかなかこの辺りは学部中では難しいですが、ある程度形にしたものなどを作成、職務でも(アルバイトでも)役立ちそうなものの作成し、履歴書や応募書類の一部として活用できるようにします。ここでは一番良いのは実際に出願校でリサーチアシスタントとなどのポジションを院試前にもらえ、出願の前に知ってもらうなどは常に有効です。リサーチアシスタント（RA）としての経験があれば、研究能力の証明になるだけでなく、指導教員や研究室の教授に自分を知ってもらう機会にもなります。

これまでですが、Front Labを通して東京大学経済学研究科、公共政策大学院、一橋大学経済学研究科などにも他大学ながら過去にリサーチアシスタントととして採用された実績があります。これにより、学外の学生でも適切な能力と意欲を示せば、RAポジションを獲得することが可能であります。特に、東京大学経済学研究科や公共政策大学院、一橋大学経済学研究科といったトップ校の研究室でRAとしての経験を積むことは、大学院進学において大きなアドバンテージとなります。

ただ、もともと志望校へのRAポジションが多数準備されているわけでもなく、色々な形でリサーチに関われることがあり、Front Labでのプログラムでも様々な形で研究に関わる機会を提供しています。