最新News

第38回年次⼤会のご案内

日本経済会計学会会員各位

 盛夏の候 ますますご清栄のこととお慶び申し上げます。
 日本経済会計学会(The Accounting and Economic Association of Japan: AEAJ)は、2021年7月31日(土)に開催校を法政大学として、第38回年次大会を開催致します。統一論題は「人事評価の会計学」とし、司会・座長に太田康広氏(慶應義塾大学)、報告・討論者として西谷順平氏(立命館大学)・松田康弘氏(東北大学)・村上裕太郎氏(慶應義塾大学)に登壇いただきます。キャリアコンサーン(人事評価)と会計情報の役割について、主にアナリティカル・アプローチにおける最先端の研究について議論いただく予定です。
 この他、一般報告、賛助会員企業によるデータベース協議会(データベースのご案内)、オンラインによる懇親会を企画しております。本大会が、会員の皆様にとりまして、活発なご議論の場となれば幸いです。

<大会参加費>

 本年次大会は、会員限定(入会申込者を含む)の参加とします。COVID-19 の感染状況が未だ収束しない中、会員の研究環境の悪化を鑑み、開催費用及び参加費を学会財政の負担としますので、参加費を徴収しません。

<一般報告>

 本大会の一般報告は、7月26日(月)より日本経済会計学会のウェブサイトの会員専用ページにて、報告動画の配信を開始します。大会当日はZoomによる質疑応答、または電子メールによる質疑応答のみを行います(報告者によって、Zoomによるか電子メールによるかの方法が異なります)。大会当日までに、報告動画を事前に視聴していただくようお願い致します。
 電子メールによる質疑応答は、会員専用ページにて、7月26日(月)〜31日(土)の期間に質問を受け付け、後日、報告者より同ページ上で回答されます。

<振り返り配信>(オンデマンド配信)

2021 年8月1日(日)0:00:00 ~ 8月7日(土)23:59:59

参加規約

 日本経済会計学会・第38回年次大会のオンライン会場に入場された場合には、以下の規約にご同意いただいたものとみなされます。

  • 大会参加は、本学会会員(入会申込者を含む)及び本学会が参加を認めた者に限定します。
  • 大会参加者は、大会準備委員会から提供された閲覧パスワードを厳重に管理するものとし、これを第三者に譲渡、貸与しないものとします。
  • 本学会は、著作権者の権利保護のため、本大会のすべての報告の写真撮影、映像撮影、音声の録音、ストリーミング配信、配布資料の複写・転載及びその他の複製行為を一切禁止します。

詳細はこちらをご確認ください。
第38回年次大会への参加は次のボタンからお進みください。

第10回・第11回・第12回・第13回経営分析セミナーのお知らせ

日本経済会計学会では、下記のとおり、経営分析究・教育の方法論に関する第10回・第11回・第12回・第13回経営分析セミナーを開催します。
万障繰り合わせの上ご参加ください。なお、セミナーはオンラインにて行います。

コーディネータ 平井裕久(神奈川大学)

【コース】
セミナーでは、「R」と「Python」について、それぞれ「基礎」と「応用」のレベル別にコースを設定しています。
なお、2020年度経営分析セミナー(第6~9回)と同様の内容となっております。

①Rによる統計的データ分析基礎
②Rによる統計的データ分析応用
 講師:山本義郎 氏 (東海大学理学部 教授)
③Pythonによる統計的データ分析基礎
④Pythonによる統計的データ分析応用
 講師:久保田貴文 氏 (多摩大学経営情報学部 准教授)

【スケジュール】
オンラインセミナーは、コース毎にビデオ視聴期間におけるオンデマンド配信による3時間の映像視聴と、リアルタイムでの質疑応答(による対応2時間)で構成されています。

①R/基礎(第10回)②R/応用(第11回)
ビデオ視聴期間:7/5(月) ~ 7/24(土)
質疑応答(on Zoom)講師(2時間):7/24(土) 10:00 ~ 12:00

③Python/基礎(第12回)④Python/応用(第13回)
ビデオ視聴期間:7/5(月) ~ 7/24(土)
質疑応答(on Zoom)講師(2時間):7/24(土) 13:00 ~ 15:00

【コース・キーワード】
① R/基礎
 Rの基本操作/Rstudio/データ分析の基本/グラフ作成/質的データの可視化
② R/応用
 回帰分析/ロジスティック回帰分析/クラスター分析(階層型、自己組織化マップ)等
③ Python/基礎
 Python とは/Colaboratoryの利用方法/プログラミング初歩/Python の基礎 等
④ Python/応用
 回帰分析/ロジスティック回帰分析/クラスター分析(K-means法)/主成分分析 等

詳細はこちらをご確認ください。

MENU
PAGE TOP