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経営学部 ビジネスエコノミクス学科 通称BE学科

この分野を学べるのは東京理科大学だけ

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データで経済を動かす時代… だから、 BE学科が生まれた。

ビッグデータって聞いたことあるかも。

ビッグデータって聞いたことあるかも。 この20年、経営学の分野で最も大きな変化とは、生活者の情報をリアルタイムに取得し、分析できるようになったことです。さらにその情報は、IT技術の進化やSNSの普及と共に膨大な量となり、“ビッグデータ”と呼ばれるようになりました。
世界的大企業の経営戦略からアイドルの人気投票の結果予測まで、人の気持ちが動き、経済が動くところに必ず、ビッグデータを有効活用するプロフェッショナルが私たちの毎日に関係してるのね!います。そんな時代の要請に応えるために、私たちはビジネスエコノミクス(BE)学科をつくりました。

私たちの毎日に関係してるのね!

現在、この分野(BE)に特化した学科を持つ大学は、東京理科大学だけ!

これからは理系 × 文系の時代!

ポーズ女性

数IIまで勉強していれば、受験できる!

ポーズ男性

理系のキミも 文系のキミも

進路を理系と文系で分けるなんてもう古い!ビジネスの現場に出れば、理系と文系が協力し合う。どっちの考えも理解できる人が主役になるのは当然のことです。 BE学科は経営学科に比べれば数学重視ではありますが、数学の基礎をおさえておけば問題なし。

目指すのは、理系的なデータ分析力と 文系的な経営構想力を備えた

最強のビジネスパーソン

英語の資格・検定試験を利用する
グローバル方式など複数の試験方式

方式 科目
A方式 センター試験
B方式 本学試験
C方式 センター試験 + 
本学試験
新グローバル方式 英語の資格・検定試験のスコア・級 + 
本学試験
公募制推薦 書類審査 + 小論文 + 面接等

BE学科で学べる、4つの学問。

  • 1

    図:経済・ゲーム理論

    経済・ゲーム理論

    ライバル企業の動きを読み、自社に最適な次の一手を打つなど、相手に応じた戦略的な意思決定の原理原則を、数学で理論化すること。

    活かせる職業

    戦略コンサルタント、組織マネージャー、エコノミスト、企業財務担当者、政府機関の政策担当者、など

  • 2

    図:統計・データサイエンス

    統計・データサイエンス

    膨大な量、かつ多種多様なデータを整理・分析し、共通性や特殊性を発見してビジネスでの活用法を開発する学問。数学や統計学の知識に加え、直感やひらめきも求められます。

    活かせる職業

    データサイエンティスト、マーケティングシステム開発、金融SE、クオンツ、など。

  • 3

    図:金融工学

    金融工学

    資産運用や取引、リスクマネジメント、投資の意思決定などに関わる工学的研究のこと。金融機関はもちろん、近年では一般企業の安定した経営のためにも不可欠です。

    活かせる職業

    ベンチャー投資家、ファンドマネージャー、証券アナリスト、銀行の投資部門、経営コンサルタント、など。

  • 4

    図:心理・行動経済学

    心理・行動経済学

    理論的合理性だけでなく、現実の人間が持つ不合理さまでも科学で究明するべく「心理」「行動パターン」を実験や観察から導き出していく経済学です。

    活かせる職業

    商品企画開発、マーケティングシステム開発、マーケティングプロデューサー、店舗プロデューサー、など。

分析力 経済・ゲーム理論 統計・データサイエンス 金融工学 心理・行動経済学

4年間のカリキュラム

  • 1

    経済学、経営学および
    数学の基礎を学ぶ

    経済学、経営学、ファイナンスの基礎を中心に学びます。また、数理・数量的分析力の養成のため、線形代数、微分積分、確率・統計を学びます。

    <主要科目>
    ● ミクロ経済学1・2 ● マクロ経済学1・2 ● 会計学概論 ● ファイナンス概論 ● データサイエンスの基礎1・2 ● 微分積分および演習1・2 ● 線形代数および演習1・2 ● 確率・統計および演習1・2 ● 解析基礎と演習1・2 ● 線形代数と演習1・2 ● キャリアデザイン1 等

  • 2

    経済学、経営学およびデータ分析の
    専門的基礎を学ぶ

    計量経済学、ゲーム理論、アセットプライシングなど1年次の専門基礎科目の知識を基盤とした経済学、経営学、ファイナンスの関連分野を学びます。また、問題解決型演習として、経済、経営データの基本的な分析方法を学びます。

    <主要科目>
    ● 計量経済学1・2 ● ゲーム理論1・2 ● アセットプライシング1・2 ● 応用統計学 ● 経済数学 ● ビジネス法1・2 ● 経済データ分析1 ● プログラミング論1・2 等

  • 3

    ビジネスエコノミクスに関する
    専門領域を学ぶ

    ファイナンスデータ分析、経済理論の専門領域を選択して学びます。また、2年次に引き続き、問題解決型演習を通してデータ分析手法の知識を深めます。3年次からはゼミナールが始まります。

    <主要科目>
    ● ゼミナール1・2 ● 経済データ分析2 等

  • 4

    集大成としての卒業研究

    4年間の学びの集大成として、卒業研究に取り組みます。卒業研究では自らの問題意識に応じてテーマを決定し、数理・数量的アプローチによる新しく、独創的で、社会的に意義のある成果が求められます。

    <主要科目>
    ● 卒業研究 等

具体的な研究テーマ

  • 〈 研究キーワード 〉

    ミクロ計量経済学、消費者需要システム

    〈 研究テーマ例 〉

    (1)消費税の厚生分析

    (2)エンゲル曲線の推定

    (3)離散的選択モデルの実証への応用

  • 〈 研究キーワード 〉

    データマイニング・機械学習・人工知能

    〈 研究テーマ例 〉

    (1)企業分析のための転移学習に基づく異種テキストマイニング

    (2)マッチアップモデルに基づくID付POSデータと購買行動の分析

    (3)クラス偏りのある分類問題のための深層学習モデル

  • 〈 研究キーワード 〉

    ゲーム理論、応用ミクロ経済学

    〈 研究テーマ例 〉

    (1)技術ライセンスの最適契約問題

    (2)戦略的行動下での集団的選択ルールとその性質

    (3)最適ネットワーク構築と公平な費用配分

  • 〈 研究キーワード 〉

    経営科学、数理最適化、ポートフォリオ最適化

    〈 研究テーマ例 〉

    (1)最適化問題(例:最小ノルム点、分数和計画など)の
    算法とその応用

    (2)収益管理と金融工学の最適化問題

    (3)データサイエンスにおける最適化問題とその応用

  • 〈 研究キーワード 〉

    経済学

    〈 研究テーマ例 〉

    (1)意思決定論

    (2)行動経済学・神経経済学

    (3)金融市場論

  • 〈 研究キーワード 〉

    経済予測、マクロ経済学

    〈 研究テーマ例 〉

    (1)経済予測の評価

    (2)予測者の群衆行動分析

    (3)財政の維持可能性

  • 〈 研究キーワード 〉

    統計的データ解析

    〈 研究テーマ例 〉

    (1)自己組織化マップの再現性と汎用性に関する研究

    (2)サイズ固定クラスタリングにおける新手法の提案

    (3)Javaを利用した住みやすい家探しシステムの構築

  • 〈 研究キーワード 〉

    経済・経営データ分析

    〈 研究テーマ例 〉

    (1)原油価格変動を考慮した失業と経済成長のベイズ統計分析

    (2)ベイズ型統計モデルに基づく経済成長の要因分析法とその応用

    (3)少子高齢化社会におけるイノベーション政策と持続的成長

時代に求められているから、もちろん、就職に強い。

今、ビジネスの現場で信頼されるのは、「トーク術よりデータ術」と言っても過言ではない!もともと就職に強いことで知られる理科大ですが、特に経営学部は「数字を根拠に経営を見る力」を持った理工系大学の経営学部ならではの人材として、金融業界だけでなくあらゆる業界から声がかかります。その強みにさらに特化したBE学科で学べば、きっと希望の仕事で力を発揮できるはずです。

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就職した先輩の声

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