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法学研究科入学試験問題（後期博士課程）

口

2022年度民事法学・公法学専攻（英 語）．

1.

以下の英文を、 日本語で10行程度に要約しなさい。

2.

下線を付した英文を和訳しなさい。

出典Elizabeth Pollman. The Supreme Court and the Pro-Business Paradox, 135 Harv. L. Rev. 220.

溶案用紙別紙lm

政治学専攻洪；語）
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口

2022年度 法学研究科入学試験問題（後期博士課程）

9-

以下の問1、問公ゎ両方の問題に解答しなさい。
問1次の文章を日本語に訳しなさい。

出典 ·canova:nぶ知咤紅et. 1999. "Trust吐1e People! Populism and the Two Faces•母Democracy,＂Po砒迄ISねcUes; 47紅）•：4·5.
和rlorit釦aux Franクail＝フランス人優先

溶案用紙別網凡：• 2022年度

法学研究科入学試験問題（後期噂士課程）□こ政治学専攻（英語）⇒99．．

問2 次の文章を日本語に訳しなさい。
ヽ・'.

9,＇＿�・ン

出典応平er, Da:吐d I. 198'8. Ritual, Politics,.and Po.wer. New Haven: Yale Univers切P:ress.
p•6.

.

..

匿案用紙別網：

法学研究科入学試験問題（後期博士課程）

口

2022年度民事法学・公法学専攻（フランス語）

次の仏文を日本語に訳しなさい。

（出典JurisClasseur Divorce, Fasc. 700-20 : Violences conjugales, par Melina DOUCHY-OUDOT etLaurent SEBAG, 2021)

熔案用紙別網2022年度

法学研究科入学試験問題（後期博士課程）[:共通（中国語）

以下の中国語を日本語に直しなさい。

（出典：「中共中央関於党的百年奮闘重大成就和歴史経験的決議」、『人民日報』2021年11月17日）。

記案用紙別紙1

法学研究科入学試験問題（後期博士課程）

口

丁2022年度共通（スペイン語）

以下の文を和訳してください。

出所： Maria Fernanda MORENO,、'EI rol del apoyo en el derecho a 1a salud," Pensar en Derecho, a 10,
no. 18, 2021, pp. 207-260. ただし、 文章の 部を改変し、 文章中の引用を省略した。

溶案用紙別紙1

法学研究科入学試験問題（後期博士課程）

口

2022年度W、)共通（朝鮮語）

次の文章を日本語に翻訳しなさい。

:-•<,＜中略＞

出典：「停戦協定」韓国外交部[https:／/www.mofa.go.kr/www/b�=341009]

熔案用紙別紙l：

二次 会の思 想〉を 求めて＼ 「会の時 代」（出 典）河 野有理「〈ナ ック研究 会（編）『日本における社 交 の模 索」谷 口功 一こ 〈一二0一七年）＇の夜 の公 共圏 スナ ック研究 序説」（白 水社 、四九ー 一五 四頁。

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09.

・． ”‘● ＂9•- -9― —以下 の文 章を 読 み、 設問 に答えなさい。と どのよ
問 題一傍 線部 ① について、明 治以前 の編成 原理
うに異なる のか説明 しなさい。(10 行程 度）と 「二次問題二傍 線部 ②について、「一次 会的なるも の」なさ会的なるも の」それ ぞれ の意 義を 比較 して説明 しい。(-五 行程 度）．

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心通（日本語）/’‘口

法学研究料入学試験問題（後期博士課程）2022年度一------•••し，．．、ヤ-·-―-一--··,'\..,

•f(•法学研究科入学試験問題（後期博士課程）

口

工

2022年度共 通（史料読鰯）、-【設問】
以下の書簡は、 帝国議会開設に先立ち大蔵省が予算制度を構築するにあたり、旧会計法の立案過程について大蔵省首脳間で取り交わされたものである。 書簡の差出人である大臣は部下に如河なる疑問を投げかけたのか、 当時の法案審議過程とその背景を踏まえて、 説明を加えなさい。

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口

法学研究科入学試験問題（後期博士課程）
共通（統計学）l.Xは区間 [O, 2a] で 一様分布する確率変数である（ただし， a>O とする）。
(1) X の分散を求めよ。
(2) X の期待値をµ,標準偏差をグで表すとき，X—µ>aとなる確率を小数点以下 2 桁まで求めよ。 ただし，

俎3 � 1.732である。
( 20 点 X2＝計 40 点）

2.住宅ロ ー ンの審査結果を申請者の属性に回帰した結果が表1に示されている。被説明変数は， 審査を通れば 1, 通らなければ 0 をとる変数である。
表 1 ：住宅ロ ー ンの審査結果についての分析(a) 線形確率モデル(b) ロジットモデル

係数

s.e.

係数

s.e.

定数項

0.937

0.05273.8020.595

white

0.129

0.0197

0.938

0.173

loanprc-0.147 0.0375—•1.905

married

0.046

0.0163

0.503

0.178

hrat

0.002

0.0013

0.013

0.013

adj R20.159

pseudo R20.460他の変数
0.186

説明変数は表に掲載したものを含めて 15 個（定数項を除く）。 報告を省略した変数は申請者の財務状況を表す変数などである。 サンプル数は 1971。 s.e．は標準誤差を表す。
説明変数

white ：申請者が白人なら 1 そうでなければ 0; loanprc: 融資額／住宅価格；

married :結婚していれば 1 そうで なければ O; hrat :住居費／所得

CJ.Wooldridge,

Introductory Econometrics, Thomson South-Western,2006 付属のデ ー タセットを用いた）
(1)

(2)

線型確率モデルにおける white の係数を解釈せよ。
線型確率モデルにおける white の係数の t 値を求め， 0 と有意に異なるか検定せよ（該当する自由度の t 分布に従う確率変数の 97.5％点は 1.96 である）。
(3) 線型確率モデルによる推定の問題点を指摘せよ （結果だけでよい）。
(4) ロジットモデル（ロジスティック回帰モデル） によると， 白人であることが審査に通る確率をどのくらい増加させるか。 ただし， white 以外の他の説明変数は全て平均値をとるとして求めよ。 ロジスティック分布の密度関数を.f()， 説明変数の平均値x係数の合計を y とすると （定数項も含む， ただし white の値は 0 とする）， j(y)=0.1423 である。

(15 点 X4＝計 60 点）

溶案用紙別網