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 授業科目
 Course Title
計量経済学
Econometrics
 担当者
 Instructor
准教授 兵頭 昌  前学期 月曜日2時限-木曜日4時限
 単 位
 Credit
4

関連するディプロマポリシー Related Diploma Policy
時代の課題と社会の要請に応えた専門的知識と技能/Expert knowledge and skills to address the issues of the age and the demands of society
 
到達目標
本講義では、計量経済学の基本的な理論および方法論を学び、実データ分析を行う際に必要な計量的技法をマスターすることを目的とする。特に、回帰分析はデータ分析の最も基本となる最重要な方法であり、ビッグデータ分析が花開いている現代でもますますその重要性をましつつある。そこで、回帰分析に付随する幾つかのトピックを学習し、統計ソフトによる実装を通して、データを分析する能力を取得することを目標とする。具体的な目標は受講者が以下を達成することである。
1.最小2乗法・回帰分析の基本事項を理解することができる。
2.回帰分析を統計ソフトで実装することができる。
3.重回帰分析の基本事項を理解することができる。
4.重回帰分析を統計ソフトで実装することができる。
5.加重最小2乗法と一般化最小2乗法を統計ソフトで実装することができる。
6.一般化モーメント法を統計ソフトで実装することができる。
7.最尤法の考え方について説明することができる。
8.赤池情報量基準(AIC)について説明することができる。
9.非線形回帰モデルを統計ソフトで実装することができる。
10.多重共線性への対処することができる。

 
授業内容
【授業内容】
計量経済学では基礎統計学を前提知識とし、より実践的な統計手法について議論する。講義では実際のデータを使ってデータ分析の実例を示し、社会問題の分析を適切に行うための方法を紹介する。データは経済に限らず、社会科学、心理学、野球などの分野から広く紹介する。統計分析は実際に計算することで身に着く。各分析を実行するためのRのプログラミングも扱う。
 
授業計画
各回で、正規分布、カイ2乗分布、F分布などの基本性質、行列代数などの知識が必要である。講義においても、これらを適宜復習しながら進めるつもりであるが、講義資料の付録(予備知識)を予習しておくことが望ましい。復習として、授業で配付したプリントとノートを読み返して内容をしっかり理解するよう努めるとともに、授業中に指定した演習問題にとりくむことを毎回行う。授業の理解には90分程度の予復習が不可欠である。
01.ガイダンス(統計ソフトRの説明、講義の進め方など)
02.条件付き期待値関数
03.最小2乗法・回帰直線
04.単回帰モデル (モデルの定式化、パラメータ推定)
05.単回帰モデル(検定、予測)
06.重回帰分析 (モデルの定式化、パラメータ推定)
07.多次元正規分布とウィシャート分布の性質について
08.重回帰分析(推定量の分布)
09.重回帰モデル(検定)
10.重回帰モデル(構造変化の検定、ダミー変数)
11.多重共線性と変数選択
12.自己相関(検定)
13.自己相関(対処)
14.不均一分散(検定)
15.不均一分散(対処)
16.同時方程式体系
17.説明変数と攪乱項の相関
18.操作変数法
19.不連続回帰デザイン
20.最尤法
21.赤池情報量規準
22.非線形回帰モデル(ロジットモデル)
23.非線形回帰モデル(プロビットモデル)
24.非線形回帰モデル(ポアソンモデル)
25.トービットモデル
26.パネルデータ分析(1)
27.パネルデータ分析(2)
28.まとめ

 
授業運営
講義資料を配布するので各自持参すること。簡単なデータの整理や計算演習などのレポートを課す場合がある。レポートを通して、受講者は講義内容を理解し、統計ソフトを用いた簡単なデータ分析を実装出来るようになることが期待される。
 
評価方法
レポート(50%)、試験(50%)により評価する。尚、試験はテキストや関数電卓などの持ち込みを許可する。尚、各回のレポートを返却・解説を行うことで、学生個人で理解度が確認できるようにする。
 
オフィスアワー
月曜日12時30分~13時30分、兵頭研究室(横浜キャンパス1号館721号室)にて。
 

参考書
浅野皙・中村二朗『計量経済学』2[有斐閣]2000
秋山裕『Rによる計量経済学』2[オーム社]2018
星野匡郎・田中久稔『Rによる実証分析』[オーム社]2016

 
 
 
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