本講義では,離散選択モデルの分析手法について行動モデルの導出から,その推定方法までを講義により紹介する.また,課題として実際の推定手続きをプログラムすることでその理解を深める.
これらを通じて,離散選択問題を扱った文献を理解できる力と実証的分析を行う力を身につける.
講義では, 主にモデルとその応用例を紹介し,計算問題や演習用データを用いた宿題を通じて応用のための能力を身につける. 講義では以下の項目について取り上げる.
1. 離散選択モデル
2. ロジットモデル
3. GEVモデル
4. プロビットモデル
5. 混合ロジットモデル
6. 数値的最適化
ただし,講義の進捗に応じて内容を変更する場合がある.
必要な資料は,随時配布する.
参考書:
講義は,Train(2003) "Discrete Choice Methods with Simulation"に基づいて行うので随時参照できるようにすることが望ましい.
また,そのほかの参考文献は随時講義中に紹介する.
「計量経学」及び「ミクロ経済学第一」の単位を取得していること,もしくはそれに相当する理解をしていることを必要とする.
また,課題に取り組むために基礎的なプログラミング能力を持つことを期待する.
宿題と期末試験の結果に基づき評価し,これに授業への貢献を一部考慮して加える.