2016年度 応用計量経済学   Applied Econometrics

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開講元
経営工学系
担当教員名
島根 哲哉  樋口 洋一郎 
授業形態
講義 / 演習
メディア利用
 
曜日・時限(講義室)
火5-6(W932)  金5-6(W932)  
クラス
-
科目コード
IEE.B336
単位数
2
開講年度
2016年度
開講クォーター
2Q
シラバス更新日
2016年4月27日
講義資料更新日
2016年8月8日
使用言語
日本語
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講義の概要とねらい

本講義では,計量経済学第一,第二で学んだ計量経済学の理論を実際のデータに適用することを通じて,実証分析に必要な能力を獲得することを目指す.

講義では,分析手法の簡潔な説明とともに,実際にデータをアプリケーションソフトを利用して分析する手順を再現し,その結果について説明する.講義で利用したものと同等のデータを用いた課題を学生は自ら分析する.

到達目標

この講義の履修により,学生は以下のの能力を獲得する.
+ 計量経済分析の手法を用いた論文を読み,その結果を解釈できる.
+ 分析の対象に対して,適切な分析モデルを構築できる.
+ 分析結果について,その妥当性について評価することができる.
+ 分析結果から,経済学的な含意を引き出せる.

キーワード

回帰分析,仮説検定,最小二乗法,一般化最小二乗法,内生性,最尤法,質的選択モデル

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

専門力 教養力 コミュニケーション力 展開力(探究力又は設定力) 展開力(実践力又は解決力)

授業の進め方

講義では,分析手法の簡潔な説明とともに,実際にデータをアプリケーションソフトを利用して分析する手順を再現し,その結果について説明する.講義で利用したものと同等のデータを用いた課題を学生は自ら分析する.

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 ガイダンス,データの形式 クロスセクション,時系列,パネルのデータ形式の違いを説明できる.
第2回 線形回帰分析:OLS(1) 最小2乗法,仮説検定(係数の検定) 最小2乗法の概念を理解する.係数のt検定を解釈できる.
第3回 線形回帰分析:OLS(2) 仮説検定(複合仮説),モデルの定式化(過剰定式化と過少定式化) 複合仮説のF検定を解釈できる.過剰定式化と過少定式化の問題点を説明できる.
第4回 線形回帰分析:OLS(3) 予測,関数形,多重共線性 予測の信頼区間について説明できる.多重共線性の問題点と対処法について理解する.
第5回 線形回帰分析:OLS(4) パネルデータモデル(FE,FD),DID FEモデルとFDモデルの違いを理解し,それぞれの推定結果を解釈できる.DIDの概念を理解する.
第6回 線形回帰分析:GLS(1) 不均一分散 不均一分散の問題点と対処法について理解する.
第7回 線形回帰分析:GLS(2) 系列相関 誤差項の系列相関の問題点とその適切な対処法について理解する.
第8回 線形回帰分析:GLS(3) SURモデル,パネルデータモデル(RE) SURモデルを理解する.REパネルデータモデルを理解する.
第9回 線形回帰分析:内生性(1) 変量誤差モデル,同時方程式モデル,操作変数法 変量誤差モデルと同時方程式モデルにおける内生性を理解する.操作変数法による内生性への対処を理解する.
第10回 線形回帰分析:内生性(2) 識別問題 識別問題を理解し,その適切な対処法を理解する.
第11回 線形回帰分析:内生性(3) GMM GMMの概念を理解する.
第12回 非線形回帰分析:最尤法,2項モデル 最尤法の概念を理解する.2項モデルの概念を理解し,その推定結果を解釈する.
第13回 非線形回帰分析:多項モデル,順序モデル 多項モデルと順序モデルの概念を理解し,その推定結果を解釈する.
第14回 非線形回帰分析:切断された従属変数,Tobitモデル 切断された従属変数の問題を理解する.Tobitモデルの推定結果を解釈する.
第15回 非線形回帰分析:選択による偏り,Heckitモデル 選択による偏りの問題を理解する.Heckitモデルの推定結果を解釈する.

教科書

浅野晳・中村二朗 (2009) 『計量経済学』,第2版,有斐閣

参考書、講義資料等

蓑谷千凰彦・牧厚志編 (2010)『応用計量経済学ハンドブック』,朝倉書店

成績評価の基準及び方法

試験 60%, 課題 40%

関連する科目

  • IEE.B207 : 計量経済学第一
  • IEE.B301 : 計量経済学第二

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

計量経済学第一(IEE:B207)及び計量経済学第二(IEE:B301)を履修していること,または同等の知識があること.

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