- 開講元
- 経営工学系
- 担当教員名
- 小笠原 浩太
- 授業形態
- 講義 (対面型)
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 火5-6(M-155(H1104)) 金5-6(M-155(H1104))
- クラス
- -
- 科目コード
- IEE.B301
- 単位数
- 2
- 開講年度
- 2023年度
- 開講クォーター
- 1Q
- シラバス更新日
- 2023年3月20日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 日本語
- アクセスランキング
-
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講義の概要とねらい
社会経済データを分析する際に必要となる、計量経済学の基本的手法を習得するための学部生向け講義である。使用言語は日本語であるが、上級計量経済学との接続を考慮し板書に英語を利用する。
到達目標
社会経済データを分析する際に必要となる、計量経済学の基本的手法を習得する。特に、因果推論・内生性について説明できることを目標とする。
キーワード
最小二乗法、内生性、操作変数、パネルデータ
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
最小二乗法について復習し、内生性に係るモデルである操作変数法及びパネルデータ分析を学習する。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | Orientation and introduction | Orientation and introduction |
| 第2回 | Review | Review |
| 第3回 | Linear projection model | Linear projection model |
| 第4回 | Least square estimator | Least square estimator |
| 第5回 | Finite sample properties | Finite sample properties |
| 第6回 | Normal regression model | Normal regression model |
| 第7回 | Endogeneity | Endogeneity |
| 第8回 | Instrumental variable technique I | Instrumental variable technique I |
| 第9回 | Instrumental variable technique II | Instrumental variable technique II |
| 第10回 | Panel data analysis I | Panel data analysis I |
| 第11回 | Panel data analysis II | Panel data analysis II |
| 第12回 | Panel data analysis III | Panel data analysis III |
| 第13回 | Review | Review |
| 第14回 | Exercise II | Exercise II |
| 第15回 | Final | Final |
授業時間外学修（予習・復習等）
学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
特に指定しないが、日本語で書かれた参考書として西山・新谷・川口・奥井（2019）『計量経済学』，有斐閣がある。
参考書、講義資料等
Bruce E. Hansen. Econometrics. University of Wisconsin, 2022.
西山・新谷・川口・奥井（2019）『計量経済学』，有斐閣
成績評価の基準及び方法
期末100％
関連する科目
- IEE.B207 ： 計量経済学第一
- IEE.B405 ： 上級計量経済学
- IEE.A204 ： 経営・経済のための確率
- IEE.A205 ： 経営・経済のための統計
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
経営・経済のための確率（IEE.A204）、経営・経済のための統計（IEE.A205）および計量経済学I（IEE.B207）を履修していること。
