2020年度 上級計量経済学   Advanced Econometrics

文字サイズ 

アップデートお知らせメールへ登録 お気に入り講義リストに追加
開講元
経営工学コース
担当教員名
小笠原 浩太 
授業形態
講義
メディア利用
Zoom
曜日・時限(講義室)
月5-6(W936)  木5-6(W936)  
クラス
-
科目コード
IEE.B405
単位数
2
開講年度
2020年度
開講クォーター
1Q
シラバス更新日
2020年9月18日
講義資料更新日
-
使用言語
英語
アクセスランキング
media

講義の概要とねらい

This course is designed for 1st year graduate students and is taught in English.

到達目標

The course aims to present and illustrate the theory and techniques of modern econometric analysis.

キーワード

Least square regression, Large sample asymptotics, Endogeneity, Panel data analysis

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

The first part begins with reviews of the conditional expectation and least square regression. The second part introduces the large sample asymptotics. The third part applies the large sample asymptotics to the least squares. The final part introduces concepts of endogeneity.

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 I: CEF, Best predictor, Linear projection model Review I: CEF, Best predictor, Linear projection model
第3回 Review II: OLSE and Normal regression model Review II: OLSE and Normal regression model
第4回 Large sample asymptotics I Large sample asymptotics I
第5回 Large sample asymptotics II Large sample asymptotics II
第6回 Large sample asymptotics III Large sample asymptotics III
第7回 Asymptotic theory for least squares I Asymptotic theory for least squares I
第8回 Asymptotic theory for least squares II Asymptotic theory for least squares II
第9回 Endogeneity I: Causality and Two-stage least squares Endogeneity I: Causality and Two-stage least squares
第10回 Endogeneity II: Panel data analysis I Endogeneity III: Panel data analysis I
第11回 Endogeneity III: Panel data analysis II Endogeneity III: Panel data analysis II
第12回 Empirical examples Empirical examples
第13回 Review Review
第14回 Exercise Exercise

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

Textbook: Bruce E. Hansen, Econometrics, University of Wisconsin, 2020.

参考書、講義資料等

None

成績評価の基準及び方法

Problem solving or midterm 30%, Final exam 70%.

関連する科目

  • IEE.B207 : 計量経済学第一
  • IEE.B301 : 計量経済学第二
  • IEE.B334 : 数量経済史
  • 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)

The course prerequisites are Econometrics I (level: IEE 200) and Econometrics II (level: IEE 300). I recommend both Introductory Courses in Statistics and Probability (level: IEE 200) by Professor Masami Miyakawa and Cliometrics (level: IEE 300) by Professor Daisuke Kurisu as the prerequisites. Students should be familiar with basic concepts in probability and statistical inference. Familiarity with matrix algebra is preferred.

その他

None

このページのトップへ