2019年度 上級計量経済学   Advanced Econometrics

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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
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
2019年度
開講クォーター
1Q
シラバス更新日
2019年4月1日
講義資料更新日
-
使用言語
英語
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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

学生が身につける力

国際的教養力 コミュニケーション力 専門力 課題設定力 実践力または解決力
- -

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
第3回 Review II: OLSE, Unbiasedness
第4回 Large sample asymptotics I
第5回 Large sample asymptotics II
第6回 Large sample asymptotics III
第7回 Asymptotic theory for least squares I
第8回 Asymptotic theory for least squares II
第9回 Asymptotic theory for least squares III
第10回 Asymptotic theory for least squares IV
第11回 Endogeneity I
第12回 Endogeneity II
第13回 Panel data
第14回 Review
第15回 Final

教科書

Textbook: Bruce E. Hansen, Econometrics, University of Wisconsin, 2018.

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 strongly recommended 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

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