2024年度 | マクロ経済学特講

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学士課程
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2024年度　マクロ経済学特講 Advanced Topics in Macroeconomics

文字サイズ小中大

開講元: 経営工学コース

担当教員名: 森田裕史

授業形態: 講義

メディア利用科目

曜日・時限(講義室): -

クラス: -

科目コード: IEE.B432

単位数: 2

開講年度: 2024年度

開講クォーター: 3Q

シラバス更新日: 2024年3月14日

講義資料更新日: -

使用言語: 英語

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シラバス

講義の概要とねらい

本講義では、マクロ経済学に関するデータと理論を結び付けるマクロ実証分析の手法を学ぶ。動学的確率的一般均衡モデルの構造を理解して、データを用いた実証分析を行う能力を身につけることが本講義のねらいである。

到達目標

本講義の到達目標は以下のとおりである。
１．動学的確率的一般均衡モデルを構築できるようになる。
２．データと理論を結び付けるマクロ実証分析を行えるようになる。
３．分析で得られた結果を経済学的に解釈できるようになる。

キーワード

動学的確率的一般均衡モデル、ベクトル自己回帰モデル、ベイズ推計

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

スライドと板書を用いて講義形式の授業を行う。適宜、Matlabを用いた演習を行う。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	ガイダンス	マクロ経済実証とは何か。
第2回	実物的景気循環モデル１: モデルの構造	RBCモデルの構造を説明する。
第3回	実物的景気循環モデル２：位相図を用いた分析	RBCモデルの構造を位相図を用いて説明する。
第4回	実物的景気循環モデル３：線形近似	線形近似の方法を解説する。
第5回	ニューケインジアン・モデル１：モデルの構造	NKモデルの構造を説明する。
第6回	ニューケインジアン・モデル２：NKPCの導出	NKPCの導出方法を説明する。
第7回	ニューケインジアン・モデル３：Dynare	Dynareを用いたシミュレーション分析の方法を解説する。
第8回	ベイズ推計とは	ベイズ推計の方法を解説する。
第9回	ベクトル自己回帰モデルとギブスサンプリング	VARモデルの構造とギブスサンプリングを用いた推計方法を説明する。
第10回	マルコフ転換モデル	マルコフ転換モデルの構造とその応用方法を説明する。
第11回	平滑推移モデルとMHアルゴリズム	平滑推移モデルとMHアルゴリズムを用いた推計を説明する。
第12回	状態空間モデル	状態空間モデルのベイズ推計の方法を解説する。
第13回	動学マクロ経済モデルの構造推計	状態空間モデルを利用したNKモデルのベイズ推計の方法を解説する。
第14回	まとめ	まとめ

授業時間外学修（予習・復習等）

学修効果を上げるため，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

特に使用しない。

参考書、講義資料等

・Kim, C-J, and Charles R. Nelson, 1999. State-Space Models With Regime Switching: Classical and Gibbs-Sampling approaches With Applications, MIT Press.
・McCandless, G., 2008. The ABCs of RBCs - An Introduction to Dynamic Macroeconomic Models-, Harvard University Press.
・Joshua Chan, Gary Koop, Dale J. Poter and Justin L. Tobias, 2019. Bayesian Econometric Methods, Cambridge University Press.

成績評価の基準及び方法

期末試験（60％）とレポート（40%）

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

履修に際して、大学院レベルのマクロ経済学、ミクロ経済学、計量経済学の知識を有していることを前提とする。

国立大学法人東京工業大学