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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	計量経済学a／ECONOMETRICS(A)
開講所属 ／Course Offered by	経済学部経済学科／ECONOMICS ECONOMICS
ターム?学期 ／Term?Semester	2020年度／2020 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	月1／Mon 1
開講区分 ／semester offered	春学期／Spring
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	藤山　英樹

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
藤山　英樹	国際環境経済学科／ECONOMICS ON SUSTAINABILITY

授業の目的?内容 ／Course Objectives	何かの主張がなされるときに、それが単なる主観（思い込み）ではなく、客観的な事実（データ）に裏づけられていることが重要となる。つまり、経済理論の主張もデータからの裏づけが必要となる。その方法が「計量経済学」となる。春学期は計量経済学の基礎として、多変量回帰分析を学び、複雑に絡み合う要因をデータから読み解く理論を学ぶ。 　なお、計量経済学を学ぶときには、(1) 数学的な導出を含めて理論的に理解ができる、(2) 直感的な理解のもと、ソフトウェアを使って分析ができる、(3) 直感的な理解のもと、数学的な導出も分析もできないが、書籍?論文に記された分析結果を解釈できる、という3つのレベルを意識しながら学ぶことが重要となる。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	原則として、以下とする。PorTa IIに板書用のノートを配布し、そのノートを用いた授業動画をYouTube上にアップするので、授業時間のはじめの60分ほどで各自がこれを視聴する。授業の残り時間で、Zoomによる相互コミュニケーションをおこなう。ここでは、学生からの授業内容への質問と、それに対するリプライが中心となる。つまり、受講生からの発言もしくは書き込みが求められる。授業の最後に毎回課題を示すので、その課題を期限までにPorTaIIに提出する。また、不測の事態への予備対応として、音声ファイルのアップと、授業用の掲示板も設置する。必要に応じて、授業形式は適宜修正し、これは授業およびPorTa IIでアナウンスをする。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	事前の学習はPorTa II上に提示された授業ノートで行う。授業後は、授業で学んだことを説明できるように、特に、理論的な理解と、記号による表現と、結果の解釈を自分でできるようにする。これがそのまま、毎回の課題のための準備となる。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other 特になし
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title Introductory Econometrics: A Modern Approach 著者 ／Author name Jeffrey M. Wooldridge 出版社/URL ／Publisher South-Western Publishing ISBN ／ISBN 978-1337558860 その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 統計学からの計量経済学入門 著者 ／Author name 藤山英樹 出版社/URL ／Publisher 昭和堂 ISBN ／ISBN 978-4812207413 その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title Using R for Introductory Econometrics 著者 ／Author name Florian Heiss 出版社/URL ／Publisher Amazon Digital Services ISBN ／ISBN 978-1523285136 その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業内の質疑応答時の貢献(35%)と、授業日を含めた3日以内に提出が求められる毎回の課題(65%)によって評価する。
関連科目 ／Related Subjects	統計学入門a,b、統計学a,bを既習もしくは並行履修が望ましい。
備考 ／Notes
到達目標 ／Learning Goal	計量経済学に関する専門知識を習得し、理論的に得られた経済モデルを実証分析のうえ、解説できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	計量経済学の基本的な考え方	経済?社会現象とデータとの関係、データとデータという関係を理解し、定式化できることで、ある経済?社会現象を他の要因で説明するという考え方を理解する。つまり、計量モデルを理解できるようになる。
2	計量経済学におけるデータの数学的な表現（行列）とその演算（足し算）	計量経済学で表現された式の意味を理解できるようになる。さらにデータの数学による表現としての行列を学び、簡単な演算（足し算）ができるようなる。さらに、フリーの統計ソフトであるRでそれらを確認する。
3	データの数学的な表現と演算（掛け算）、因果と相関の違い	後の数式での表現のため行列の掛け算ができるようになる。これは上級のテキストを読むときに必要となる数学的能力である。さらに、因果と相関の違いを学び、背後の社会科学的な意味も理解できるようになる。
4	回帰分析の考え方	計量モデルのより具体的な定式化を学ぶ。ここでは、残差という概念が重要となり、これを最小にすることで、計量モデルを特定化できる。以上の考え方を理解でき、記号や図でこれらを表現できるようになる。
5	最小二乗法	計量モデルを特定化する方法（最小二乗法）、つまり計量モデル内の係数を特定化する方法を、数学を用いて理解でき、自分でもその結果を導出できるようになる。Rを使ってこれを確認する。
6	決定係数	特定化した計量モデルがデータをどれぐらい上手く説明しているか。これを示す指標は決定係数と呼ばれる。この決定係数の考え方を理解でき、自分で導出できようになる。Rを使ってこれを確認する。
7	確率モデルとしての計量モデル	データが現実にどのように表れるかをモデル化する。ここでポイントとなるのが、確率変数の導入である。ここで計量モデルは確率モデルとなる。この考え方を理解できるようになる。Rを使ってこれを確認する。
8	最小二乗法の望ましさ：最良線形不偏推定量について	確率モデルを前提として、最小二乗法を考える。ここでの望ましい性質として、最良線形不偏推定量を理解できるようになり、関連して、求めた係数の分散を導出できるようになる。
9	検定の考え方	データから求められた計量モデルの係数をどこまで信用して良いのか。これに対する考え方として検定がある。計量経済学においてこの検定がどのように当てはめられるかを理解できるようになる。
10	分布の工夫とF検定	検定の考え方を素直に当てはめようとしても、いくつかの課題が出てくる。この課題を克服するために、どのような工夫をしているかを理解でき、関連する式展開を導出できるようになる。Rを使ってこれを確認する。
11	t検定とF検定の関係、自由度修正済み決定係数	F検定とt検定の関係を理解できるようになる。また、説明変数を増やす際の決定係数の問題点とその改善策である自由度修正済み決定係数を理解できるようになる。Rを使ってこれを確認する。
12	分析結果の表現の仕方、変数の選択、多重共線性	回帰分析の結果を論文やレポートで簡潔に表現できるようになり、また、他の文献で示された回帰分析の結果を自分で読み取ることができるようになる。さらには、変数の選択と多重共線性について理解できるようになる。
13	実施しません	実施しません。
14	実施しません	実施しません。