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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	2023年度／2023 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	データサイエンスにおいては、与えられた情報?データを分析する力が求められます。このデータを分析する力を身に着けることができる学問が計量経済学です。というのも、経済理論で示された主張が現実に妥当するか、もしくは、検証可能な主張に対して、データの特性(内生性)に正しく対処し,分析をできるからです。 春学期は、計量経済学の基礎となる最小二乗法による分析を学びます。この方法はデータに最もあてはまるモデルを見つけ出すというものであり、推定と呼ばれます。さらに、得られたモデルを信用して良いのかという判断は検定を通じてなされます。ここでの手法の特徴は複数の要因を同時に含めて分析するというものであり、それに付随して様々な概念が出てくるので、これらを一つ一つ丁寧に解説していきます。また、Rというフリーのソフトウェアを用いて、与えられたデータを用いての実習も試みます。コンピューター教室ではRが既にインストール済となっており利用可能です。他方で、インストール動画( https://youtu.be/g118IpsG-rM )も準備したので、個人のコンピューターにRのインストールこともできます。 この授業の目的は以下のとおりです。すなわち、学生が (1) 数学的な導出を含めて理論的に理解ができるレベル、(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レベル、(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レベル、という3つのレベルを意識しながら計量経済学を理解し、実際に最小二乗法の基本を使いこなせるようになることです。 計量経済学を学ぶことにより、学位授与方針(DP)でも述べられた、経済学の専門知識を習得して問題解決を図ることができ、自らを発展させ、社会に貢献する能力を身に着けることができます。さらに、カリキュラム?ポリシー(CP)の専門教育に位置づけられる授業であり、第4学年にさだめられた卒業論文（卒業研究）の執筆のために不可欠な専門性を身に着けることができる。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	授業用の動画を事前に準備しておくので、教室内でもこの動画を利用して授業を行います。つまり、(1) 動画を確認する、(2) 補足の説明を板書でおこなう、(3) 自分自身でその内容を説明できるかを確認する、(4) 授業内容について質問をする、ということを繰り返します。(3)と(4)が受講生の授業内での貢献となります。 なお、事前?事後学修において生じた質問などについては、授業時間内にフィードバックを行う。こうしたフィードバックを通じた教員と受講生の交流は授業内貢献として評価されることになる。 また、動画を用いる理由は予習と復習が容易になるからです。理論的な内容となるので、繰り返しの学びが重要であり、授業用のノートと確認問題も事前に公開するので、授業内容の理解に役立ててください。 ソーシャルディスタンスを保ちながら、学生同士で内容を説明しあうことも試みます。というのも、単に授業内容を聞いただけだと、疑問点が見つからないということが起こりがちだからです。自分が他者に説明してみて、はじめて自分の理解できていない点が明確となることが多いからです。 授業はRの利用が容易な教室での対面授業とします。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	事前の学習は、YouTube上で事前に限定公開する動画を視聴することです。この時に、動画を止めつつ、わかりにくい所は、自分でノートをあらためて作るなどをすると効果的です。また、質問があればここで準備します（２時間）。 事後の学習は、はじめに、再度ノートを見直して、それぞれの概念について理解しているかを確認することです。つづいて、Rの実習ファイルについても見直します。さらに、必要に応じて、確認問題も利用するとより理解が深まります。事後の学習によって、確かな授業理解とし、期末の課題への準備をおこいます（２時間）。
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 Independently published ISBN ／ISBN 978-1523285136 その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業内の貢献(50%)：授業内容を自分の言葉で説明すること、内容でわからないことについて質問すること、授業態度などから総合的に評価する。 期末の課題(50%)：計量経済学の専門知識を体系的に身につけているか、実際にデータ分析をすることができるかについて評価する。
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	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）、結果の読み方、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。また、計量経済学で示された結果について、因果と相関の違いを意識しながら、読み取れるようになる。
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	複数の変数があるときの「コントロール」の意味と問題点（過小、過剰、多重共線性）	計量モデルに複数の変数が含められるとき、「他の変数をコントロールしてある変数の効果をみる」という表現がなされる。この正確な意味を理解し、さらに、関連する問題を理解できるようになる。
13	分析結果の表現の仕方	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。
14	春学期の授業のまとめ	春学期の授業を概観し、全体像をしっかり理解できるようになる。