2024欧洲杯投注官网_沙巴博彩公司-官网平台

基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	計量経済学b／ECONOMETRICS(B)
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　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	月1／Mon 1
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
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。 秋学期は、春学期で学んだ計量経済学の基礎をより実践的に発展させます。つまり、(1)より具体的には、関数形や変数を工夫し、直線的な関係だけではない、より複雑な関係を分析に含めます。(2)春学期に想定した標準的な仮定を崩した時の対処をします。(3)参加する/しないといった確率的な行動についての分析を可能にします。(4)特に、政策評価において有効な因果関係の分析を学びます。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います。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可能です。 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発展的な内容も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	計量経済学a、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aの復習とRのについて	計量経済学aの内容を概観し、計量経済学aの内容を学んだ学生が、その内容を思い出し、もう一度その知識を活用できるようになる。さらにRを利用可能な環境を構築する。
2	直線でない関係の表現(1)：2次関数、分数関数	これまでの計量モデルでは直線的な関係しか表現できていなかった。しかし、変数を工夫し、関数形を変えることで、曲がった関係もとらえることができる。このことについて理解でき、実際に分析できるようになる。
3	直線でない関係の表現(2)：Logの利用	直線でない関係の表現においては、Logは重要な役割を果たす。いくつかの代表的な例をおさえつつ、この意味を理解でき、実際に分析ができるようになる。
4	交差項について	二つの変数の相乗効果で、より大きな影響を与える時がある、これを表現する変数を理解し、分析に用いることができるようになる。
5	定数項ダミー変数について：質の違いを表現する	これまでは関数形を工夫するという考え方であった。次に、変数を工夫して様々な状況に対処する方法を学ぶ。この一つにダミー変数というものがあり、これを理解し、分析に用いることができるようになる。
6	係数ダミー変数について	前回の定数項ダミーは関数の切片を変化させるという考え方であった。各変数の係数つまり、傾きを変化させるダミー変数について理解し、分析に用いることができるようになる。
7	より高度な手法を理解するための準備（大標本理論）と変数の内生性	これまでの分析の限界を超える考え方としての大標本理論を学ぶ。さらに、これまでの計量モデルの過程が成立しない状況として変数の内生性があり、この状況の問題点を大標本理論から理解できるようになる。
8	変数の内生性の具体的な事例と対処方法：操作変数法、二段階最小二乗法	前回学んだ変数の内生性について、具体的な事例を理解できるようになり、さらにその時の対処方法（操作変数法、二段階最小二乗法）を理解でき、Rでも実際に使えるようになる。
9	不均一分散について	回帰分析を行うときには、前提となる仮定がある。現実には、かく乱項の分散の均一性という仮定が成立しないときがある。この背景となる経済現象と、発見の方法と、対処の仕方を理解し、Rで実際に使えるようになる。
10	最尤法について	最小二乗法とは異なる推定方法として最尤法がある。こここでは確率変数の分布関数を特定し、現実のデータに最も当てはまりを良くするようにパラメータを決定する。この考え方の基本を理解できるようになる。
11	プロビットモデル、ロジットモデルについて	従属変数が買う(1)もしくは買わない(0)というような、2値を選択する分析するものとして、プロビットモデル、ロジットモデルがある。このモデルの基本を理解できるようになり、Rで実際に使えるようになる。
12	パネル分析について	パネルデータを用いると、時間について不変の効果を取り除くことができ、内生性の問題により適切に対処できる。この方法を学び、Rで実際に使えるようになる。
13	因果分析について	実験手法の考え方、実験不可能な場合に有効な反実仮想という概念を導入しながら、操作変数をもちいる局所的平均処置効果、パネル分析における差の差推定を中心に解説をおこなう。また、Rで実際に使えるようになる。
14	分析手法の見取り図	計量経済学は頻度主義を前提とする古典的な統計学を前提とする。他方で、前回学んだ因果分析、ほかにも、ベイズ統計学、モデル選択としての深層学習と様々な手法が発展している。これらの関係について概観する。