計量経済基礎

講義概要

• 2017年度・春学期・月曜5限, 木曜2限
• 様々な経済理論が現実の経済を反映しているかどうかを検証する方法を学ぶ.
• 実際のデータを用いて実証分析を行い, 結果の解釈ができるようになることが目標である.
• 経済学部前期開講の「統計」の知識を前提とする.
  • 必要であれば適宜復習しながら授業を進める.
• 授業外における学習として, ExcelやStataなどを用いた実証分析を行えるようにコンピュータ室などで自習することが望ましい.
• 教科書は特に指定せず, 資料を用意する.
  • 授業ホームページからダウンロードできるようにする（印刷などは各自ですること）
• 参考書
  • 山本拓 (1995):『計量経済学』新世社.
  • 田中隆一 (2015):『計量経済学の第一歩 -- 実証分析のススメ』有斐閣. ウェブサポートページ
  • 浅野皙・中村二朗 (2009):『計量経済学 [第2版]』有斐閣.
  • W.H. Greene (2012): Econometric Analysis, 7th edition, Pearson.
• 成績は, 課題 (40%) と期末試験 (60%) により評価する.

講義スライド

1. 2017/04/10
2. 2017/04/13
3. 2017/04/17
4. 2017/04/20
5. 2017/04/24
   1. 実証分析の手順 (Procedure of Empirical Analysis)
   2. 推定結果 (Estimation Result)
   3. 消費と所得データ (Consumption and Income Data)
6. 2017/04/27
   • 多重回帰モデルの行列表現と最小2乗推定量の分散について
7. 2017/05/08
   • 統計ソフトウェアのチュートリアル 田中(2015)のウェブサポートページより
   • データ (応用例で用いたデータはzipファイルの中の6_1_income.csvおよび6_1_income.dta)
8. 2017/05/11
   • フィリップス曲線：CSVデータ Stata用データ Stata実行ファイル
   • 賃金プロファイル：CSVデータ Stata用データ Stata実行ファイル
9. 2017/05/15
   • 消費関数のF検定：CSVデータ Stata用データ Stata実行ファイル
10. 2017/05/18
    • 加重最小2乗法による貯蓄残高の推定：CSVデータ Stata用データ Stata実行ファイル
11. 2017/05/22
    • 消費関数の推定：CSVデータ Stata用データ Stata実行ファイル
12. 2017/05/25
    • 2段階最小2乗法によるミンサー方程式の推定：CSVデータ Stata用データ Stata実行ファイル
13. 2017/05/29
    • パネル・データを用いた政策評価：CSVデータ Stata用データ Stata実行ファイル
14. 2017/06/01
15. 2017/06/05
    • プロビットの推定：CSVデータ Stata用データ Stata実行ファイル

期末試験

• 日時：2017 年 6 月 8 日 10:30–12:00
• 場所：文法経講義棟 32 番
• 持ち込みなし (ただし, 電卓・辞書は可)
• 課題から 60–70%, 新しい問題 30–40%
• 結果 (Results)：
  • 平均点 (average score)：67.9
  • 標準偏差 (standard deviation)：14.3

講義ノート

1. 計量経済学とは (What is Econometrics?)
2. 最小二乗法 (Ordinary Least Squares)
3. 単純回帰分析 (Simple Regression Analysis)
4. 多重回帰分析 (Multiple Regression Analysis)
5. モデルの関数型と特殊な変数 (Functional Form and Special Variables)
6. F検定 (F Test)
7. 標準的仮定の意味と不均一分散 (Implications of Classical Assumptions and Heteroskedasticity)
8. 撹乱項の系列相関 (Serial Correlation of Disturbance Terms)

課題

• 課題 (Assignment)
• 提出期限：2017年5月29日17:50 (講義終了時)
• 解答例 (Example Solution)
• 各問5点 (5 points each question)
  • 平均点 (average score)：40.65
  • 標準偏差 (standard deviation)：4.96
  • 中央値 (median)：40
  • 5%点 (5th percentile)：30
  • 25%点 (25th percentile)：40
  • 75%点 (75th percentile)：45
  • 95%点 (95th percentile)：45