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科目の基本情報
| 開講年度 | 2020 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 人文学部法律経済学科・社会科学科 | |
| 受講対象学生 |
法律経済学科専用 学部(学士課程) : 2年次, 3年次, 4年次, 5年次, 6年次 |
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| 選択・必修 | ||
| 授業科目名 | 計量経済学 | |
| けいりょうけいざいがく | ||
| Econometrics | ||
| 単位数 | 4 単位 | |
| ナンバリングコード | humn-laec2240-017
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
火曜日 7, 8時限; 金曜日 3, 4時限 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 嶋恵一 | |
| Keiichi Shima | ||
| SDGsの目標 |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 計量経済学は経済統計に基づく分析や、経済理論が与える仮説の正しさを吟味する学問です。計量経済学は現実のデータを用いて経済の仕組みを分析するため、それは数理統計学の概念に基礎を置きます。経済理論と統計学とのバランスを重んじながら計量経済学が果たすべき役割に光を当て、計量経済学の基礎を講義します。 |
|---|---|
| 学修の目的 | 確率統計に基づく統計的推論と、計量経済学の基礎を習得すること |
| 学修の到達目標 | 経済モデルに含まれる未知の係数を観測標本を用いて推定し、その推定結果を数理統計の基準で判定できるようになること |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | 現時点では未定です。宿題、課題等の提出による成績評価か、あるいは期末試験のみによる評価かのいずれかになります。 |
| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 | |
| 授業改善の工夫 | |
| 教科書 | 『計量経済学講義ノート』 下記のURLよりダウンロードしてご持参願います。 http://researchmap.jp/mucraqgwb-1801276/#_1801276 （嶋恵一 -Researchmap -資料公開） |
| 参考書 | [1] 統計学入門、稲垣宣生、山根芳知、吉田光雄、裳華房、1992 [2] 確率・統計、薩摩順吉、岩波書店、2019 [3] Econometric Analysis, 8th, W.Greene, Peason Publishing, 2017 *) Data sets for Greene(2017) http://pages.stern.nyu.edu/~wgreene/Text/econometricanalysis.htm [4] Introduction to Econometrics, 4Ed., J.H.Stock & M.W.Watson, Peason, 2019 [5] The R Book, 2nd Edition, M.J.Crawley, Wiley, 2012 [6] Gretl - Gnu Regression, Econometrics and Time-Series Library, A.Cottrell & R.Lucchetti, Samurai Media, 2016 [7] Rプログラミングマニュアル第２版、間瀬茂、数理工学社, 2014 |
| オフィスアワー | 火曜日、金曜日の講義後、教室で質問を受けます |
| 受講要件 | ありません |
| 予め履修が望ましい科目 | 教養教育（教養統合科目、現代科学理解）の次の二科目： 数理科学H（やさしい統計学） 数理科学Ｅ（組み合わせ論・確率） |
| 発展科目 | |
| その他 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
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| キーワード | 回帰分析、最小二乗法、統計推論、仮説検定、母数推定、誤差 |
|---|---|
| Key Word(s) | regression, ordinary least square, statistical inference, hypothesis testing, parameter estimation, error |
| 学修内容 | 講義ノートに沿って進めます： 第1 章確率の性質 1.1 確率変数；1.2 期待値；1.3 同時確率；1.4 共分散 第2 章e の導入 2.1 定義；2.2 e に関する積分と確率分布 第3 章確率分布 3.1 離散確率；3.2 連続確率；3.3 一様分布；3.4 指数分布；3.5 正規分布 第4 章単回帰 4.1 最小二乗法による推定値；4.2 推定値の分散 第5 章証明 5.1 単回帰に関する定理；5.2 自由度、不偏分散；5.3 単回帰の残差分散の自由度 第6 章統計的推論 6.1 区間推定；6.2 仮説検定；6.3 確率変数の標準化による検定；6.4 分散未知の仮説検定 第7 章多重回帰 7.1 最小二乗法による推定値；7.2 推定値の分散 第8 章フリッシュ・ウォー・ラベルの定理 8.1 証明；8.2 多重共線性 第9 章線形代数 9.1 ベクトル；9.2 OLS；9.3 OLS のベクトル、行列表現；9.4 単位行列、逆行列；9.5 OLS の推定値、分散 若干の章で、ラップトップコンピュータにR*、TSP**、Gretl***のいずれかの統計ソフトウェアをインストールして計算を行います *) Microsoft R open+Rstudio: https://mran.microsoft.com/open https://www.rstudio.com/ **) TSP+Oxedit: https://sites.google.com/view/clintcummins http://www.doornik.com/download.html ***) Gretl: http://gretl.sourceforge.net/ |
| 事前・事後学修の内容 | 講義中に指示します。 |