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科目の基本情報
| 開講年度 | 2022 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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| 授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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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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| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
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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。 https://researchmap.jp/multidatabases/multidatabase_contents/download/235233/e53b3558c86a79319ed1b70907479ce4/20004?col_no=2&frame_id=550541 （嶋恵一 -Researchmap -の資料公開から取得可能） https://researchmap.jp/read0047813/ |
| 参考書 | 数理統計： [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]数理統計学（改訂版）、稲垣宣生、裳華房、2003 計量経済学： [4] Econometric Analysis, 8th, W.Greene, Peason Publishing, 2017 *) Data sets for Greene(2017) http://pages.stern.nyu.edu/~wgreene/Text/econometricanalysis.htm [5] Introduction to Econometrics, 4Ed., J.H.Stock & M.W.Watson, Peason, 2019 Rコーディング： [6] The R Book, 2nd Edition, M.J.Crawley, Wiley, 2012 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781118448908 [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 [8] R基本統計関数マニュアル、CRAN、2009 https://cran.r-project.org/doc/contrib/manuals-jp/Mase-Rstatman.pdf |
| 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 |
https://moodle.mie-u.ac.jp/moodle35/course/view.php?id=13357 |
|---|
| 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 第11章 最尤推定 11.1 ニュートンラフソン法 ；11.2 最尤法；11.2.1 最尤法による母数推定；11.2.2 最尤推定量のニュートンラフソン解；11.3 バイナリーモデルの推定；11.3.1 ロジット回帰の推定例 若干の章で、ラップトップコンピュータにR*（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/ |
| 事前・事後学修の内容 | 講義中に指示します。 |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |