基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Class	演習Ⅲ／Seminar Ⅲ
授業コード ／Class Code	B300601006
開講キャンパス ／Campus	有瀬
開講所属 ／Course	経済学部／Economics
年度 ／Year	2023年度／Academic Year
開講区分 ／Semester	後期／AUTUMN
曜日・時限 ／Day, Period	金2(後期)／FRI2(AUT.)
単位数 ／Credits	2.0
主担当教員 ／Main Instructor	岡本　弥／OKAMOTO HISASHI
科目区分 ／Course Group	【専門教育科目】　（演習科目）／*** MAJORS *** （SEMINARS）
遠隔授業 ／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
岡本　弥／OKAMOTO HISASHI	経済学部／Economics

授業の方法 ／Class Format	演習
授業の目的 ／Class Purpose	この科目は、DP（学位授与方針）の「3.経済データに関する基礎的知識を修得し、統計的な処理・分析ができ、政策課題に対応できる」ことに資するものである。 この科目では、実質的に卒業論文の制作をスタートさせるが、その際には、本セメスターのうちに実証分析に必要なデータを入手する、あるいは利用が可能であるかを必ず確認の上、卒業論文のテーマを選定することを義務づけたい。 演習Ⅰで学んだ計量経済学の知識や、演習Ⅱで身につけた経済理論へのより深い理解、さらに自信をバネに卒業論文制作に意欲的に取り組む人もいると思われる。しかし、実際のところは、大多数の人が「まだこれから」というところだろう。 それゆえ、この科目の目的は引き続き、「実証分析に必要な知識やスキルの拡充」とし、なかでもより専門的な計量経済学の知識の拡充や、それを実践できる上級者向けの統計ソフトの使用法を身につけることに重きを置きたい。 なお、この講義の担当者は、金融機関において融資渉外業務に約6年間従事した実務経験のある教員であり、実体験を踏まえ、社会に出たときにも役立つ計量分析手法の伝授という観点から実践的に指導するといった特色がある。
到　達　目　標 ／Class Objectives	以下の4点を到達目標に掲げたい。 ①利用可能なデータの特性を踏まえ、最小二乗法（OLS）を用いた分析ができる。 ②最小二乗法でなされた分析例を自分の言葉で批評できる。 ③プロビット、ロジットモデル等の離散選択モデル、操作変数法、パネルデータ分析等に関する基本的な知識を習得できる。 ④（③に挙げた分析を行うため、統計ソフトGretlを、日本語で書かれたマニュアルを参照しながら使えるようになる。
授業のキーワード ／Keywords
授業の進め方 ／Method of Instruction	授業は下記の3つの内容により構成される。 ①下記のテキストに基づいて中級レベルの計量経済学に関する講義を行い、必要に応じてGretlを用いたデータ分析を併せて実施する。 ②ペアで時事問題について報告を行い、質疑応答する。 ③卒業論文制作の進捗状況の報告を実施する。
履修するにあたって ／Instruction to Students
授業時間外に必要な学修 ／Expected Work outside of Class	授業の大半の時間を計量経済学の知識拡充やPC演習を通じた推定スキルの向上に充てるが、時間的な制約が大きいため、必須事項の定着化を目的として宿題を頻繁に課すことになるだろう。その場合、1回当たり1時間程度かかることが見込まれる。
提出課題など ／Quiz,Report,etc	宿題等を課した場合、回収の翌週の授業で採点済みのものを返却すると共に簡単な解説を実施する。
成績評価方法・基準 ／Grading Method・Criteria	下記に基づいて評価を行う。 ①質問や意見表明など演習授業への貢献：30％ ②宿題の提出率及び得点率：40％ ③卒論制作の進捗状況：30％（※(1)作業仮説の設定、(2)仮説の検証に必要なデータの確保、の2点が充足されていれば満点とする） なお、特別な理由がないにもかかわらず3回以上欠席したものは単位を取得することができない。
テキスト ／Required Texts	指定しない。
参考図書 ／Reference Books

No.	回 ／Time	主題と位置付け ／Subjects and position in the whole class	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
1	第1回	オリエンテーション	授業の目的や具体的な進め方について説明する。
2	第2回	統計理論の基礎①	(1)点推定 (2)区間推定 (3)仮説検定の考え方
3	第3回	統計理論の基礎②	(1)単回帰モデル (2)OLS推定量の統計的性質 (3)均一分散
4	第4回	PC演習①	Gretlの基本的な使い方を説明する。
5	第5回	重回帰モデルの推定と検定①	(1)重回帰モデルと欠落変数バイアス (2)OLS推定量の理論 (3)多重共線性
6	第6回	重回帰モデルの推定と検定②	(1)複数の制約からなる仮説の検定 (2)変数選択の妥当性 (3)実証例：信頼と規範とが経済成長率に与える影響
7	第7回	PC演習②	Gretlによる単回帰分析、多重回帰分析のやり方を学ぶ。
8	第8回	パネルデータ分析①	(1)パネルデータの特徴と分析上の利点 (2)固定効果モデル
9	第9回	パネルデータ分析②	(1)時間効果、個別トレンドの導入 (2)変量効果モデル
10	第10回	PC演習③	Gretlによるパネルデータを用いた場合の基本的な推定のやり方を学ぶ。
11	第11回	PC演習④	Gretlによるパネルデータ分析のやや発展的な方法を学ぶ。
12	第12回	制限従属変数モデル①	(1)線形確率モデル (2)プロビットモデル
13	第13回	制限従属変数モデル②	(1)ロジットモデル (2)トービットモデル
14	第14回	PC演習⑤	Gretlによるロジットモデル、プロピットモデル、トービットモデルの基本的な推定の仕方を学ぶ。
15	第15回	PC演習⑥	Gretlを使って、いままで取り扱ってきた推定モデルのおさらいを行う。