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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2023/07/31 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Class
計量経済学/Econometrics
授業コード
/Class Code
B302062001
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
前期/SPRING
曜日・時限
/Day, Period
月1(前期),月2(前期)/MON1(SPR.),MON2(SPR.)
単位数
/Credits
4.0
主担当教員
/Main Instructor
西山 茂/NISHIYAMA SHIGERU
科目区分
/Course Group
【専門教育科目】 (各コース科目・専門科目)/*** MAJORS *** (各コース科目・専門科目)
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
西山 茂/NISHIYAMA SHIGERU 経済学部/Economics
授業の方法
/Class Format
講義 
授業の目的
/Class Purpose
本授業の目的は、DPの「3.経済データに関する基礎的知識を習得し、統計的な処理・分析ができ、政策課題に対応できる。」と関連する。〈主題〉計量経済学は、統計学と経済学を融合した学問であると言える。本講義では、線型回帰モデルをベースとする計量経済学の基礎を説明し、理論と応用について解説する。〈目標〉1.統計学の基礎概念を習得すること。2.単純回帰分析を使えるようにすること。
到 達 目 標
/Class Objectives
計量経済学的実証研究に必要な計量経済学の知識を得ることができる。
授業のキーワード
/Keywords
授業の進め方
/Method of Instruction
講義
履修するにあたって
/Instruction to Students
必ず復習すること。
授業時間外に必要な学修
/Expected Work outside of Class
授業内容を復習すること。最低1時間は復習のための勉強をしてください。
提出課題など
/Quiz,Report,etc
なし
成績評価方法・基準
/Grading Method・Criteria
定期試験100%の割合で評価。
テキスト
/Required Texts
山本 拓著『計量経済学』新世社 ¥3,300
参考図書
/Reference Books
A.S.ゴールドバーガー著 福地崇生・森口親司共訳『計量経済学の理論』東洋経済新報社¥3500
No.
/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 計量経済学 計量経済学とはどういう学問かについて講義する。
2 第2回 和記法の復習 Σ記号による計算方法を学習する。
3 第3回 確率変数と離散型確率分布 確率変数と離散型確率分布について学ぶ。
4 第4回 期待オペレーター:確率変数の平均と分散 期待値の概念や確率変数の平均と分散について学ぶ。
5 第5回 結合確率分布:2変数確率分布への拡張(1) 結合確率分布すなわち2変数以上の確率変数を持つ確率分布および条件付き分布について解説する。
6 第6回 結合確率分布:2変数確率への拡張(2) 結合確率分布の期待値、分散、共分散および多変数の確率変数の和の平均と分散について学ぶ。
7 第7回 連続型確率変数 連続型確率変数について解説する。
8 第8回 正規分布とその派生分布 正規分布とその派生分布について学ぶ。
9 第9回 データの整理 データの整理について解説する。
10 第10回 最小2乗法と回帰直線 最小2乗法と回帰直線について学ぶ。
11 第11回 回帰直線のあてはまりの尺度:決定係数 回帰直線のあてはまりの尺度:決定係数について解説する。
12 第12回 計算手順のまとめと練習問題 計算手順のまとめと練習問題をする。
13 第13回 単純回帰モデル 単純回帰モデルについて学ぶ。
14 第14回 回帰係数の期待値と分散 回帰係数の期待値と分散について学ぶ。
15 第15回 回帰係数の最良線型不偏性 回帰係数の最良線型不偏性について学ぶ。
16 第16回 回帰係数の分散の推定 回帰係数の分散の推定について学ぶ。
17 第17回 単純回帰モデルの仮説検定:t検定 単純回帰モデルの仮説検定:t検定を学ぶ。
18 第18回 変数選択の方法としてのt検定 変数選択の方法としてのt検定について学ぶ。
19 第19回 数値例と練習問題 数値例と練習問題をする。
20 第20回 多重回帰分析 多重回帰分析について学ぶ。
21 第21回 多重回帰分析の推定値の解釈 多重回帰分析の推定値の解釈について説明する。
22 第22回 多重共線性 多重共線性について講義する。
23 第23回 自由度修正済み決定係数と決定係数のおとしあな 自由度修正済み決定係数等につぃて学ぶ。
24 第24回 変数の過不足とその影響 変数の過不足とその影響について学ぶ。
25 第25回 定数項を持たない回帰モデル 定数項を持たない回帰モデルについて説明する。
26 第26回 これまでの復習(1) これまでの復習をする。
27 第27回 これまでの復習(2) これまでの復習をする。
28 第28回 これまでの復習(3) これまでの復習をする。
29 第29回 これまでの復習(4) これまでの復習をする。
30 第30回 まとめ まとめをする。

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