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Introductory Econometrics
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計量経済学の基礎理論を修得すると共に,計量経済学の手法を用いて経済分析を行うことができるようになることが,本講義の目標である。したがって,各自が興味ある経済現象について自ら(インターネットなどを通じて)データを収集し,そのデータを計量経済学の手法により加工・分析して,経済現象の理解を深めることができるようになることが目標である。
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The purpose of this lecture is to understand basic theory of econometrics and to be able to apply the econometric method in practical economic analysis. It is desirable for students to be able to find and obtain economic data (through the internet) by yourselves, investigate economic phenomena using the econometric method, and understand economic relations based on the econometric analysis.
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計量経済学の基礎的な理論を講義形式で解説する。具体的には,数学や統計学の復習から始まり,単回帰分析,多重回帰分析,構造変化の検定,不均一分散,系列相関などに関する理論を解説する。一方で,Excelを使った計算方法などの説明も行う。
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Basic econometric theory is explained in a lecture style. We start with the review of mathematics and statistics, and study such as simple and multiple linear regressions, tests for structural change, heteroskedasticity, and serial correlation. We also study how to estimate models and to do statistical hypothesis testing using Microsoft Excel.
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regression analysis, statistics, estimation, test, economics
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内容 第1回 履修ガイダンスとして,授業構成の紹介,レポート・期末試験・成績評価についての説明を行う。 第2回 計量経済学とは何か概説し,計量経済学で用いる数学の復習を行う。 第3回 平均,分散,ヒストグラムなどのデータ整理の方法について学ぶ。 第4回 物価指数の作成方法,名目・実質変数の考え方について学ぶ。 第5回 最小2乗法について学び,データから式の推定方法を学ぶ。 第6回 単回帰分析における,統計的推測やt検定について学ぶ。 第7回 説明変数の選択方法や実証分析の進め方を学ぶ。 第8回 アクティブ・ラーニング:興味のある経済事象について自分でデータ収集を行い,基礎的な記述統計をまとめてデータの性質を理解する。 第9回 多重回帰分析の考え方,および,データからの推定方法を学ぶ。 第10回 多重回帰分析における係数推定値の解釈や当てはまりの尺度について学ぶ。 第11回 多重回帰分析の拡張として,モデルの関数型やダミー変数の導入方法,動学モデルの考え方について学ぶ。 第12回 F検定の考え方を学ぶ。 第13回 線形制約の検定方法を学ぶ。 第14回 アクティブ・ラーニング:第8回の内容で収集したデータを用いて計量経済分析を行い,レポートを執筆する。 第15回 これまでに学んだ計量経済学の基礎知識が身についたかどうか試験で確認し,解説を行う。
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Contents 1. As a guidance of the class, I will explain the outline of the lecture and the grading policy based on a term paper and the final exam. 2. Introduction of what econometrics is, and the review of mathematics. 3. Statistics such as mean, variance, and histogram. 4. Price indices, deflator, and nominal real economic variables 5. The least squares method and how to estimate models in practice by excel. 6. Simple linear regression models and statistical inference. 7. Selection of regressors and how to proceed with empirical analysis. 8. Active learning: find economic data you are interested in and summarize them 9. Multiple linear regression models and estimation. 10. Multiple linear regression models and statistical inference 11. Functional forms and dummy variables, and dynamic models. 12. F-statistics 13. Linear restrictions. 14. Active learning: Do econometric analysis using economic data and write a term paper. 15. The final exam.
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レポート(40%)と期末の試験(60%)に基づいて評価する。
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The term paper (40%) and the final exam (60%).
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数学が苦手な人は,事前に教科書を読んでおくことが望ましい。どちらかというと,予習よりも復習に力を入れてもらいたい。1回毎の講義内容に該当するテキストの箇所をしっかりと復習すると同時に,積極的にExcelを使ってデータの扱いに慣れてもらいたい。各回の復習内容は授業計画の内容を参照すること。
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Students who are not familiar with mathematics should read the textbook before the class. I strongly recommend reviewing the textbook after the class and use excel by yourselves.
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教科書に出ていない内容についても解説をするので,必ず出席すること。
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I will explain the contents that are not included in the text book and thus students should attend the class.
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9784883841981
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入門計量経済学
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山本拓, 竹内明香著,
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新世社
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2013
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4915787451
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計量経済学
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山本拓著,
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新世社
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1995
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9784492314722
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計量経済学
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黒住英司 著,
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東洋経済新報社
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2016
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