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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	計量経済学b／ECONOMETRICS(B)
開講所属 ／Course Offered by	経済学部経済学科／ECONOMICS ECONOMICS
ターム?学期 ／Term?Semester	2020年度／2020 Academic Year　　秋学期／FALL SEMESTER
曜限 ／Day, Period	月1／Mon 1
開講区分 ／semester offered	秋学期／Fall
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	藤山　英樹

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
藤山　英樹	国際環境経済学科／ECONOMICS ON SUSTAINABILITY

授業の目的?内容 ／Course Objectives	前半は、春学期で学んだ多変量回帰分析を前提に、卒業論文でも応用可能な、計量経済学のより実践的なスキルを学ぶ。関数形や説明変数を工夫するだけで、様々な分析が可能となる。後半は、多変量回帰分析で前提となった仮定を、より現実的なものにすると、どのような修正がなされるかを学んでいく。さらに、大標本理論という考え方を導入し、観測不能な要因のもたらす影響と、その対処方法を学ぶ。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	授業の形式としては，原則Zoomを利用する。ただし，授業時間内での講義動画(YouTubeにアップロードする)の視聴と，Zoomの機能を利用した質疑応答を併用する。YouTubeを利用する理由は，通信が不安定な時のフラストレーションをなくすことと，予習?復習を容易にすることである。なお，その構成と比率については臨機応変に変化させる予定である。授業の最後に毎回課題を示すので、その課題を期限までに提出することが求められる。情報掲示についての詳細は授業の初回時に説明をする。秋学期は，RとRStudioを用いた実習も行うので，この環境構築もより高い評価(A以上)のための前提となる（授業の初回に環境構築のガイダンスも行う予定である）。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	事前の学習は事前に配布された授業ノートとYouTubeの動画の事前視聴で行うとよい。授業後は、授業で学んだことを説明できるように、特に、理論的な理解と、記号による表現と、結果の解釈を自分でできるようにする。これがそのまま、毎回の課題のための準備および対策となる。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other 特になし
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title Introductory Econometrics: A Modern Approach 著者 ／Author name Jeffrey M. Wooldridge 出版社/URL ／Publisher South-Western Publishing ISBN ／ISBN 978-1337558860 その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 統計学からの計量経済学入門 著者 ／Author name 藤山英樹 出版社/URL ／Publisher 昭和堂 ISBN ／ISBN 978-4812207413 その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title Using R for Introductory Econometrics 著者 ／Author name Florian Heiss 出版社/URL ／Publisher Amazon Digital Services ISBN ／ISBN 978-1523285136 その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業内の質疑応答時の貢献(35%)と、授業日を含めた4日以内に提出が求められる毎回の課題(65%)によって評価する。
関連科目 ／Related Subjects	計量経済学a、統計学入門a,b、統計学a,bを既習もしくは並行履修が望ましい。
備考 ／Notes
到達目標 ／Learning Goal	計量経済学に関する専門知識を習得し、理論的に得られた経済モデルを実証分析のうえ、解説できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	計量経済学aの復習	計量経済学aの内容を概観し、計量経済学aの内容を学んだ学生が、その内容を思い出し、もう一度その知識を活用できるようになる。さらにRを利用可能な環境を構築する。
2	複数の変数があるときの「コントロール」の意味と問題点（過小、過剰、多重共線性）	計量モデルに複数の変数が含められるとき、「他の変数をコントロールしてある変数の効果をみる」という表現がなされる。この正確な意味を理解し、さらに、関連する問題を理解できるようになる。
3	直線でない関係の表現(1)：2次関数、分数関数	これまでの計量モデルでは直線的な関係しか表現できていなかった。しかし、変数を工夫し、関数形を変えることで、曲がった関係もとらえることができる。このことについて理解でき、実際に分析できるようになる。
4	直線でない関係の表現(2)：Logの利用	直線でない関係の表現においては、Logは重要な役割を果たす。いくつかの代表的な例をおさえつつ、この意味を理解でき、実際に分析ができるようになる。
5	交差項について	二つの変数の相乗効果で、より大きな影響を与える時がある、これを表現する変数を理解し、分析に用いることができるようになる。
6	定数項ダミー変数について：男女の違い、季節の違いの表現の仕方	これまでは関数形を工夫するという考え方であった。次に、変数を工夫して様々な状況に対処する方法を学ぶ。この一つにダミー変数というものがあり、これを理解し、分析に用いることができるようになる。
7	係数ダミー変数について	前回の定数項ダミーは関数の切片を変化させるという考え方であった。各変数の係数つまり、傾きを変化させるダミー変数について理解し、分析に用いることができるようになる。
8	不均一分散について	回帰分析を行うときには、前提となる仮定がある。現実には、かく乱項の分散の均一性という仮定が成立しないときがある。いつ、このような状況があらわれ、分析時にどのような不都合があるかを理解できるようになる。
9	不均一分散の見つけ方と対処法	前回の授業で学んだ不均一分散の見つけ方（検定方法）その時の対処方法を学び、実際に分析できるようになる。
10	系列相関について	回帰分析において前提となる仮定が崩れる状況として、かく乱項の共分散が０にならないというものがある。これは時系列データにおいて典型的に表れ、系列相関と呼ばれる。これを理解できるようになる。
11	系列相関の見つけ方と対処法	前回の授業で学んだ系列相関の見つけ方（検定方法）その時の対処方法を学び、実際に分析できるようになる。
12	より高度な手法を理解するための準備（大標本理論）	これまでの分析は、データの大きさに依存せず当てはまった。しかし、その限界も指摘され、十分にデータを大きくした場合を考え、近似的にあてはめる理論が発展した。この理論の概略を理解できるようになる。
13	説明変数とかく乱項の相関：変数の内生性	回帰分析で前提となる仮定が崩れる状況として、計量モデルに要因として含める変数とかく乱項が相関する場合がある。これは変数の内生性と呼ばれる。この状況を大標本理論から理解できるようになる。
14	説明変数とかく乱項の相関の発見と対処：操作変数法、二段階最小二乗法	前回学んだ「説明変数とかく乱項の相関」を見つけ方（検定方法）と、その時の対処方法を学び、実際に分析できるようになる。