シラバス情報

授業科目名
計量経済学研究
(英語名)
Econometrics II
科目区分
主専攻科目
対象学生
社会科学研究科
学年
学年指定なし
ナンバリングコード
KCEMS5MCA1
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2024年度後期
担当教員
車井 浩子
所属
国際商経学部
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標8
オフィスアワー・場所
講義終了後
教員研究室
連絡先
クラスプロファイルにて問い合わせること

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
研究科DP
1◎
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
計量経済学の基礎理論の修得を目的とする.。 計量経済学基礎で得られた知識を前提とし、計量経済学的手法を用いた基本的なデータ分析を行うことを到達目標とする。
授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:
キーワード:多重回帰分析 パネルデータ分析
講義内容・授業計画
Ⅰ.講義内容
計量経済学基礎で学んだ基礎知識を前提とし、計量経済学の理論について学ぶ。 テキスト第7章から第10章の輪読を中心に行い、適宜統計ソフトを用いた演習も行う。

Ⅱ.授業計画
第1回  ガイダンス(本講義の概要) 
第2回 第6章 Linear Regression with Multiple Regressors:Omitted Variable Bias
第3回 第6章 Linear Regression with Multiple Regressors:The OLS Estimator in Multiple Regression
第4回 第6章 Linear Regression with Multiple Regressors:The Least Squares Assumptions for Causal Inference in Multiple Regression
第5回 第6章 Linear Regression with Multiple Regressors:The Distribution of the OLS Estimators in Multiple Regression
第6回 第6章 Linear Regression with Multiple Regressors:Multicollinearity ,Control Variables and Conditional Mean Independence
第7回 第7章 Hypothesis Tests and Confidence Intervals in Multiple Regression:Hypothesis Tests and Confidence Intervals for a Single Coefficient
第8回 第7章 Hypothesis Tests and Confidence Intervals in Multiple Regression:Tests of Joint Hypotheses
第9回 第7章 Hypothesis Tests and Confidence Intervals in Multiple Regression:Testing Single Restrictions Involving Multiple Coefficients
第10回  第7章 Hypothesis Tests and Confidence Intervals in Multiple Regressions:Model Specification for Multiple Regression
第11回 第10章 Regression with Panel Data:Panel Data with Two Time Periods:“Before and After” Comparisons
第12回 第10章 Regression with Panel Data:Fixed Effects Regression
第13回 第10章 Regression with Panel Data:Regression with Time Fixed Effects
第14回 第10章 Regression with Panel DataThe Fixed Effects Regression Assumptions and Standard Errors for Fixed Effects Regression
第15回 第10章 Regression with Panel Data: example

※各テーマの講義回数は変更する可能性がある。
※統計ソフトを用いた演習を行う際はPCを使用する。教室変更がある場合はユニバーサルパスポートに掲示するので確認すること。
※生成系AIの利用について:この授業においては生成AI の利用を予定していないが、課題レポートの作成において学生が利用する場合には、生成系AI による出力結果をそのまま提出してはいけない。生成系AI の出力した内容について、参考文献が実在するかなど事実確認を必ず行うこと。
教科書

J. H. Stock & M. M. Watson(2018), "Introduction to Econometrics" 4th ed., Pearson(生協などで購入する)

参考文献
適宜紹介する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】指定されているテキストについて、報告担当部分はもちろんのこと、担当外の部分も授業の前に事前に目を通しておく(15h)
【復習】講義で扱った手法、計算について確認をする(5h) 演習問題に取り組む(10h)
アクティブ・ラーニングの内容
報告担当者の説明について、疑問点や経済学への適用について受講生全員で議論をする。
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】講義目的、到達目標の到達度に基づき、社会科学研究科規程に従い成績評価の上、単位を付与する。
【成績評価の方法】報告内容(40%)、受講態度(20%)、提出課題の内容(40%)で評価する。
課題・試験結果の開示方法
課題等については講義時間内に説明をする。
履修上の注意・履修要件
・計量経済学研究基礎(前期)の単位を修得済みであることを要件とする。
実践的教育
該当しない。
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。