計量経済学Ⅱ （国際商経・専門科目）

Econometrics II (J) （国際商経・専門科目）

専門教育科目

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国際商経学部

学年指定なし

KCCBK1MCA7

2.00単位

講義・演習 (Lecture/Seminar)

2024年度後期

吉川 満

非常勤講師

日本語

該当なし

オフィスアワー：随時（ただし、電子メールによりアポイントをとること）

1◎／3〇

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【講義目的】 計量経済学Ⅰで学んだ基礎的な統計手法を前提とし、より拡張された分析手法を修得し、データ分析の意味と限界を理解することを目的とする。
【到達目標】 様々な経済データの特徴を理解し、適切な統計手法を用いたデータ分析を行えるようになることを目標とする。

サブタイトル：
キーワード：回帰分析　質的データ　量的データ

Ⅰ講義内容
本講義では、計量経済学Ⅰで扱った基礎的手法の知識を前提とし、より拡張された分析手法について学ぶ。授業は講義形式で行うが、Excel等汎用性の高い統計ソフトを用いた演習を併用し、統計手法に関する理解を深める。

Ⅱ授業計画
1. ガイダンス：本講義の概要
2. 計量経済学Ⅰの復習
3. 質的データ1：ダミー変数（定数項ダミー）（テキスト第4章）
4. 質的データ2：ダミー変数（係数ダミー）（テキスト第4章）
5. F検定：F検定の考え方
6. F検定：一般的なF検定
7. さまざまな関数型
8. 回帰分析における問題点：多重共線性
9. 回帰分析における問題点：系列相関（系列相関の問題点　検定方法）
10. 回帰分析における問題点：系列相関（数値例）
11. 回帰分析における問題点：不均一分散（不均一分散の問題点）
12. 二値選択モデル：アンケート回答（Yes,.No）の分析
13. 二値選択モデル：アンケート回答（Yes,.No）の分析(演習)
14. 実証分析とは
15. まとめ
定期試験

※進捗状況によって各テーマの回数、内容は変更になる可能性がある。
※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。

谷崎久志・溝渕健一(2023) 『計量経済学』 新世社 （生協等で購入する）

大屋幸輔 (2012) 『コア・テキスト統計学 第2版』 新世社　
山本勲(2015)『実証分析のための計量経済学』中央経済社

【事前学習】指定されているテキストについて、事前に読み込み、疑問点を挙げておく（20ｈ）
【事後学習】授業で扱った統計手法について自身の理解度を確認する（20h）　  統計手法の社会問題への適用について考える（20h）

履修者に対して、質問・アンケートを行う、また分析結果の解釈や様々な経済事象への適用について履修生同士てディスカッションをする時間を設ける。

課題については、内容を確認した上で本人に返却し、授業内で解説する。

・計量経済学Iを履修済みであることを要件とします。
・PCの台数により履修者数を制限する場合があります。希望者が多い場合は抽選を行います。詳細については 初回のガイダンスの際に説明しますので、履修希望者はガイダンスに必ず参加してください。ガイダンスに参加できない場合は、必ず事前にメールで連絡をしてください。
・当授業は、原則対面で実施する予定です。ただし、状況に応じて、履修者を複数の教室に分けて教室間でオンラインで繋ぐ形式や自宅でのオンライン授業等に変更となる可能性があります。事前に以下の2点について準備をしておいてください(何 か問題がある場合は事前に相談してください)。
1.自宅等でオンライン授業を視聴できる通信環境(PC・タブレット等の端末やWi-Fi環境)
2.自宅等でExcelを利用できる環境
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該当しない。