![]() 教員名 : 車井 浩子
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授業科目名
計量経済学研究
(英語名)
Econometrics II
科目区分
ー
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
2025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
該当なし
オフィスアワー・場所
オフィスアワー:適宜(メール等でアポイントをとること)
場所: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
ー
研究科DP
1◎/3◎/4◎
全学DP
ー
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
【講義目的】計量経済学の理論について理解し、各自の専門分野に応用することを目的とする。
【到達目標】計量経済学基礎で得られた知識を前提とし、 基本的なデータ分析を行うことを目標とする。 授業のサブタイトル・キーワード
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。 ●必要に応じてPCを使用する。PC教室を使用す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の利用については教員の指示に従うこと。生成系 AIによる出力結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない。生成系AIによる出力をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。 教科書
J. H. Stock & M. M. Watson(2018), "Introduction to Econometrics" 4th ed., Pearson 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(30h)
【復習】講義で扱った手法、計算について確認をし、 演習問題に取り組む(30h) 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。
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