Syllabus data

Teacher name ： 車井 浩子
Course Title
Advanced Econometrics
Course Title in English
Advanced Econometrics
Course Type
-
主専攻科目
Eligible Students
Graduate School of Social Sciences
Target Grade
All
Course Numbering Code
KCEDS7MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026
Instructor
車井 浩子
Affiliation
国際商経学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
N/a
Office Hours and Location
時間：適宜（メール等でアポイントをとること）
場所：教員研究室
Contact
クラスプロファイルにより問い合わせること。

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
ー
Corresponding Graduate School DP
1◎／3◎／4◎
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】本講義では、計量経済学の基礎理論を理解し、受講生の関心がある分野に応用することを目的とする。
【到達目標】データの特性と適切な統計手法の関係を正しく理解し、 各自の専門分野における実証分析に応用することが目標である。
Subtitle and Keywords of the Class
キーワード：統計理論　回帰分析
Course Overview and Schedule
Ⅰ.講義内容
テキストの輪読を中心に行い、計量経済学の理論を理解する。また、基本的な手法について統計ソフトを用いたデータ分析を行う。

Ⅱ. 授業計画
第1回　 ガイダンス（本講義の概要など）
第2回  線形回帰分析の復習
第3〜4回　非線形関数の回帰分析
第5〜8回　パネルデータ分析
第9〜12回　二値データ分析
第13回　操作変数法
第14〜15回　データ分析

●各テーマの回数は変更となる可能性がある。
●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。
In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない
Uses of Generative AI
Fully permitted
Precautions for using Generative AI
生成ＡＩの利用にあたっては『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。
◯注意点
この授業においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成ＡＩの利用を全面的に許可しており、生成ＡＩの利用について制限を設けないが、生成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ならない。生成ＡＩの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することは必須である。不適切な使用をした場合には成績認定を取り消すことがある。生成ＡＩを使用した場合にその旨をレポート等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。
Textbook

Jeffrey M. Wooldridge(2019)," Introductory Econometrics" ,‎ South-Western Pub.（神戸商科学術情報館にあり）

References
適宜紹介する。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業の準備として、テキストの事前講読（20ｈ）各自の専門分野における先行研究の収集と報告の準備（30ｈ)
【復習】授業後の確認として、論点整理（10ｈ）


Contents of Active Learning
各自の報告について受講生全員で議論を行い、計量経済学理論に関する理解を深める。
Grading Criteria and Methods
【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%)、提出課題の内容(60%)で評価する。
How to Disclose Assignments and Exam Results
課題などについては講義内で解説する。
Precautions and Requirements for Course Registration
計量経済学研究の単位を修得していることを要件とする。
Practical Education
該当しない。
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.