計量経済学研究基礎

Econometrics I

ー

主専攻基礎科目

社会科学研究科

学年指定なし

KCEMS5MCA1

2単位

講義 (Lecture)

2026年度前期

車井 浩子

国際商経学部

日本語

該当なし

オフィスアワー：講義終了後（メール等によりアポイントをとること）
場所：講義室

クラスプロファイルにより問い合わせること。

ー

1◎／3◎／2〇

ー

ー

【講義目的】計量経済学の基礎について理解し、各自の専門分野に応用することを目的とする。
【到達目標】大学院基礎レベルの計量経済学理論を理解し、基本的な統計手法を用いたデータ分析を行うことを目標とする。

キーワード：確率　確率変数　標本分布　回帰分析

Ⅰ.講義内容
テキストを用いて計量経済学の基礎理論について学ぶ。 テキスト第2章から第9章の輪読を中心に行い、適宜Rによる演習も行う。

Ⅱ.授業計画
第1回.  ガイダンス（本講義の概要）　
第2回    第2章 Review of Probability:Random Variables and Probability Distributions
第3回    第2章 Review of Probability:Expected Values, Mean, and Variance
第4回    第2章 Review of Probability:The Normal, Chi-Squared, Student t, and F Distributions
第5回    第2章 Review of Probability:Random Sampling and the Distribution of the Sample Average
第6回    第3章 Review of Statistics:Estimation:Estimation of the Population Mean
第7回    第3章 Review of Statistics:Estimation:Hyp:othesis Tests Concerning the Population Mean
第7回    第3章 Review of Statistics:Estimation:Confidence Intervals for the Population Mean
第8回    第3章 Review of Statistics:Estimation:Differences-of-Means Estimation of Causal Effects Using Experimental Data
第9回    第4章 Linear Regression with One regressor:Estimating the Coefficients of the Linear Regression Model
第10回  第4章 Linear Regression with One regressor: The Least Squares Assumptions for Causal Inference
第11回  第4章 Linear Regression with One regressor:The Sampling Distribution of the OLS Estimator
第12回  第5章 Regression with a Single Regressor:Testing Hypotheses About One of the Regression Coefficients
第13回  第5章 Regression with a Single Regressor:Confidence Intervals for a Regression Coefficients
第14回  第5章 Regression with a Single Regressor:Regression When X Is a Binary Variable
第15回  第5章 Regression with a Single Regressor:Heteroskedasticity and Homoskedasticity

●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。

対面

・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない

全面的に許可

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。

適宜紹介する。

【予習】指定されているテキストについて、報告担当個所はもちろんのこと、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する（10h）　演習問題に取り組む(20h）

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議論をする。

【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。

課題等については講義時間内に解説を行う。

・統計学の基礎知識があることを前提とする。

該当しない。