計量経済学のシラバス
年度 2007 学期 |
曜日・校時 月1/火3 |
必修選択 選択 |
単位数 4 |
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授業科目/(英語名) |
(Econometrics） |
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対象年次 2・3・4年 |
講義形態 講義と実習 |
教室 本館121およびメディアステーション |
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対象学生(クラス等) |
科目分類 |
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担当教員(科目責任者) / Eメールアドレス/研究室/TEL/オフィスアワー 氏名：森保 洋 /Ｅﾒｰﾙｱﾄﾞﾚｽ：moriyasu@nagasaki-u.ac.jp /研究室：東南アジア研究所313号室 /オフィスアワー：毎週月曜日10:30〜12:00 この時間帯以外の質問はメールにてアポイントを取ること |
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担当教員(オムニバス科目等) |
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授業のねらい/授業方法（学習指導法）/授業到達目標 授業のねらい： ・ 計量経済分析の基礎的かつ最も重要なツールである回帰分析を理解すること。 ・ 現実の経済データとパーソナル・コンピュータを利用して回帰分析を行う技術を習得すること。 ・ 回帰分析の結果から、経済学的なインプリケーションを読み取れるようになること。 の3点である。 授業方法： 回帰分析の理論の学習を講義形式で行う。講義は指定したテキストにしたがう形で進行する。また、本講義の実習はメディアステーション設置のパーソナル・コンピュータを利用して行う。分析に利用するソフトウェアはMATLABとExcelである。MATLABは非常に高機能な汎用計算ソフトウェアであり、Excelは世界で最もよく利用されているスプレッド・シートである。 授業到達目標：
・ 最小2乗法の考え方を理解する。
・ 古典的仮定の下での回帰分析をExcelを利用して行えるようになる。
・ 論文等に記載されている回帰分析の結果を読み取れるようになる。
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授業内容(概要) /授業内容(毎回の授業内容を含む) 回帰分析とは、ある経済変数を他の変数の関数として縮約することである。例えば、家計消費を可処分所得の1次関数として、 （家計消費）＝α＋β×（可処分所得） と表現したとしよう。また、過去10年分の家計消費と可処分所得の四半期データが手元にあるとしよう。このとき、回帰分析では、(1)α、βの具体的な値をどのようにして求めるか (2)α、βに関する区間推定・仮説検定 上記のような分析を行うには相当量の計算を行わなければならないため、手計算に頼るのは非現実的である。したがって、本講義の実習はメディアステーション設置のパーソナル・コンピュータを利用して行う。分析に利用するソフトウェアはMicrosoft Excelである。Microsoft Excelは世界で最もよく利用されているスプレッド・シートである。 回帰分析の理論の学習にでは区間推定や仮説検定など、数式のみでは理解しづらい部分もあるが、これらの問題については、コンピュータ・シミュレーションを援用する事によって極力直感的に理解できるように講義する。 第 １回 イントロダクション 第 ３回 最小2乗法(1) 第 ４回 最小2乗法(2) 第 ５回 決定係数 第 ６回 偏相関 第 ７回 行列と行列の演算 第 ８回 重回帰分析(1) 第 ９回 重回帰分析(2) 第１０回 重回帰式の性質と自由度調整済み決定係数 第１１回 データの変換と回帰(1) 第１２回 データの変換と回帰(2) 第１３回 ダミー変数(1) 第１４回 ダミー変数(2) 第１５回 ダミー変数(3) 第１６回 多重共線性 第１８回 統計学の復習−t分布、F分布− 第１９回 統計学の復習−推定と検定− 第２０回 古典的仮定のもとでの単回帰モデル 第２１回 最小2乗推定量(1) 第２２回 最小2乗推定量(2) 第２３回 パラメータの区間推定 第２４回 パラメータの有意性検定(1) 第２５回 パラメータの有意性検定(2) 第２６回 重回帰モデルの古典的仮定 第２７回 パラメータに関する線形制約の仮説検定(1) 第２８回 パラメータに関する線形制約の仮説検定(2) 第２９回 グループ間の差の検定、構造変化の検定 第３０回 予備日 |
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キーワード |
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教科書・教材・参考書 |
縄田和満，『Excelによる回帰分析入門』，朝倉書店 |
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成績評価の方法・基準等 |
中間レポート(40%)、期末レポート(40%)、期末試験(20%)によって評価する。 |
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受講要件(履修条件) |
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本科目の位置づけ /学習・教育目標 |
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備考(準備学習等) |
統計学の知識を前提として講義を進めるので、統計学を履修していることが望ましい。統計学を履修していない学生は、統計学の知識なしでは単位の取得が困難であることを自覚した上で、統計学を自習してから講義を受講すること。 また、担当教官のWEBページに教材等の情報を掲載するので、週1度はチェックすること。 |
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