対象年度	年度	2017	期	(週1ｺﾏ)通年	開講時限	木6
開講学部・学科等	大学院
科目コード	032004500		科目ナンバー
授業名	計量経済学研究講義
英文授業名	Applied Econometrics
担当教員	石山　健一

授業形態	講義、アクティブ・ラーニング
	e-learning利用		その他：
担当形態	単独
関連する授業	ミクロ経済学研究
	当科目履修前に履修して おくことが望ましい科目	なし
	後続関連授業	なし
教職課程科目	教科に関する科目
テーマ・キーワード	回帰分析・商業統計・経済予測

授業の概要・ねらい	商業統計調査や専門量販店販売統計調査、特定サービス産業実態調査などから得られる商業データを用いて計量分析し、その結果を用いて適切な経済予測や経営戦略が立てられるようになることがこの授業の目的である。この目的を達成するためには、商業データに潜む「見せかけの回帰」を見抜き、対処できる段階まで計量分析の方法を理解しておく必要がある。 「見せかけの回帰」の対処法を習得するために、この授業では、まず、データにあてはまる直線の式を求める古典的な方法から始め、計量経済学の基礎を一通り学んでいく。この基礎の上に立って、近年の計量経済学の研究成果を取り入れた新しい回帰モデルの分析方法について論じていく。計量分析について、理論だけで理解するのではなく、その有効性を実感してもらうために、商業統計調査や専門量販店販売統計調査、特定サービス産業実態調査などから得られる商業データを用いた実例を挙げて詳しく解説する。
到達目標	授業目的を達成するためには、商業データに潜む「見せかけの回帰」を見抜き、対処できる段階まで計量分析の方法を理解しておく必要がある。これがこの授業の到達目標である。
教科書と準備するもの	【教科書】森崎初男（著）『現代計量経済学』、シーエーピー出版、２０１２
参考書	適宜、指示する。
評価の基準	現実のデータを実際に収集して、計量分析を実行することができる。 分析結果に基づいて、適切な経済予測や経営戦略を立てることができる。 商業データに潜む「見せかけの回帰」を見抜くことができる。 「見せかけの回帰」に対処することができる。
具体的評価方法	到達目標がどの程度達成できているかを評価の基準に照らし、中間レポートおよび期末レポートにより評価する。

授業評価アンケート フィードバック・ 受講生へメッセージ	この科目は授業評価アンケート対象外であったため、フィードバックできることはない。
単位互換
特記

第1回	内容	計量経済学とは	第16回	内容	多重回帰モデル（２）推定係数の評価と多重共線性
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】シラバスに目を通し、この授業の概要や到達目標を確認しておくこと。 【予習】ミクロ経済学や統計学、数学について、ある程度、勉強しておくこと。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】前期の学習内容について復習しておくことが今回の予習となる。 【復習】多重共線性の問題について考察しておくこと。
	授業実施特記			授業実施特記
第2回	内容	直線のあてはめ（１）分割平均法	第17回	内容	多重回帰モデル（３）自由度修正済決定係数
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】散布図の作成方法とその活用例について調べておくこと。 【復習】自分でデータを収集し、分割平均法を使って予測を立ててみること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】決定係数について復習しておくこと。 【復習】いくつかの多変量回帰モデルを想定し、実際のデータから自由度修正済決定係数を計算し、モデルの良し悪しについて考察してみること。
	授業実施特記			授業実施特記
第3回	内容	直線のあてはめ（２）最小２乗法	第18回	内容	多重回帰モデル（４）回帰モデルの有効性のＦ検定
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】最小２乗法について予習しておくこと。 【復習】自分でデータを収集し、最小２乗法を使って予測を立ててみること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】多重回帰モデルにおける母回帰係数の片側検定および両側検定について復習しておくこと。 【復習】実際にデータを集め、回帰モデルの有効性のＦ検定を実行してみること。
	授業実施特記			授業実施特記
第4回	内容	直線のあてはめ（３）決定係数	第19回	内容	見せかけの回帰（１）見せかけの回帰と排除法
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】決定係数について予習しておくこと。 【復習】回帰分析の結果について報告している文献を渉猟し、決定係数がどのように解釈されているか調べてみること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】見せかけの回帰について予習しておくこと。 【復習】見せかけの回帰の排除法について復習しておくこと。
	授業実施特記			授業実施特記
第5回	内容	古典的線形回帰モデル	第20回	内容	見せかけの回帰（２）見せかけの回帰と多重回帰モデル
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】古典的線形回帰モデルについて予習しておくこと。 【復習】古典的線形回帰モデルを想定するメリット、デメリットについて考察しておくこと。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】見せかけの回帰の疑いのあるモデルを用意しておくこと。 【復習】多重回帰モデルを用いて見せかけを排除した影響について推定してみること。
	授業実施特記			授業実施特記
第6回	内容	誤差分布	第21回	内容	ロジット・モデル
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】正規分布について予習しておくこと。 【復習】分割平均法と最小２乗法のどちらが良いか、誤差分布を用いて考察しておくこと。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】ロジット・モデルについて予習しておくこと。 【復習】ロジット・モデルを想定し、商業データについて分析してみること。
	授業実施特記			授業実施特記
第7回	内容	誤差項の母分散の最適推定（１）残差分散	第22回	内容	ダミー変数（１）定数項ダミーと係数ダミー
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】残差分散について予習しておくこと。 【復習】インターネット等で２変量データを収集し、残差分散を計算してみること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】ダミー変数について予習しておくこと。 【復習】ダミー変数を用いて２本の直線を一度に推定する方法を実際に試してみること。
	授業実施特記			授業実施特記
第8回	内容	誤差項の母分散の最適推定（２）推定係数の標準誤差	第23回	内容	ダミー変数（２）ダミー変数とトレンド除去
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】推定係数の標準誤差について予習しておくこと。 【復習】過去に集めたデータを用いて、推定係数の標準誤差を計算してみること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】トレンドとその除去法について予習しておくこと。 【復習】実際のデータを使ってトレンド除去を試してみること。
	授業実施特記			授業実施特記
第9回	内容	母回帰係数の区間推定（１）誤差項の分散が既知の場合	第24回	内容	構造変化テスト
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】区間推定（分散既知の場合）について予習しておくこと。 【復習】誤差項の分散が既知のデータを用いて母回帰係数の区間推定を実行してみること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】構造変化テストについて予習しておくこと。 【復習】実際のデータを用いて、構造変化テストを試してみること。
	授業実施特記			授業実施特記
第10回	内容	母回帰係数の区間推定（２）誤差項の分散が未知の場合	第25回	内容	誤差項の仮定の一般化とＦＧＬＳ推定
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】区間推定（分散未知の場合）について予習しておくこと。 【復習】商業データを用いて母回帰係数の区間推定を実行してみること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】古典的線形回帰モデルについて復習しておくこと。 【復習】ＧＬＳ推定、ＦＧＬＳ推定について復習しておくこと。
	授業実施特記			授業実施特記
第11回	内容	母回帰係数の仮説検定（１）片側検定	第26回	内容	自己相関モデルとＤＷ検定
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】母回帰係数の片側検定について予習しておくこと。 【復習】商業データを用いて母回帰係数の片側検定を実行してみること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】時系列データを入手しておくこと。 【復習】自己相関モデルを想定し、時系列データを用いてＤＷ検定を実行してみること。
	授業実施特記			授業実施特記
第12回	内容	母回帰係数の仮説検定（２）両側検定	第27回	内容	見せかけの定常回帰
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】母回帰係数の両側検定について予習しておくこと。 【復習】商業データを用いて母回帰係数の両側検定を実行してみること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】定常回帰について予習しておくこと。 【復習】定常回帰について復習しておくこと。
	授業実施特記			授業実施特記
第13回	内容	母回帰係数の区間推定（３）限界消費性向の区間推定	第28回	内容	非定常回帰モデル
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】ケインズの消費関数について調べておくこと。 【復習】経済データを用いて限界消費性向の区間推定を実行してみること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】非定常回帰モデルについて予習しておくこと。 【復習】非定常回帰モデルについて復習しておくこと。
	授業実施特記			授業実施特記
第14回	内容	母回帰係数の仮説検定（３）Ｐ値を用いた検定	第29回	内容	見せかけの非定常回帰
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】母回帰係数の仮説検定にＰ値を用いている実証分析をいくつか挙げてみること。 【復習】商業データを用いて母回帰係数の両側検定をＰ値を使って実行してみること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】見せかけの非定常回帰モデルについて予習しておくこと。 【復習】見せかけの非定常回帰モデルについて復習しておくこと。
	授業実施特記			授業実施特記
第15回	内容	多重回帰モデル（１）多重回帰モデルの最小２乗推定	第30回	内容	まとめ
	授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】多重回帰モデルについて予習しておくこと。 【復習】多重回帰モデルを想定した分析を実行し、その結果をレポートとしてまとめること。		授業時間外における学修（予習・復習等）	【予習】これまで学習した内容全体について復習しておくこと。 【復習】これまで学習した内容のなかから不明な点を挙げ、それについて担当教員に質問し、理解を深めておくこと。
	授業実施特記			授業実施特記