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計量経済学 専修大学 経済学部  2020前期、2020後期

【2020後期 講義概要】

経済変数の因果関係/プログラム評価に関連する具体的な応用例で計量経済学の導入を説明する。そして、ランダム化比較試験や準実験を紹介し、因果関係を推定するという問題意識に立ち返る。次に、回帰分析と因果関係、操作変数法、パネルデ一タに基づく回帰分析、回帰不連続デザインへ進む。本講義が取り扱うトピックスの実証研究の例題はRプログラムで計量分析の実習を行う。よって、実証応用例を分析するRに関しては、使うことが習熟するようになることを重視する。

到達目標

1. 計量経済学の基本的な概念を説明し、実証分析の手法を操作することができる。
2. 本講義で紹介した計量経済学の手法を使って、経済学における政策効果の定量的な測定を実行することができる。
3. 因果推論‧デ一タ分析の結果を正しく評価できる能力を身につける。

講義計画

1. 実証研究の手引き
2. セレクションバイアス (Selection Bias)
3. ランダム化比較試験 (RCT)
4. 回帰分析と因果関係
5. 回帰分析における脱落変数バイアス
6. 傾向スコアを用いた分析
7. 操作変数法
8. 局所平均処置効果 (LATE)
9. Rによる操作変数法の実行
10. 固定効果モデルと時間効果、個別トレンの導入
11. 差分の差分法
12. Rによるパネルデ一タ分析の実行
13. 回帰不連続デザイン
14. Rによる回帰不連続デザインの実行
15. 総括

【2020前期】

この授業では、計量経済学に関する統計学の理論を中心に学んでいく。具体的には、デ一タの記述、相関、経済学におけるデ一タ可視化、確率変数と確率分布、母数の推定、仮説検定、正規分布の派生分布、回帰分析などを勉強する。この授業を通じて、データ分析をするうえで必要な知識が身に付くはずである。このほか、デ一タ分析をオ一プンソ一スRを用いて解説する。

講義計画

1. オ一プンソ一スRとその使い方
2. デ一タの記述
3. 相関
4. 経済学におけるデ一タ可視化
5. 確率
6. 確率変数と確率分布
7. 主要な確率分布
8. 母数の推定
9. 仮説検定
10. 正規分布の派生分布
11. 回帰分析の基礎
12. 単回帰分析
13. 重回帰分析
14. Rによる回帰分析の実行
15. 総括

テキスト(教科書)

1. 西山慶彦、新谷元嗣、川口大司、奥井亮 (2019)，『計量経済学』、有斐閣。
2. 安井翔太 (2020)，『効果検証入門 – 正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎』、 技術評論社。
3. 藪友良 (2012)，『入門 実践する統計学』、東洋経済新報社。
4. 嶋田正和、阿部真人 (2017), 『Rで学ぶ統計学入門』，東京化学同人。

参考文献:

1. 田中隆一 (2015)，『計量経済学の第一歩 — 実証分析のススミ』、有斐閣。
2. 山本勲 (2015)，『実証分析のための計量経済学 — 正しい手法と結果の読み方』、中央経済社。
3. Angrist, J. and Pischke, J.S., 2015. Mastering ‘Metrics: The Path from Cause to Effect, Princeton University Press.
4. Stock, J.H. and Watson, M.W., 2019. Introduction to Econometrics, 4^th Edition.
5. An interactive companion with R: https://www.econometrics-with-r.org

‘metrics-English 2018–2021: 東京国際大学 E-Track プログラム、政策研究大学院大学(GRIPS)、国際基督教大学(ICU)教養学部

Videos:

• Ceteris Paribus: Public vs. Private University

• Selection Bias, Regression, Matching: Will You Make More Going to a Private University?

• Randomized Trials: The Ideal Weapon

• Regression discontinuity designs (RD)