C1069
計量経済学
ECONOMETRICS 		先端科目-総合政策系
Advanced Subjects - Series of Policy Management
2 単位
実施形態 完全オンライン
開催日程 秋学期 木曜日２時限
担当教員 和田 龍磨（ワダ タツマ）
関連科目 前提科目（推奨）: C1067,31160,B3101,B3103,B3104
開講場所 SFC
授業形態 講義、実習・演習
履修者制限

履修人数を制限する

受入学生数（予定）：約 30 人
選抜方法：課題提出による選抜

【課題内容】
母集団平均の推定と検定の方法について、調べてまとめよ。

◯エントリー〆切日時：2020年9月28日（月） 17:00
◯履修許可者発表日時：2020年9月30日（水） 17:00

◯ファイル登録

Only the selected students can take this course.

Number of students in the class (scheduled) : About 30
Pre-registration screening by submitted an assignment

【ASSIGNMENT】
母集団平均の推定と検定の方法について、調べてまとめよ。

* Schedule: TBD
履修条件

使用言語 日本語
連絡先 twada@sfc.keio.ac.jp
授業ホームページ
同一科目

学生が利用する予定機材/ソフト等

EVIEWS または　STATA　(MATLABも可)

EVIEWS or STATA　(or MATLAB)
設置学部・研究科 総合政策・環境情報学部
大学院プロジェクト名

大学院プロジェクトサブメンバー

ゲストスピーカーの人数 0
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GIGAサティフィケート対象
最終更新日 2020/07/22 15:35:54

科目概要

学部レベルの計量経済学の講義を行う。確率・統計の復習から始め、線形単純回帰の方法と推定量の統計的性質を学んだ後に重回帰へと進む。さらに誤差項の自己相関、不均一分散の扱い、非線形モデル、二値選択モデル、操作変数法、簡単な時系列モデルも学ぶ。

This is an undergraduate level econometrics course. In this course, we will start with a review of probability and statistics that are the basics of econometrics. After studying a linear regression model with one regressor, together with its statistical inferences, we will extend our models so that we can have more than one regressor. Issues that interfere with desirable properties of our estimators, such as errors that have autocorrelation or heterosckedasticity, will then be studied. The last part of this course will be devoted to non-linear models, regression with binary dependent variables, instrumental variable regression, and time series regression.

授業シラバス

主題と目標／授業の手法など

この授業の目標は、学生各個人が最小二乗法の計算および線形モデルの結果の解釈が可能になり、最小二乗法が望ましい方法でない場合を適切に判断して他の方法を試みることができるようになることである。



Learning outcomes

After completing this course, the successful students will be able to:
compute least squares coefficients using a computer;
interpret the result of simple/multiple linear regression; and
identify a situation where the least square method is inappropriate and take corrective actions.

教材・参考文献

Jeffrey M. Wooldridge "Introductory Econometrics: A Modern Approach, 5th edition," Cengage.

提出課題・試験・成績評価の方法など

宿題　　　35％
中間試験　30％
期末試験　35％

Problem Sets 35%
Midterm Exam 30%
Final Exam 35%

履修上の注意

授業計画

第1回 I. 経済学の問題とデータ
[I. Economic Questions and Data]

第2回 II. 確率論の復習
[II. Review of Probability]

第3回 III. 統計学の復習
[III. Review of Statistics]

第4回 IV. 単純回帰モデル
[IV. Linear Regression with One Regressor]

第5回 IV. 単純回帰モデル
[IV. Linear Regression with One Regressor]

第6回 V. 単純回帰モデル：　仮説検定と信頼区間
[V. Regression with a Single Rgeressor: Hypothesis Tests and Confidential Intervals]

第7回 V. 単純回帰モデル：　仮説検定と信頼区間
[V. Regression with a Single Rgeressor: Hypothesis Tests and Confidential Intervals]

第8回 VI. 重回帰モデル
[VI. Linear Regression with Multiple Regressors]

第9回 VII. 重回帰モデルの仮説検定と信頼区間
[VII. Hypothesis Tests and Confidence Intervals in Multiple Regression]

第10回 VIII. 非線形モデル
[VIII. Nonlinear Regression Functions]

第11回 XI. 2値選択モデル
[IX. Regression with a Binary Dependent Variable]

第12回 X. 操作変数法
[X. Instrumental Variables Regression]

第13回 X. 操作変数法
[X. Instrumental Variables Regression]

第14回 XI. 時系列モデルと予測
[XI. Introduction to time series regression and forecasting ]

第15回 XII. まとめ
[XII. Review]

15回目に相当するその他の授業計画

Midterm Exam