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授業科目名 | 計量経済学 | ||||||||||||||
時間割番号 | LSS322 | ||||||||||||||
担当教員名 | 渡邉 靖仁 | ||||||||||||||
開講学期・曜日・時限 | 後期・金・III | 単位数 | 2 | ||||||||||||
<対象学生> | |||||||||||||||
(未登録) | |||||||||||||||
<授業の目的および概要> | |||||||||||||||
様々な家計や企業の個別情報をもとに分析するミクロ計量経済学は経済社会を理解するために欠かせないものとなった。本講義では、主にミクロ経済学の分野における経済理論の実証分析とその注意点を学ぶ。実験の難しい経済学において、実験の観測と分析で発達してきた統計学の手法をストレートに適用することで生じやすい問題と対処法を理解する。計量経済分析はまず「習うより慣れよ」である。このため、座学による理論的な解説に加えて、例題を用いて回帰分析を学生自らパソコンで行い、その結果を吟味するトレーニングの機会を多数設ける。計量経済分析用のパッケージソフトの進化により、理論の正確な理解と統計データの適切な処理の必要性はいっそう高まった。理論に照らした結果の解釈の妥当性も厳しく問われる。経済理論と統計的手法をセットで扱い、ともにこれらを操作できるレベルにまで習熟することを目的とする。 | |||||||||||||||
<到達目標> | |||||||||||||||
計量経済学は、経済理論の妥当性をデータに基づいて検証する統計手法の体系であり、経済学の実証分析に必要不可欠である。本講義の到達目標は、次の通りである。 1.計量経済学の根幹である回帰分析の理論を理解する。 2.回帰分析を経済データに応用する際に生じる問題と対処法を習得する。 3.データと統計ソフトを使い、自分で実証分析ができる能力を身につける。 この3つを通じて、市場の役割や経済政策・制度の意義を、計量経済学の基礎的な枠組みによって学び、説明できるようにする。「自然との共生可能な豊かな地域社会を実現するための課題を提起し、解決する能力」を涵養するため、経済社会の持続可能性を高める選択肢の検討・提案の際に、理論と実証双方にバランス良く目配りする思考方法に慣れ親しむ。ミクロ経済学で学んだ理論が、実際の経済社会への適用にあっては、実証が必要なものでありあくまで分析の道具であると言う感覚を身につける。 |
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<授業の方法> | |||||||||||||||
講義と実習 | |||||||||||||||
<成績評価の方法> | |||||||||||||||
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<受講に際して・学生へのメッセージ> | |||||||||||||||
ミクロ経済学・公共経済学・基礎統計学・基礎統計学演習・データサイエンスおよび実習を履修していること | |||||||||||||||
<テキスト> | |||||||||||||||
<参考書> | |||||||||||||||
<授業計画の概要> | |||||||||||||||
第1回:イントロダクション 1)計量経済学の歴史と発達経過 2)習うより慣れよう計量分析 3)データの種類 4)データの出所と取り扱い 5)理論の検証のための道具としての統計学 第2回:ヘドニックアプローチ(1) 1)ヘドニックアプローチとは:消費者の付け値の要素は? 2)効用関数と付け値関数 3)市場均衡とヘドニック価格関数 4)クロスセクションデータの特徴 5)カテゴリカルデータの特徴 6)重回帰分析の実習:課題「消費者が安全と考える食品の価格水準と属性」 7)複数の説明変数がある場合の注意点 第3回:ヘドニックアプローチ(2)承前:重回帰分析 1)説明変数選択の一次接近:散布図・相関・関連性・樹形図 2)重回帰モデルの仮定 3)ダミー変数 4)仮説検定 5)推計 6)係数の検定(1)t検定(2)F検定 7)当てはまりの良さとモデルの選択 第4回:ヘドニックアプローチ(3)承前:重回帰分析 1)多重共線性 2)分散不均一性の検出 3)分散不均一性への対処 4)予測 5)構造を知る意義 第5回:ヘドニックアプローチ(4)承前:重回帰分析 1)生産関数とヘドニック価格関数 2)重回帰分析の実習:課題「食品の生産者が安全性に上乗せできると考えるコストと属性」 第6回:市場均衡 1)連立方程式による市場均衡モデル 2)同時方程式で生ずる問題:識別性 3)連立方程式による均衡価格の導出 4)シミュレーション 5)実習:課題「食品の安全を確保する均衡価格」 第7回:質的選択モデル(1) 1)経済主体の意思決定 2)離散変数を被説明変数とするモデル 3)OLSの問題 4)最尤法 5)潜在変数モデル 6)プロビットモデルとロジットモデル 第8回:質的選択モデル(2) 1)プロビットモデルの最尤法による推計 2)限界効果の解釈 3)実習:課題「既婚女性の就業要因」 4)モデルの適合度 第9回:分布に制約のあるモデル 1)切断された変数 2)トービットモデルとその限界 3)ヘックマンの2段階推定法 4)実習:課題「既婚女性の就業要因と労働時間」 第10回:時系列データ(1) 1)誤差項の系列相関 2)Durbin Watson検定 3)構造変化の検定: Chowテスト 第11回:時系列データ(2) 1)単位根の検定 2)共和分 3)エラー修正モデル 第12回:パネルデータ(1) 1)パネルデータとは 2)分析の意義 3)変量効果と固定効果 4)分散不均一性 第13回:パネルデータ(2) 1)実習:課題「生保会社の責任準備金の変化」 2)脱落バイアスの問題 3)パネルの質的選択モデル 第14回:生存時間分析 1)時間をどうとらえるか:生存時間分析とは 2)生存関数 3)ハザード関数 4)ノンパラメトリックモデル (1)カプラン・マイヤー法 (2)ログランク検定とウイルコクスン検定 5)セミパラメトリックモデル:Cox比例ハザードモデル 6)時間依存変数と非時間依存変数 7)モデルの適用可否の検定 8)パラメトリックモデルの概要 9)実習:課題「稲作農家の撤退と規模拡大の要因」 第15回:まとめと総合復習 |
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<実務経験のある教員による授業科目の概要> | |||||||||||||||
保険事業の運営に携わり、保険理論を基礎としたリスク分散事業の展開に当たって、理論の適用と、その限界を踏まえた実現可能な運用ルールの策定に関与してきた実務経験がある。講義では、経済学や保険学の理論を解説するなかで、理論の有効領域と限界、理論と実践の橋渡しとなる分析視点を学生に提供する。 |