公開用ファイル(授業概要)

授業の題目	発展的な計量経済学の手法の実践とデータ加工の自動化
学修の概要	卒業論文では、発展な計量経済学の手法とデータ処理の自動化が有効となる。そこで本科目ではこれらを扱う。応用的な計量経済学はgretlによる行う。手法の理論面と実際の処理の二つの面から掘り下げる。応用的なデータ処理はプログラミング言語であるPhytonによって行う。Pythonを用いることで、Excelによる煩雑なデータ処理がどう自動化されることを掘り下げる。
学修の到達目標	1. 応用的な計量経済学の主な手法をgretlで実践できるようにする 2. Pythonを用いてデータ加工を自動化できるようにする。

授業計画	第１回	ガイダンス / 【gretl.1】復習
	第２回	【gretl.2】二値選択のモデル（プロビットモデルとロジットモデル）
	第３回	【gretl.3】パネルデータ分析
	第４回	【gretl.4】DID分析（Difference-in-differences design）
	第５回	【gretl.4】プレゼン準備
	第６回	【gretl.5】第1回プレゼン
	第７回	【Python.1】変数の操作
	第８回	【Python.2】簡単な計算
	第９回	【Python.3】簡単な関数の作成
	第１０回	【Python.4】制御文.1：If
	第１１回	【Python.5】制御文.2：ForとWhile
	第１２回	【Python.6】サブルーティン
	第１３回	【Python.7】表とグラフの作成
	第１４回	【Python.8】プレゼン準備
	第１５回	【Python.9】第2回プレゼン / まとめ

授業外学習の課題	授業で指定したgretlによる課題を行ってもらいます。各回の前後に2時間程度を目安に予習、復習をして下さい。
履修上の注意事項	(1) 公認欠席は欠席として扱いますが、単位認定要件には影響しないよう配慮します。 (2) 予備知識ゼミナールⅠ、確率・統計入門、計量経済学Ⅰ・Ⅱの内容の復習を適宜行って下さい。
成績評価の方法・基準	以下の割合に基づき評価します。授業への参加姿勢：40%、課題提出：30%、プレゼンテーション：30%
テキスト	毎回レジュメを配ります。
参考文献	加藤久和「gretlで計量経済分析」、日本評論社、2012年
主な関連科目	ゼミナールⅠ、確率・統計入門、計量経済学Ⅰ・Ⅱ、国際経済学Ⅰ・Ⅱ・特論、
オフィスアワー及び質問・相談への対応	基本的に講義の前後に質問等を受け付けます。それ以外の時間では、事前にE-mailで連絡の上、予約を取るようにして下さい。

■カリキュラム情報