| 授業コード | 90710600 | 単位数 | 2 |
| 科目名 | 計量経済学研究Ⅰ | クラス | |
| 履修期 | 後期授業 | カリキュラム | ＊下表参考 |
| 担当者 | 塗師本 彩 | 配当年次 | ＊下表参考 |
| 授業の題目 | 計量経済学研究Ⅰ/ Econometrics I |
| 学修の概要 | 計量経済学の標準的な理論について講義し、並行してStataを使った演習を行う。 The lecture will cover the standard theories of econometrics, and some exercises will be conducted using Stata. |
| 学修の到達目標 | 1. 計量経済学の標準的な理論を説明できる。 Be able to explain the standard theories of econometrics. 2. 統計ソフトを用いて計量理論に基づくデータ分析ができる。 Be able to perform data analysis based on econometric theories using statistical software. |
| 授業計画 | 第１回 | イントロダクション/ Introduction 講義の概要を理解する。 |
| 第２回 | 統計学の復習(1)：記述統計/ Review of Basic Statistics (1): Descriptive Statistics 代表値の定義や性質を理解し、それを説明できるようになる。 |
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| 第３回 | 統計学の復習(2)：推測統計/ Review of Basic Statistics (2): Inferential Statistics 推定や仮説検定の考え方を理解し、それを説明できるようになる。 |
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| 第４回 | Stata演習：Stataの基本/ Stata Exercise: Basics of Stata Stataを使って、データの読み込みや変数作成・整理等の基本的な操作ができるようになる。 |
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| 第５回 | 単回帰分析(1)：単回帰モデル/ Simple Regression Analysis (1): Simple Liner Regression Model 単回帰モデルとその推定法である最小二乗法の考え方を理解し、それを説明できるようになる。 |
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| 第６回 | 単回帰分析(2)：OLS推定量の統計的性質/ Simple Regression Analysis (2): Statistical Properties of OLS estimators OLS推定量が不偏性・一致性といった統計的性質を持つために必要な仮定を理解し、それを説明できるようになる。 |
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| 第７回 | 単回帰分析(3)：仮説検定/ Simple Regression Analysis (3): Statistical Hypothesis Testing 単回帰分析における仮説検定の考え方を理解し、それを説明できるようになる。 |
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| 第８回 | Stata演習：単回帰分析/ Stata Exercise: Simple Regression Analysis Stataを使って、単回帰分析を行うことができるようになる。 |
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| 第９回 | 重回帰分析(1)：推定や統計的性質/ Multiple Regression Analysis(1): Estimation and Statistical Properties 重回帰分析の考え方を理解し、それを説明できるようになる。 |
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| 第１０回 | 重回帰分析(2)：関数型とダミー変数/ Multiple Regression Analysis(2): Functional Forms and Dummy Variables モデルの関数型やダミー変数を学び、様々なモデルを考えることができるようになる。 |
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| 第１１回 | 重回帰分析(3)：F検定と変数選択/ Multiple Regression Analysis(3): F Test and Variable Selection F検定の考え方や重回帰モデルにおける変数選択の考え方を理解し、それを説明できるようになる。 |
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| 第１２回 | Stata演習：重回帰分析/ Stata Exercise: Multiple Regression Analysis Stataを使って、重回帰分析を行うことができるようになる。 |
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| 第１３回 | 不均一分散/ Heteroscedasticity 不均一分散と不均一分散の検定の考え方を理解し、それを説明できるようになる。 |
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| 第１４回 | 不均一分散への対応/ Handling Heteroscedasticity 不均一分散への対応としてロバスト標準誤差や加重最小二乗法を学び、それを説明できるようになる。 |
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| 第１５回 | Stata演習：不均一分散の検定と対応/ Stata Exercise: Testing and Handling Heteroscedasticity Stataを使って、不均一分散の検定と不均一分散への対処を行うことができるようになる。 |
| 授業外学習の課題 | 毎回、予習・復習をすることが望ましい。（4時間程度） It is desirable to prepare and review for each class (about 4 hours). |
| 履修上の注意事項 | ・公認欠席に対しては資料を後日配布するなどの配慮を行う。 For officially excused absences, I will provide materials at a later date. ・基礎的な数学・統計学の知識が不足している受講者は、講義と平行して学習することが望まれる。 Students who lack basic knowledge of mathematics and statistics are encouraged to study alongside the lectures. |
| 成績評価の方法・基準 | 中間課題（40%）および期末課題（60％）で評価する。 Evaluation will be based on a mid-term assignment (40%) and a final assignment (60%). |
| テキスト | Wooldridge, J. 2025. "Introductory Econometrics: A Modern Approach (8th ed.)" Cengage Learning 西山・新谷・川口・奥井（2019）『計量経済学』有斐閣 |
| 参考文献 | 必要に応じて指示する。 To be announced if necessary. |
| 主な関連科目 | 計量経済学研究Ⅱ（EconometricsⅡ） |
| オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
質問には講義内や講義前後に応じる。課題のフィードバックは授業内で行うほか、個別にも対応する。 Questions will be addressed during or before/after the lecture. Feedback on assignments will be provided during the class, as well as on an individual basis. |
| 所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 | 身につく能力 | ||||
| 知識・技能 | 思考力 | 判断力 | 表現力 | 協創力 | ||||
| 経済科学研究科M現代経済システム専攻（Ａ群） | － | 2021～2021 | 1･2 | - | - | - | - | - |
| 経済科学研究科M現代経済システム専攻（Ａ群） | － | 2022～2023 | 1･2 | ○ | ○ | ○ | - | - |
| 経済科学研究科M現代経済システム専攻（Ａ群） | 41500 | 2024～2025 | 1･2 | ○ | ○ | ○ | - | - |
| 経済科学研究科M経済情報専攻（Ａ群） | 41500 | 2025～2025 | 1･2 | ○ | ○ | ○ | - | - |