| 授業コード | 90710700 | 単位数 | 2 |
| 科目名 | 計量経済学研究Ⅱ | クラス | |
| 履修期 | 前期授業 | 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Ⅱ/ EconometricsⅡ |
| 学修の概要 | この講義では、ミクロ計量経済分析の理論を学び、並行してStataを使った演習を行う。 The lecture will cover the theories of microeconometric analysis, and some exercises will be conducted using Stata. |
| 学修の到達目標 | 1. ミクロ計量経済分析の理論を説明できる。 Be able to explain the theories of microeconometric analysis. 2. 統計ソフトを用いてミクロ計量経済分析を行うことができる。 Be able to perform microeconometric analysis 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 | 計量経済学研究Iの復習/ Review of Econometrics I 計量経済学研究Iで学んだ内容を復習する。 |
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| 第３回 | パネルデータ分析(1)：固定効果モデル/ Panel Data Analysis (1): Fixed Effects Model 固定効果モデルや固定効果推定量について理解し、それを説明できるようになる。 |
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| 第４回 | パネルデータ分析(2)：変量効果モデル/ Panel Data Analysis (2): Random Effects Model 変量効果モデルや変量効果推定量について理解し、それを説明できるようになる。 |
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| 第５回 | パネルデータ分析(3)：差の差分析/ Panel Data Analysis (3): Difference-in-Differences Design 差の差分析の考え方や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６回 | Stata演習：パネルデータ分析/ Stata Exercise: Panel Data Analysis Stataを使って、パネルデータ分析ができるようになる。 |
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| 第７回 | 操作変数法(1)：操作変数法/ Instrumental Variable Methods (1): IV Methods 操作変数や必要な条件など操作変数法の基本事項を学び、それを説明できるようになる。 |
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| 第８回 | 操作変数法(2)：2段階最小2乗法/ Instrumental Variable Methods (2): 2SLS 操作変数法のモデルを推定する方法として２段階最小2乗法を学び、それを説明できるようになる。 |
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| 第９回 | 操作変数法(3)：操作変数の妥当性/ Instrumental Variable Methods (2): Validity of the Instrumental Variable スタイガー＝ストックのF検定やJ検定を学び、操作変数の妥当性を判定できるようになる。 |
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| 第１０回 | Stata演習：操作変数法/ Stata Exercise: Instrumental Variable Methods Stataを使って、操作変数法を用いた分析ができるようになる。 |
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| 第１１回 | 制限従属変数モデル(1):線形確率モデル/ Limited Dependent Variable Model (1): Linear Probability Model 被説明変数が2値変数の場合の線形回帰モデルを学び、それを説明できるようになる。 |
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| 第１２回 | 制限従属変数モデル(2):ロジット・プロビットモデル/ Limited Dependent Variable Model (2): Logit and Probit Model 被説明変数が2値変数の場合のロジット・プロビットモデルを学び、それを説明できるようになる。 |
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| 第１３回 | 制限従属変数モデル(3):順序付ロジット・プロビットモデル/ Limited Dependent Variable Model (3): Ordered Logit and Probit Model 被説明変数が離散変数の場合のロジット・プロビットモデルを学び、それを説明できるようになる。 |
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| 第１４回 | 制限従属変数モデル(4):トービットモデル/ Limited Dependent Variable Model (4): Tobit Model 被説明変数が限定された値をとる場合のトービットモデルを学び、それを説明できるようになる。 |
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| 第１５回 | Stata演習：制限従属変数モデル/ Stata Exercise: Limited Dependent Variable Model Stataを使って、制限従属モデルを用いた分析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Ⅰ（EconometricsⅠ） |
| 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 | ○ | ○ | ○ | - | - |