経済学研究科Graduate School of Economics
ECN504C1－1（経済学 / Economics 500）実証経済学基礎ＡBasic Empirical Economics A
池上 宗信Munenobu IKEGAMI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経済学研究科Graduate School of Economics |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | X3003 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 水6/Wed.6 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience |
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Outline (in English)
We will study introductory statistics first.
Then, we will study econometrics methods such as regression, randomized controlled trial, fixed effects and difference-in-difference.
We will deepen our understanding of basic concepts such as Central Limit Theorem, estimation, statistical test through problem sets with statistical package R.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
まず、統計、確率の基礎を学び、その後、回帰分析、ランダム化比較試験、固定効果、差の差の分析などの実証分析の手法を学ぶ。
統計計算ソフトRを用いた演習によって、中心極限定理、推定、仮説検定の理解を深める。
到達目標Goal
各自の研究分野で、この講義で学んだ各実証分析手法を用いた論文が出てきたときに、手法がわからないことが原因でつまづかないようになる。
各実証分析手法を考慮しながら、各自の論文の問、アイデアを探すことができるようになる。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」「DP2」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
この授業は対面授業の予定である。
各講義前の課題として、各自、教科書のうち、リーディング・アサイメントとして指定された部分を読む。
各講義スライドは、このリーディング・アサイメントに基づく。
情報実習室と呼ばれる、各受講生に 1 台ずつデスクトップパソコンが用意された教室を用いる予定である。
授業中は、担当教員が講義スライドを解説し、受講生が必要に応じて質門する。
授業中に、受講生は演習問題を解き、その後、教員と答え合わせをする。
演習問題、試験には統計計算ソフト R を用いた問題が含まれる。
オンライン授業となってしまった場合
• 各講義後の課題として、学習支援システム上の小テストを解くか、課題を提出する。
• 受講生は、小テストの各問の正解・不正解を自動フィードバックとして受け取る。
• 受講生は課題の解答例をフィードバックとして受け取る。
• 授業時間外の質疑応答は、学習支援システムの掲示板を活用する。
• 中間試験および期末試験を、リモート試験とし、学習支援システム上の課題として試験の解答を提出する。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
春学期
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回：相関と因果
相関、因果、回帰、予測
第2回：統計の基礎1
R の使い方、母集団と標本、無作為抽出
第3回：統計の基礎2、確率論の基礎1
確率変数、期待値
第4回：確率論の基礎2
中心極限定理、信頼区間
第5回：確率論の基礎3
周辺分布、条件付分布、独立、条件付期待値
第6回：回帰分析1
最小二乗法、重回帰
第7回：まとめと復習、中間試験。
第1回から第6回までの内容を復習。中間試験。
第8回：回帰分析2、仮説検定1
残差、決定係数、仮説検定、 p値
第9回：仮説検定2、相関と因果
OLS推定量の漸近分布、 t検定、信頼区間、相関、因果、平均トリートメント効果
第10回：内生性1
外生変数、内生変数、省略変数、セレクション・バイアス
第11回：内生性2、ランダム化比較試験
測定誤差、同時性、平均トリートメント効果
第12回：固定効果
パネルデータ、個人固定効果、時間固定効果
第13回：差の差の分析
並行トレンドの仮定
第14回：まとめと復習、期末試験
第8回から第13回までの内容を復習。期末試験。
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
各講義スライドの基となっている 20 ページほどの文章をリーディング・アサイメントとし、各講義の前に予習として読む。
オンライン授業となってしまった場合、各講義の後に、学習支援システム上の小テストを受けるか、課題を提出する。
授業、演習問題の内容を各自の必要に応じて復習する。
本授業の準備学習・復習時間は、各 2 時間を標準とする。
テキスト（教科書）Textbooks
星野匡郎、田中久稔 (2016) 『 R による実証分析 : 回帰分析から因果分析へ』オーム社、第 1-8 章、付録
講義スライドと下記の参考書で、教科書を補う。
教科書の第9-11章は、この講義ではカバーしない予定である。
参考書References
西山慶彦、新谷元嗣、川口大司、奥井亮(2019)『計量経済学』有斐閣
成績評価の方法と基準Grading criteria
中間試験 40 %、期末試験 40 %、平常点 20 %で評価する。
教室内試験を実施できない場合は、リモート試験で代替し、学習支援システム上の課題として試験の解答を提出する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
授業中に、各自が R のスクリプトを書き、実行するという形式を今年度も継続する。
担当教員の専門分野等
＜専門領域＞
開発ミクロ経済学
＜研究テーマ＞
家計の異時点間の意思決定と貧困動学、東アフリカ乾燥地におけるインデックス型家畜保険
＜主要研究業績＞
①“Can Insurance Alter Poverty Dynamics and Reduce the Cost of Social Protection in Developing Countries? ” Journal of Risk and Insurance. Forthcoming.
②“Does Index Insurance Crowd In or Crowd Out Informal Risk Sharing? Evidence from Rural Ethiopia.” American Journal of Agricultural Economics, Volume 101, Issue 3, pp. 672-691. 2019.
③“Poverty Traps and the Social Protection Paradox” in C. B. Barrett, M. R. Carter and J.-P. Chavas eds. The Economics of Poverty Traps, chapter 6. pp.223-256. University of Chicago Press. 2019.