経済学研究科Graduate School of Economics
ECN515C1－2（経済学 / Economics 500）計量経済学ＢEconometrics B
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 | 2024 |
| 授業コードClass code | X3008 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 水7/Wed.7 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 市BT‐1006 |
| 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)
< Course outline >
We studied Statistics and regression analysis in Econometrics A.
We will study Micro-Econometrics as the 2nd part of regression analysis.
When we cannot remove omitted variable bias with a basic multiple regression, we can use panel data and fixed effect estimation.
When we pursue causality rather than correlation, we can use instrument variable method, difference-in-difference analysis, and regression discontinuity design.
We will study regression analysis when the dependent variable is a binary or discrete variable rather than a continuous variable and when there is censoring and sample selection.
< Learning Objectives >
We will try to become able to understand the empirical methods in journal articles. We will try to become able to look for a research paper idea keeping the empirical methods in our minds.
< Learning activities outside of classroom >
Before each class, we will read assigned article, on which class slides are based.
After each class, if needed, we will review class materials by ourselves.
We expect 2 hours for preparing for each class and 2 hours to review class materials by ourselves after class.
< Grading Criteria/Policies >
We will make class grade based on the following factors and weights: mid-term exam 40%; end-term exam 40%; participation 20%.
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
計量経済学Aでは、回帰分析およびその基礎となる統計学を学んだ。
計量経済学Bでは、回帰分析の続きとして、ミクロ計量経済学の理論・手法を学ぶ。
重回帰分析だけでは欠落変数バイアスを除去しきれない場合、相関ではなく因果を調べる場合を考察する。
それらの場合のための手法として、固定効果、操作変数法、差の差の分析、Regression Discontinuity Designを学ぶ。
被説明変数が連続変数ではなく2値変数・離散変数の場合、センサリング、サンプル・セレクションがある場合の回帰分析の手法も学ぶ。
到達目標Goal
各自の研究分野で、この講義で学んだ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。
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. ）
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。
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。
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
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※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[対面/face to face]：単回帰
相関、因果、推定、検定、不均一分散、クラスターに対して頑健な標準誤差
第2回[対面/face to face]：重回帰
外生性、内生性、欠落変数バイアス、ランダム化比較試験、変数選択
第3回[対面/face to face]：操作変数法1
2段階最小2乗推定量
第4回[対面/face to face]：操作変数法2、固定効果1
操作変数の強さの検定、パネルデータ
第5回[対面/face to face]：固定効果2
2方向固定効果、固定効果操作変数法
第6回[対面/face to face]：差の差の分析
並行トレンドの仮定、時間差介入
第7回[対面/face to face]：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[対面/face to face]：2値選択
プロビット・モデル、ロジット・モデル
第9回[対面/face to face]：多項選択
順序付プロビット・モデル、順序付ロジット・モデル、多項ロジット・モデル
第10回[対面/face to face]：センサリング、セレクション
トービット・モデル、ヘキット・モデル
第11回[対面/face to face]：ノンパラメトリック回帰
局所平均、局所回帰、局所線形回帰
第12回[対面/face to face]：Regression Discontinuity Design
連続性条件、条件付き平均トリートメント効果
第13回[対面/face to face]：Fuzzy Regression Discontinuity Design
カットオフにおいて、トリートメントを受ける確率のジャンプが1より小さい場合
第14回[対面/face to face]：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。
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
教科書は指定しない。
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
星野匡郎、田中久稔、北川梨津（2023）『Ｒによる実証分析 回帰分析から因果分析へ 第2版』オーム社
Hansen, B. (2022) Econometrics, Princeton University Press
Stock, J. H. and Watson, M. M. (2020) Introduction to Econometrics, 4th edition, Pearson
Wooldridge, J. (2020) Introductory Econometrics: A Modern Approach, 7th edition, Cengage
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。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
担当教員が本講義を担当するのは今年度が初めてです。
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＞
“Can Insurance Alter Poverty Dynamics and Reduce the Cost of Social Protection in Developing Countries?” Journal of Risk and Insurance, 88(2), pp. 293-324. 2021.
“Does Index Insurance Crowd In or Crowd Out Informal Risk Sharing? Evidence from Rural Ethiopia.” American Journal of Agricultural Economics, 101(3), pp. 672-691. 2019.
“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.