経済学部Faculty of Economics
ECN200CA（経済学 / Economics 200）計量経済学ＢEconometrics B
宮﨑 憲治Kenji MIYAZAKI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経済学部Faculty of Economics |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2023 |
| 授業コードClass code | K6095 |
| 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 | 月2/Mon.2 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 多摩 |
| 教室名称Classroom name | 経206 |
| 配当年次Grade | 2 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | ○ |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | ○ |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー（2015年度以前入学生） | 専門教育科目 |
| カテゴリー（2016年度以降入学生） | 専門教育科目 |
| カテゴリーCategory |
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Outline (in English)
（Course outline)
When you take this class, you are able to explain the theory of modern regression analysis, understand some empirical papers, and perform empirical analysis using R.
（Learning Objectives）
Modern regression analysis where the error term does not follow a normal distribution will be taught according to the text. Review of multiple regression models, robust standard error, instrumental variables regression, panel analysis, etc. will be covered.
（Learning activities outside of classroom）
Students are expected to read the textbook in advance as preparation. There will be a report assignment. The standard preparation and review time for this class is 2 hours each.
(Grading Criteria /Policy）
Usual performance score (10%), homework (30%), exam or report (60%)
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
この授業を受講することによって, 現代的な回帰分析の理論を説明することができ, 一部の実証論文の内容を理解することができ, R をもちいて実証分析ができるようになり, 現代の社会について主体的に考察できるようになる.
到達目標Goal
誤差項が正規分布にしたがわないの現代的な回帰分析を, テキストにしたがって講義する. 重回帰モデルの復習, 頑健な標準偏差, 操作変数法, パネル分析などを講義する. 適宜宿題を課し, 授業の最後に期末試験もしくは授業内試験もしくは実証レポートを課す.
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、「DP6」「DP7」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. ）
テキストにしたがって, 講義をする. 適宜宿題を課し, 「学習支援システム」を通じて採点する. 授業の最後に期末試験もしくは実証レポートを課す. 原則、対面授業を想定しているが、オンライン授業でも不利にならないように配慮する.
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
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。
1[対面/face to face]：はじめに
なぜ計量経済学が必要なのか
データの扱い方
2[対面/face to face]：計量経済学のための確率論
不確かなことについて語る
3[対面/face to face]：統計学による推論
観察されたデータの背後にあるメカニズムを探る
4[対面/face to face]：単回帰分析
2つの事柄の関係をシンプルなモデルに当てはめる
5[対面/face to face]：重回帰分析の基本
外的条件を制御して本質に迫る
6[対面/face to face]：重回帰分析の応用
変数の単位と傾きパラメータの解釈
より複雑な政策効果をモデル化する
7[対面/face to face]：重回帰分析の応用
ダミー変数を使った分析
8[対面/face to face]：重回帰分析の応用
分散が不均一な時の頑健な標準誤差
誤差項が均一かどうか調べる
9[対面/face to face]：操作変数法
内生性の問題と対応
操作変数のモデル
10[対面/face to face]：操作変数法
誤った操作変数法を用いたら?
二段階最小二乗法
11[対面/face to face]：パネルデータ分析
複数時点の観測されたデータ
差の差の推定量
12[対面/face to face]：パネルデータ分析
二期間パネルデータ
変量効果モデル
13[対面/face to face]：マッチング法
実験的手法の導入
傾向スコアマッチング
14[対面/face to face]：回帰不連続デザイン
「制度」の特徴を利用する
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.)
事前準備としてテキストを事前に読むことが求められている. またレポート課題がある.本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
田中隆一 (2015)「計量経済学の第一歩」有斐閣
参考書References
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
中室牧子・津川友介 (2017)「「原因と結果」の経済学」ダイヤモンド社
伊藤公一朗 (2017)「データ分析の力: 因果関係に迫る思考法」光文社新書
成績評価の方法と基準Grading criteria
平常点 (10%)・宿題 (30%)・試験もしくは実証レポート (60%)
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
数式をなるべく使わないように心がけたい.
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
大学のパソコンにも導入されている R を用いますが, 自分のパソコンにもインストールしておくことが望ましい.
その他の重要事項Others
受講生の理解度や要望などによって内容を変更する場合があります.