経済学研究科Graduate School of Economics
ECN515C1-1（経済学 / Economics 500）計量経済学Ａ Econometrics A
高橋 秀朋Hidetomo TAKAHASHI
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 | 2023 |
| 授業コードClass code | X3007 |
| 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 | 月7/Mon.7 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 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)
This course is designed to improve econometric skills otained in Econometrics A. This course focuses on Time Series Analysis and demonstrates how to build time series models for univariate and multivariate time series data. The first half of this course introduces OLS regression models using matrix algebra. The second half teaches more detailed topics in Time Series Analysis such as stationary process, the autoregressive moving average model (ARMA), the vector autoregressive (VAR) model, the vector error correction model (VECM), and the generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) process. This course is not only intended to obtain analytical skills in econometrics. It is also intended to achieve the ultimate goal that students can write sophisticated academic reports or papers based on their aqcuired skills. Before each class meeting, students will be expected to spend three hours to understand the course content. Students are also required to review the content after each class (one hour per week). Final grade will be calculated according to the mid-term exam (50%) and term-end report (50%).
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
本講義のテーマは、計量経済学Ａで学習した基本的な知識をもとに、その発展として時系列分析の基本的な知識を身につけ、簡単なVARモデルを実行できるようになることにある。本講義では計量経済学の理論的理解を深めることと並行して、実践的な能力を身につけることにもある程度の時間が割かれる。講義の前半では統計・行列に関する知識の復習、最小二乗法を学習し、後半では定常性、ARMAモデル、VARモデル、VECモデル、GARCHモデルなどの時系列分析のトピックを紹介する。
到達目標Goal
本講義の目標は、①計量経済学の基本的な内容を理解を理解し、②時系列分析の理論に関する理解ができるとともに、統計パッケージ（STATA）を利用して、時系列モデルの推定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. ）
講義はQE指定科目であることを考慮して、基本的には板書による授業を進めていく。これらは基本的に「オンライン形式」（「対面式」の場合もあり）で行う。QEを受験しない学生が多いこと、多くの学生が修士論文において実証分析を行ことを考慮して、統計パッケージ（R）やExcelなどを利用して演習を「対面によるセミナー形式」（統計ソフトを利用した演習を行い、適時、教員が解説を行っていく形）で行っていく。セミナー形式の講義では、実際の論文等を事前に学習した知識をどのように活用するかも説明する。
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]：イントロダクション
講義概要の説明
2[オンライン/online]：確率・統計の復習
確率・統計の基本的知識の確認
3[オンライン/online]：行列の復習
確率関数の行列表記と統計的検定で利用する分布
4[オンライン/online]：回帰分析１
単回帰モデル
5[オンライン/online]：回帰分析２
重回帰モデル
6[オンライン/online]：時系列分析の基礎
定常性・自己相関
7[オンライン/online]：一般化最小二乗法
誤差項におけるAR(1)過程
8[オンライン/online]：ARMA過程
ARMA過程の性質・推定・シミュレーション
9[対面/face to face]：VARモデル1
ADF検定、モデルの推定、
10[対面/face to face]：前半のまとめ
中間試験
11[対面/face to face]：VARモデル2
グレンジャー因果性、インパルス応答関数
12[対面/face to face]：共和分過程
見せかけの相関
13[対面/face to face]：VECM
共和分検定、VECMの推定
14[対面/face to face]：GARCH
GARCHモデルの推定、カルマンフィルター
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.)
講義資料は事前にアップロードするので、受講者は当該資料に目を通した上で講義に参加することが望ましい（週3時間）。また、講義では数学の知識を多用し、統計パッケージを利用した演習を行うことも多いので、講義後はその復習を必ずすること（週1時間）。
テキスト（教科書）Textbooks
浅野晳・中村二朗『計量経済学 第2版』有斐閣、2009
ウォルター・エンダース著、新谷元嗣・藪友良訳『実証のための計量時系列分析 第1版』有斐閣、2019
※テキストを補完する形式で、講義ノートを配布する予定である。
参考書References
沖本竜義『計量時系列分析』朝倉書店、2010
村尾博『Rで学ぶVAR実証分析 第1版』オーム社、2019
成績評価の方法と基準Grading criteria
中間試験(50%)と期末レポート(50%)で判断する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
Rによる演習が好評だったので、今年度も継続して行う。