経済学研究科Graduate School of Economics
ECN573C1-1（経済学 / Economics 500）ミクロ計量分析DＡMicroeconometric Analysis DA
明城 聡Satoshi MYOJO
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 | X3337 |
| 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 | （2020年度以前入学者用） |
| 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)
Outline: Objectives of this course is to master standard econometric techniques to analyze economic data using PC. Students are required to learn basic statistics and programing skills to utilize statistical software R.
Goal: To master advanced data-analysis skills for cross sectional and panel data using statistical software(R).
Extracurricular exercise: Review the contents covered in the class every week (4 hours).
Grading: reports (100%)
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
実証分析を行うために必要な計量経済学の知識と、統計パッケージRを利用した分析手法を学ぶ。
到達目標Goal
統計学や計量経済学の考え方を学ぶとともに、統計パッケージRを用いた基本的な計量分析の手法を学習する。特にクロスセクションデータおよびパネルデータに焦点を当てて標準的な分析手法を習得し、より高度な分析に向けたプログラミングスキルを磨く。博士後期課程の学生が受講する場合は、論文執筆に必要なミクロデータの収集および因果推論のスキルを養う。
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」「DP3」「DP4」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. ）
授業の前半ではデータ分析に必要な計量経済学とRの操作方法について解説する。その後で実際に端末を利用して演習を行う。演習では具体的なクロスセクション・データやパネルデータを用いて計量分析手法を学習する。
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
・その他連絡事項
2[対面/face to face]：Rの設定
・Rについて
・基本的な設定
・基本コマンド
・統計量の計算
3[対面/face to face]：Rの操作とデータ管理(1)
・ファイル操作
・オブジェクト操作
4[対面/face to face]：Rの操作とデータ管理(2)
・基本統計量
5[対面/face to face]：Rの操作とデータ管理(3)
・行列の操作
6[対面/face to face]：Rの操作とデータ管理(4)
・行列演算
7[対面/face to face]：クロスセクションデータに対する線形回帰モデル(1)
・クロスセクションデータ
・一般化古典的回帰モデル
8[対面/face to face]：クロスセクションデータに対する線形回帰モデル(2)
・Rでの回帰分析
・散布図と回帰直線の作図
9[対面/face to face]：クロスセクションデータに対する線形回帰モデル(3)
・不均一分散の検定
・不均一分散調整済み標準誤差
10[対面/face to face]：演習(1)
・クロスセクションデータを用いた演習
11[対面/face to face]：パネルデータに対する線形回帰モデル(1)
・パネルデータ
・Pooled OLS
12[対面/face to face]：パネルデータに対する線形回帰モデル(2)
・固定効果モデル
・変量効果モデル
・Hausman検定
13[対面/face to face]：演習(2)
・パネルデータを用いた演習
14[対面/face to face]：まとめ
・授業のまとめと復習
・課題レポートについて
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.)
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
担当教員が作成した講義資料を授業で配布する。
参考書References
(1) 小暮厚之、「Rによる統計データ分析入門」朝倉書店、2009年
(2) 福地純一郎、伊藤有希、「Rによる計量経済分析」朝倉書店、2011年
(3) 浅野晳、中村二郎『計量経済学・第二版』、有斐閣、2009年
成績評価の方法と基準Grading criteria
課題レポートにて評価する(100%)。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
情報処理室の端末を利用するので、大学のアカウント（IDおよびパスワード）を確認しておくこと。
その他の重要事項Others
受講生の理解度や要望などに応じて講義内容を変更する場合がある。
担当教員の専門分野等
＜専門領域＞
実証産業組織論、応用統計学
＜研究テーマ＞
構造推定を用いた市場分析
＜主要研究業績＞
1. On Asymptotic Properties of the Parameters of Differentiated Product Demand and Supply Systems When Demographically-Categorized Purchasing Pattern Data are Available, International Economic Review, Vol.53, no.3, pp.887-937, 2012.
2. Effects of Consumer Subsidies for Renewable Energy on Industry Growth and Social Welfare: The Case of Solar Photovoltaic Systems in Japan, Journal of the Japanese and International Economies, vol.48, pp.55-67, 2018.