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 | 2022 |
| 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 | 土1/Sat.1 |
| 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)
< Course outline >
We will study introductory statistics first.
Then, we we will econometrics methods such as estimation and hypothesis testing for regression coeeficients.
We will deepen our understanding of basic concepts such as Central Limit Theorem, estimation, hypothesis testing through problem sets with statistical package R.
< 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.
If we need to have online classes for combating infectious diseases, we will take online mini test or assignment after each 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
まず、統計、確率の基礎を学び、その後、回帰係数の推定、検定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. ）
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。
感染症対策のためにオンライン授業となってしまった場合は以下で代替する。
• 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
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]：R StudioとR Markdownの基礎
htmlへのエクスポート、Rスクリプト
第2回[対面/face to face]：Rの基礎、相関
Rの使い方、疑似相関
第3回[対面/face to face]：回帰
因果、 回帰、 予測
第4回[対面/face to face]：統計の基礎
母集団と標本、 無作為抽出
第5回[対面/face to face]：確率論の基礎1
確率変数、期待値
第6回[対面/face to face]：確率論の基礎2
中心極限定理、 信頼区間、周辺分布、条件付分布、独立、条件付期待値
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]：回帰係数の推定1
ノンパラメトリック回帰、単回帰、最小二乗法
第9回[対面/face to face]：回帰係数の推定2
残差、 決定係数、重回帰
第10回[対面/face to face]：回帰係数の検定1
帰無仮説、棄却、有意水準、p値、平均値の検定、単回帰係数のt検定
第11回[対面/face to face]：回帰係数の検定2
単回帰係数の信頼区間
第12回[対面/face to face]：回帰係数の検定3
不均一分散、重回帰係数のt検定、信頼区間
第13回[対面/face to face]：重回帰の補足
多重共線性、対数、多項式、交差項、結合仮説の検定、変数選択
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。
感染症対策のために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。
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1-5章、付録
教科書の第6-11章は、この講義ではカバーしない予定である。
講義スライドと下記の参考書の西山他（2019）の第1-5章で、教科書を補う。
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。
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. Volume 88, Issue 2, pp. 293-324. 2021.
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.