| 授業の目的 【日本語】 | | | ミクロ計量経済学の分析手法のうち、古典的回帰分析の基礎を習得し、研究能力を育むことを目的とする。最小二乗法の推定値の導出や統計的検定に加え、推定値が望ましい性質を持つ前提条件を理解することを重視する。 |
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| 授業の目的 【英語】 | | | In this course students learn the basics of classical ordinary least squares (OLS) regression analysis. The emphasis is on understanding the assumptions underlying OLS models. This course aims at mastering the basics of microeconometric analysis and enhancing research ability. |
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| 到達目標 【日本語】 | | 最小二乗法の推定値の導出や統計的検定、及び推定値の不偏性に必要な前提条件について説明できる。
最小二乗法を用いた実証研究に対して、推定の前提条件のその研究における成否を判断し、データ、推定モデル、推定結果の解釈等を批判的に理解できる。 |
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| 授業の内容や構成 | | 1. 計量経済学と経済データの特質
2. 単回帰モデル (1)： 定義、推定値の導出、推定値の特性
3. 単回帰モデル (2)： 測定単位と関数形、推定値の不偏性
4. 単回帰モデル (3)： 推定値の分散
5. 重回帰分析 (1)： 動機、推定方法と解釈
6. 重回帰分析 (2)： 推定値の不偏性
7. テスト１
8. テスト１の復習
9. 重回帰分析 (3)： 推定値の分散
10. 重回帰モデルにおける統計的推論 (1)： 推定値の標本分布
11. 重回帰モデルにおける統計的推論 (2)： ｔ検定 信頼区間、F検定
12. OLSの漸近性・ダミー変数
13. 不均一分散・測定誤差
14. テスト２
15. テスト２の復習
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| 履修条件・関連する科目 | | 初等統計学の知識を前提とする。
教科書（北米版ではなく廉価なアジア版）を割引価格にて大学生協で販売予定である。
This course will be taught in Japanese. |
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| 成績評価の方法と基準 | | | テスト1（30％）とテスト2（70％）により評価する。それぞれについてC－ 評定以上を合格要件とする。 |
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| 教科書・参考書 | | | Wooldridge JM, 2020. AE Introductory Econometrics: A Modern Approach, 7th Edition, Cengage Learning, ISBN-13: 9789814866088 | ISBN-10: 9814866083 |
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| 課外学習等（授業時間外学習の指示） | | | 毎回の授業前に講義資料と教科書の指定箇所を読んでおくこと。 |
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| 注意事項 | | |
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| 授業開講形態等 | | |
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| 遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置 | | |
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