| 授業の目的 【日本語】 | | | 空間計量経済学は、クロスセクションデータやパネルデータを使用して回帰分析を行う場合に問題となる、空間的な自己相関と不均質性を扱う計量経済学の一分野である。これらは、経済学の研究に特有な問題でなく、政治学や社会学、地理学でも扱われていて、社会環境学の研究と関連するものである。この講義では、多様な研究に利用することができる、空間計量経済学の基礎的な知識を修得する。ディプロマ・ポリシーはDP1に該当する。 |
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| 授業の目的 【英語】 | | | Spatial econometrics is a subfield of econometrics that deals with spatial autocorrelation and spatial heterogeneity in regression models for cross-sectional data and longitudinal data. These issues are addressed in politics, sociology, and geography, as well as economics, and are important in conducting empirical studies on the social and human environment. This course is designed for graduate students to obtain a basic knowledge of spatial econometrics. The code DP1 is relevant for the diploma policy of the course. |
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| 到達目標 【日本語】 | | |
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| 到達目標 【英語】 | | |
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| 授業の内容や構成 | | | 空間的な自己相関はオブザベーションの相互作用を意味するのに対して、空間的な不均質性はパラメターの不安定性を意味する。標準的な計量経済学のツールを応用して空間的な不均質性に対処することは難しくないので、講義の焦点を空間的な自己相関に絞ることにする。時間的な制約から、クロスセクションデータに線形回帰モデルを当てはめる場合について空間的な自己相関の(1)概念と(2)特定、(3)推測を論じることになる。 | | Spatial autocorrelation is interaction among observations, whereas spatial heterogeneity is instability of parameters. The focus of this course is on spatial autocorrelation because spatial heterogeneity can be tackled by means of the standard econometric toolbox. Given time constraints, spatial autocorrelation will be considered in the context of the linear regression model for cross-sectional data along the following lines: (1) concept, (2) specification, and (3) inference. |
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| 履修条件・関連する科目 | | |
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| 成績評価の方法と基準 | | | 報告発表や受講態度などを総合して評価する。空間計量経済学の基礎的な知識を修得していることを合格の基準とする。 | | Assessment of grades is based on the degree of comprehension, attitude to learning, and so on. |
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| 教科書 | | | 定評のある教科書を学術雑誌に掲載された論文と組み合わせて用いる。 | | Textbooks with established reputations are used in combination with papers published in academic journals. |
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| 参考書 | | | 履修登録をする前に電子メールで教員に連絡することが求められる。線形回帰モデルについて十分な知識を有していることが前提となる。予習と復習を忘れないことが期待される。受講態度と評価が基準に満たない場合は、それぞれ、「欠席」と「不可」にする。授業は対面で10月2日からC446で開始する。 | | Prior to the registration for this course, contact the instructor at the email address. An adequate knowledge of the linear regression model is the material prerequisite necessary for success in the course. |
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| 課外学習等（授業時間外学習の指示） | | |
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| 注意事項 | | |
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| 授業言語 (資料) | | |
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| 授業言語 (口頭) | | |
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| 英語の質問への対応 | | |
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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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