授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | この講義では、計量経済学における基礎的な分析手法として回帰分析の考え方を理解し、実際の問題に適用するためのスキルを修得することを目的とする。具体的には、最小二乗推定量の定義や性質に加え、仮説検定の方法を学ぶ。さらに実践的な話題として、異なる関数形やデータを利用したときの結果の解釈、不均一分散についても議論できることを目指す。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | The aim of this lecture is to understand the concept of regression analysis, a fundamental analytical method in econometrics, and to acquire the skills to apply it to real-world problems. Specifically, students will learn the definition and properties of least-squares estimators and hypothesis testing methods. They will also learn some further practical topics, i.e., the interpretation of results when using different functional forms and qualitative data, and heteroskedasticity. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | - 最小二乗法の考え方を理解し、推定量を導出できる。
- 最小二乗推定量の代数的および漸近的性質に加え、それらが成り立つための前提条件を理解する。
- 最小二乗推定量に対する仮説検定の考え方を理解し、検定統計量を計算できる。
- 最小二乗推定量に対する仮説検定の結果を正しく解釈できる。
- 異なる関数形を用いたときの結果を正しく解釈できる。
- 質的変数を用いたときの結果を正しく解釈できる。
- 不均一分散によって引き起こされる問題を理解し、その対処法を実践できる。 |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 1. イントロダクション：経済学で扱うデータ・問題の特性
2. 単回帰分析１：基本的性質
3. 単回帰分析２：測定単位と関数形の問題
4. 単回帰分析３：推定量の期待値
5. 単回帰分析４：推定量の分散
6. 重回帰分析１：基本的性質と結果の解釈
7. 重回帰分析２：推定量の期待値
8. 重回帰分析３：推定量の分散
9. 回帰分析による推論１：t検定の基礎
10. 回帰分析による推論２：t検定と信頼区間
11. 回帰分析による推論３：F検定
12. OLS推定量の漸近的性質
13. 関数形と結果の解釈
14. 質的変数の活用
15. 不均一分散 |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | | 履修条件は特に課さないが、初等統計学や線形代数、微積分の知識・スキルを前提として講義を進める。 |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | | 中間課題（40％）と期末課題（60%）で評価する。【授業の達成目標】に記載した内容の理解・修得が合格の基準となる。 |
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教科書・参考書
Textbook/Reference Book | | | 教科書は指定せず、毎回スライドを配布する。必要に応じて参考文献を紹介する。 |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | |
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注意事項
Notice for Students | | |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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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
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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質問への対応方法
Office hour | | | TACTのメッセージで受け付ける。または事前に日時を調整すれば、対面での対応も可能。 |
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