科目ナンバー

SE-SS3-3C20

履修条件・関連科目等

確率・統計，単回帰分析などの基礎的な知識を有すること．

授業で使用する言語

日本語／英語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

政策分析・評価にかかわる因果関係の推定や予測手法について学ぶ。統計解析システムRを使う。

科目目的

政策評価において用いられる回帰分析について，質的データ分析や残差の解析ができるようになる．

到達目標

政策分析・評価にかかわる因果関係の推定や予測手法について学ぶ。
具体的には費用便益分析を念頭に、計量経済学の理解、特に時系列データの特性および分析手法を学ぶ。

授業計画と内容

1　ガイダンス　政策・評価・手法　担当決め　(Rのデータ)　 tidyverse
　　相関と因果　データの種類　csv読み込み・検索・記述統計
2　によるデータの可視化　　(airquality)　ggplot2/plotly
3　回帰分析：lmコマンドと結果の解釈　多項　(cars/airquality)
4　残差解析　系列相関・不均一分散　(airquality)
5　加法モデル　AIC/BIC (airquality)　mgcv
6　構造変化(UKDriverdeath)　strucchange
7　自己回帰(Airpassenger)　forecast
8　ロジット：離散選択 　順序(polr)・カウントデータ MASS(housing など)　　　　　　　　　　　　　　　　
9　効果検証：RCT／マッチング
10　不連続回帰
11　操作変数法
12　パネルデータ分析　固定効果と変量効果　plm
13　空間的自己相関・空間回帰　spmoran
14　ふりかえり／議論できなかった点／レポート作成

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

教員が指示する予定内容について教科書に目を通しておく。復習は特に力を入れ、次回までに曖昧な事項や疑問点を持ち越さないようにする。課題でレポートの提出がある場合は、必ず期日までに作成し、提出すること。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

反転授業（教室の中で行う授業学習と課題などの授業外学習を入れ替えた学習形式）／その他

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

予習してきていることを前提に授業を行う．

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

manaba

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

テキスト
星野・田中・北川(2023)「Rによる実証分析(第2版)」オーム社
参考文献
安井翔太(2020)「効果検証入門」技術評論社
中室・津川「原因と結果の経済学」ダイヤモンド社
森田「実証分析入門」日本評論社
伊藤「データ分析の力　因果関係に迫る思考法」光文社新書

その他特記事項

学部院共通科目．大学院生を基準として授業をすすめる予定である．

参考URL