科目ナンバー

EG-EE5-104L

履修条件・関連科目等

学部レベルの統計学、もしくは計量経済学を単位習得していることが望ましい。あるいは，それと同等の能力・知識を有すること。授業時に統計的課題計算に利用できるPC必須。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

経済データの解析をめぐる方法論的実践上の諸問題を演習形式で議論します。集計量分析とともに，いわゆるミクロデータやパネルデータなど個票ベースでのデータ解析に関してもベイジアンアプローチを含め検討を加えます。そのために統計作成（観測）を含むデータ生成のプロセスについても，問題関心を広げていく予定です。具体性，現実性のない統計分析は無意味といえます。そのような視点から主にモデル論を中心に問題にアプローチしていきます。

科目目的

実証的なアプローチによる研究をめざす人や実証的な方法自体に関心がある学生のために、データ解析の方法について学習し。議論する。

到達目標

実証的なアプローチによる研究をめざす人や実証的な方法自体に関心がある学生に、標準的な大学院レベルの統計解析や計量経済の方法に熟知し、問題点や限界を理解した上で分析上の実践力を養う。

授業計画と内容

以下のような進行を基本として，実際には受講者の研究関心に配慮しながら，講義内容を組み立てる予定である。 統計解析論Ⅰを前提に授業を進める。
1 線形モデルと非線形モデル
2 パラメータ推定法
3 シミュレーションとブートストラップ
4 ベイズ推定
5 2値選択モデル
6 多項選択モデル
7 トービットモデル
8 セレクションモデル
9 生存時間モデル
10 混合モデル
11 カウントデータモデル
12 パネルデータの構造
13 線形パネルの基本
14 応用線形パネル

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

毎回授業前にmanabaに掲載するレジュメに必ず目を通した上で出席すること。また、授業の最後に提示する課題に必ず取り組むこと。

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

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／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

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

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）

各自使い慣れたPCなどを持参することが望ましい。

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

参考文献として下記のものを掲げておきます。
パターン認識と機械学習，ビショップ，2008
Tony Lancaster, An Introduction to Modern Baysean Econometrics, Blackwell, 2008
Daniel Kasprzyk ... [et al.] ，Panel surveys， Wiley ,1989.
Marc Nerlove, Essays in Panel Data Econometrics, Cambridge Univ, 2002.

その他特記事項

参考URL