科目ナンバー

EG-OM6-101L

履修条件・関連科目等

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利用に関しても検討を加えます。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。

科目目的

統計解析や計量経済分析の方法について専門的な検討を加えます。

到達目標

統計解析や計量経済分析の方法について手法の長短を理解した上で，適切なデータ構築に基づき対応する統計モデルを適切に処理する能力を培う。

授業計画と内容

以下のような進行を基本型として，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。

1 統計的認識の基礎
2 確率・統計の準備
3 Rと演算処理
4 Rの統計処理
5 Rによる応用統計解析
6 モデルの特徴・性格（因果と非因果）
7 データの構造・特性
8 線形モデル
9 最尤推定法
10 仮説検定
11 特定化とモデル選択
12 最尤推定量の性質
13 最尤法とモデル選択
14 情報量規準と最尤法
15 線形モデルと非線形モデル
16 パラメータ推定法
17 シミュレーションとブートストラップ
18 ベイズ推定
19 2値選択モデル
20 多項選択モデル
21 トービットモデル
22 セレクションモデル
23 生存時間モデル
24 混合モデル
25 カウントデータモデル
26 パネルデータの構造
27 線形パネルの基本
28 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）

各自用意したPCなど使用。

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

随時指定する予定ですが，参考文献として下記のものを掲げておきます。
ビショップ，パターン認識と機械学習，スプリンガー，2008
D. Kasprzyk ... [et al.] ，Panel surveys， Wiley ,1989.
M. Nerlove, Essays in Panel Data Econometrics, Cambridge Univ, 2002.
E. W. Frees, Longitudinal and Panel Data, Cambridge, Univ., 2004.

その他特記事項

参考URL