シラバス
授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
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政策評価手法 | 2024 | 前期 | 火5 | 理工学研究科博士課程前期課程 | 谷下 雅義 | タニシタ マサヨシ | 1年次配当 | 2 |
科目ナンバー
SG-SS5-3C02
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
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
Rを用いて,質的データを含む回帰分析技術および残差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:嘘っぱちの効果とそれを見抜けないデータ分析
2.Rの使い方
3.セレクションバイアス
4.RCT
5.介入効果
6.介入効果を測るための回帰分析
7.構造変化
8.傾向スコア
9.傾向スコアを用いた分析
10.差分の差分法(DID)
11.Causal Impact
12.回帰不連続デザイン(RDD)
13.離散選択分析
14.ふりかえり
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)
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
種別 | 割合(%) | 評価基準 |
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レポート | 100 | データ収集・分析・結果の解釈の理解度を評価する |
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
プレゼンテーション
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)
manaba R
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
安井「効果計量入門」技術評論社
参考文献
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