科目ナンバー

CG-OM5-702L

履修条件・関連科目等

学部レベルの統計学の知識があること。

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

原則、演習Ⅰと演習IIは合同で行う。演習Ⅰでは、毎回の授業の前半に、前回の課題に関して受講者の発表が行われ、後半に、次回の課題の説明を行う。演習Ⅱは、計量分析論文を作成し、発表を行う。また、統計学Ⅰとの重複を避けるため、時系列分析から始める。ただし、受講者の統計学のレベルに応じて授業計画が大幅に変更になる場合もある。また、具体的な内容は過去の実績に基づくものであり、詳細は受講者の要望を踏まえて決めていく。

科目目的

統計ソフトStataあるいはRを用いた計量分析を学び、学術論文作成の方法論を修得する。

到達目標

統計ソフトStataあるいはRを用いた計量分析を学び、学術論文における実証分析ができること

授業計画と内容

[ 1] 計量分析の基礎となる数学の簡単な理解度チェックなど
[ 2] 時系列分析の基礎（CorrelogramとPeriodgram）
[ 3] ARMAモデルの推定
[ 4] ARCHモデルの推定
[ 5] 単位根検定
[ 6] VARモデルによる分析（インパルス応答など）
[ 7] 共和分検定
[ 8] 時系列分析の論文紹介
[ 9] 二項選択モデル
[10] 多項選択モデル
[11] 順序選択モデル
[12] トービットモデル
[13] ポアソンモデル
[14] サバイバル分析
[15] 最小２乗推定の前提がみたされない場合
[16] 一般化最小２乗法とSUR
[17] 操作変数法とGMM
[18] 線形同時方程式モデル
[19] パネルデータ分析１（基礎とDID）
[20] パネルデータ分析２（操作変数と動学モデル）
[21] パネルデータ分析３（二項選択と順序選択）
[22] パネルデータ分析４（トービット、ポアソンなど）
[23] Quantile regressionと回帰係数制約
[24] 傾向スコア分析
[25] 時系列分析の論文研究
[26] 重回帰分析（連続変数）の論文研究
[27] 重回帰分析（離散変数）の論文研究
[28] パネルデータ分析の論文研究

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

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

毎回の予習（課題対応）で２時間程度、復習で１時間程度必要である。

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

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

経済企画庁（現内閣府）における計量経済モデル作成、企業行動アンケート調査、国民生活選好度調査の実務

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

実際のデータ作成やデータ分析において実務経験を活かす

テキスト・参考文献等

教科書：福田公正『経営のための統計学入門』（ミネルヴァ書房）

その他特記事項

学部３年生レベルの数学や統計学を十分に理解していることを前提とする。

参考URL