回 | 項目 | 内容 |
第1回 | モデルの関数型 | モデルの線型性,ならびに具体的関数型(逆数,2次関数,対数変換)について学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 5.1 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第1回の授業で出した課題,およびテキスト5章末の問題1,2
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第2回 | ダミー変数 | 一時的ダミー変数,定数項ダミー変数,係数ダミー変数、ならびトレンド変数についてその特徴と用法を学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 5.2, 5.3 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第2回の授業で出した課題,およびテキスト5章末の問題3~5 |
第3回 | F検定1 | F検定の考え方を「ゼロ制約の検定の場合」を例として学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 6.1 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第3回の授業で出した課題 |
第4回 | F検定2 | 線型制約のF検定,ならびに構造変化のF検定の手法を学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 6.2, 6.3 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第4回の授業で出した課題,およびテキスト6章末問題1,2 |
第5回 | 分布ラグ・モデル | 分布ラグ・モデルとは何か,またその例として幾何級数型分布ラグ・モデルを学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 7.1, 7.3, 7.4 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第5回の授業で出した課題,およびテキスト7章末問題1,2,4 |
第6回 | 攪乱項の不均一分散1 | 不均一分散とは何か、簡単な場合についてその対処法を学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 8.1~8.3 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第6回の授業で出した課題,およびテキスト8章末問題1~4
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第7回 | 攪乱項の不均一分散2 | 大標本理論に基づく不均一分散の検定: LR検定,W典型, LM検定を学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 8.4 ならびに事前配布の資料をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第7回の授業で出した課題
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第8回 | 攪乱項の系列相関1 | 系列相関の概念とその検定方法であるダービン・ワトソン統計量を学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 9.1~9.3 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第8回の授業で出した課題およびテキスト9章末問題1,2 |
第9回 | 攪乱項の系列相関2 | 系列相関の解決法であるコクラン・オーカット法,ならびにモデルがラグ付き内生変数を含む場合の対処法を学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 9.4~9.6 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第9回の授業で出した課題,およびテキスト9章末問題3~5
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第10回 | 説明変数と攪乱項の相関1 | 最小2乗法を用いた場合の問題といくつかの具体例について学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 10.1~10.3 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第10回の授業で出した課題,およびテキスト10章末問題1~3
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第11回 | 説明変数と攪乱項の相関2 | この状況での正しい推定方法である操作変数法,さらには2段階最小2乗法を学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 10.4~10.6 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第11回の授業で出した課題,およびテキスト10章末問題4~6
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第12回 | 同時方程式モデル1 | 同時法的式モデルとは何か,モデルの識別性とは何か、また識別性をどのように判断するかを学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 11.1, 11.2 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第12回の授業で出した課題,およびテキスト11章末問題1~3
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第13回 | 同時方程式モデル2 | 同時方程式モデルのいくつかの推定法(間接最小自乗法,2段階最小2乗法など)を学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 11.3~11.5 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第13回の授業で出した課題,およびテキスト11章末問題4~6 |
第14回 | モデルのシミュレーション | 同時方程式モデルを用いた政策評価のための種々のシミュレーション法(パーシャル法,トータル法,ファイナル法)について学ぶ。
【事前学習】1時間
テキスト 11.6 をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第14回の授業で出した課題
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第15回 | Gretlでの実証分析 | 計量分析パッケージGretlによって,これまでに学んだ推定方法を用いて実証分析を行う方法を学ぶ。
【事前学習】1時間
事前に配布したGretlの説明書をあらかじめ読んでおくこと。
【事後学習】1時間
第15回の授業で出した課題
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