講義名 計量経済学Ⅱ　≪大学院≫
講義開講時期 後期
曜日･時限 木６
単位数 2

担当教員
氏名
行武　憲史

学習目標(到達目標) 1.大学院中級レベルの計量経済学理論を学び、データを用いた実証的な論文の執筆や実践的なデータ分析を行う際に必要となる分析手法を身につける。（計量経済学Ⅰ（行武）を履修済みであることを前提としている）。
2.具体的には，計量経済学Ⅰで学習した回帰分析の知識をベースとして，現在の応用ミクロ経済学分析で利用されているランダム化実験ベースの分析手法について学習する。
3.計量分析パッケージ（R）を用いた実際的なデータ分析への応用技術も習得する。
授業概要(教育目的) 計量経済学Ⅰで学習した回帰分析を基礎とする因果分析手法について，理論と演習を通じて学習し，様々な経済事象に対する分析能力を獲得することを目的としている。

そのため，実際に計量分析パッケージを用いた演習を通じて，データの加工，分析方法および分析結果の報告方法についての指導を行い、最終的には各自が興味を持つ分野で計量経済分析が出来るようになることを目指す。

具体的には，ランダム化実験をベースとするマッチング法，不連続回帰デザイン，操作変数法といった分析手法についての学習を行う。
授業計画表
 
回項目内容
第1回ランダム化実験１因果分析の古典的な手法であるランダム化実験について概観し，選択制バイアスの問題について学習する。
【事前学習】1時間：テキストの8.1を読んでおくこと。
第2回ランダム化実験２選択性バイアスの除去の方法を学習し，実際にランダム化実験を行う際の推定方法や注意点について学習する鵜。の注意点についてがもたらす推定上の問題について学習する。
【事前学習】1時間：テキストの8.2，8.3を読んでおくこと。
第3回マッチング法１　疑似的な実験手法であるマッチング法の背景について学習する。
【事前学習】1時間：テキストの9.1を読んでおくこと。

第4回マッチング法２　厳密なマッチングや最近傍マッチングなど，いくつかのマッチング法とその応用事例について学習する。
【事前学習】1時間：テキストの9.2，9.3を読んでおくこと。
第5回不連続回帰デザイン１不連続回帰デザイン（RDD）の理論的背景について学習する。
【事前学習】1時間：テキストの10.1を読んでおくこと。
第6回不連続回帰デザイン２　RDDの適用方法と注意点について学習する。
【事前学習】1時間：テキストの10.2を読んでおくこと。
第7回不連続回帰デザイン３　RDDの分析事例について学習し，Rによる演習を行う。
【事前学習】1時間：テキストの10.3を読んでおくこと。
第8回操作変数法１内生変数バイアスと操作変数法の考え方の整理をする。
【事前学習】1時間：テキストの11.1を読んでおくこと。
第9回操作変数法２　操作変数法の実施と注意点について学習する。
【事前学習】1時間：テキストの11.2を読んでおくこと。
第10回操作変数法３因果分析としての操作変数法の解釈について学習する。
【事前学習】1時間：テキストの11.3を読んでおくこと。
第11回操作変数法４操作変数の方の応用例とRによる演習を行う。
【事前学習】1時間：テキストの11.4を読んでおくこと。
第12回パネルデータ分析１パネルデータを用いた分析方法の概略について学習を行う。
【事前学習】1時間：配布する資料を読んでおくこと。
第13回パネルデータ分析２ パネルデータ分析のうち，差の差分分析について学習する。
【事前学習】1時間：配布する資料を読んでおくこと。
第14回実証分析の演習１　データ収集から推定結果の解釈まで，各自の関心のあるデータを用いて実証レポートの書き方を学習する。
【事前学習】1時間：テキストの12章を読んでおくこと。
第15回実証分析の演習２　実証分析レポートを完成させる。
【事前学習】５時間：前回授業で扱った各自のテーマについて，ある程度の分析を進めておく。
授業形式 基本的には輪読による演習形式で進め，必要に応じて教員による解説を行う。
また，テキストの演習問題について計量ソフトRによる実習を行う。
評価方法
定期試験 レポート 小テスト 授業への
参画度 		その他 合計
0% 40% 0% 50% 10% 100%
テキスト 星野・田中『Rによる実証分析　回帰分析から因果分析へ』オーム社 2,700円+税.
参考文献 William Greene, Econometric Analysis (8th Edition), Pearson, 2017.
山本拓著『計量経済学』新世社，3,300円＋税．
岩田暁一著『経済分析のための統計的方法』東洋経済新報社，3600円＋税.
オフィスアワー(授業相談) 月曜　11時-14時30分
火曜　13時－15時
事前に必ずアポイントを取ること。
連絡先は，初回授業時にお知らせします。
事前学習の内容など，学生へのメッセージ 本講義は，数学を駆使する理科系の内容であり，Rの演習を含めて積み上げ方式である。ゆえに欠席をすると次回以降の理解に致命的なマイナスとなるので，留意されたい。
そのため，毎回の出席が必須となり，自宅での予習復習が履修の絶対条件となる。