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授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2023/03/17 現在

科目名／Subject 計量経済学
担当教員（所属）／Instructor 岩澤 政宗 (商学部)
授業科目区分／Category 昼間コース　学科別専門科目
開講学期／Semester 2021年度／Academic Year 　後期／Fall Semester
開講曜限／Class period 他
対象所属／Eligible Faculty 商学部／Faculty of Commerce
配当年次／Years 2年 , 3年 , 4年
単位数／Credits 4
研究室番号／Office
オフィスアワー／Office hours
更新日／Date of renewal 2021/09/07
授業の目的・方法
／Course Objectives and method		 この講義は、計量経済学の基礎理論の理解を目的とする。
計量経済学の学習に要する数学（線形代数）といくつかの計量経済モデルの推定と検定について基本的な事項を学習する。

本講義は、時間割を指定しないオンデマンドの遠隔授業方式で実施します。
遠隔講義の方法
１）講義内容を詳しく説明した講義資料（pdf）をmanabaで公開します。
２）講義内容の概説、資料のうち特に解説が必要であると考えられる箇所や、例題・問題の解説等を動画でアップします。
3）manabの掲示板やresponで質問を受付けます。
4）manaba上で講義内容の理解度を確認するための小テストを行います。
達成目標
／Course Goals		 計量経済学の主要な手法を説明できる
適切な分析手法を説明できる
分析結果の解釈ができる
経済データ分析の理論的正当性について考えられるようになる
授業内容
／Course contents		 以下の内容を含む、計量経済学の基礎的な項目を扱う。
第１回： 計量経済学の概要
第2～7回： 計量経済学で使う数学（線形代数）
第8～9回： 漸近理論の基礎
第10～11回： 因果効果
第12～20回：線形回帰モデルの推定と検定
第21～25回：パネルデータ分析
第26～30回： 操作変数法
履修者の理解や習得度合に応じて授業計画を変更することがあります。
事前学修・事後学修
／Preparation and review class		 事前学修：
統計（統計学A、統計学B）や数学（数学IA、数学II、基礎数学、計画数学I）の関連科目を履修済みであることを前提として講義を進めます。
計量経済学は、実験データとは異なる特徴をもつ経済データの分析を可能にするために、統計学を応用・発展させた学問です。このため、統計関連科目を履修済みであり、確率・統計の基礎知識を習得していることを履修要件とします。
また、事前に参考図書を読んでおくと講義内容の理解が深まります。

事後学修：
配布する講義資料を用いて繰り返し学習してください。
講義資料には例題や問題を豊富に用意します。内容の理解を促すような基礎的な例題から、発展的な内容の例題まであります。例題にはすべて解答をつけますので、内容の理解と学習に役立ててください。

また、本学の単位制度の趣旨に則り、単位の取得には、１回の講義に対して4時間程度の自主的な学修を要求します。
事前・事後学修の支援のため、小テスト等の課題を出します。
使用教材
／Teaching materials		 講義レジュメと解説動画へのアクセス方法をmanabaでお知らせします。
以下の参考図書が手元にあると授業の理解がより深まります。

（参考図書）
計量経済学のための数学 日本評論社
計量経済学 有斐閣 New Liberal Arts Selection
成績評価の方法
／Grading		 以下の割合に基づき評価します。
中間・期末試験：30%
小テスト：60%
講義への参加度：10%
本講義では、継続的に学習することを重要視するため、小テストのウェイトを重くします。
講義への参加度は、講義内で出題するresponへの回答により評価します。
本学の単位制度の趣旨に則り、単位の取得には、１回の講義（90分）に対して4時間程度の自主的な学修を要求します。
成績評価の基準
／Grading Criteria		 定期試験、小テスト、講義への参加度から以下の基準で評価します。
秀(100-90)、優(89-80)、良(79-70)、可(69-60)、不可(59-0)
履修上の注意事項
／Remarks		 講義でresponを使います。また、小テストはmanaba上で実施します。manabaやresponに接続できる端末（スマホ、タブレットやノートPC）を用意してください。
事前・事後学修をして小テストでの好成績を維持し、単位取得の可能性を高めてください。
欠席について：定期試験欠席届取扱要項の第２条に該当する場合には、小テストの成績評価の際に考慮します。

履修要件：統計（統計学A、統計学B）や数学（数学IA、数学II、基礎数学、計画数学I）の関連科目を履修済みであるか、統計学の基礎知識と、数学（解析、集合、写像、確率、線形代数）の基礎知識を有することを履修要件とする。

本講義は、①計量経済学の理論を深く学びたい学生と、②計量経済的手法をユーザーとして使用したい学生の両方に意義のある講義を目指します。
①計量経済学の理論を深く学びたい学生
講義資料で紹介する仮定と定理を吟味するだけでなく、定理や補題の証明も詳しく学習してください。
また、１つのことを多方面から理解するために、参考図書も学習することをお勧めします。

②計量経済的手法をユーザーとして使用したい学生
計量経済学を応用してデータ分析がしたい場合にも、計量経済学の理論を知っている必要があります。講義資料で紹介する仮定や定理の意味、分析手法の特徴（どのような場面で使えて、どのような仮定が必要なのか）を理解することを目標にして学習してください。定理の証明をすべて追う必要はありません。

加えて、本講義は、学術的な論述方法で書かれた書物を読むためのトレーニングになることを目指しています。
学術的な書物を読むことができれば、自分が習得できる情報・知識の幅を大きく広げることができます。しかし、学術的な書物は学術的な論述方法を用いて書かれていることが多いため、その記述方法に慣れていなければ理解することが容易ではありません。
本講義で配布するpdf資料は、部分的に学術的な論述方法を用いて書かれています。また、計量経済学を学習する際には、初めて触れる概念や定義が多く出てきます。このため、講義資料にさっと目を通しただけでは、内容を理解することは難しいでしょう。初見で理解できないことは当然のことですので、焦る必要はありません。繰り返し学習することで、学術的な論述方法に慣れ、理解できることが増えていきます。

理解できないことがあれば、積極的にresponやmanabaの掲示板で質問してください。
こちらが質問内容を正しく理解し回答するには、どこまで分かっているのか、何が分からないのかを知る必要があります。
そのため、どこまで分かっているのか、何が分からないのかを明確にして質問して下さい。
実務経験者による授業
／Courses conducted by the
ones with practical
experiences		 該当しない／No
備考
／Notes		 データサイエンス応用科目
遠隔授業
／Online class
□ 遠隔授業／Online class

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