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科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2020/03/19 現在/As of 2020/03/19 |
開講科目名 /Course |
データ解析演習/SEMINAR OF DATA ANALYSIS |
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時間割コード /Course Code |
05945 |
開講所属 /Course Offered by |
大学院/ |
ターム・学期 /Term・Semester |
2020年度/2020 Academic Year 春学期/SPRING SEMESTER |
曜限 /Day, Period |
金3/Fri 3 |
開講区分 /semester offered |
通年/Yearlong |
単位数 /Credits |
4.0 |
主担当教員 /Main Instructor |
藤山 英樹 |
科目区分 /Course Group |
大学院科目 演習科目 |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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藤山 英樹 | 国際環境経済学科/ECONOMICS ON SUSTAINABILITY |
授業の目的・内容 /Course Objectives |
テキストに従い、計量経済学について学ぶ。 | ||||||||||
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授業の形式・方法と履修上の注意 /Teaching method and Attention the course |
授業の形式はゼミナール形式であり、受講者が授業内で報告をし、それに対して教員からは適宜コメントをする。 | ||||||||||
事前・事後学修の内容 /Before After Study |
事前に指示された資料・論文について報告の準備をし、ハンドアウトを作成する。また、そのときに疑問点を整理する。さらには、事後に理解した内容を再度確認する。 | ||||||||||
テキスト1 /Textbooks1 |
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テキスト2 /Textbooks2 |
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テキスト3 /Textbooks3 |
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参考文献等1 /References1 |
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参考文献等2 /References2 |
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参考文献等3 /References3 |
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評価方法 /Evaluation |
授業時の報告(70%),学期末のレポート(30%). | ||||||||||
備考 /Notes |
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到達目標 /Learning Goal |
データ分析についての修士レベルの知識をもとに問題を発見し,研究課題を完成できるようにする. |
回 /Time |
授業計画(主題の設定) /Class schedule |
授業の内容 /Contents of class |
事前・事後学修の内容 /Before After Study |
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1 | 1. Introduction | 計量経済学に対する簡単なイメージをもつ。 | |
2 | 2. R Script and Data | 実習のパートで用いるRの基本的な操作について学ぶ。 | |
3 | 3. The Simple Regression Model | 単純回帰分析について学ぶ | |
4 | 4. データを用いた演習:The Simple Regression Model | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
5 | 5. Multiple Regression Analysis 1 (Estimation) | 重回帰分析について学ぶ。 | |
6 | 6. データを用いた演習:Estimation | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
7 | 7. Multiple Regression Analysis 2 (Inference) | 推定後の検定について学ぶ。 | |
8 | 8. データを用いた演習:Inference | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
9 | 9. Multiple Regression Analysis 3 (Asymptotics) | 大標本にもとづいた漸近理論の基礎を学ぶ。 | |
10 | 10. データを用いた演習:Asymptotics | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
11 | 11. Multiple Regression Analysis 4 (Further Issues | データの標準化、logを取った変数、交差項、予測について学ぶ | |
12 | 12. データを用いた演習:Further Issues | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
13 | 13. Multiple Regression Analysis 5 (Qualitative Re | Probitモデル、Logitモデルと切断データ | |
14 | 14. データを用いた演習:Qualitative Regressors | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
15 | 15. Introduction for Advanced Topics | いくつかの発展的な議論について基本的なイメージをもつ。 | |
16 | 16. Heteroscedasticity | 不均一分散について学ぶ。 | |
17 | 17. データを用いた演習:Heteroscedasticity | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
18 | 18. Serial Correlations and Heteroscedasticity in | 系列相関について学ぶ。 | |
19 | 19. データを用いた演習:Serial Correlations | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
20 | 20. Pooling Cross-Sections Across Time: Simple Pan | パネルデータに関する基本的な分析方法を学ぶ。 | |
21 | 21. データを用いた演習:Pooling Cross-Sections Across Time | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
22 | 22. Advanced Panel Data Methods | パネルデータに関するより発展的な分析方法を学ぶ。 | |
23 | 23. データを用いた演習:Advanced Panel Data Methods | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
24 | 24. Instrumental Variables Estimation and Two Stag | 操作変数法と二段階最小二乗法について学ぶ。 | |
25 | 25. データを用いた演習:Instrumental Variable Estimation and | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
26 | 26. Limited Dependent Variable Models and Sample S | プロビットモデル、ロジットモデル、切断された従属変数について学ぶ。 | |
27 | 27. データを用いた演習:Limited Dependent Variable Models | 前回の内容についてRを用いて実習する。 | |
28 | 28. Carrying Out an Empirical Project | 実証分析を行う際の注意点や、分析結果をまとめる際に便利なアプリケーションについて学ぶ。 |