基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	データ解析演習／SEMINAR OF DATA ANALYSIS
開講所属 ／Course Offered by	大学院／
ターム・学期 ／Term・Semester	2022年度／2022 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	木3／Thu 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

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
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、Rにおける実習をともないながら計量経済学について学ぶ。基本的な流れは，単回帰分析から重回帰分析を通じて回帰分析の基礎を学び，その後，変数についてのいくつかの工夫，標準的な仮定が満たされていないときの対処を学び，最終的にはパネルデータの分析，従属変数が質的な離散の値をとるときの分析にすすむ。目的は、受講生が計量経済学の概念を理解し、実際に分析できるようになることである。 つまり、ディプロマ・ポリシー(DP)のdで述べられる「設定した仮説を秩序立てて立証する演繹的思考能力」を身に着けることである。
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	授業は輪読形式であり、受講者が授業内で事前に指定された文献の内容を報告し、その際に教員からは適宜コメントを行う。さらに、質疑応答を通じて内容の理解を深める。授業後は内容理解の確認を目的とする課題をだす。 事後の課題を行う上で生じた質問は、授業内で受けつける。
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	事前の学修としては，指示された文献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（２時間）。 事後の学修としては，課題への取り組みを通じて、授業内で理解した点について再確認をする（２時間）。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title Using R for Introductory Econometrics 著者 ／Author name Florian Heiss 出版社 ／Publisher Independently published ISBN ／ISBN 978-1523285136 その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 適宜、指示する。 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業内の貢献(70%)：指定された文献にしたがい、計量経済学の概念を理解しているかについて評価する。 学期末のレポート(30%)：計量経済学を用いて、実際にデータ分析ができるかについて評価する。
備考 ／Notes
関連科目 ／Related Subjects
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
1	Introduction	計量経済学に対する簡単なイメージをもつ。
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	The Simple Regression Model	単純回帰分析について学ぶ
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	Multiple Regression Analysis: Estimation)	重回帰分析について学ぶ。
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	Multiple Regression Analysis: Inference)	推定後の検定について学ぶ。
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	Multiple Regression Analysis: Asymptotics)	大標本にもとづいた漸近理論の基礎を学ぶ。
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	Multiple Regression Analysis: 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	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	Multiple Regression: Qualitative Regressors	様々なダミー変数の使い方を学ぶ。
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	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	Heteroscedasticity	不均一分散について学ぶ。
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	Serial Correlations	系列相関について学ぶ。
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	Pooling Cross-Sections Across Time	パネルデータに関する基本的な分析方法を学ぶ。
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	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	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	Instrumental Variables Estimation and 2SLS	操作変数法と二段階最小二乗法について学ぶ。
25	データを用いた演習：Instrumental Variable and 2SLS	前回の内容についてRを用いて実習する。
26	Limited Dependent Variable Models	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	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	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。