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学部後期課程

過去（2022年度）の授業の情報です

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最終更新日：2024年4月22日

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応用数量経済分析

データの読込・加工から分析・考察に関する一連の知識・技術を身につけ，自身の関心のあるテーマへ応用するための基礎を築くことが本授業の目標である．
講義回の前半ではデータの加工方法を中心に取り扱い，特に統計ソフトウェア/統合開発環境であるR/RStudioの利用について理解を深める．
講義回の後半では実践的な計量経済分析の方法を学習する．なお，本講義では応用に焦点を当てるため，分析の背後にある統計理論には十分時間を割くことができない点には留意されたい．

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時間割／共通科目コード

コース名

教員

学期

時限

060320800

FAG-CE3E14L1

応用数量経済分析

関係各教員

A1 A2

金曜3限

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講義使用言語

日本語

単位

実務経験のある教員による授業科目

他学部履修

可

開講所属

農学部

授業計画

※進度や理解度に応じて内容を変更する場合がある．第１講（10/7）：イントロダクション・本授業について・RStudioの導入と基本操作第２講（10/14）：データ構造・Rにおけるデータ構造の確認第３講（10/21）：データ抽出・基本関数を用いたデータ抽出第４講（10/28）：tidyverseによるデータ加工① ・Rにおけるデータ読込方法の確認・dplyrの入門第5講（11/4）：tidyverseによるデータ加工② ・dplyrの応用第６講（11/11）：ggplot2による可視化・ggplot2によるグラフの作成第７講（11/25）：回帰分析（記述統計）・最小二乗法（OLS method）による推定・結果の可視化第８講（12/2）：仮説検定Ⅰ ・因果推論の基礎・仮説検定のフレームワーク第９講（12/9）：仮説検定Ⅱ ・平均値の差の検定・仮説検定の注意点第10講（12/16）：回帰分析（推測統計）Ⅰ ・欠落変数バイアス（OVB）とコントロール変数第11講（12/23）：回帰分析（推測統計）Ⅱ ・log-logモデル・他の内生性バイアス（同時決定性バイアス）第12講（1/20）：回帰分析と因果推論・操作変数（IV）法・二段階最小二乗（TSLS）法第13講（1/27）：試験

授業の方法

・13: 15~14:45の90分授業とする．・原則，対面で実施する（新型コロナウィルス感染状況により非対面での実施を検討する場合がある）．・資料はITC-LMSを通じ事前に配信する．・最終回で筆記試験を実施する．出題形式や過去問等については授業で連絡する（新型コロナウィルス感染状況により筆記試験が実施されない場合がある）．・ほぼすべての講義回で，確認問題等を課題としITC-LMS上での回答を求める．

成績評価方法

平常点（課題）：３割期末試験：７割（新型コロナウィルス感染状況により配点が変更される場合がある）

教科書

教員の作成したオリジナルの資料を配布する．資料は原則日本語とする．

参考書

松村ほか（2021）『改訂2版 RユーザのためのRStudio[実践]入門〜tidyverseによるモダンな分析フローの世界』技術評論社． F. Heiss(2016)”Using R for Introductory Econometrics” Amazon Digital Services. J.M. Wooldridge(2019)” Introductory Econometrics: A Modern Approach” South-Western Pub．そのほか，授業内で紹介する．

履修上の注意

・7号館B棟113号室（ECCS端末室）を使用する． https://www.ecc.u-tokyo.ac.jp/***** このPCにログインするために「新規利用者講習」を事前に受講し，テストに合格する必要がある． https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/***** ・自身の学習目的での画像撮影，録画や録音を認めますが，それらを許可なくSNSで共有すること，別のウェブサイトなどにアップロードすることを禁止します．

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