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所蔵

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資料詳細

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目次

1 計量経済学とは

  1.1 計量経済学とは

  1.2 本書の構成

Ⅰ 基礎編

2 最小2乗法:直線のあてはめ

  2.1 データの整理

  2.2 最小2乗法と回帰直線

  2.3 回帰直線のあてはまりの尺度:決定係数

  2.4 計算手順のまとめ

  練習問題

  補説 和記法の復習

3 単純回帰分析

  3.1 単純回帰モデル

  3.2 推定量α,βの期待値と分散

  3.3 推定量α,βの優れた性質:最良線型不偏性と一致性

  3.4 α,βの分散の推定

  3.5 単純回帰モデルの仮説検定:t検定

  3.6 変数選択の方法としてのt検定

  3.7 予測

  3.8 まとめ

  練習問題

4 多重回帰分析

  4.1 多重回帰分析

  4.2 多重回帰分析の推定値の解析:FWL定理

  4.3 多重共線性

  4.4 自由度修正済み決定係数と決定係数のおとしあな

  4.5 変数の過不足とその影響

  4.6 定数項を持たない回帰モデル

  練習問題

Ⅱ 応用編

5 モデルの関数型と特殊な変数

  5.1 モデルの関数型

  5.2 ダミー変数

  5.3 トレンド変数

  練習問題

6 F検定と構造変化の検定

  6.1 F検定の考え方

  6.2 線型制約の検定

  6.3 構造変化の検定

  6.4 大標本におけるワルド検定

  練習問題

7 分布ラグ・モデル

  7.1 分布ラグ・モデル

  7.2 幾何級数型分布ラグ・モデル

  7.3 ラグ付き内生変数を含むモデル:部分調整モデル

  練習問題

8 標準的仮定の意味と不均一分散

  8.1 仮定3について

  8.2 仮定4,5とβの分散

  8.3 撹乱項の不均一分散:典型的な場合

  8.4 不均一分散のモデル化:推定と検定

  8.5 頑健な標準誤差による推論

  練習問題

9 撹乱項の系列相関

  9.1 撹乱項に系列相関のあるモデルとその影響

  9.2 撹乱項が1階の自己回帰モデルに従う場合

  9.3 撹乱項の系列相関の検定:ダービン=ワトソン統計量

  9.4 推定法:コクラン=オーカット法

  9.5 頑健な標準誤差に基づく推論

  9.6 ラグ付き内生変数による系列相関の除去

  9.7 ラグ付き内生変数を含むモデルの系列相関の検定

  練習問題

Ⅲ 拡張編

10 説明変数と撹乱項の相関

  10.1 確率的な説明変数

  10.2 {Xi}と{ui}が従属である場合

  10.3 説明変数に観測上の誤差がある場合

  10.4 操作変数法

  10.5 2段階最小2乗法

  10.6 ラグ付き内生変数と系列相関

  10.7 モデルの識別性と識別性の条件

  10.8 推定量の漸近分布

  練習問題

11 同時方程式モデル

  11.1 同時方程式モデル:構造型

  11.2 構造方程式の識別性

  11.3 誘導型

  11.4 構造方程式の2段階最小2乗法

  11.5 モデルの解法と政策シミュレーション

  練習問題

12 パネル・データ分析

  12.1 パネル・データとモデル

  12.2 固定効果モデル

  12.3 ランダム効果モデル

  練習問題

13 質的従属変数モデル分析

  13.1 ロジット・モデル,プロビット・モデル

  13.2 ベルヌーイ試行とその最尤推定

  13.3 モデルの推定と推定結果の評価

  13.4 モデルの一般化:多値選択モデル

  練習問題

付録A 確率

  A.1 確率の概念

  A.2 確率変数と離散型確率分布

  A.3 期待オペレーター:確率変数の平均と分散

  A.4 結合確率分布:2変数確率分布への拡張

  A.5 連続型確率変数

  A.6 正規分布とその派生分布

  A.7 確率収束

付録B 統計的推論:母集団,標本,推定量の性質

  B.1 母集団,標本,母数(母平均,母分散,母標準偏差)

  B.2 標本平均の統計的性質

  B.3 推定と推定量の性質

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