日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
経済学部/College of EconomicsCollege of Economics |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
BX114/BX114BX114 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
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| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
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| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
秋学期/Fall semesterFall semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
火3･5323/Tue.3･5323 Tue.3･5323 |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
ECX2310 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 配当年次/ Grade (Year) RequiredGrade (Year) Required |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ prerequisite regulationsprerequisite regulations |
2024年度以降入学者／データ分析入門1・2 2023年度以前入学者／情報処理入門1・2 |
| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。 |
| 履修中止可否/ course cancellationcourse cancellation |
〇（履修中止可/ Eligible for cancellation） |
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
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| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針（DP）や教育課程編成の方針（CP）に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。 |
| 備考/ NotesNotes |
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| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
BX114 |
Learn the basics of econometrics and acquire the knowledge necessary for conducting empirical analysis. In Econometrics 2, students learn the fundamentals of statistical causal inference used in microeconometrics.
Students learn the basic theory of statistical causal inference and policy evaluation analysis used in microeconometrics. In econometrics, especially modern microeconometrics, results using regression analysis are not automatically interpreted as "causal effects," and the standard is to consider in detail "in which cases can the analytical results of regression analysis and other statistical analysis be interpreted as causal effects?"
Therefore, in this lecture, students learn analytical techniques and analysis design based on the concepts of this type of "statistical causal inference" based on the econometric basics studied in Econometrics 1. In addition, specific analytical concepts and analysis procedures will be studied while examples of analysis used in actual scholarly papers are introduced.
The mathematics level required to understand the course is the mathematics level of "First Steps in Econometrics: An Encouragement of Empirical Analysis," by Ryuichi Tanaka (2015), which is the textbook, and additional explanation will be given as necessary.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
計量経済学の基礎を学び、実証分析を行う際に必要となる知識を身につける。計量経済学２ではミクロ計量経済学における統計的因果推論の基礎を学ぶ。
Learn the basics of econometrics and acquire the knowledge necessary for conducting empirical analysis. In Econometrics 2, students learn the fundamentals of statistical causal inference used in microeconometrics.
ミクロ計量経済学における統計的因果推論の基礎理論を学ぶ。計量経済学、とりわけ現代的なミクロ計量経済学では、単に回帰分析を行った結果を「因果的効果」と解釈するのではなく、「どのような場合に回帰分析や他の統計分析の分析結果を因果的効果と解釈することができるのか」を詳細に検討することがスタンダードとなっている。
したがって、本講義では、計量経済学１で学んだ計量経済学の基礎をベースに、このような「統計的因果推論」の考え方に基づいた分析手法や分析デザインを学ぶ。また実際の論文で用いられている分析例を紹介しながら、具体的な分析の考え方や分析手順についても学ぶ。
授業の理解に必要な数学レベルは、テキストである田中隆一(2015)「計量経済学の第一歩―実証分析のススメ」に準じたものとし、適宜、必要に応じて解説する。
Students learn the basic theory of statistical causal inference and policy evaluation analysis used in microeconometrics. In econometrics, especially modern microeconometrics, results using regression analysis are not automatically interpreted as "causal effects," and the standard is to consider in detail "in which cases can the analytical results of regression analysis and other statistical analysis be interpreted as causal effects?"
Therefore, in this lecture, students learn analytical techniques and analysis design based on the concepts of this type of "statistical causal inference" based on the econometric basics studied in Econometrics 1. In addition, specific analytical concepts and analysis procedures will be studied while examples of analysis used in actual scholarly papers are introduced.
The mathematics level required to understand the course is the mathematics level of "First Steps in Econometrics: An Encouragement of Empirical Analysis," by Ryuichi Tanaka (2015), which is the textbook, and additional explanation will be given as necessary.
| 1 | イントロダクション |
| 2 | ルービンの因果モデルと潜在的結果 |
| 3 | 割当メカニズム/ ルービンの因果モデルの利点 |
| 4 | 実験と疑似実験 |
| 5 | Directed Acyclic Graphs (DAG) |
| 6 | 交絡要因の制御：クロス集計 |
| 7 | 交絡要因の制御：マッチングと傾向スコア |
| 8 | パネルデータ分析（その１） |
| 9 | パネルデータ分析（その２） |
| 10 | 差の差(DID)法 1 |
| 11 | 差の差(DID)法 2 |
| 12 | 操作変数法 1 |
| 13 | 操作変数法 2 |
| 14 | 回帰不連続デザイン |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
毎回、授業の復習を行い、授業の内容を理解したうえで次の授業にのぞむようにしてください。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 筆記試験 (Written Exam) | 100 | |
| 備考 (Notes) | ||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 田中隆一 | 『計量経済学の第一歩―実証分析のススメ』 | 有斐閣 | 2015 | 9784641150287 |
| その他 (Others) | |||||
| 講義は、https://sites.google.com/site/michihito7ando/lectures/econome_lec に掲載する講義ノートに沿って行います。教科書や参考書については初回授業時に説明します。 | |||||
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 伊藤公一朗 | 『データ分析の力―因果関係に迫る思考法』 | 光文社 | 2017 | 9784334039868 |
| 2 | 中室牧子・津川友介 | 『「原因と結果」の経済学―データから真実を見抜く思考法』 | ダイヤモンド社 | 2017 | 9784478039472 |
| 3 | 安井翔太 | 『効果検証入門―正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎』 | 技術評論社 | 2020 | 9784297111175 |
学部入門レベルの統計学と計量経済学１の知識
特になし
計量経済学１の知識を前提とするため、計量経済学１を履修済みであることを奨励する。