日本語

Course Code etc
Academic Year 2024
College Graduate School of Economics
Course Code KA110
Theme・Subtitle
Class Format Face-to-face (partially online)
Class Format (Supplementary Items) オンライン実施回は科目担当者に確認をすること
Campus Seminar
Campus Ikebukuro
Semester Fall semester
DayPeriod・Room Tue.2
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Credits 2
Course Number ECX5320
Language Japanese
Class Registration Method Course Code Registration
Assigned Year 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。
Prerequisite Regulations
Acceptance 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。
Course Cancellation -(履修中止制度なし/ No system for cancellation)
Online Classes Subject to 60-Credit Upper Limit
Relationship 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。
Notes QA368計量経済特殊講義2と合同授業

【Course Objectives】

Students will learn basics of econometrics and acquire the knowledge required to conduct empirical analysis. In Special Lecture 2, students will learn fundamentals of policy evaluation analysis and statistical causal inference used in microeconometrics.

【Course Contents】

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 will capitalize on econometric basics learnt in Special Lecture on Econometrics 1. They will learn analytical techniques and analysis designs based on this statistical causal inference concept. In addition, students will study specific analysis processes while being introduced to analysis examples used in actual academic papers.

Japanese Items

【授業計画 / Course Schedule】

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 差の差法1
11 差の差法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

【活用される授業方法 / Teaching Methods Used】

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

【授業時間外(予習・復習等)の学修 / Study Required Outside of Class】

毎回、授業の復習を行い、授業の内容を理解した上で次の授業にのぞむようにして下さい。

【成績評価方法・基準 / Evaluation】

種類 (Kind)割合 (%)基準 (Criteria)
筆記試験 (Written Exam) 100
備考 (Notes)

【テキスト / Textbooks】

その他 (Others)
講義ノート中心に授業を行います。

【参考文献 / Readings】

No著者名 (Author/Editor)書籍名 (Title)出版社 (Publisher)出版年 (Date)ISBN/ISSN
1 Stock & Watson Introduction to Econometrics, Fourth Edition Pearson Education Limited 2019 9781292264561
2 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
3 Angrist and Pischke Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion Princeton University Press 2008 9780691120355
4 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 2014 9784334039868
5 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
その他 (Others)
参考文献は適宜紹介します。

【履修にあたって求められる能力 / Abilities Required to Take the Course】

【学生が準備すべき機器等 / Equipment, etc., that Students Should Prepare】

【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。

【注意事項 / Notice】