日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
経済学研究科/Graduate School of EconomicsGraduate School of Economics |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
KA110/KA110KA110 |
| 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（一部オンライン）/Face-to-face (partially online)Face-to-face (partially online) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)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 |
| 授業形式/ Class StyleCampus |
演習・ゼミ/SeminarSeminar |
| 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2･9207/Tue.2･9207 Tue.2･9207 |
| 単位/ CreditCredit |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
ECX5320 |
| 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 |
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| 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 |
－（履修中止制度なし/ No system 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 |
QA368計量経済特殊講義２と合同授業 |
| テキスト用コード/ Text CodeText Code |
KA110 |
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.
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.
※Please refer to Japanese Page for details including evaluations, textbooks and others.
計量経済学の理論の基礎を学び、実証分析を行う際に必要となる知識を身に着ける。特論２ではミクロ計量経済学における政策評価分析や統計的因果推論の基礎を学ぶ。
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.
ミクロ計量経済学における統計的因果推論や政策評価分析の基礎理論を学ぶ。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、計量経済特論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、具体的な分析手順についても学ぶ。
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.
| 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 |
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上で次の授業にのぞむようにして下さい。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 筆記試験 (Written Exam) | 100 | |
| 備考 (Notes) | ||
| その他 (Others) | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 講義ノート中心に授業を行います。 |
| 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。 | |||||
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。