【計量経済学】教科書・参考書おすすめ本(入門,学部,大学院でのテキスト・本)

 

計量経済学とは

計量経済学では、統計学の単体ではできない経済理論を利用したり、実際の不完全な統制されてないデータを使うために確立されてきました。もし統計学だけでの分析で分かることがあればそれは計量経済学は必要はなく、初学のうちは、何をもって計量経済学というのかを自分の言葉で言い表せられるように意識して学んでいきましょう。

著名な海外のテキストでもやはり最初に計量経済学について触れられています。いくつかここに例として挙げているものを今現在は完全に理解しきれないかもしれませんが、今後学んでいくうちに理解できるようになっていきます。

 

今回、下記ではおすすめできる日本語で書かれた計量経済学の書籍を紹介しますが、それに先立ち、計量経済学というのはどのようなものなのか、ここでは洋書での教科書で書かれている事を記載しておきますので様々な角度から見てみてください。

Introductory Econometrics: A Modern Approach (Wooldridge)

【詳細を確認する】
1-1 計量経済学とは何か?
あなたが州政府に雇われ、公的に資金提供されている職業訓練プログラムの効果を評価することになります。このプログラムは労働者に製造プロセスでコンピュータを使用するさまざまな方法を教えるものです。20週間のプログラムは非労働時間にコースを提供します。時間給で働く製造業の労働者なら誰でも参加できますが、プログラム全体または一部に参加するかは自由選択です。あなたの仕事は、この訓練プログラムが各労働者の後の時給にどのような影響を及ぼすかを判断することです。

次に、投資銀行で働いていると仮定しましょう。あなたの仕事は、短期のアメリカ国債を利用した異なる投資戦略の収益を調査し、暗黙の経済理論に適合しているかどうかを判断することです。

このような問いに答えるための課題は、最初は困難に思えるかもしれません。この時点では、必要なデータの種類についてあいまいな考えしか持っていないかもしれません。しかし、この入門的な計量経済学のコースを終える頃には、計量経済学の方法を使って職業訓練プログラムを公式に評価したり、単純な経済理論を検証したりする方法を知るようになるでしょう。

計量経済学は、経済関係の推定、経済理論の検証、そして政府やビジネス政策の評価と実施のための統計的手法の発展に基づいています。計量経済学の一般的な応用例は、金利、インフレ率、国内総生産(GDP)などの重要なマクロ経済指標の予測です。経済指標の予測は非常に目立ち、しばしば広く公表されますが、計量経済学の方法はマクロ経済の予測とは何の関係もない経済分野で使われることがあります。例えば、政治的な選挙運動への出費が投票結果に与える影響を研究します。教育分野では、学校の支出が学生の成績に与える影響を考察します。さらに、経済時系列の予測に計量経済学の手法をどのように使うかを学びます。

計量経済学は、非実験的な経済データの収集と分析に固有の問題に焦点を当てるため、数理統計学とは異なる独自の学問として発展してきました。非実験的なデータは、個人、企業、または経済の部分に対してコントロールされた実験を通じて蓄積されるものではありません。(非実験的なデータは時に観察データや後ろ向きのデータとも呼ばれ、研究者がデータの収集者として受動的な立場にあることを強調します。)自然科学の研究では実験データがしばしば実験室環境で収集されますが、社会科学ではそれらを入手することがより困難です。社会科学の一部の実験は考案できるかもしれませんが、経済的な問題に対処するために必要なコントロールされた実験を実施することはしばしば不可能で、莫大な費用がかかるか、道義的に受け入れがたいとされます。1-4節では実験的なデータと非実験的なデータの違いについて具体的な例を示します。

もちろん、計量経済学学者は可能な限り数理統計学から借用してきました。多変量回帰分析の方法は両分野で中心的な手法ですが、その焦点や解釈は著しく異なることがあります。さらに、経済学者は経済データの複雑さに対処し、経済理論の予測を検証するための新しい技術を考案してきました。

Econometrics (Hansen)

【詳細を確認する】
1.1 計量経済学とは何か?

「計量経済学」という用語は、ノルウェーのラグナル・フリッシュ(1895-1973)によって作り出されたとされています。フリッシュはエコノメトリック・ソサエティの創設者の一人であり、学術誌Econometricaの初代編集者であり、1969年の最初のノーベル経済学賞の共同受賞者でもあります。したがって、我々は計量経済学の定義についてフリッシュ自身の言葉を見ることが適切です。フリッシュがEconometricaの最初の号の序文で述べた内容を引用します。

「計量経済学」という用語についての説明が必要かもしれません。その定義は、エコノメトリック・ソサエティの憲法の第I節にあるスコープの記述に暗黙に含まれています。それには次のように記されています。「エコノメトリック・ソサエティは、統計学と数学との関連における経済理論の国際的な学会である…。その主な目的は、理論的-数量的アプローチと経験的-数量的アプローチを統合することを目指す研究を推進することである…。」

しかし、経済学における数量的アプローチにはいくつかの側面があり、これらの側面のどれもが単体で計量経済学と混同されるべきではありません。したがって、計量経済学は経済統計学とは全く異なります。また、一般的な経済理論とも同一ではありませんが、この理論のかなりの部分が明確に数量的な性格を持っています。さらに、計量経済学は経済学に数学を適用することとも同一視してはなりません。経験から明らかなように、統計学、経済理論、数学のそれぞれの観点は、現代経済活動における数量的関係を本当に理解するために必要な条件ですが、それぞれ単体では十分な条件ではありません。これらすべての観点を統合することが強力であり、それが計量経済学の成立につながるものです。そして、この統合が計量経済学を構成しているのです。
ラグナル・フリッシュ「Econometrica」(1933年)、1巻、1-2ページより引用。

この定義は今日でも有効ですが、いくつかの用語はその使用法が多少変化しています。今日では、計量経済学は経済モデル、数理統計学、および経済データの統一された研究と言えるでしょう。
1.2 計量経済学における確率的アプローチ 現代の計量経済学の統一された方法論は、ノルウェーのトリグヴェ・ホヴェルモ(1911-1999)によって展開されました。彼は1989年のノーベル経済学賞を受賞しています。彼の画期的な論文「The probability approach in econometrics」(1944年)において、ホヴェルモは数量的な経済モデルは必然的に確率モデル(現在で言うところの確率的)であるべきだと主張しました。確定論的なモデルは観測された経済量と明らかに矛盾し、確定論的なデータを確率論的なモデルに適用することは無意味です。経済モデルは明示的にランダム性を組み込むべきであり、確率的誤差はランダムにするために単に確定論的モデルに追加すべきではありません。経済モデルは確率モデルであると認識すべきであり、それに基づいて経済を量的に分析し、推定し、推論する適切な手法は数理統計学の強力な理論によってもたらされるのです。量的な経済分析に適切な方法は、経済モデルの確率的な構成に基づくものです。

ホヴェルモの確率的アプローチは、すぐに経済学界に受け入れられました。現在では、経済学の量的な研究において、この基本的な視点を無視することはありません。
確率的アプローチを受け入れるすべての経済学者はいますが、その実施においてはいくつかの進化がありました。構造的アプローチは、ホヴェルモの元のアイディアに最も近い方法です。確率的な経済モデルが指定され、経済モデルが正しく指定されているという前提のもとで量的分析が行われます。研究者はしばしばこれを「モデルを真剣に受け止める」と表現します。構造的アプローチは、通常、最尤法やベイズ推定を含む尤度ベースの分析につながります。構造的アプローチに対する批判としては、経済モデルを正しく指定するという前提は誤解を招く可能性があるという点が挙げられます。むしろモデルを有用な抽象化や近似として捉えるのがより正確でしょう。

 

その場合、構造的計量経済学的分析をどのように解釈すべきでしょうか?推論のための準構造的アプローチでは、構造的経済モデルを真実ではなく近似として捉えます。この理論は、擬真値(推定問題によって定義されるパラメータ値)、擬尤度関数、擬最尤法、および擬尤度推論という概念につながっています。
関連するアプローチとして、疑似パラメトリックアプローチがあります。確率的経済モデルは部分的に指定されますが、一部の特徴は未指定のままです。このアプローチは通常、最小二乗法や一般化最小二乗法などの推定方法につながります。半パラメトリックアプローチは、現代の計量経済学において主要な焦点であり、この教科書の主要な対象となっています。
もう一つの量的構造経済学の分野として、カリブレーションアプローチがあります。擬構造的アプローチと同様に、カリブレーションアプローチは構造的モデルを近似として捉え、したがって本質的には真実ではないものとします。ただし、キャリブレーション論文では数理統計学を退け(近似モデルに対して古典的な理論を不適切と見なす)、代わりに非統計的なアドホックな方法を用いてモデルとデータのモーメントを一致させることによりパラメータを選択します。

Introduction to Econometrics (Stock and Watson)

【詳細を確認する】

第1章 経済の問題とデータ

計量経済学者に「計量経済学とは何か?」と尋ねると、異なる回答が出ることがあります。一人目は計量経済学を経済理論の検証科学だと説明するかもしれません。二人目は、企業の売上や経済全体の成長、株価など、経済変数の将来の値を予測するためのツールだと説明するかもしれません。別の人は、数学的経済モデルを現実世界のデータに適合させるプロセスだと述べるかもしれません。そして、もう一人は、政府やビジネスにおいて歴史的データを使用して数値的な政策提案を行う科学と芸術だと説明するかもしれません。

実際、これらすべての答えが正解です。広義には、計量経済学は経済理論と統計技術を使用して経済データを分析する科学と芸術です。計量経済学の手法は、ファイナンス、労働経済学、マクロ経済学、ミクロ経済学、マーケティング、経済政策など、多くの経済学の分野で使用されています。また、政治学や社会学などの他の社会科学でも一般的に利用されています。

このテキストでは、計量経済学者が使用する主要な方法を紹介します。これらの方法を使用して、ビジネスや政府政策の世界からいくつかの具体的な数量的な質問に答えます。この章では、教育政策、住宅ローンの人種バイアス、タバコ消費、そしてマクロ経済の予測という4つの質問を提起し、一般的な用語でそれに対する計量経済学的アプローチについて議論します。そして、この章ではこれらの質問やその他の数量的な経済的な質問に答えるために計量経済学者が利用できる主なデータの種類についても概観します。

1.1 検討する経済的な問題

経済、ビジネス、政府における多くの意思決定は、私たちの周りの変数間の関係を理解することにかかっています。これらの意思決定には、定量的な質問に対する定量的な回答が必要です。

このテキストでは、経済学の現在の問題からいくつかの数量的な質問を検討します。そのうちの4つは、教育政策、住宅ローンの人種的な偏見、喫煙量、そしてマクロ経済の予測に関するものです。

質問1:クラスのサイズを減らすと小学校の教育が向上するか?

米国の公立教育制度の改革提案は激しい議論を引き起こします。提案の多くは、最年少の生徒、すなわち小学生を対象としています。小学校教育には社交的なスキルの発達など様々な目標がありますが、多くの親や教育者にとって最も重要な目標は基本的な学術的学習、つまり読み書きや基本的な数学です。基本的な学習を改善するための一つの有力な提案として、小学校のクラスサイズを減らすことが挙げられます。教室の生徒数が少ないと、各生徒に教師の注意がより集中し、教室の混乱が少なくなり、学習が向上し成績が上がるという主張があります。

しかし、具体的には、クラスのサイズを減らすことで小学校の教育にどのような影響があるのでしょうか? クラスのサイズを減らすことにはコストがかかります。それはより多くの教師の雇用を必要とし、学校が既にキャパシティに達している場合は教室の増設も必要です。教師の採用を検討する意思決定者は、これらのコストを利益と比較する必要があります。しかし、コストと利益を比較するためには、意思決定者が可能な利益について正確な定量的理解を持っている必要があります。クラスのサイズを小さくすることによる基本的な学習への効果は大きいのか、それとも小さいのか? 小さなクラスのサイズが基本的な学習に実際には何の効果もない可能性はあるのでしょうか?

一般常識や日常経験は、生徒が少ない方がより多くの学習が行われると示唆するかもしれませんが、具体的なクラスのサイズを減らすことで基本的な学習にどの程度影響があるのかについては、定量的な答えを提供することはできません。そのような答えを得るためには、クラスのサイズと小学校の基本的学習との関連についての経験的な証拠、すなわちデータに基づいた証拠を調査する必要があります。

このテキストでは、1999年のカリフォルニア州の420の学区から収集したデータを使用して、クラスのサイズと基本的学習との関係を調査します。カリフォルニアのデータでは、小規模なクラスサイズの学区の学生は、標準化されたテストでより良い成績を上げる傾向があります。この事実は、小規模なクラスがより良いテスト結果を生み出すという考えと一致していますが、単に他の多くの利点が小規模なクラスの学区の生徒にあるためかもしれません。例えば、小規模なクラスの学区は大規模なクラスの学区よりも裕福な住民が多い傾向があるため、小規模クラスの学区の生徒は教室外での学習の機会がより多いかもしれません。テストの結果が良いのは、小さなクラスサイズが原因ではなく、これらの追加の学習機会が原因かもしれません。

第2部では、複数の回帰分析を使用して、クラスのサイズの変化が生徒の経済的背景などの他の要因の変化とは独立してどのような効果を持つかを分離します。

Econometric Analysis (Greene)

【詳細を確認する】
1.1 序論
本書は計量経済学の入門的な概観を提供します。方法論を定義する基本的なアイデアを議論し、計量経済学者がデータ分析に使用するさまざまなモデル、ツール、手法を検討します。この章では、計量経済学のパラダイムとなる中核のアイデアを紹介します。セクション1.2では、この分野を定義し、理論が計量経済学の実践を促進する役割を説明します。セクション1.3と1.4では、計量経済学の分析の焦点となる応用の種類について議論します。セクション1.5では、古典的な応用例であるケインズの消費関数を用いて、計量経済モデリングのプロセスを紹介します。セクション1.6では、本文の大まかな概要を説明します。セクション1.7では、数値例や本文全体で使用される数学的表記法など、プレゼンテーションの特定の側面について説明します。

1.2 計量経済学のパラダイム
Econometricaの最初の号では、Econometric Societyは、経済問題に対する理論的・数量的アプローチと経験的・数量的アプローチの統合を目指す研究を促進することを主な目的とすると述べています。それは自然科学の支配的な考え方と同様の建設的で厳密な思考によって浸透したものである。しかし、経済への数量的アプローチにはいくつかの側面があり、これらの側面のいずれか一つだけを計量経済学と混同してはなりません。したがって、計量経済学は経済統計学とは全く同じものではありません。また、一般的な経済理論とも同一ではありませんが、この理論の一部は明確に数量的な性格を持っています。また、計量経済学を経済学に数学を適用することとも同一視してはなりません。経験的な実績からは、統計学、経済理論、および数学のそれぞれの視点が現代の経済生活の数量的関係を真に理解するために必要な条件であることが示されています。それらのすべてを統合することが強力であり、それが計量経済学を構成するものです。

この学会は、過去に類を見ないほどの統計情報の蓄積に対応する必要性を見出しました。それは、それ以外では混乱してしまうであろうデータの大量を整理するための原則の体系を確立する必要があると考えました。この編集記事が登場してからの数年間、計量経済学の支柱や目標は変わっていません。計量経済学は、基礎となる理論が提唱する関係の実証的な測定に数理統計学と統計的推論の手法を適用することに関わります。

「ビッグデータ」という形での膨大な量の数量的情報の現代的な蓄積に対する反応を観察することは興味深いです。Kitchin(2014)がデータ分析におけるパラダイムシフトとして捉えている評価を考えてみましょう。

この記事では、ビッグデータの利用可能性と新しいデータ分析が科学、社会科学、人文科学の樹立された認識論にどの程度の影響を与えており、複数の学問領域でパラダイムシフトをもたらしているかを検証します。特に、理論の終焉を宣言する「理論の終わり」、データ駆動型の科学ではなく知識駆動型の科学、デジタル人文学や計算社会科学の発展など、文化、歴史、経済、社会を理解するための根本的に異なる方法を提案する新しい実証主義を批判的に検討します。ビッグデータと新しいデータ分析は、多くの場合、研究の実施方法を再構成している破壊的なイノベーションであり、現在の研究プラクティスの急速な変化にもかかわらず、これらの展開における認識論的な含意についてのより広範な批判的な考察が急務であると主張されています。

この記事では、データ駆動型の分析が理論(およびFrischが構想した計量経済学)を置き換えるために提案されており、経験的な研究を導く組織原則を提供する役割に焦点が当てられています(第18章では調査データを順序選択モデルで分析する例を検討します。また、Varian(2014)を参照して、よりバランスの取れた視点も見ることができます)。この焦点は、Frischには利用できなかった驚異的な計算能力に一部起因しているようです。この新しいパラダイムの成功は、追求される研究の質にも一部依存すると考えられます。データ生成プロセスの興味深い特徴が、理論的なプラットフォームに依存せずにデータ自体によって明らかにされるかどうかは、著者が提起した可能性の一つです。この記事は経験的研究における基盤となる理論の役割に焦点を当てています。筆者が書いた時点では、ビッグデータ分析の成功ストーリーはまだ進行中です。

計量経済学が経済学に果たす重要な役割は時とともに拡大しています。ノーベル経済学賞は、この貢献を認識し、数々の計量経済学者に授与されています。最初のノーベル経済学賞は1969年にRagnar Frischに授与されました。その後、Lawrence Klein(1980年)、Trygve Haavelmo(1989年)、James HeckmanとDaniel McFadden(2000年)、Robert EngleとClive Granger(2003年)、Christopher Sims(2011年)、Lars Hansen(2013年)などの計量経済学者にも授与されています。2000年の賞は、行動理論と計量経済モデリングの結合に取り組んだ2人の科学者の研究を称えたものでした。

例1.1 行動モデルとノーベル賞受賞者
James HeckmanとDan McFaddenの先駆的な研究は、効用最大化の理論的な基盤にしっかりと立っています。
Heckmanの場合、家計の消費と余暇に対する効用最大化の標準的な理論から始めます。効用最大化の教科書モデルは、余暇時間の需要を生み出し、労働の供給関数に変換します。家庭内での生産(外部の正規の労働市場ではなく家庭内での仕事)を考慮すると、(正規の)労働時間の需要は負になる場合があります。重要な条件付け変数は、労働市場への参加をもたらす賃金の予約価格です。労働市場の需要側には、年齢、教育、経験などの属性に応じて市場賃金を提供する企業が存在します。市場賃金、これらの属性、および正規市場での観察された労働時間に基づいて、労働供給行動について何を学ぶことができるでしょうか?観察されたデータは、市場経済の半分を欠落しているため、直感的には思えるよりも少ないでしょう。Heckmanは、時間の分布や賃金のこの暗黙の切り捨てに関する考察は、労働市場の分析を革新的にしました。それ以降、同様の解釈は社会科学のあらゆる分野で分析を導く指針となっています。教育イニシアティブ、職業訓練と雇用政策、健康保険プログラム、市場創造、金融規制などの政策介入の分析は、Heckmanの先駆的なアイデアに強く影響を受けています。これらの介入が研究される振る舞いにどのような影響を与えるかを理解するためには、介入の存在と結果の両方に共通の影響を認識する必要があります。第5章、第6章、第8章、第19章では、サンプル選択と処置・プログラム評価に関する文献を見ていきます。

効用を生み出す商品の需要の理論についての教科書の提示は、連続変数を扱うため、消費者が日常的に行う離散的な選択には明らかに沈黙しています。例えば、どの商品のブランドを選ぶか、車や冷蔵庫のような大きな商品を買うか、通勤方法、家を購入するか賃貸するか、どこに住むか、どの候補者に投票するかなどです。それでも、消費者が利用可能な選択肢に対してランダムな効用モデルを定義することは、このような選択を研究するための理論的に妥当なプラットフォームを提供します。収入と相対価格は常に重要な変数です。消費者の行動から基本となる選好構造について何を学ぶことができるでしょうか?このような選択に基づく潜在的な選好構造については、どのような仮定が必要で、どのような統計モデルを使って選好についての推論を行うことができるのでしょうか?通勤者がどのように通勤方法を選ぶか、およびこの種のモデリングに適した基礎理論についてのMcFaddenの研究は、数十年にわたって離散的な消費者の選択に関する実証的研究を導いています。第18章ではMcFaddenの離散選択モデルを検討します。

 

 

計量経済学でのおすすめ教科書・テキスト

まずは日本語で書かれたテキストでおすすめできるのが下記の10冊です。

レベルで厳密に分けてはいませんが、1,2,3,4,5は学部の上級から院に向けて抑えておきたいトピックになっております。

6は論文やジャーナルを読む上でどのように解釈をして良いかを主に紹介しております。9,10が初学としては良い2冊です。その後が7,8として中級として良いでしょう。

1.  計量経済学 (New Liberal Arts Selection)

2. 計量経済学講義

3. 計量経済学のための数学

4. 計量経済学 ミクロデータ分析へのいざない

5. 統計学からの計量経済学入門

6. 実証分析のための計量経済学

7. 計量経済学 (y21)

8. 計量経済学 NBS

9. 入門 実践する計量経済学

10. 計量経済学の第一歩 — 実証分析のススメ

 

計量経済学 (New Liberal Arts Selection)

ほぼスタンダードのトピックはカバーしております。ページ数も多く本書を1つおいておいて辞書的に使っても良いでしょう。

 

本書の概要:

  • 教科書:大学学部から大学院修士課程までの計量経済学の学習に適したもの
  • 注目:近年、統計分析やデータ分析に注目が集まり、関連書籍が増えている
  • 対象読者:初学者から大学院修士レベルの計量経済学学習者
  • 特徴:因果推論と時系列分析の解説があり、日本語での計量経済学教科書として特異

執筆の留意点:

  • 目的説明:分析の目的と計量経済学モデルの関連性を直感的に説明
  • 解釈ガイド:実証分析の解釈方法と注意点を詳細に解説
  • 実証例:豊富な実証例とデータ提供により、読者は実験的な学習が可能
  • 因果関係:経済データの因果関係抽出のための条件や手法の詳細説明
  • 時系列分析:現代のマクロ経済分析に即した時系列分析の解説

本書の構成:

  • 構成:12章の本文と巻末付録から成り立つ。初学者から進んだレベルまで対応
  • 本文内容:初学者向けの内容で、数学的に難しい部分は巻末付録で解説
  • 本文構成:第I部 “基礎編”、第II部 “ミクロ編”、第III部 “マクロ編” から成る

巻末付録:

  • 数学的解説:線形代数や漸近理論の基礎知識を提供(巻末付録A)
  • 統計的性質:推定法や検定法の統計的性質の証明を提供(巻末付録B)
  • 実証分析ガイド:計量経済分析の進め方の手引き(巻末付録C)
  • 書籍紹介:他の統計学や計量経済学の書籍紹介(巻末付録D)
  • サポート:データと統計解析ソフト情報提供のウェブサポートページ

 

 

 

 

計量経済学講義

分厚い計量経済学の洋書の前に一度本書を触れておくとかなりその後の学習がスムーズになります。

 

 

 

計量経済学 ミクロデータ分析へのいざない

ミクロデータにトピックを絞っての章立てとなっております。分位点回帰、ブートストラップ、ノンパラメトリック法なども扱っています。

 

  • 本書の概要
    • 連載原稿を加筆修正したもの
    • 想定読者:確率・統計と計量経済学の基礎を習得済みの学部上級生や修士課程学生、シンクタンクのエコノミスト
    • 初級内容を省略し、中級レベルの内容を論じる
  • 計量経済学の変遷
    • データとコンピュータの発展
    • 経済理論の発展に伴い、教科書の内容も変化
    • 実証研究の実情を反映した形で執筆
  • 執筆の留意点
    • 理論的な厳密性と直感的な理解の両立を目指す
  • 本書のトピックと構成
    • ミクロ計量経済学のみを扱う
    • 1章から6章までの内容を概観
    • 7章から9章は発展的な内容
  • 各章の焦点
    • 識別の重要性と線形回帰モデルの議論
    • 内生性の議論と識別問題の考察
    • プログラム評価の取り上げ
    • OLS推定量や漸近理論に焦点
    • GMMについて触れつつ、セミパラメトリック効率性なども
    • サンプルセレクションの重要性と対処法について
  • 発展的な内容
    • 7章:分位点回帰
    • 8章:ブートストラップ
    • 9章:ノンパラメトリック法
  • モチベーションの説明
    • なぜその手法を用いるのかを丁寧に説明
    • 専門書や論文の参考になるようなアイデアを理解を重視

 

 

 

計量経済学のための数学

あくまで計量経済学に特化した数学を扱っており、コンパクトに纏まっております。初級中級の計量経済学を終わったところで読んでおきたい1冊です。

 

  • 計量経済学の基礎知識
    • 線形代数と確率論の知識が必要
    • 多変数の計量モデルを理解するために行列表記が役立つ
    • 推定量の直感的理解には部分空間や射影の概念が必要
    • 最小二乗法の正当化には条件付き期待値が使用され、確率収束と法則収束が精度評価に関与
  • 本書の目的
    • 入門から中上級の計量経済学への橋渡し
    • 線形代数と確率論の基礎解説
    • 計量経済学に焦点を当てたトピックの選択
  • 第I部と第II部の構成
    • 第I部:線形代数の解説
      • 独学可能で高校生や学部1年生向け
    • 第II部:確率論の解説
      • 測度論的確率論を初学者向けに
      • 抽象概念を具体的な実例で説明
    • 前提知識:微積分の基本
    • 演習問題付き
  • 演習問題と解答
    • 本文内の例題の再確認から難問まで幅広い演習問題
    • 解答は本書の巻末にまとめてあり

 

 

 

 

統計学からの計量経済学入門

 

本書のトピックは広くはないものの、行列計算での計量経済学をやるためにはかなり網羅されたテキストになっております。上級に進むと行列計算での数式展開は前提になるので、こちらも上級に行く前に見ておきたい一冊です。

 

 

 

 

実証分析のための計量経済学

 

  • 本書の目的
    • 多くの人に計量経済分析の興奮を体験させる
    • 分析結果の読み取り方を教え、計量経済分析の有用性を広める
    • 計量経済学の教科書・参考書として、エッセンスを提供
  • 計量経済学の学習の難しさ
    • 計量経済学の理論、数式、証明、応用の難しさ
    • 本書の問題意識:分析の興味深さと学問の難しさのギャップ
    • 最低限の概念とルールを学び、実践的な計量経済分析を可能にする
  • 本書の構成と内容
    • 第I部:計量経済学の基本概念、初学者向け
    • 第II部と第III部:分析手法、応用分野、実践的な理解
    • 太字、チェックポイント、Q&A、演習問題を活用して学習をサポート
  • 本書の利用目的
    • 授業や自習のテキスト
    • 補助教材や参考書、課題論文・研究論文のための参考資料
    • 計量経済学のエッセンスを効率的に習得する手助け

 

 

 

 

 

 

 

計量経済学 (y21)

 

 

 

 

 

計量経済学 NBS

 

  • 本書の執筆に際して、計量経済学の入門的な分析手法の理論的な背景を厳密に詳しく書くことが目的
  • 式展開を丁寧にし、証明の途中での理解を容易にする工夫を凝らす
  • 同時期に出版される『計量経済学のための統計学』との連動性を強調し、数学的な知識がこの2冊に収まるようにする
  • 本書の読者対象は、入門的な統計学を学習した経験のある人々。統計学の基本用語に不慣れな人には『計量経済学のための統計学』の先行学習が推奨される
  • 本書の構成は、計量経済学の基本から高度な内容へと段階的に進み、因果効果の推定方法を重点的に取り扱う
  • 各章には例題の解答が含まれ、最後に章末問題の解答も掲載。実際のデータ分析には統計解析ソフトウェア「R」を活用する
  • 本書を講義で使用する先生方へ、各章の内容は90分講義2回分程度。章ごとの流れを踏まえて講義進行を検討し、学生のニーズに合わせてアレンジ可能

 

 

入門 実践する計量経済学

 

本書のポイント:

  • 計量経済学の入門から中級向けの教科書
  • 計量経済学の目的は、経済変数間の関係を数量化して経済政策の評価や経済理論の検証を行うこと
  • 大学院での経済学専攻や学部生の卒論においても、データ分析に計量経済学が必須
  • 計量経済学は経済分野にとどまらず、経営学やマーケティング分野でも広く利用されている

計量経済学の特徴:

  1. 実証例が豊富で、生きた知識として計量経済学を理解できる
  2. 数学的知識は高校初級程度で理解可能。証明や図を使って視覚的にも理解しやすくしている
  3. 本書で深い理解が可能で、上級の専門書にも基礎を作ることができる。データや練習問題の解答はウェブサイトで提供

本書の構成:

  • 第1章: 計量経済学の概要
  • 第I部: 回帰分析の基礎
  • 第II部: 回帰分析の応用
  • 第III部: 時系列分析
  • 付録 A: 数学的解説、付録 B: 統計的性質、付録 C: 実証分析ガイド、付録 D: 書籍紹介、付録 E: ギリシャ文字の読み方

本書の製作背景:

  • 学部3,4年生向けに開講していた講義資料をもとに執筆
  • 新型コロナウイルス感染症の影響で授業がオンラインになり、それに対応する形で講義資料を大幅に書き直した

読者の想定:

  • 統計学の基礎を既に学習した学部生や社会人で、真剣に計量経済学を学びたい人
  • 本書を通じて、計量経済学の理論と実用法を深く理解できる

 

 

 

 

計量経済学の第一歩 — 実証分析のススメ

 

実証分析の重要性の説明:

    • 日常生活の選択と行動の連続において実証分析の役割
    • 選択肢と結果の予想との関連性の強調

選択と行動における予想と結果の関連性の強調:

    • 例として、通学ルートや大学選択の意思決定過程を挙げ、過去の傾向を基に未来を予測する考え方
    • 予測の重要性と実証分析によって過去のデータから予想を立てる方法の紹介

大学選択を通じて、過去の傾向を活用した未来の予測方法の説明:

    • 大学選択において過去の卒業生のキャリアパスから未来を予想するプロセス
    • 理想的な未来に近づくための大学選択の意義

実証分析の基本概念紹介とその有用性の強調:

    • 実証分析とはデータを用いて仮説を確かめる方法であることの説明
    • 現実世界の問題に対する洞察を深め、合理的な選択をする手段としての価値

計量経済学の役割と目的の説明、実証分析手法としての価値の強調:

    • 計量経済学が実証分析においてどのように役立つか
    • 統計的手法を使用してデータを解釈し、仮説を検証する方法の有用性

本書の構成と各章の内容の紹介:

    • 本書の三部構成と各章の内容の要約
    • 読者が本書を理解しやすく進めるための案内

本書の対象読者層と利用範囲の広さの示唆:

    • 本書が経済学系の学生や政策形成に携わる実務家だけでなく、幅広い読者に価値を提供することを強調
    • 経済学や実証分析の知識を前提としない分かりやすい内容としてのアピール