統計分析手法

矢島　美寛・久保川達也

13070

夏

火曜５限・金曜４限

4

政策効果の分析及び政策評価においてはデータを用いた統計分析が不可欠である。この講義では、統計分析手法を具体例を用いながら初歩から教える。記述統計、統計的推定及び検定、最小二乗法、最尤推定法などの標準的な推定方法に加え、具体的な適用におけるさまざまな問題を解説する。さらに、後半の講義では、経済時系列分析、限定従属変数モデル等、経済分析で多用されるより高度な手法についても入門的解説を行う。また、演習として統計分析ソフトにより実際のデータを分析する課題を課す。

中間試験(30%), 最終試験(60%), アサインメント（練習問題セット3回, STATAによるデータ分析課題3回） (10%)

刈屋武昭・勝浦正樹著, 1994,「プログレッシブ経済学シリーズ・統計学」 東洋経済新報社.

指定教科書以外の統計学入門レベルのすぐれた教科書として下記 [1], [2]も挙げておく. なお, 近年, 経済データ独特の問題に対処するために多くの手法が開発され, 経済理論の実証においてはもちろんのこと実務でも広く利用されている. こういった手法の体系は「計量経済学」と呼ばれるが, さらに進んで学びたい受講者のために[3], [4]を推奨しておく. [3]は英語圏の大学学部レベルの計量経済学の講義で広く用いられている教科書で, [4]は大学院経済学研究科1年レベルの標準的な教科書のひとつ. なお, Stataを素早く学ぶには[5]から入るのもひとつの方法である.
[1] 中村英隆、新家健精、美添泰人, 豊田敬, 1984,「統計入門」東京大学出版会
[2] 田中勝人, 1998, 「基礎コース・統計学」新世社
[3] Wooldridge, Jeffrey M., 2003, Introductory Econometrics: A Modern Approach, 2nd Edition, Thompson Learning.
[4] Green, William H., 2002, Econometric Analysis, 5th Edition, Prentice Hall.
[5] Hamilton, Lawrence, 2004, Statistics with Stata (Updated for Version 8), Duxbury Press.

第1部：統計学の基礎

第1回 (4/6)はじめに：統計学の役割, データの種類（教科書 第1〜2章）
第2回 (4/9)度数分布 , ローレンツ曲線(3章)
第3回 (4/13)データの特性値（4章）
第4回 (4/16)データの特性値（5, 6章）
第5回 (4/20)離散的確率分布（7章）
第6回 (4/23)離散的確率分布（7章）
第7回 (4/27)離散的確率分布（8章）
第8回 (4/30)連続的確率分布（9章）
第9回 (5/7)連続的確率分布（9章）
第10回 (5/11)統計ソフト STATAチュートリアル
第11回 (5/14)標本分布と母集団平均値の推定（10章）
第12回 (5/18)標本分布と母集団平均値の推定（10章）
第13回 (5/25)母集団パラメータの推定（11章）

5/28中間試験

第14回 (6/1)母集団パラメータの推定（11章）
第15回 (6/4)母集団パラメータの推定（11章）
第16回 (6/8)仮説検定（12章）
第17回 (6/11)仮説検定（12章）、回帰分析（13章）

第2部: 回帰分析

第18回 (6/15)回帰分析（13章）
第19回 (6/18)回帰分析(13章)
第20回 (6/22)母集団回帰モデル（14章）
第21回 (6/25)母集団回帰モデル（14章）
第22回 (6/29)回帰分析：Further topics（ノート）
第23回 (7/2)回帰分析：Further topics（ノート）
第24回 (7/6)時系列分析（15章）
第25回 (7/9)限定従属変数モデル（ノート）
第26回 (7/13)限定従属変数モデル（ノート）

7/16最終試験