やさしい計量経済学 プログラミングなしで身につける実証分析株式会社 オーム社, 2019/11/27 - 280 ページ プログラミングや数学が苦手でも実証分析ができる! フリー&GUIのソフトで計量経済学の基本を身につけよう! 実証分析のために計量経済学を学びたい読者を対象として、 本書で使用する統計ソフト「gretl」は、 本書では、 ▼本書の特徴 ・ 数式は最小限とし、理論の説明を、できるかぎりやさしく、 ・ フリーツールを使用して、 ・ 経済に関する多くの例題を組み込むとともに、データを提供し、 はじめに・目次 序章 第1章 gretlをはじめよう 1.1 gretlとは 1.2 gretlのインストールとはじめの一歩 1 gretlをインストールしよう 2 使用言語を変更してみよう 3 画面全体のテーマを変えてみよう 4 フォントを変えてみよう 1.3 データを入出力してみよう 1 作業ディレクトリを設定しよう 2 分析するデータ・ファイルを作成しよう 3 データ・ファイルを読み込もう 4 データ・ファイルを保存しよう 1.4 gretlを使いこなすためのTips 1 データの確認とヒストグラムの作成 2 変数の加工 3 ツールバーの基本 4 「コンソール」「スクリプト」とgretl言語 5 練習用データセットの搭載 第1章のまとめ 練習問題 第2章 統計分析の基本 2.1 記述統計の基本 2 ヒストグラムの作成 3 基本統計量の計算 4 標本理論の初歩 2.2 相関と共分散 1 相関関係と因果関係 2 共分散と相関係数 3 相関係数の例 2.3 確率分布の基本 1 記述統計から確率分布へ 2 正規分布 3 その他の確率分布 2.4 推定と検定の初歩 1 推定の考えかた 2 t分布の利用 3 検定の考えかた 第2章のまとめ 練習問題 第3章 回帰分析の基礎 3.1 二変数の回帰分析 1 二変数の関係 2 最小二乗法 3 最小二乗法の例と決定係数 4 線形関数とデータの変換 3.2 回帰分析における検定 1 攪乱項の導入 2 古典的回帰モデルの仮定 3 仮説検定(t検定) 3.3 多変数の回帰分析 1 重回帰分析の基礎 2 回帰分析の実際 3 多重共線性 4 過剰変数と欠落変数バイアス 5 仮説検定(F検定) 6 自由度修正済み決定係数 7 標準化偏回帰係数 第3章の付録 3.A 二変数の場合の最小二乗法による係数の導出 3.B 残差の性質と決定係数 3.C 古典的回帰モデルからの帰結 第3章のまとめ 練習問題 第4章 回帰分析の応用 4.1 不均一分散とその対応 1 不均一分散とその影響 2 不均一分散の検定 3 加重最小二乗法 4 頑健な標準誤差 4.2 系列相関とその対応 1 系列相関とその影響 2 系列相関の例と検定 3 系列相関への対応 4.3 ダミー変数と構造変化の分析 1 ダミー変数 2 係数ダミーと折れ線回帰 3 構造変化とその検定 4.4 内生性と操作変数 1 内生性とは 2 因果関係と内生性 3 操作変数 4 操作変数法の例 4.5 分位点回帰 1 分位点回帰の考えかた 2 分位点回帰の例 第4章の付録 4.A 加重最小二乗法 4.B 系列相関のメカニズム 4.C コクラン=オーカット法とプレイス=ウィンステン法 4.D 折れ線回帰とダミー変数 4.E 説明変数に測定誤差のある場合の内生性 4.F 操作変数によるパラメータの推定 第4章のまとめ 練習問題 第5章 質的選択モデル 5.1 プロビットモデルとロジットモデル 1 ダミー変数と二値選択モデル 2 線形モデルによる推計の問題 3 プロぎっとモデルとロジットモデル 4 二値選択モデルの例 5.2 潜在変数アプローチ 5.3 順序プロビットモデルと多項ロジットモデル 1 順序プロビットモデル 2 順序プロビットモデルの例 3 多項ロジットモデル 4 多項ロジットモデルの例 5.4 トービットモデル 1 制限従属変数 2 トービットモデル 3 トービットモデルの推定 5.4 ヘキットモデル 1 ヘキットモデル 2 ヘキットモデルの例 第5章の付録 5.A 二値選択モデルにおける分散不均一の問題 5.B 限界効果の考えかた 5.C 潜在変数アプローチの補足 5.D トービットモデルの潜在変数による解釈と推定 5.E ヘキットモデルの潜在変数による解釈 第5章のまとめ 練習問題 第6章 パネルデータによる分析 6.1 パネルデータ分析の基礎 1 パネルデータの見かた 2 パネルデータの分析方法 3 固定効果モデルの推定方法 6.2 モデルの選択 1 モデル選択の手順 2 各検定の概要 6.3 パネルデータ分析の例 1 スタックデータの作成 2 gretlへのデータの読み込み 3 パネルデータの推定 6.4 ダイナミック・パネルデータ 1 ダイナミック・パネルデータモデルの概要 2 ダイナミック・パネルデータモデルの推定 第6章の付録 6.A 仮説検定について 6.B ダイナミック・パネルデータモデルの推定について 第6章のまとめ 練習問題 第7章 時系列分析入門 7.1 時系列データとは 1 時系列データの例 2 時系列データの読み込みと季節調整 3 時系列データの操作 7.2 時系列データの性質 1 時系列データと定常性 2 自己共分散と自己相関 3 コレログラムの計算 7.3 ARMAモデルとその推定 1 ARMAモデルの概要 2 ARMAモデルの推定 7.4 ベクトル自己回帰モデル 1 ベクトル自己回帰モデル 2 グレンジャー因果性の検定 3 インパルス応答関数と分散分解 4 VARモデルの例 7.5 非定常な時系列データ 1 非定常と単位根 2 単位根検定とその例 3 共和分とその検定 第7章の付録1 7.A 共分散定常の定義 7.B 自己相関係数の検定 7.C AR(1)モデルからMA(∞)モデルの導出 7.D ベクトル自己回帰モデルの行列表現 7.E ベクトル自己回帰モデルの推定手順 7.F グレンジャー因果とF検定 7.G 単位根検定の考えかた 第7章の付録2 第7章のまとめ 練習問題 第8章 より進んだ話題 8.1 モデル推定の考えかたの拡張-最尤法とGMM 1 最尤法の考えかた 2 GMM入門 8.2 GARCHモデルとその実例 1 ボラティリティとARCHモデル 2 GARCHモデルとその例 8.3 ホドリック=プレスコット・フィルター 第8章のまとめ これからさらに勉強するために 索引 |
目次
4E 説明変数に測定誤差のある場合の内生性 | 147 |
4F 操作変数によるパラメータの推定 | 148 |
練習問題 | 149 |
第5章質的選択モデル | 151 |
51 プロビットモデルとロジットモデル | 153 |
512 線形モデルによる推計の問題 | 154 |
513 プロビットモデルとロジットモデル | 156 |
514 二値選択モデルの例 | 157 |
19 | |
20 | |
142 変数の加工 | 23 |
144 コンソールスクリプトとgretl言語 | 25 |
145 練習用データセットの搭載 | 26 |
第1章のまとめ | 27 |
練習問題 | 28 |
第2章統計分析の基本 | 31 |
21 記述統計の基本 | 32 |
212 基本統計量の計算 | 35 |
213 標本理論の初歩 | 37 |
22 相関と共分散 | 39 |
221 相関関係と因果関係 | 40 |
223 相関係数の例 | 43 |
23 確率分布の基本 | 47 |
232 正規分布 | 49 |
233 その他の確率分布 | 54 |
24 推定と検定の初歩 | 56 |
242 t分布の利用 | 58 |
243 検定の考えかた | 59 |
第2章のまとめ | 62 |
練習問題 | 63 |
第3章回帰分析の基礎 | 67 |
31 二変数の回帰分析 | 69 |
312 最小二乗法 | 73 |
313 最小二乗法の例と決定係数 | 75 |
314 線形関数とデータの変換 | 80 |
32 回帰分析における検定 | 82 |
321 攪乱項の導入 | 83 |
322 古典的回帰モデルの仮定 | 85 |
323 仮説検定t検定 | 88 |
33 多変数の回帰分析 | 91 |
332 回帰分析の実際 | 93 |
333 多重共線性 | 97 |
334 過剰変数と欠落変数バイアス | 98 |
335 仮説検定F検定 | 99 |
336 自由度修正済み決定係数 | 100 |
337 標準化偏回帰係数 | 101 |
第3章の付録 | 102 |
3B 残差の性質と決定係数 | 103 |
3C 古典的回帰モデルからの帰結 | 105 |
第3章のまとめ | 107 |
練習問題 | 108 |
第4章回帰分析の応用 | 111 |
41 不均一分散とその対応 | 113 |
412 不均一分散の検定 | 115 |
413 加重最小二乗法 | 118 |
414 頑健な標準誤差 | 120 |
42 系列相関とその対応 | 122 |
422 系列相関の例と検定 | 124 |
423 系列相関への対応 | 126 |
43 ダミー変数と構造変化の分析 | 127 |
432 係数ダミーと折れ線回帰 | 130 |
433 構造変化とその検定 | 131 |
44 内生性と操作変数 | 134 |
442 因果関係と内生性 | 135 |
443 操作変数 | 136 |
444 操作変数法の例 | 137 |
45 分位点回帰 | 140 |
452 分位点回帰の例 | 141 |
第4章の付録 | 143 |
4B 系列相関のメカニズム | 144 |
4C コクランオーカット法とプレイスウィンステン法 | 145 |
4D 折れ線回帰とダミー変数 | 146 |
52 潜在変数アプローチ | 160 |
53 順序プロビットモデルと多項ロジットモデル | 162 |
532 順序プロビットモデルの例 | 163 |
533 多項ロジットモデル | 164 |
534 多項ロジットモデルの例 | 165 |
54 トービットモデル | 168 |
542 トービットモデル | 169 |
543 トービットモデルの推定 | 171 |
55 ヘキットモデル | 173 |
第5章の付録 | 176 |
5C 潜在変数アプローチの補足 | 177 |
5D トービットモデルの潜在変数による解釈と推定 | 178 |
5E ヘキットモデルの潜在変数による解釈 | 179 |
練習問題 | 180 |
第6章パネルデータによる分析 | 183 |
61 パネルデータ分析の基礎 | 184 |
612 パネルデータの分析方法 | 186 |
613 固定効果モデルの推定方法 | 189 |
62 モデルの選択 | 190 |
622 各検定の概要 | 191 |
63 パネルデータ分析の例 | 192 |
632 gretlへのデータの読み込み | 194 |
633 パネルデータの推定 | 195 |
64 ダイナミックパネルデータ | 198 |
第6章の付録 | 200 |
6B ダイナミックパネルデータモデルの推定について | 201 |
第6章のまとめ | 203 |
練習問題 | 204 |
第7章時系列分析入門 | 207 |
71 時系列データとは | 208 |
712 時系列データの読み込みと季節調整 | 209 |
713 時系列データの操作 | 213 |
72 時系列データの性質 | 215 |
722 自己共分散と自己相関 | 216 |
723 コレログラムの計算 | 217 |
73 ARMAモデルとその推定 | 219 |
732 ARMAモデルの推定 | 221 |
74 ベクトル自己回帰モデル | 224 |
742 グレンジャー因果性の検定 | 225 |
743 インパルス応答関数と分散分解 | 226 |
744 VARモデルの例 | 227 |
75 非定常な時系列データ | 231 |
752 単位根検定とその例 | 233 |
753 共和分とその検定 | 235 |
第7章の付録1 | 237 |
7B 自己相関係数の検定 | 238 |
7D ベクトル自己回帰モデルの行列表現 | 239 |
7E ベクトル自己回帰モデルの推定手順 | 240 |
7G 単位根検定の考えかた | 241 |
第7章の付録2 | 242 |
第7章のまとめ | 244 |
練習問題 | 245 |
第8章より進んだ話題 | 247 |
81 モデル推定の考えかたの拡張最尤法とGMM | 249 |
812 GMM入門 | 252 |
82 GARCHモデルとその実例 | 254 |
822 GARCHモデルとその例 | 257 |
83 ホドリックプレスコットフィルター | 258 |
第8章のまとめ | 260 |
これからさらに勉強するために | 261 |
265 | |
269 | |