1.1 計量経済学とは
1.2 計量経済学発展の歴史
1.3 本書の構成
I 基礎編：回帰分析
2 最小2乗法：直線のあてはめ
2.1 データの整理
2.2 最小2乗法と回帰直線
2.3 回帰直線のあてはまりの尺度：決定係数
2.4 計算手順のまとめ
練習問題
補説 和記法の復習
3 単純回帰分析
3.1 単純回帰モデル
3.2 推定量α，βの期待値と分散
3.3 推定量α，βの優れた性質：最良線型不偏性と一致性
3.4 αとβの分散の推定
3.5 単純回帰モデルにおける仮説検定：t検定
3.6 変数選択の方法としてのt検定
3.7 予測
3.8 まとめ
練習問題
4 多重回帰モデル
4.1 多重回帰分析
4.2 多重回帰分析の推定値の解釈
4.3 多重共線性
4.4 自由度修正済み決定係数と決定係数のおとしあな
4.5 変数の過不足とその影響
4.6 定数項を持たない回帰モデル
練習問題
II 応用編：計量経済学
5 モデルの関数型と特殊な変数
5.1 モデルの関数型
5.2 ダミー変数
5.3 トレンド変数
練習問題
6 F検定と構造変化の検定
6.1 F検定の考え方
6.2 線型制約の検定
6.3 構造変化の検定
練習問題
7 分布ラグ・モデル
7.1 分布ラグ・モデル
7.2 多項式ラグ・モデル(アーモン・ラグ・モデル)
7.3 幾何級数型分布ラグ・モデル
7.4 ラグ付き内生変数を含むモデル：部分調整モデル
練習問題
8 標準的仮定の意味と不均一分散
8.1 仮定3について
8.2 仮定4，5とβの分散
8.3 撹乱項の不均一分散：簡単な場合
8.4 不均一分散モデルの検定と推定：一般の場合
練習問題
9 撹乱項の系列相関
9.1 撹乱項に系列相関のあるモデルとその影響
9.2 撹乱項が1階の系列回帰モデルに従う場合
9.3 撹乱項の系列相関の検定：ダービン＝ワトソン統計量
9.4 推定法：コクラン＝オーカット法
9.5 ラグ付き内生変数による系列相関の除去
9.6 ラグ付き内生変数を含むモデルの系列相関の検定
練習問題
10 説明変数と撹乱項の相関
10.1 確率的な説明変数
10.2 {Xi}と{ui}が従属である場合
10.3 説明変数に観測上の誤差がある場合
10.4 操作変数法
10.5 2段階最小2乗法
10.6 ラグ付き内生変数と系列相関
練習問題
11 同時方程式モデル
11.1 同時方程式モデル：構造型
11.2 構造方程式の識別性
11.3 誘導型
11.4 誘導型の推定と間接最小2乗法
11.5 構造方程式の2段階最小2乗法
11.6 モデルの解法と政策シミュレーション
練習問題
付録A 確率
A.1 確率の概念
A.2 確率変数と離散型確率分布
A.3 期待オペレーター：確率変数の平均と分散
A.4 結合確率分布：2変数確率分布への拡張
A.5 連続型確率変数
A.6 正規分布とその派生分布
付録B 統計的推論：母集団，標本，推定量の性質
B.1 母集団，標本，母数(母平均，母分散，母標準偏差)
B.2 標本平均の統計的性質
B.3 推定と推定量の性質
参考文献
練習問題解答(抜粋)
付表
索引
1.2 計量経済学発展の歴史
1.3 本書の構成
I 基礎編：回帰分析
2 最小2乗法：直線のあてはめ
2.1 データの整理
2.2 最小2乗法と回帰直線
2.3 回帰直線のあてはまりの尺度：決定係数
2.4 計算手順のまとめ
練習問題
補説 和記法の復習
3 単純回帰分析
3.1 単純回帰モデル
3.2 推定量α，βの期待値と分散
3.3 推定量α，βの優れた性質：最良線型不偏性と一致性
3.4 αとβの分散の推定
3.5 単純回帰モデルにおける仮説検定：t検定
3.6 変数選択の方法としてのt検定
3.7 予測
3.8 まとめ
練習問題
4 多重回帰モデル
4.1 多重回帰分析
4.2 多重回帰分析の推定値の解釈
4.3 多重共線性
4.4 自由度修正済み決定係数と決定係数のおとしあな
4.5 変数の過不足とその影響
4.6 定数項を持たない回帰モデル
練習問題
II 応用編：計量経済学
5 モデルの関数型と特殊な変数
5.1 モデルの関数型
5.2 ダミー変数
5.3 トレンド変数
練習問題
6 F検定と構造変化の検定
6.1 F検定の考え方
6.2 線型制約の検定
6.3 構造変化の検定
練習問題
7 分布ラグ・モデル
7.1 分布ラグ・モデル
7.2 多項式ラグ・モデル(アーモン・ラグ・モデル)
7.3 幾何級数型分布ラグ・モデル
7.4 ラグ付き内生変数を含むモデル：部分調整モデル
練習問題
8 標準的仮定の意味と不均一分散
8.1 仮定3について
8.2 仮定4，5とβの分散
8.3 撹乱項の不均一分散：簡単な場合
8.4 不均一分散モデルの検定と推定：一般の場合
練習問題
9 撹乱項の系列相関
9.1 撹乱項に系列相関のあるモデルとその影響
9.2 撹乱項が1階の系列回帰モデルに従う場合
9.3 撹乱項の系列相関の検定：ダービン＝ワトソン統計量
9.4 推定法：コクラン＝オーカット法
9.5 ラグ付き内生変数による系列相関の除去
9.6 ラグ付き内生変数を含むモデルの系列相関の検定
練習問題
10 説明変数と撹乱項の相関
10.1 確率的な説明変数
10.2 {Xi}と{ui}が従属である場合
10.3 説明変数に観測上の誤差がある場合
10.4 操作変数法
10.5 2段階最小2乗法
10.6 ラグ付き内生変数と系列相関
練習問題
11 同時方程式モデル
11.1 同時方程式モデル：構造型
11.2 構造方程式の識別性
11.3 誘導型
11.4 誘導型の推定と間接最小2乗法
11.5 構造方程式の2段階最小2乗法
11.6 モデルの解法と政策シミュレーション
練習問題
付録A 確率
A.1 確率の概念
A.2 確率変数と離散型確率分布
A.3 期待オペレーター：確率変数の平均と分散
A.4 結合確率分布：2変数確率分布への拡張
A.5 連続型確率変数
A.6 正規分布とその派生分布
付録B 統計的推論：母集団，標本，推定量の性質
B.1 母集団，標本，母数(母平均，母分散，母標準偏差)
B.2 標本平均の統計的性質
B.3 推定と推定量の性質
参考文献
練習問題解答(抜粋)
付表
索引
