1 計量経済学とは
1.1 計量経済学とは
1.2 本書の構成
I 基礎編
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,βの分散の推定
3.5 単純回帰モデルの仮説検定: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 多重回帰分析
4.1 多重回帰分析
4.2 多重回帰分析の推定値の解析:FWL定理
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
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
6.4 大標本におけるワルド検定
練習問題
7 分布ラグ・モデル
7.1 分布ラグ・モデル
7.2 幾何級数型分布ラグ・モデル
7.3 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:典型的な場合
8.4 不均一分散のモデル化:推定と検定
8.5 頑健な標準誤差による推論
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階の自己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 頑健な標準誤差に基づく推論
9.6 ラグ付き内生変数による系列相関の除去
9.7 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
III 拡張編
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
10.7 モデルの識別性と識別性の条件
10.8 推定量の漸近分布
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 構造方程式の2段階最小2乗法
11.5 モデルの解法と政策シミュレーション
練習問題
12 パネル・データ分析
12.1 パネル・データとモデル
12.2 固定効果モデル
12.3 ランダム効果モデル
練習問題
13 質的従属変数モデル分析
13.1 ロジット・モデル,プロビット・モデル
13.2 ベルヌーイ試行とその最尤推定
13.3 モデルの推定と推定結果の評価
13.4 モデルの一般化:多値選択モデル
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
A.7 確率収束
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(抜枠)
付表
索引
1.1 計量経済学とは
1.2 本書の構成
I 基礎編
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,βの分散の推定
3.5 単純回帰モデルの仮説検定: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 多重回帰分析
4.1 多重回帰分析
4.2 多重回帰分析の推定値の解析:FWL定理
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
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
6.4 大標本におけるワルド検定
練習問題
7 分布ラグ・モデル
7.1 分布ラグ・モデル
7.2 幾何級数型分布ラグ・モデル
7.3 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:典型的な場合
8.4 不均一分散のモデル化:推定と検定
8.5 頑健な標準誤差による推論
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階の自己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 頑健な標準誤差に基づく推論
9.6 ラグ付き内生変数による系列相関の除去
9.7 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
III 拡張編
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
10.7 モデルの識別性と識別性の条件
10.8 推定量の漸近分布
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 構造方程式の2段階最小2乗法
11.5 モデルの解法と政策シミュレーション
練習問題
12 パネル・データ分析
12.1 パネル・データとモデル
12.2 固定効果モデル
12.3 ランダム効果モデル
練習問題
13 質的従属変数モデル分析
13.1 ロジット・モデル,プロビット・モデル
13.2 ベルヌーイ試行とその最尤推定
13.3 モデルの推定と推定結果の評価
13.4 モデルの一般化:多値選択モデル
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
A.7 確率収束
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(抜枠)
付表
索引