知的におもしろい 計量経済学 ―― 豊富な実践例を味わう [単行本]

知的におもしろい 計量経済学 ―― 豊富な実践例を味わう の 商品概要

• 目次

  ■第1章 計量経済学で用いる統計理論
  1.1 はじめに
  1.2 統計学とは、計量経済学とは
  1.3 記述統計学と推測統計学
  1.4 尺度の分類
  1.5 データの分類
  1.6 推測統計学の基礎
  1.7 現実と規則性に関する基本的な視点
  1.8 現実の直交分解
  1.9 回帰分析とは
  1.10 回帰分析と統計的推論の基本情報
  1.11 正規分布の仮定
  1.12 i.i.d.標本の仮定
  1.13 漸近理論の基礎
  1.14 推定の良さの基準
  1.15 頻繁に用いる統計基本定理
  1.16 頻繁に用いる確率分布の関係
  1.17 統計基本定理の使用例1
  1.18 統計基本定理の使用例2
  1.19 仮説検定の基本情報
  
  ■第2章 回帰分析の基礎
  2.1 はじめに
  2.2 回帰分析に関する基本的な用語と定理
  2.3 標準的な連立方程式回帰モデル
  2.4 連立方程式回帰モデルの例：IS-LMモデル
  2.5 標準的な単一方程式回帰モデル
  2.6 単一方程式回帰モデルの例：リンゴ需要関数
  2.7 推定誤差に関する2つの基本仮定
  2.8 ダミー変数の紹介
  2.9 回帰分析と周辺の統計分析
  2.10 線形回帰モデルとは
  2.11 時系列データ分析の基礎
  2.12 ホワイトノイズと独立ホワイトノイズ
  2.13 無相関と独立の関係
  
  ■第3章 古典的・新古典的回帰モデルと通常最小2乗推定法
  3.1 はじめに
  3.2 古典的回帰モデルの仮定
  3.3 通常最小2乗推定法
  3.4 通常最小2乗推定量に関する考察
  3.5 古典的回帰モデルにおける通常最小2乗推定量の性質
  3.6 非確率変数と確率変数
  3.7 現代回帰理論の基礎
  3.8 新古典的回帰モデルの仮定
  3.9 新古典的回帰モデルにおける通常最小2乗推定量の性質
  3.10 古典的回帰モデルと新古典的回帰モデルの比較
  補論 因果性に関する考察
  
  ■第4章 推定された規則性の解釈と可視化
  4.1 はじめに
  4.2 モデル推定の適合度
  4.3 攪乱項の分散推定量
  4.4 係数推定値の解釈
  4.5 残差回帰
  4.6 推定された規則性の可視化
  4.7 実践例1：リンゴ需要関数
  4.8 ヘドニック価格モデルの紹介
  4.9 実践例2：家賃のヘドニック価格モデル
  
  ■第5章 小標本特性に基づく仮説検定
  5.1 はじめに
  5.2 係数推定量に関する小標本特性
  5.3 係数の線形制約に関するF検定
  5.4 F検定のバリエーション：構造変化の仮説検定
  5.5 係数の線形制約に関するt検定
  5.6 2tルール
  5.7 多重共線性の問題
  5.8 説明変数の選択問題
  5.9 実践例1：リンゴ需要関数に関する仮説検定
  5.10 実践例2：家賃のヘドニック価格モデルに関する仮説検定
  5.11 実践例3：コブ?ダグラス型生産関数に関する仮説検定
  
  ■第6章 標準的な仮定が崩れている場合
  6.1 はじめに
  6.2 均一分散の仮定が崩れている場合
  6.3 系列無相関の仮定が崩れている場合
  6.4 同時期の説明変数と攪乱項の相関
  6.5 一般化最小2乗推定法
  6.6 不均一分散に対処するための一般化最小2乗推定法
  6.7 系列相関に対処するための一般化最小2乗推定法
  6.8 HC分散推定量とHAC分散推定量
  6.9 標準的な仮定が崩れている場合のまとめ的な情報
  
  ■第7章 自己回帰モデルと通常最小2乗推定法
  7.1 はじめに
  7.2 自己回帰モデルの紹介
  7.3 自己回帰モデルの周辺
  7.4 幾何級数の収束定理
  7.5 大標本特性のための通常最小2乗推定法の仮定
  7.6 通常最小2乗推定量の大標本特性
  7.7 自己回帰モデルにおける通常最小2乗推定量の性質
  7.8 通常最小2乗推定量の性質に関するまとめ的な情報
  7.9 ラグ次数を情報量規準で決定する選択問題
  7.10 実践例：ラグ次数を情報量規準で決定する選択問題
  
  ■第8章 いろいろな一致推定法
  8.1 はじめに
  8.2 議論の前提
  8.3 操作変数推定法
  8.4 2段階最小2乗推定法
  8.5 実践例：2段階最小2乗推定法
  8.6 最尤推定法
  8.7 制限情報最尤推定量と2段階最小2乗推定量の比較
  8.8 一般化モーメント推定法
  8.9 個別推定法に関するまとめ的な情報
  
  ■第9章 大標本特性に基づく仮説検定
  9.1 はじめに
  9.2 係数推定量の大標本特性
  9.3 係数の線形制約に関する仮説検定
  9.4 実践例1：大標本特性に基づく基本的な仮説検定
  9.5 実践例2：ワルド検定
  9.6 構造安定性の仮説検定
  9.7 実践例3：構造安定性の仮説検定
  
  ■第10章 攪乱項に関する仮説検定
  10.1 はじめに
  10.2攪乱項の仮説検定に関するラグランジュ乗数検定
  10.3 系列無相関の仮説検定
  10.4 実践例1：系列無相関の仮説検定
  10.5 均一分散の仮説検定
  10.6 実践例2：均一分散の仮説検定
  10.7 正規分布の仮説検定
  10.8 実践例3：正規分布の仮説検定
  
  ■第11章 連立方程式回帰モデルの概要
  11.1 はじめに
  11.2 識別問題の紹介
  11.3 推定法の概要
  11.4 予測と予測系シミュレーション分析
  11.5 実践例1：予測
  11.6 実践例2：政策シミュレーション分析
  
  ■第12章 VARモデルの概要
  12.1 はじめに
  12.2 構造VARモデルと誘導VARモデルの構築
  12.3 ベクトル過程の定常性チェック
  12.4 実践例に用いる構造VARモデル
  12.5 実践例1：日本マクロ経済のインパルス応答分析
  12.6 実践例2：米国マクロ経済のインパルス応答分析
  12.7 推定用モデルと分析用モデル
  12.8 政策シミュレーション分析とインパルス応答分析の比較
  
  ■第13章 判別モデルと制限従属変数モデルの概要
  13.1 はじめに
  13.2 2値選択モデル
  13.3 多値選択モデル
  13.4 切断回帰モデルとセンサード回帰モデル
  13.5 トービット1型モデル
  13.6 サンプル・セレクションモデル
  13.7 トービット2型モデル
  13.8 トービット3型モデル
  13.9 トービット型モデルに関する方程式の名称
  13.10 治療効果モデルとしてのトービット4型モデルとトービット5型モデル
  13.11 トービット4型モデルとトービット5型モデルに関する情報整理
  13.12 トービット型モデルの分類
  13.13 実践例：トービット5型治療効果モデル
  
  付録A マルチンゲール中心極限定理
  付録B Rによる回帰分析

• 内容紹介

  おもしろさに勝る学習方法はなし。実践的な計量経済学の入門書。
  
  ▼本書が備える6つの特徴
  1,知的におもしろい実践例を多く紹介
  2,理論の組み立てに重点を置いた基礎理論の解説
  3,新旧回帰理論双方に基づく議論を展開
  4,実践に焦点を置いた理論とノウハウの提供
  5,上級編的トピックの概要の提示
  6,インパクトのある結果報告を可能にする規則性の可視化
  
  さらに、統計ソフトRを用いたサンプルファイルを提供。

• 著者について

  村尾 博 (ムラオ ヒロシ)
  1984年　カンサス大学卒業（経済学）1987年　修士号（カンサス大学 経済学）1993年～2015年　青森公立大学において統計学などを担当2007年　Ph.D.（カンサス大学 経済学）2015年　青森公立大学教授で定年退職

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