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2025年度 (最新) 学院等開講科目 工学院 経営工学系 経営工学コース

上級計量経済学

開講元
経営工学コース
担当教員
小笠原 浩太
授業形態
講義 (対面型)
メディア利用科目
-
曜日・時限
(講義室)
火3-4 (W9-508) / 金3-4 (W9-508)
クラス
-
科目コード
IEE.B405
単位数
200
開講時期
2025年度
開講クォーター
1Q
シラバス更新日
2025年3月19日
使用言語
英語

シラバス

授業の目的(ねらい)、概要

This course is designed for 1st year graduate students and is taught in English.

到達目標

The course aims to present and illustrate the theory and techniques of modern econometric analysis.

キーワード

Least square regression, Large sample asymptotics, Endogeneity, Panel data analysis

学生が身につける力

  • 専門力
  • 教養力
  • コミュニケーション力
  • 展開力 (探究力又は設定力)
  • 展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

The first part begins with reviews of the conditional expectation and least square regression. The second part introduces the large sample asymptotics. The third part applies the large sample asymptotics to the least squares. The final part introduces concepts of endogeneity.

授業計画・課題

授業計画 課題
第1回 Orientation and introduction Orientation and introduction
第2回 Review I: CEF, Best predictor, Linear projection model Review I: CEF, Best predictor, Linear projection model
第3回 Review II: OLSE and Normal regression model Review II: OLSE and Normal regression model
第4回 Large sample asymptotics I Large sample asymptotics I
第5回 Large sample asymptotics II Large sample asymptotics II
第6回 Large sample asymptotics III Large sample asymptotics III
第7回 Asymptotic theory for least squares I Asymptotic theory for least squares I
第8回 Asymptotic theory for least squares II Asymptotic theory for least squares II
第9回 Endogeneity I: Causality and Two-stage least squares Endogeneity I: Causality and Two-stage least squares
第10回 Endogeneity II: Panel data analysis I Endogeneity III: Panel data analysis I
第11回 Endogeneity III: Panel data analysis II Endogeneity III: Panel data analysis II
第12回 Empirical examples Empirical examples
第13回 Review Review
第14回 Exercise Exercise

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

Bruce E. Hansen, Econometrics, University of Wisconsin, 2022.

参考書、講義資料等

None.

成績評価の方法及び基準

Final 100%

関連する科目

  • IEE.B301 : 計量経済学
  • IEE.A204 : 経営・経済のための確率
  • IEE.A205 : 経営・経済のための統計
  • IEE.B201 : ミクロ経済学第一
  • IEE.B202 : ミクロ経済学第二
  • IEE.B203 : マクロ経済学第一
  • IEE.B204 : マクロ経済学第二

履修の条件・注意事項

The course prerequisites are Econometrics (level: IEE 300). I recommend both Introductory Courses in Statistics and Probability (level: IEE 200) and Cliometrics (level: IEE 300) as the prerequisites. Students should be familiar with basic concepts in probability and statistical inference. Familiarity with matrix algebra is preferred.

その他

None