Ｎｅｗ Ｌｉｂｅｒａｌ Ａｒｔｓ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ 計量計済学

西山 慶彦/新谷 元嗣/川口 大司/奥井 亮【著】

有斐閣（2019/07発売）

• サイズ A5判／ページ数 744p／高さ 22cm
• 商品コード 9784641053854
• NDC分類 331.19
• Cコード C1333

出版社内容情報

確率・統計の基礎から因果関係を識別するための応用手法，マクロ経済データの時系列分析の解説まで扱う。演習問題も充実。

内容説明

確率・統計の基礎から、ミクロデータを用いた因果関係を識別するための手法、マクロデータを用いた時系列分析手法の解説までを一冊で行います。因果関係の考え方をしっかり説明したうえで、学術誌に掲載された実証例を豊富に紹介し、詳しく解説していくことで、臨場感のある実証例とともに、計量経済学の手法を学ぶことができます。また、紹介する実証例の一部や練習問題で用いるデータセット、分析コードなどを、本書のウェブサポートページで提供しています。

目次

計量経済学の目的と特徴
第１部　基礎編：実証分析のための基礎知識（データの整理と確率変数の基礎；統計理論の基礎；線形単回帰モデルの推定と検定；重回帰モデルの推定と検定）
第２部　ミクロ編：ミクロデータの分析手法（パネルデータ分析；操作変数法；制限従属変数モデル；政策評価モデル）
第３部　マクロ編：時系列データの分析手法（系列相関と時系列モデル；トレンドと構造変化；ＶＡＲモデル）
付録（線形代数と漸近理論の基礎；回帰分析、モーメント法、最尤法の漸近理論；実証研究の手引；文献ガイド）

著者等紹介

西山慶彦［ニシヤマヨシヒコ］
２０００年、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス博士課程修了。現職：京都大学経済研究所教授、Ｐｈ．Ｄ．（経済学）。専門：計量経済学

新谷元嗣［シンタニモトツグ］
２０００年、イェール大学経済学部博士課程修了。現職：東京大学大学院経済学研究科教授、Ｐｈ．Ｄ．（経済学）。専門：マクロ経済学、計量経済学（とくに時系列分析）

川口大司［カワグチダイジ］
２００２年、ミシガン州立大学経済学部博士課程修了。現職、東京大学大学院経済学研究科教授、Ｐｈ．Ｄ．（経済学）。専門：労働経済学

奥井亮［オクイリョウ］
２００５年、ペンシルベニア大学経済学部博士課程修了。現職：ソウル大学校経済学部副教授、Ｐｈ．Ｄ．（経済学）。専門：計量経済学（とくにミクロ計量経済学、パネルデータ分析）、実験経済学（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[yuno]

New Liberal Arts Selectionシリーズの１冊だが、教養というにはずいぶん難しかった。本論では行列表記を使わず、一般化は補論に回す初心者に親切な設計に一瞬見えるが、説明は回りくどくて分かりにくい。例えば重回帰をFWL定理で説明する必要はないと思うが、とはいえ、経済学者の知り合いに聞くとFWL定理は機械学習で有用らしく、自分にはこの方法で学ぶ価値が理解できなかったということなのだろう。理解はできていないが、一応ざっと目は通したので、必要になったら辞書的に使えると思いたい。

2021/07/18

[セイタ]

再読！2週目は1週目に解かなかった練習問題を解いたが、その分第3部のマクロ編をすべて飛ばした。31時間程度得で基礎編とミクロ編をやり切ることができた。全般的に練習問題が難しい。あと、やはり手を動かして数式を書かないと全然頭に入っていないことを嫌でも再認識させられる。特に発展問題はだいたい意味わからない。解説がないので、ChatGPTに開設してもらいつつ、何とかやり切ったという感じだ。年明けに3週目としてサラッと流そう。

2024/12/10

[セイタ]

エコノメについて書かれた本！2週目を読む前提で1週目は、例題や練習を飛ばしてとりあえず読み切ることに注力を注いだ。それでも22時間半かかった。理論的な説明が詳細になされている。第1部の基礎編は何とかなったが、第2部のミクロ編からかなり怪しくなってきた。第3部のマクロはほぼ理解できていない。ただ、知り合いの北欧の経済学博士も第3部のマクロは「考え方が違うからあまりよくわからなかった」と言っていたので安心した。2週目では第3部のマクロは飛ばして、第1部と第2部を例題や練習も含めて4,50時間くらいでやり切る。

2024/09/20

[セイタ]

3週目！マクロ編は読まないことにした。基礎編とミクロ編の練習問題(発展除く)で間違えた問題だけ解きなおしたのだが、それでもほとんど解けなかった。2週目の時にChatGPTに聞いて理解した気になった問題を再度精度の上がったモデルに聞きなおした解説を見ても理解さえてきていない。モデルの裏側の数理的な背景を理解しきるのは自分の数学力だと正直限界があるような気がしてきた。。

2025/05/09

[ONE_shoT_]

計量経済学をきちんと学びたくて読んだ一冊。確率・統計の基礎から因果推論、時系列分析まで幅広くわかりやすく書かれていてよかった。特に、５章で因果推論のための回帰分析と予測のための回帰分析のスタンスの違いが書かれていて参考になった。

2021/05/08