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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。学術誌に掲載された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。実証例の一部や練習問題で用いるデータセット，分析コード例などウェブサポートも充実。
目次
第１章 計量経済学の目的と特徴
第I部 基礎編：実証分析のための基礎知識
第２章 データの整理と確率変数の基礎
第３章 統計理論の基礎
第４章 線形単回帰モデルの推定と検定
第５章 重回帰モデルの推定と検定
第II部 ミクロ編：ミクロデータの分析手法
第６章 パネルデータ分析
第７章 操作変数法
第８章 制限従属変数モデル
第９章 政策評価モデル
第III部 マクロ編：時系列データの分析手法
第10章 系列相関と時系列モデル
第11章 トレンドと構造変化
第12章 VAR モデル
付録
Ａ 線形代数と漸近理論の基礎
Ｂ 回帰分析，モーメント法，最尤法の漸近理論
Ｃ 実証研究の手引き
Ｄ 文献ガイド
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
7
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
3
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
3
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
2
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_
2
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
