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目次

計量経済学 第2版

計量経済学 第2版 (Y21)

  • 浅野 皙(著)/ 中村 二朗(著)
  • 序章 計量経済学とは
    • 1.仮説・経済理論の提示
    • 2.データの収集
    • 3.計量経済モデルの定式化
    • 4.モデルの推定
    • 5.仮説検定,適合度の検証
    • 6.予測
    • 7.政策手段の選択・意思決定への利用
    • 8.本書の位置づけ
    • 9.本書の構成
  • 第Ⅰ部 回帰モデルの基礎
  • 第1章 条件付き期待値と直線のあてはめ
    • 1.1 条件付き期待値関数(PRF)
    • 1.2 標本回帰関数(SRF)
    • 1.3 最小2乗法・回帰(直線のあてはめ)
    • 1.4 あてはまりの尺度,決定係数・重相関係数(R2)
  • 第2章 古典的2変数回帰モデル
    • 2.1 古典的回帰モデルとは
    • 2.2 係数の誤差
    • 2.3 ガウス・マルコフ定埋
    • 2.4 係数についての検定
    • 2.5 予測
    • 2.6 関数形
    • 2.7 残差の検討
  • 第3章 K変数回帰モデル
    • 3.1 K変数回帰モデルとは
    • 3.2 2変数回帰モデルの行列表示
    • 3.3 最小2乗法の幾何学,射影
    • 3.4 K変数回帰の代数
  • 第4章 古典的K変数回帰モデル
    • 4.1 古典的K変数回帰モデル
    • 4.2 古典的回帰モデルにおける最小2乗推定量の分布
    • 4.3 仮説検定
    • 4.4 ガウス・マルコフ定理(Gauss−Markov Theorem)
  • 第5章 K変数回帰モデルの応用
    • 5.1 K変数回帰モデルの応用例
    • 5.2 複数の係数についての検定
    • 5.3 結果のレポート
  • 第6章 モデルの定式化,多重共線性
    • 6.1 モデルの定式化について
    • 6.2 多重共線性
  • 第Ⅱ部 回帰モデルの拡張
  • 第7章 一般化古典的回帰モデル
    • 7.1 一般化古典的回帰モデル
    • 7.2 不均一分散
    • 7.3 系列相関
    • 7.4 方程式システム
  • 第8章 説明変数と攪乱項の相関
    • 8.1 確率的な説明変数−新古典的回帰モデル
    • 8.2 回帰係数の確率極限
    • 8.3 説明変数と攪乱項の相関の例
    • 8.4 操作変数
    • 8.5 識別と操作変数法
    • 8.6 一般化モーメント法GMM(Generalized Method of Moments)
    • 補論:標本モーメントの確率極限
  • 第Ⅲ部 より進んだ分析方法
  • 第9章 最尤法
    • 9.1 最尤法の考え方
    • 9.2 古典的正規回帰モデルの最尤推定量
    • 9.3 最尤推定量の性質
  • 第10章 質的従属変数
    • 10.1 ダミー従属変数
    • 10.2 線形確率モデル
    • 10.3 非線形確率モデル
    • 補論:デルタ(δ)Method
  • 第11章 切断された従属変数
    • 11.1 切断された変数
    • 11.2 切断された正規分布
    • 11.3 トービットモデル
    • 11.4 最小2乗推定の帰結
    • 11.5 最尤法
    • 11.6 トービットモデルの限界
    • 11.7 選択による偏り(Selectivity Bias)
  • 第12章 パネルデータ
    • 12.1 パネルデータとは
    • 12.2 分散要素モデル
    • 12.3 ダミー変数による推定(LSDV)
    • 12.4 一般化最小2乗法による推定(GLS)
    • 12.5 分散要素の推定
    • 12.6 固定効果とランダム効果
  • 第13章 特定化のテスト
    • 13.1 特定化の検定
    • 13.2 有効推定量と不偏推定量の共分散
    • 13.3 特定化検定の応用例
    • 13.4 モデル選択
    • 13.5 入れ子型仮説
    • 13.6 非入れ子型仮説

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