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目次

  • 第1章 線形回帰とOLS
    • 1.1 単回帰モデル
    • 1.2 重回帰モデル
    • 1.3 線形射影
  • 第2章 操作変数法
    • 2.1 説明変数と操作変数がひとつの場合の操作変数法
    • 2.2 一般の場合の操作変数法
    • 2.3 操作変数の見つけ方
  • 第3章 プログラム評価
    • 3.1 反実仮想フレームワークと実験データ
    • 3.2 無視可能性
    • 3.3 自然実験と操作変数
    • 3.4 LATE
    • 3.5 回帰不連続デザイン
  • 第4章 行列表記と漸近理論
    • 4.1 準備
    • 4.2 OLS推定量
    • 4.3 複合仮説の検定
    • 4.4 漸近効率性とGLS推定量
    • 4.5 TSLS推定量
  • 第5章 直交条件とGMM
    • 5.1 モーメント法
    • 5.2 線形モデルのGMM推定量
    • 5.3 一般のGMM推定量
    • 5.4 経験尤度法
    • 5.5 条件付期待値によるモーメント制約
    • 5.6 補論
  • 第6章 制限従属変数とサンプルセレクション
    • 6.1 2項選択モデル
    • 6.2 打ち切り回帰モデル
    • 6.3 端点解
    • 6.4 切断回帰モデル
    • 6.5 Heckmanの2段階推定量
  • 第7章 分位点回帰
    • 7.1 分位点とその推定
    • 7.2 分位点回帰
    • 7.3 打ち切り分位点回帰
    • 7.4 応用例
  • 第8章 ブートストラップ
    • 8.1 経験分布関数
    • 8.2 アイデア
    • 8.3 理論
    • 8.4 仮説検定
    • 8.5 区間推定
    • 8.6 バイアスの推定
    • 8.7 線形回帰
    • 8.8 GMMとEL
    • 8.9 近似の精度とリファインメント
    • 8.10 モンテカルロ・シミュレーション
  • 第9章 ノンパラメトリック法
    • 9.1 密度関数推定
    • 9.2 ノンパラメトリック回帰
  • 付録A 確率の復習
    • A.1 条件付期待値
    • A.2 大数の法則と中心極限定理
  • 付録B 行列計算の復習
    • B.1 行列
    • B.2 行列の演算
    • B.3 トレースとノルム
    • B.4 ランクと逆行列
    • B.5 2次形式と行列の平方根
    • B.6 微分
  • 付録C 最尤法
    • C.1 最尤推定量
    • C.2 条件付最尤推定量