Top PDF 上級計量経済学（時系列分析）

計量経済学（上級Ⅰ）福地純一郎のページ

... 現代の統計学は確率論という数学が基礎にあり、統計学の理論を深く理解するためには、一定程度の数学の知識が必要で、多くの時間勉強する必要があります。しかしながら、この授業では統計学の理論の説明は最小限にとどめ、実際に統計学を使ってみることを目的とします。本講義についての情報は，私の作成する HP ...

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大学院計量経済分析 Masumi Kawade Site 01intro

... になります。学部よりも精緻でかつ広範な方法を学ぶことで、研究論文を作成する段階で必要になる理論的な判断を培います。 ½º½º½ 行列による演算学部では入門的な統計学との対応から、通常の解析的な演算を通じて計量経済学を学んできました。それに対し、大学院の計量経済学ではその意味が理解しや ...

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大学院計量経済分析 Masumi Kawade Site 04gosako

... めるものではありません。そこで、限られた標本で効率性を追求する推定量として一般化最小二乗法を考えてみましょう。ただ、不均一分散や系列相関のパターンが不明な場合には使えません。ただ、完全に知られている必要まではなく、ある程度の形状がわかるだけでも推定可能です。. たとえば、誤差項が階の自己相関をしているような場合には、[r] ...

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大学院計量経済分析 Masumi Kawade Site 07moment

... 最尤法最尤法で利用される一階の条件が多くの場合でモーメント法におけるモーメントの条件に一致することが知られています。したがって、 GMM が最尤法も多くの場合で包含していることがわかります。 GMM は最もよい推定量か？ GMM は他の推定量を包含するのでよい推定量ということがわかりました。では、これだけを使えばいいのでしょうか。それは違うといえるでしょう。なぜなら、不均一分散の検定や系列相関の仮説検定を行う ...

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大学院計量経済分析 Masumi Kawade Site 08douji

... y M,t = β M,1 + β M,2 x M,1,t + β M,3 x M,2,t + · · · + β M,K x M,K−1,t ǫ M,t (8.2) の様に示されます。当然、個別に推定すればよいという話が最初に浮かびますが、何かの関係があるということがそれでは議論できません。何かの関係とは何でしょうか。それは誤差項間の関係です。すなわち、ショックが共有されるようなケース ...

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大学院計量経済分析 Masumi Kawade Site 10panel

... クロスセクション分析分析対象を一時点で固定して、複数種類のデータを分析することをクロスセクション分析といいます。それに加え、複数種類のデータでは不足な場合、時間要素も加味して標本数を増やす必要があります。それはプールデータ (pooled data) と呼び、これをクロスセクション分析の枠組みで分析することになります。 ...

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解答計量経済学鹿野研究室

... (a) サッカー選手の移籍確率の分析を、ロジットで行うと下表の通り。 (b) プロビット、ロジット、線形回帰はそれぞれ異なる係数推定値を示している。しかし限界効果に換算すると、どの分析法も似たような結果となっている。プロビット・ ML ロジット・ ML 線形回帰（ OLS ）係数 t 値限界効果係数 t 値限界効果係数 t 値定数項 0.22 2.49 0.35 2.53 0.58 17.30 ...

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... 英語の意味から考えれば、特異というのは逆行列のような鏡のような行列を持たないたった一つの孤独な行列という風な意味だろう。.[r] ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide22

... ∴ フィードバック（警官への需要）が存在し、 police i = γ 0 + γ 1 crime i + γ 3 others i + v i (25) 分析者がこの構造に気づかず (24) 式を OLS 推定すると、推定値 β ˆ 1 に同時性バイアスが発生。 ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide25

... 自然実験とは？社会科学系で、実験は困難。⇒ 分析者が実験を行なわずとも、実験が「転がっている」可能性。歴史上の偶然・事故や、大きな社会制度改革、人間の生物としての制約が、無作為化実験に限りなく近い条件のデータをもたらすことも。これを自然実験と呼ぶ。 ...

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イントロダクション計量経済学鹿野研究室 note01

... ⊲ 政策評価。例：公的職業訓練で労働者の生産性が上がるか？ ⊲ 予測。例：企業財務データから、次年度の企業株価を予測するには？分析上の関心＝変数間の相関関係や因果関係。特に後者。 ⊲ ある変数 Y と X の関係を次式で表す。 ...

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解答計量経済学鹿野研究室 answer20

... 2. 補足（上級者向け）：その後のモンテカルロ実験により、かなり少ないサンプル数でも、ホワイトの分散推定はうまく働くことが知られている。また、有限標本における精度を上げるさまざまな試みもなされて、多くの統計ソフトに実装されている。講義ノート中の実証分析で用いたのは、自由度修正の施された最も一般的なバージョン（ gretl の HC1 ）である。 ...

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解答計量経済学鹿野研究室 answer21

... 3. 補足：グループ平均による回帰分析のように、不均一因子が定義上確定する場合以外では、誤ったウェイトによる WLS を実行してしまうリスクがある。場合によっては、誤ったウェイトは不均一分散を悪化させる。 WLS に代えてホワイトのアプローチが最近好まれる理由は、ここにある。（復習問題 #20 も参考。） ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide10

... クション）データとして解釈されました。このデータを時系列あるいはパネルデータとして解釈し直しますか？」 ⇒「いいえ（ N）」を選択。データの読み込みが終わると、変数名が画面上に並ぶ。⇒ 基 ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide11

... 実際の分析で注意したいのは緩い多重共線性。説明変数同士に強い相関関係があると、近似的な比例関係が生じ、統計ソフトで数値計算上の問題が発生。症状： OLS の係数推定値や標準誤差が桁外れに大きく・小さくなる。 ...

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『新しい計量経済学』鹿野研究室 slide12

... 1i = 大卒以上ダミー（学歴）、 X 2i =15 歳時点での家計所得、と置く。仮に X 2i が同一だとして、 X 1i の違いだけでどれほど Y i に差がでるか、実証したい。 1 回帰分析でこの実証分析を行なうには、どうすればよいか？ ...

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リカレンスプロット : 時系列の視覚化を越えて (マクロ経済動学の非線形数理)

... 十分長い時、系列相関がないという帰無仮説の下では、 $n_{d}$ は確率 $p^{2\text{、}}$ 大きさ $m_{d}$ の 2 項分布に従う。 $m_{d}$ が十分大きな時、この 2 項分布は、平均 $m_{d}p^{2\text{、}}$ 分散 $m_{c},p^{2}(1-p^{2})$ ...

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統計ソフトgretlによる回帰分析計量経済学鹿野研究室 note10

... 図 2: gretl のショートカットアイコンとデータ “fertility.xls” シートとデータタイプの選択（図 3 ） ⊲ 図 3 左：選択した Excel ファイル中の、データの入ったシート（ Sheet 1 ）を選択。 ⊲ 図 3 右：データタイプの確認。このデータはクロスセクションなので、 “ いいえ ” をクリック。（時系列データ・パネルデータでなければ常に “ いいえ ” ...

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最尤法計量経済学鹿野研究室

... ⊲ 統計ソフトのプロビットコマンドには、限界効果を求めるオプションがある。例：先ほどの分析例で、プロビットの係数を限界効果に直すと ... プロビット（ ML) 線形回帰（ OLS ）係数 t 値限界効果係数 t 値定数項 0.22 2.49 0.58 17.30 出場時間 -1.39 -6.87 -0.55 -0.50 -7.80 ゴール 0.83 1.12 0.32 0.26 1.07 降格ダミー ...

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最尤法計量経済学鹿野研究室

... ⊲ ∴ ML 推定はサンプル数が十分多いならば、最高の性能を持つ。 ⊲ ただし母集団モデル・標本抽出に関しいくつかの条件（）が必要。 ⊲ 証明は入門レベルをはるかに超えるので、上級の数理統計学のテキストを参照。 Remark ：最尤法は、モーメント法（講義ノート #19 ）と共に、適用範囲の広い推定法。 ...

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