44の例題で学ぶ計量経済学

第1章 経済データの理解
【例題1】クロス集計表
【例題2】変化率と対数変換
【例題3】データの実質化
【例題4】一人あたりGDP の分解
【例題5】GDP の寄与度分析
演習問題
第2章　記述統計の基礎
【例題6】度数分布表とヒストグラム
【例題7】ローレンツ曲線とジニ係数
【例題8】データの位置と散らばりの代表値
【例題9】データの変換
【例題10】二つの量的データの関係性
【例題11】偏差2 乗和と偏差の積
演習問題
第3章　回帰分析
【例題12】単純回帰分析
【例題13】多重回帰分析
【例題14】都道府県別世帯あたりエアコン所有台数の推定
【例題15】コブ＝ダグラス型生産関数の推定
【例題16】ワーキングレッサー型エンゲル関数の推定
【例題17】違法駐輪の比率の推定
【例題18】2 次多項式モデルの推定
演習問題
第4章　回帰モデルの仮説検定
【例題19】単純回帰分析の仮説検定
【例題20】デューゼンベリー相対所得仮説の検定
【例題21】多重回帰分析の仮説検定
【例題22】中古マンション価格の推定
【例題23】出生率の地域間格差
【例題24】コブ＝ダグラス型生産関数の推定
演習問題
第5章　ダミー変数
【例題26】異常値ダミー
【例題27】男女別ダミー
【例題28】複数グループダミー
【例題29】四半期ダミー
【例題30】時間ダミー
【例題31】パネルデータ分析
演習問題
第6章　最小2乗推定量の性質
【例題32】確率モデル
【例題33】線型不偏推定量の分散
【例題34】線型推定量
【例題35】単純回帰モデルにおける推定量
【例題36】残差分散の不偏性
【例題37】説明変数と誤差項の相関
【例題38】不均一分散
演習問題
第7章　回帰モデルの診断と選択
【例題39】過少定式化
【例題40】過剰定式化
【例題41】2 段階最小2乗法
【例題42】不均一分散
【例題43】重み付き最小2乗法
【例題44】系列相関（電力消費量の推定）
演習問題
各章演習問題略解

はじめに
第1章　経済データの扱い方
1.1 経済データの種類
　1.1.1 尺度
　1.1.2 クロスセクションデータと時系列データ
1.2 経済データの加工
　1.2.1 クロス集計
　1.2.2 変化率と対数変換
1.3 経済データの分解
　1.3.1 実質と名目
　1.3.2 GDP の分解
1.4 第1章の例題
【例題1】クロス集計表
【例題2】変化率と対数変換
【例題3】データの実質化
【例題4】一人あたりGDP の分解
【例題5】GDP の寄与度分析
1.5 練習問題
第2章　記述統計の基礎
2.1 度数分布表とヒストグラム
　2.1.1 度数分布表
　2.1.2 ヒストグラムと度数曲線
　2.1.3 相対度数，累積相対度数
2.2 ローレンツ曲線とジニ係数
　2.2.1 ローレンツ曲線
　2.2.2 ジニ係数
2.3 データの位置と散らばりの代表値
　2.3.1 母集団と標本
　2.3.2 標本平均と平均周りの偏差
　2.3.3 データの散らばりを示す代表値
　2.3.4 データの変換と標準化
2.4 二つの量的データの関係性
　2.4.1 散布図
　2.4.2 偏差の積和と標本共分散
　2.4.3 相関係数
2.5 和の記号
　2.5.1 基本ルール
　2.5.2 2乗和と2変数の積和
　2.5.3 2重和のルール
2.6 第2章の例題
【例題6】度数分布表とヒストグラム
【例題7】ローレンツ曲線とジニ係数
【例題8】データの位置と散らばりの代表値
【例題9】データの変換
【例題10】二つの量的データの関係性
【例題11】偏差2 乗和と偏差の積和
2.7 練習問題
第3章　回帰分析
3.1 単純回帰分析
　3.1.1 単純回帰分析の例
　3.1.2 回帰直線の求め方
　3.1.3 理論値と残差
　3.1.4 決定係数
　3.1.5 自由度と分散分析表
　3.1.6 付論：最小2乗法
3.2 非線型式の回帰分析
　3.2.1 べき関数
　3.2.2 指数関数
　3.2.3 ロジスティック関数
　3.2.4 逆数の説明変数
3.3 多重回帰分析
　3.3.1 多重回帰式
　3.3.2 多重回帰分析における最小2 乗推定値
　3.3.3 多重回帰分析の推定結果の意味
　3.3.4 自由度調整済み決定係数
　3.3.5 多重回帰分析における特殊ケースと注意点
3.4 第3章の例題
【例題12】単純回帰分析
【例題13】多重回帰分析
【例題14】都道府県別世帯あたりエアコン所有台数の推定
【例題15】コブ＝ダグラス型生産関数の推定
【例題16】ワーキングレッサー型エンゲル関数の推定
【例題17】違法駐輪の比率の推定
【例題18】2 次多項式モデルの推定
3.5 練習問題
第4章　回帰モデルの仮説検定
4.1 推定値の分布
　4.1.1 標本変動
　4.1.2 真の直線と推定回帰直線
　4.1.3 推定値の中心と散らばり
4.2 回帰係数の仮説検定
　4.2.1 仮説検定の考え方
　4.2.2 t 分布による検定
4.3 多重回帰分析における仮説検定
　4.3.1 K=3 の場合のt 検定
　4.3.2 複数の回帰係数の同時検定：F 検定
4.4 第4章の例題
【例題19】単純回帰分析の仮説検定
【例題20】デューゼンベリー相対所得仮説の検定
【例題21】多重回帰分析の仮説検定
【例題22】中古マンション価格の推定
【例題23】出生率の地域間格差
【例題24】コブ＝ダグラス型生産関数の推定
【例題25】F 検定
4.5 練習問題
第5章　ダミー変数
5.1 異常値に対するダミー変数
　5.1.1 異常値
　5.1.2 異常値に対するダミー変数
5.2 グループに対するダミー変数
　5.2.1 性別による違い
　5.2.2 複数のグループに対するダミー変数
　5.2.3 ダミー変数と多重共線性
　5.2.4 係数ダミー
5.3 時系列データとクロスセクションデータ
　5.3.1 四半期ダミー
　5.3.2 時間ダミー
　5.3.3 クロスセクションに対するダミー変数
　5.3.4 パネルデータ分析
　5.3.5 プーリングデータ
5.4 第5章の例題
【例題26】異常値ダミー
【例題27】男女別ダミー
【例題28】複数グループダミー
【例題29】四半期ダミー
【例題30】時間ダミー
【例題31】パネルデータ分析
5.5 練習問題
第6章　最小2乗推定量の性質
6.1 データ発生過程
　6.1.1 観測値が変動する仕組み
　6.1.2 真の値の推定
6.2 単純回帰モデルにおける推定量
　6.2.1 回帰モデルの最小2乗推定量
　6.2.2 残差分散の不偏性
6.3 標準的仮定からの逸脱
　6.3.1 説明変数が確率変数である場合
　6.3.2 誤差項の期待値と分散・共分散
6.4 付論：確率変数
　6.4.1 確率変数とは
　6.4.2 同時確率分布
6.5 第6章の例題
【例題32】確率モデル
【例題33】線型不偏推定量の分散
【例題34】線型推定量
【例題35】単純回帰モデルにおける推定量
【例題36】残差分散の不偏性
【例題37】説明変数と誤差項の相関
【例題38】分散不均一
6.6 練習問題
第7章　回帰モデルの診断と選択
7.1 説明変数の選択
　7.1.1 説明変数の過不足
　7.1.2 説明変数間の強い相関
7.2 操作変数法と2 段階最小2 乗法
　7.2.1 操作変数法
　7.2.2 連立方程式モデル
7.3 分散不均一と系列相関への対処
　7.3.1 分散不均一の検定
　7.3.2 分散不均一への対処
　7.3.3 系列相関の検出
　7.3.4 系列相関への対応
7.4 第7章の例題
【例題39】過少定式化
【例題40】過剰定式化
【例題41】2段階最小2乗法
【例題42】分散不均一
【例題43】重み付き最小2乗法
【例題44】系列相関（電力消費量の推定）
7.5 練習問題
練習問題の解答例
索引