実証分析のために計量経済学を学びたい読者を対象として、フリーソフトgretlを用いて基礎と実践を解説するものです。理論と実践どちらかに偏ることなく、初歩的な内容をていねいに解説します。
本書で使用する統計ソフト「gretl」は、世界各国で使用されているフリーソフトです。日本語表示も可能で、無料で使用できます。また、Rのようにプログラミングを必要とせず、メニューボタンを押していくだけでデータの分析が可能です。
本書では、そのgretlを用いて統計学の基礎からていねいに解説していきます。実証分析を行いたいものの、数学やプログラミングが苦手だったり、統計ソフトが高価だったりするために諦めていた方におすすめです。
▼本書の特徴
・ 数式は最小限とし、理論の説明を、できるかぎりやさしく、ていねいに行います。
・ フリーツールを使用して、理論だけでなく実際の分析を体験できます。
・ 経済に関する多くの例題を組み込むとともに、データを提供し、独習可能な構成とします。
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274224539/
正誤表やDLデータ等がある場合はこちらに掲載しています
序章
第1章 gretlをはじめよう
第2章 統計分析の基本
第3章 回帰分析の基礎
第4章 回帰分析の応用
第5章 質的選択モデル
第6章 パネルデータによる分析
第7章 時系列分析入門
第8章 より進んだ話題
索引
はじめに・目次
序章
第1章 gretlをはじめよう
1.1 gretlとは
1.2 gretlのインストールとはじめの一歩
1 gretlをインストールしよう
2 使用言語を変更してみよう
3 画面全体のテーマを変えてみよう
4 フォントを変えてみよう
1.3 データを入出力してみよう
1 作業ディレクトリを設定しよう
2 分析するデータ・ファイルを作成しよう
3 データ・ファイルを読み込もう
4 データ・ファイルを保存しよう
1.4 gretlを使いこなすためのTips
1 データの確認とヒストグラムの作成
2 変数の加工
3 ツールバーの基本
4 「コンソール」「スクリプト」とgretl言語
5 練習用データセットの搭載
第1章のまとめ
練習問題
第2章 統計分析の基本
2.1 記述統計の基本
2 ヒストグラムの作成
3 基本統計量の計算
4 標本理論の初歩
2.2 相関と共分散
1 相関関係と因果関係
2 共分散と相関係数
3 相関係数の例
2.3 確率分布の基本
1 記述統計から確率分布へ
2 正規分布
3 その他の確率分布
2.4 推定と検定の初歩
1 推定の考えかた
2 t分布の利用
3 検定の考えかた
第2章のまとめ
練習問題
第3章 回帰分析の基礎
3.1 二変数の回帰分析
1 二変数の関係
2 最小二乗法
3 最小二乗法の例と決定係数
4 線形関数とデータの変換
3.2 回帰分析における検定
1 攪乱項の導入
2 古典的回帰モデルの仮定
3 仮説検定（t検定）
3.3 多変数の回帰分析
1 重回帰分析の基礎
2 回帰分析の実際
3 多重共線性
4 過剰変数と欠落変数バイアス
5 仮説検定（F検定）
6 自由度修正済み決定係数
7 標準化偏回帰係数
第3章の付録
3.A 二変数の場合の最小二乗法による係数の導出
3.B 残差の性質と決定係数
3.C 古典的回帰モデルからの帰結
第3章のまとめ
練習問題
第4章 回帰分析の応用
4.1 不均一分散とその対応
1 不均一分散とその影響
2 不均一分散の検定
3 加重最小二乗法
4 頑健な標準誤差
4.2 系列相関とその対応
1 系列相関とその影響
2 系列相関の例と検定
3 系列相関への対応
4.3 ダミー変数と構造変化の分析
1 ダミー変数
2 係数ダミーと折れ線回帰
3 構造変化とその検定
4.4 内生性と操作変数
1 内生性とは
2 因果関係と内生性
3 操作変数
4 操作変数法の例
4.5 分位点回帰
1 分位点回帰の考えかた
2 分位点回帰の例
第4章の付録
4.A 加重最小二乗法
4.B 系列相関のメカニズム
4.C コクラン＝オーカット法とプレイス＝ウィンステン法
4.D 折れ線回帰とダミー変数
4.E 説明変数に測定誤差のある場合の内生性
4.F 操作変数によるパラメータの推定
第4章のまとめ
練習問題
第5章 質的選択モデル
5.1 プロビットモデルとロジットモデル
1 ダミー変数と二値選択モデル
2 線形モデルによる推計の問題
3 プロぎっとモデルとロジットモデル
4 二値選択モデルの例
5.2 潜在変数アプローチ
5.3 順序プロビットモデルと多項ロジットモデル
1 順序プロビットモデル
2 順序プロビットモデルの例
3 多項ロジットモデル
4 多項ロジットモデルの例
5.4 トービットモデル
1 制限従属変数
2 トービットモデル
3 トービットモデルの推定
5.4 ヘキットモデル
1 ヘキットモデル
2 ヘキットモデルの例
第5章の付録
5.A 二値選択モデルにおける分散不均一の問題
5.B 限界効果の考えかた
5.C 潜在変数アプローチの補足
5.D トービットモデルの潜在変数による解釈と推定
5.E ヘキットモデルの潜在変数による解釈
第5章のまとめ
練習問題
第6章 パネルデータによる分析
6.1 パネルデータ分析の基礎
1 パネルデータの見かた
2 パネルデータの分析方法
3 固定効果モデルの推定方法
6.2 モデルの選択
1 モデル選択の手順
2 各検定の概要
6.3 パネルデータ分析の例
1 スタックデータの作成
2 gretlへのデータの読み込み
3 パネルデータの推定
6.4 ダイナミック・パネルデータ
1 ダイナミック・パネルデータモデルの概要
2 ダイナミック・パネルデータモデルの推定
第6章の付録
6.A 仮説検定について
6.B ダイナミック・パネルデータモデルの推定について
第6章のまとめ
練習問題
第7章 時系列分析入門
7.1 時系列データとは
1 時系列データの例
2 時系列データの読み込みと季節調整
3 時系列データの操作
7.2 時系列データの性質
1 時系列データと定常性
2 自己共分散と自己相関
3 コレログラムの計算
7.3 ARMAモデルとその推定
1 ARMAモデルの概要
2 ARMAモデルの推定
7.4 ベクトル自己回帰モデル
1 ベクトル自己回帰モデル
2 グレンジャー因果性の検定
3 インパルス応答関数と分散分解
4 VARモデルの例
7.5 非定常な時系列データ
1 非定常と単位根
2 単位根検定とその例
3 共和分とその検定
第7章の付録1
7.A 共分散定常の定義
7.B 自己相関係数の検定
7.C AR(1)モデルからMA(∞)モデルの導出
7.D ベクトル自己回帰モデルの行列表現
7.E ベクトル自己回帰モデルの推定手順
7.F グレンジャー因果とF検定
7.G 単位根検定の考えかた
第7章の付録2
第7章のまとめ
練習問題
第8章 より進んだ話題
8.1 モデル推定の考えかたの拡張−最尤法とGMM
1 最尤法の考えかた
2 GMM入門
8.2 GARCHモデルとその実例
1 ボラティリティとARCHモデル
2 GARCHモデルとその例
8.3 ホドリック＝プレスコット・フィルター
第8章のまとめ
これからさらに勉強するために
索引
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