目次

第1章　計量経済学で用いる統計理論

• 1.1　はじめに
• 1.2　統計学とは、計量経済学とは
• 1.3　記述統計学と推測統計学
• 1.4　尺度の分類
• 1.5　データの分類
• 1.6　推測統計学の基礎
• 1.7　現実と規則性に関する基本的な視点
• 1.8　現実の直交分解
• 1.9　回帰分析とは
• 1.10　回帰分析と統計的推論の基本情報
• 1.11　正規分布の仮定
• 1.12　i.i.d.標本の仮定
• 1.13　漸近理論の基礎
• 1.14　推定の良さの基準
• 1.15　頻繁に用いる統計基本定理
• 1.16　頻繁に用いる確率分布の関係
• 1.17　統計基本定理の使用例1
• 1.18　統計基本定理の使用例2
• 1.19　仮説検定の基本情報

第2章　回帰分析の基礎

• 2.1　はじめに
• 2.2　回帰分析に関する基本的な用語と定理
• 2.3　標準的な連立方程式回帰モデル
• 2.4　連立方程式回帰モデルの例：IS-LMモデル
• 2.5　標準的な単一方程式回帰モデル
• 2.6　単一方程式回帰モデルの例：リンゴ需要関数
• 2.7　推定誤差に関する2つの基本仮定
• 2.8　ダミー変数の紹介
• 2.9　回帰分析と周辺の統計分析
• 2.10　線形回帰モデルとは
• 2.11　時系列データ分析の基礎
• 2.12　ホワイトノイズと独立ホワイトノイズ
• 2.13　無相関と独立の関係

第3章　古典的・新古典的回帰モデルと通常最小2乗推定法

• 3.1　はじめに
• 3.2　古典的回帰モデルの仮定
• 3.3　通常最小2乗推定法
• 3.4　通常最小2乗推定量に関する考察
• 3.5　古典的回帰モデルにおける通常最小2乗推定量の性質
• 3.6　非確率変数と確率変数
• 3.7　現代回帰理論の基礎
• 3.8　新古典的回帰モデルの仮定
• 3.9　新古典的回帰モデルにおける通常最小2乗推定量の性質
• 3.10　古典的回帰モデルと新古典的回帰モデルの比較
• 補論　因果性に関する考察

第4章　推定された規則性の解釈と可視化

• 4.1　はじめに
• 4.2　モデル推定の適合度
• 4.3　攪乱項の分散推定量
• 4.4　係数推定値の解釈
• 4.5　残差回帰
• 4.6　推定された規則性の可視化
• 4.7　実践例1：リンゴ需要関数
• 4.8　ヘドニック価格モデルの紹介
• 4.9　実践例2：家賃のヘドニック価格モデル

第5章　小標本特性に基づく仮説検定

• 5.1　はじめに
• 5.2　係数推定量に関する小標本特性
• 5.3　係数の線形制約に関するF検定
• 5.4　F検定のバリエーション：構造変化の仮説検定
• 5.5　係数の線形制約に関するt検定
• 5.6　2tルール
• 5.7　多重共線性の問題
• 5.8　説明変数の選択問題
• 5.9　実践例1：リンゴ需要関数に関する仮説検定
• 5.10　実践例2：家賃のヘドニック価格モデルに関する仮説検定
• 5.11　実践例3：コブ?ダグラス型生産関数に関する仮説検定

第6章　標準的な仮定が崩れている場合

• 6.1　はじめに
• 6.2　均一分散の仮定が崩れている場合
• 6.3　系列無相関の仮定が崩れている場合
• 6.4　同時期の説明変数と攪乱項の相関
• 6.5　一般化最小2乗推定法
• 6.6　不均一分散に対処するための一般化最小2乗推定法
• 6.7　系列相関に対処するための一般化最小2乗推定法
• 6.8　HC分散推定量とHAC分散推定量
• 6.9　標準的な仮定が崩れている場合のまとめ的な情報

第7章　自己回帰モデルと通常最小2乗推定法

• 7.1　はじめに
• 7.2　自己回帰モデルの紹介
• 7.3　自己回帰モデルの周辺
• 7.4　幾何級数の収束定理
• 7.5　大標本特性のための通常最小2乗推定法の仮定
• 7.6　通常最小2乗推定量の大標本特性
• 7.7　自己回帰モデルにおける通常最小2乗推定量の性質
• 7.8　通常最小2乗推定量の性質に関するまとめ的な情報
• 7.9　ラグ次数を情報量規準で決定する選択問題
• 7.10　実践例：ラグ次数を情報量規準で決定する選択問題

第8章　いろいろな一致推定法

• 8.1　はじめに
• 8.2　議論の前提
• 8.3　操作変数推定法
• 8.4　2段階最小2乗推定法
• 8.5　実践例：2段階最小2乗推定法
• 8.6　最尤推定法
• 8.7　制限情報最尤推定量と2段階最小2乗推定量の比較
• 8.8　一般化モーメント推定法
• 8.9　個別推定法に関するまとめ的な情報

第9章　大標本特性に基づく仮説検定

• 9.1　はじめに
• 9.2　係数推定量の大標本特性
• 9.3　係数の線形制約に関する仮説検定
• 9.4　実践例1：大標本特性に基づく基本的な仮説検定
• 9.5　実践例2：ワルド検定
• 9.6　構造安定性の仮説検定
• 9.7　実践例3：構造安定性の仮説検定

第10章　攪乱項に関する仮説検定

• 10.1　はじめに
• 10.2　攪乱項の仮説検定に関するラグランジュ乗数検定
• 10.3　系列無相関の仮説検定
• 10.4　実践例1：系列無相関の仮説検定
• 10.5　均一分散の仮説検定
• 10.6　実践例2：均一分散の仮説検定
• 10.7　正規分布の仮説検定
• 10.8　実践例3：正規分布の仮説検定

第11章　連立方程式回帰モデルの概要

• 11.1　はじめに
• 11.2　識別問題の紹介
• 11.3　推定法の概要
• 11.4　予測と予測系シミュレーション分析
• 11.5　実践例1：予測
• 11.6　実践例2：政策シミュレーション分析

第12章　VARモデルの概要

• 12.1　はじめに
• 12.2　構造VARモデルと誘導VARモデルの構築
• 12.3　ベクトル過程の定常性チェック
• 12.4　実践例に用いる構造VARモデル
• 12.5　実践例1：日本マクロ経済のインパルス応答分析
• 12.6　実践例2：米国マクロ経済のインパルス応答分析
• 12.7　推定用モデルと分析用モデル
• 12.8　政策シミュレーション分析とインパルス応答分析の比較

第13章　判別モデルと制限従属変数モデルの概要

• 13.1　はじめに
• 13.2　2値選択モデル
• 13.3　多値選択モデル
• 13.4　切断回帰モデルとセンサード回帰モデル
• 13.5　トービット1型モデル
• 13.6　サンプル・セレクションモデル
• 13.7　トービット2型モデル
• 13.8　トービット3型モデル
• 13.9　トービット型モデルに関する方程式の名称
• 13.10　治療効果モデルとしてのトービット4型モデルとトービット5型モデル
• 13.11　トービット4型モデルとトービット5型モデルに関する情報整理
• 13.12　トービット型モデルの分類
• 13.13　実践例：トービット5型治療効果モデル

付録A　マルチンゲール中心極限定理

付録B　Rによる回帰分析