羽 森 研 究 室
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「ベーシック計量経済学」の部屋


このページでは、拙著「ベーシック計量経済学(第2版)」(中央経済社)に関する、訂正、補足説明、補充問題等の情報を適宜追加していく予定です。


初版本に関する正誤訂正


第2版に関する正誤訂正
第2版に関する正誤訂正(追加

補足説明


補充問題
(授業の復習やテスト対策に積極的に活用してください。)


EXCELによる計量分析の実践:ここでは、EXCELを用いてパソコンで計量分析を行う方法を説明します。

   説明用のファイル  利用するデータファイル
 単純回帰分析  EXCEL1(rev).pdf へのリンク
(説明、EXCEL10用改訂版)
 data1
 重回帰分析  EXCEL2.pdf へのリンク  data2
 多重共線性  EXCEL3.pdf へのリンク  data3
 F検定  EXCEL4.pdf へのリンク  data4
 ダミー変数  EXCEL5.pdf へのリンク  data5
 DW検定  EXCEL6.pdf へのリンク  data6
 乱数の生成  EXCEL7(random).pdf へのリンク  
 見せかけの回帰  EXCEL8(spurious regression).pdfへのリンク  data(spurious regression)

EViewsによる計量分析の実践:ここではEViewsを用いてパソコンで計量分析を行う方法を説明します。

注:EViews 9.5 Student Version Lite (無料)は次のHPからダウンロードできます。

http://www.eviews.com/EViews9/EViews9SV/evstud9.html

   説明用のファイル  利用するデータファイル
 単純回帰分析  EViews(simple OLS).pdf へのリンク  data1
 重回帰分析  EViews(multiple OLS).pdf へのリンク  data2
 多重共線性  EViews(MC).pdf へのリンク  data3
 ダミー変数  EViews(Dummy).pdf へのリンク  data5
 DW検定  EViews(DW).pdf へのリンク  data6
 HAC標準誤差の利用  EViews(HAC).pdf へのリンク  data6
 Ljung-Box検定  EViews(Lyung-Box).pdf へのリンク  exchange rate data
 Durbin-Wu-Hausman検定  EViews8.pdf へのリンク  data2
 TSLS  EViews(TSLS).pdfへのリンク  data(PhillipsCurve) 
 EViewsによるバッチ処理  EViews9.pdf へのリンク  data2
 EViewsによるモンテカルロ実験  EViews(Monte).pdfへのリンク  
 AIC及びSBIC  EViews(AIC, SBIC).pdfへのリンク  exchange rate data
 見せかけの回帰  EViews(spurious regression).pdfへのリンク  
 単位根検定  EViews(unit root).pdfへのリンク data(unit root) 
 Granger検定  EViews(Granger causality).pdf へのリンク data(unit root)
 GARCH  EViews(GARCH).pdfへのリンク  data(GARCH)

今後の学習のために

山本勲(2015)「実証分析のための計量経済学」(中央経済社)
 この本は、実証分析を行う上で大変参考になる素晴らしい本です。できるだけ数式を用いずに、分析結果をどのように解釈するかを丁寧に解説した書物で、学部生の皆さん方や大学院初年度の学生のみなさんには、大変参考になると思います。

より進んだ勉強をしたい方には、例えば、次の書籍が参考になります。

金明哲教授(同志社大学 文化情報学部)によるRの解説 http://mjin.doshisha.ac.jp/R/

Rを用いて機械学習を勉強する際には、次の文献が参考になります。
Confusion Matrix(混同行列)について

R for Windowsのダウンロード

R for Mac のダウンロード

RStudioのダウンロード

R Studioに関しては次の文献が参考になります。
EZRの使い方まとめ


深層学習(ディープラーニング)に関しては、次の文献が参考になります。

EXCELによるrealized volatilityの計算方法は、次のHPに説明されています。

caretパッケージで指定できるmethod一覧

データ科学研究室(明治大学)では、わかりやすくいろいろな手法の説明がされています。
Anaconda で Python 環境をインストールする
Let's プログラミング

統計的推定・検定の手法別解説 (株式会社アイスタット)

統計ひと口メモ

Fisher exact test

生存解析(NAG)


大学院レベルの研究のために

数学に関して

Copulaに関して
 Andrew Patton教授(Duke University)のHPが大変参考になります。Matlabのコードも掲載されています(computer codeの中の 7. Copula toolbox for Matlab, version 1.07, 5apr08)。
Waveletに関して
 次のHPでdownloadも勉強もできます。
Diebold-Mariano test