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本书は、初めて経済学?経営学の分野で计量経済学を学习する読者、大学では学部の2～4年生を想定しています。その内容は、経済データを分析するために必要な标準的な统计的手法について、统计学の基础からはじめて回帰分析の説明を行い、ミクロ経済データやマクロ経済データなどのさまざまなデータのための分析手法を、标準的なものから最近の新しい手法まで広く绍介するものです。もちろん、これらの手法は経済データに限らず、さまざま分野におけるデータの分析にも有用ですので、経済学?経営学以外の分野の方にも役立つ内容となっています。本书の特徴は、世界的に広く使われている厂迟补迟补という実証分析のためのソフトウェアを使って、実际のデータをどのように分析し、その结果をどのように解釈すればよいかについて详しく説明を加えていることです。
 
まず第1章で統計学を学んだことがない方を対象として統計学の基礎について短く復習します。続いて第2章から第4章までが基本編で、一つの被説明変数を複数の説明変数を用いて説明する回帰分析について取り上げます。その際、分析の仮定が現実に成り立たっているのか、もし成り立っていないのならばどのように対処すればよいのかについても説明します。第5章から第9章が応用編で、さまざまな計量経済モデルを紹介します。第5章では、パネルデータと呼ばれる個人や企業について時間を追って観察されたミクロデータの分析手法について、第6章では、選択行動を表すミクロデータの分析手法としてロジットモデル?プロビットモデルを説明します。さらに、好き / やや好き / やや嫌い / 嫌いといった順序のあるカテゴリのデータ、製品A?B?Cのうちどれを購入するのかという多項選択のデータ、などの分析も扱います。第7章では、観測値の一部が観測できないデータの分析としてトービットモデルと、選択行動と回帰モデルの同時モデルであるサンプル?セレクションモデル、ある事象の発生件数などの計数データを分析するポアソン回帰モデル?負の二項回帰モデル、失業などの事象が継続する時間を分析するワイブル回帰モデルを取り上げます。第8章では、主としてマクロ経済モデルの分析を想定した同时方程式モデルを取り上げ、第9章では、経済に限らず多くの分野で使われている時系列データの分析について説明します。自己回帰移動平均過程のほか、単位根検定や共和分検定、分散変動を説明するGARCHモデルなども簡単に紹介しています。
 

(紹介文執筆者: 経済学研究科?経済学部 教授 大森 裕浩 / 2018)