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計量経済学入門
麻生良文
講義計画
1. データ分析入門（2回程度）
2. 確率・統計の基礎（1回程度）
3. 単回帰（2回程度）
4. 重回帰（3回程度）
5. ダミー変数（2回程度）
6. Qualitative Response Model（2回程度）
7. 操作変数法（1回程度）
8. パネル・データの分析（2回程度）
• 講義で使用するデータセットはWooldridgeの教
科書で使われているものを使います。
参考文献
• 入門的な統計学の教科書
– 東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』東京大学出版会
– 大屋幸輔『コア・テキスト統計学』新世社
• 計量経済学（初級）
– 山本拓・竹内明香『入門計量経済学 Excelによる実証分析へのガイ
ド』新世社
• 計量経済学（中級）
– Jeffrey M. Wooldridge, Introductory Econometrics, Third edition
– 森棟公夫『計量経済学』東洋経済
– 浅野・中村『計量経済学』有斐閣
• 計量経済学（上級）
– W.Greene, Econometric Analysis, Prentice Hall
– F.Hayashi, Econometrics, Princeton Univ. Press
• EViews
– 縄田和満『Eviewsによる計量経済分析入門』朝倉書店
– 松浦・マッケンジー『 Eviewsによる計量経済学入門』東洋経済新報社
– 高橋青天・北岡孝義『Eviewsによるデータ分析』東京図書
データ分析入門
• 計量経済分析の方法
• 理論モデル（明確なモデルが無い場合もある）
y  f ( x1 , x2 ,, xk )
• 統計的検証
y   0  1 x1   2 x2     k xk  u
上のようなモデルを仮定し，観察されたデータから方程式を推計
u 誤差項
y 被説明変数(explained variable), 従属変数(dependent variable)
x 説明変数(explanatory variable)，独立変数(independent variable)
に関して線型の方程式の当てはめ（実はそれほど制限的ではない）
データ分析入門(2)
• 統計的検証
– 推定されたb の値は理論モデルの予測と矛盾し
ないか
– 誤差項の確率分布の仮定bの信頼区間
• どのように当てはめるか
– 最少2乗法(least square method)
– 最尤法(maximum likelihood method)
– その他
• 線型モデル
• 単一方程式
非線形モデル
連立方程式
データ分析入門(3)
• データの構造
– クロスセクション・データ
– 時系列データ
– パネル・データ
計量分析の手順
•
•
•
•
理論モデル，仮説の提示
データの収集(Excelなどで）
データを統計ソフトにimport
データの要約
– 記述統計，グラフ，散布図，ヒストグラム
• 回帰分析
• モデルの診断
– 残差のチェック，その他（回帰分析の前提チェック）
• 仮説検定
excelでまとめたデータセット
Eviewsに読み込ませた状態
コマンドウィンドウ
ここにプログラム
を記述する
Eviewsでは，ほと
んどの命令は，メ
ニューから選択で
きる
変数名が一覧になってい
る
変数名をクリックすると，
新しい画面が表れる（最
初は表計算のワーク
シートのような画面）。記
述統計，グラフなどはそ
こから選択。
主要な変数の要約統計量
変数wageを選択して，
ヒストグラムを書かせ
たところ
ヒストグラムをみると，
データの散らばり具合を
確認するだけでなく，誤
入力などのデータのミス
を見つけるためにも有効
複数の変数を選択して，
box plotを書かせた
educ(教育年数）
exper（仕事の経験年
数）
tenure（現在の職場で
の勤続年数）
box plot（箱ひげ図）は
多数の変数の分布の
大まかな様子を把握
する場合に用いる
200
Series: EDUC
Sample 1 526
Observations 526
160
120
80
40
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
12.56274
12.00000
18.00000
0.000000
2.769022
-0.619574
4.884245
Jarque-Bera
Probability
111.4653
0.000000
0
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
70
Series: EXPER
Sample 1 526
Observations 526
60
50
40
30
20
10
0
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
17.01711
13.50000
51.00000
1.000000
13.57216
0.706865
2.357318
Jarque-Bera
Probability
52.85587
0.000000
30
散布図を書いて，二つの変数の関
係（単相関）をみる
25
15
経験年数と賃金
10
30
5
25
0
0
4
8
12
16
20
20
EDUC
教育年数と賃金
WAGE
WAGE
20
15
10
5
0
0
10
20
30
EXPER
40
50
60
20
EDUC
15
10
5
0
60
EXPER
40
20
0
50
TENURE
40
30
20
10
0
4
LWAGE
3
2
1
0
-1
0
5
10
EDUC
15
20
0
20
40
EXPER
60
0
10
20
30
TENURE
40
50
-1
0
1
2
LWAGE
3
4
回帰分析の結果（単回帰）
回帰分析の結果（重回帰）
残差の検討
回帰分析の結果の画面で，menuからResidsを
選択残差のグラフ
もとに戻るには，View  Estimation Output
menuで，ViewActual, Fitted, Residual を選
択してもよい。
View から残差が回帰分析の前提を満たしてい
るかの統計的検定も行える。
4
3
2
この例は，クロスセク
ションデータなので，
データの並びは意味
がないが
2
1
1
0
0
-1
-1
-2
-3
50
100
150
200
Residual
250
300
Actual
350
400
Fitted
450
500
データ分析の実際
• データの入力,インポート
• 変数の作成
– 対数変換，説明変数の平方，ダミー変数の作成
• 記述統計
– 異常値のチェック
– データの大まかな性質をとらえておく
• みせかけの相関
• 回帰分析
–
–
–
–
残差のチェック，定式化の再検討
仮説検定
結果の解釈
理論モデルの再検討
記述統計，データの要約
•
•
•
•
平均，分散
ヒストグラム
Boxplot 箱ひげ図
散布図
– 2変数間の単純相関
– 散布行列，3次元プロット
• 相関係数
回帰分析と因果性
• 回帰分析は変数間の相関関係をみているだけ
– 理論モデル因果関係
• 子供の身長= a + b * 親の身長 + u
– bは1より小さかった
– 世代を経るごとに身長は平均値に回帰する？
• 恒常所得仮説
–
–
–
–
消費は現在の所得ではなく，恒常的な所得の関数
将来の所得を予測して，現在の消費が決まる
将来の所得 = f(現在の消費）
現在の消費が将来の所得の原因？
• 因果関係-理論の役割

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