回帰分析中級 2

授業概要 (詳しくはシラバスを参照)

• シラバス (早稲田大学・シラバス検索サイト)

本講義は、回帰分析初級1・回帰分析初級2を履修済みの学生を対象とするものです。回帰分析初級1・回帰分析初級2では、線形回帰モデルと最小二乗法について詳しく取り扱いました。

その際、説明変数と誤差項が相関する場合（これを「内生性」の問題がある、と言います）、最小二乗推定量にはバイアスが生じてしまうことを繰り返し強調しました。本講義の第一の目的は、「内生性」の問題がある場合に、どのようにすればこの問題を解決できるかを学ぶことです。具体的には、操作変数法やパネルデータを用いた固定効果推定法について学びます。本講義の第二の目的は、線形回帰モデルのフレームワークが適切でないタイプの従属変数を、どのようにモデル化し推定するかを学ぶことです。このタイプの従属変数としては、「個人による大学に行くか行かないかの選択（二項選択）」、「消費者による職業選択（多項選択）」、また「個人による旅行に年間何回行くかの選択（カウントデータ）」などといった離散型のものが挙げられます。さらに、実証分析でよく使われるされるトービットモデル、サンプルセレクションモデルなどの非線形モデルも併せて学習します。