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本講義では、経営・経済データに対して計量経済学の枠組みを用いた実証分析を学びます。経営・経済データは、必ずしも理想的なデータが得られるとは限らず、様々なバイアスを含んだ調査観察データしか取得できない場合があります。さらに、時間の推移とともに観察される時系列データやパネルデータを取り扱うこともしばしばあります。本講義では、こうした特徴を持つデータに対する計量分析手法について、プログラミング言語PythonやRを用いた演習を交えながら学びます。受講生は、各授業の前に教科書の指定された範囲を読み、その内容の発表の事前準備をする必要があり、3時間ほどかかると想定されます。
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1. イントロダクション（データの種類・分析の目的・分析手法の選択）
2. ABテスト、ランダム化比較試験①
3. ABテスト、ランダム化比較試験②
4. 回帰分析①
5. 回帰分析②
6. 離散選択モデル、質的変数モデル
7. パネルデータ分析と固定効果モデル
8. 中間まとめ
9. 傾向スコア①
10. 傾向スコア②
11. 差分の差分法①
12. 差分の差分法②
13. 回帰不連続デザイン①
14. 回帰不連続デザイン②
15. 総まとめ
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・本授業の履修にあたっては、「大学学部レベルの線形代数・微分積分・統計学等の数学科目の内容について習得していること」、「プログラミング言語PythonやRの使い方を事前に習得していること」を強く推奨します
・各回で取り扱う内容は独立したものではなく、相互に補完し合うものです。そのため、教科書や講義資料を使って復習し、理論的な理解を深めるとともに、翌回までにプログラミング言語を用いて実装できるようになることが求められます
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・本講義で取り扱う各計量分析手法（時系列分析・パネルデータ分析・統計的因果推論・機械学習等）ついて数式に基づいて理論を習得し、各分析手法の特長や欠点、適用場面について議論できるようになること
・計量分析手法を利用している学術研究論文を読解できるようになること
・プログラミング言語PythonやRを用いて各計量分析手法を実際のデータ分析に適用できるようになること
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・プログラミング言語PythonやRを用いて各計量分析手法を実際のデータ分析に適用できるようになること
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・成績評価は発表（80%）と課題（20%）によって行います
・各授業の前に教科書の指定された範囲を読み、その内容の発表をして頂きます
・課題については、学期中に3回を目安に提示しますので、期日までに提出をして頂きます
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【成績評価の基準表】
| 秀(S) | 優(A) | 良(B) | 可(C) | 不可(F) |
| 履修目標を越えたレベルを達成している | 履修目標を達成している | 履修目標と到達目標の間にあるレベルを達成している | 到達目標を達成している | 到達目標を達成できていない |
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履修目標：授業で扱う内容（授業のねらい）を示す目標
到達目標：授業において最低限学生が身につける内容を示す目標
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【授業別ルーブリック】
| 評価項目 | 評価基準 |
| 期待している以上である | 十分に満足できる(履修目標) | やや努力を要する | 努力を要する(到達目標) | 相当の努力を要する |
| 理解度 | 授業内容を越えた自主的な学修が認められる。 | 授業内容をほぼ100％理解している。 | 到達目標は理解しているが、授業内容に不足がある。 | 到達目標に達していることが認められる。 | 到達目標に達していない。 |
| 課題解法能力 | 解法が分からない他人にアドバイスができる。 | 何も参照せずに独自の能力で課題を解くことができる。 | 参考書などを参考にすれば、独自で課題を解くことができる。 | 他人のアドバイスがあれば課題を解くことができる。 | 他人のアドバイスがあっても自発的に課題を解くことができない。 |
| 調査能力（予習） | 自ら進んで予習範囲を越えて調べている。 | 予習範囲を十分に理解し、他人に説明できる。 | 指示した予習範囲の理解にあいまいな点がある。 | 指示された範囲は予習するが、理解が不十分である。 | 指示された範囲は予習が不十分である。 |
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受講生は、各授業の前に教科書の指定された範囲を読み、その内容の発表の事前準備をする必要があります。準備には、3時間ほどかかると想定されます。また、プログラミング言語を用いた演習を行います。
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9784274231162
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Pythonで学ぶ効果検証入門
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安井, 翔太,伊藤, 寛武,金子, 雄祐,安井翔太 監修,伊藤寛武, 金子雄祐 共著
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オーム社
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2024.5
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受講者の人数に応じて教科書を変更する可能性があります。詳細は初回の講義にて指示します。
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9784535540439
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因果推論の計量経済学
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川口, 康平,澤田, 真行,川口康平, 澤田真行 著
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日本評論社
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2024.9
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指定の教科書以外にも自身に合った参考書を適宜参照してください
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・大学学部レベルの線形代数・微分積分・統計学等の数学科目を事前に履修することも強く推奨します
・計量経済学、データサイエンス、AI等の関連科目を事前に履修すると理解が深まります
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計量経済学（Econometrics）、データサイエンス（Data Science）、実証分析（Empirical Analysis）
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授業のレベルについて質問がある方は事前にメールをください
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