School:経済学/学習ノート/計量経済学

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目次（最終更新 2019年10月25日 (金) 20:37 （UTC）、時点）

1. 古典的計量経済学
   1. 系列
   2. 最小二乗法
      1. 単回帰
         1. 推定量の導出
         2. 誤差項についての標準的仮定
         3. 単係数の有意性
      2. 多重回帰
         1. 推定量の導出
         2. 複数係数の有意性
         3. 多重共線性
      3. 標準的仮定に関する問題
      4. 原系列に関する問題
      5. 定式化に関する問題
         1. 入れ子型仮説と非入れ子型仮説
   3. その他の推定方法など
      1. ロジットモデル (Logit model)
      2. プロビットモデル (Probit model)
      3. トービットモデル (Tobit model)
      4. 一般化モーメント法 (Generalized Method of Moments)
      5. 一般化経験尤度法 (Generalized Empirical Likelihood)
      6. 最尤法
   4. 同時・連立方程式体系
2. 時系列計量経済学
   1. 定常系列と非定常系列
   2. 単位根と共和分
      1. 単位根検定
      2. 共和分検定
   3. 一変量時系列解析
   4. 多変量時系列解析
3. ベイジアン計量経済学
   1. ベイズの定理
   2. 事前確率（分布）と尤度、および事後分布
      1. 自然共役事前分布
      2. 無情報事前分布
   3. パラメーターの推定および検定
   4. 問題点とその解決策：MCMCの導入
      1. ギブズ・サンプラー
      2. データ拡張法
      3. メトロポリス＝ヘイスティング・アルゴリズム
   5. ベイズ分析の課題と展望
4. 今後の展望
5. 脚注・出典

感想・コメント

あー、最小二乗法…、大学生の時統計学の講義で聞いたなー…。ただここの数式の記述には混乱があるので、修正しておきましたよ……。…と、偉そうなことを書きつつ、実はそれ以降の議論はかなり？？？で、あまり理解できていないんですよ。

と、いうかこの辺の記述は統計学をある程度知らないと無理ですよね。今の時点ではなんとなく、ぼんやりと読んでいるだけですね…。

そして古典的からベイジアンという事ですが…。ベイズの定理の正確な記述は知らないのですが、ここでは条件付確率に関する議論、y が起こる確率が一定なら、yが起こっている時のθが起こる確率は、θが起こる確率にθが起きている時にｙが起きる確率を掛けた数値に比例する、と、いう主張が書かれていますね…。

その後の記述は、わからないなりに、最新の議論に触れている感覚があって、興味深く読めました。

結局今回の項目は、それほど理解できなかったんですが、でも勉強なんてそんなもんだよ。大したことなんか全然やってない。これからもマイペースで読んでいきますよ。 -- Honooo (トーク) 2019年10月25日 (金) 20:52 (UTC)