統計・機械学習講座
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計量経済学の基礎的な考え方・手法を、Python言語を用いたデモと、数学的な補足説明を通して理解することを目標とした講座です。
計量経済学には、回帰分析の通常の前提が成り立たない場合、たとえば誤差が不均一な場合や、説明変数と誤差項が相関する場合、誤差に時系列性がある場合、さらにはパネルデータを扱う場合などに対応するための知見が体系的に蓄積されています。これらは、実データを分析する上で欠かすことのできない重要な考え方です。
回帰分析の使い方に不安がある方も、第1期では回帰分析の基礎から学びますので、ぜひ一緒に勉強しましょう。
※2026年度前期（4月-9月）のご受講についてお申し込み受付中です。開講中もアーカイブ視聴や、途中参加が可能です。
端的に言えば、本講座はデータ分析に興味がある方・実際にデータ分析を仕事にしている方に向けた、計量経済学の入門的な講義です。というのも、特に回帰分析に関して、計量経済学には重要な知識がたくさん詰め込まれているからです。
回帰分析では、回帰係数の推定に最小二乗法を使っていました。しかし、最小二乗法が「良い推定量」として機能するのはいくつかの仮定の下での話です。この話を聞いて「そうだったのか」と思った方もいるかもしれません。さて、それらの仮定が崩れたとき、どのような手法が考えられるのか気になりませんか？計量経済学ではそのような回帰分析の基本的なトピックがたくさん詰め込まれています。
名著「計量経済学」（山本拓先生著, 新世社）は計量経済学に入門する際の標準的な教科書です。今回はこの教科書をPython言語でコーディングしながら学んでいきます。途中途中に難しい数学的な議論が生じた場合は、極力アイディアを説明します。
第1期に回帰分析の基礎を学び、第2期以降は以下の各トピックを学びます。
– 回帰分析の仮説検定
– 分布ラグモデル
– 不均一分散の問題と対応
– 撹乱項(=誤差項)に系列相関がある場合の問題と対応
– 説明変数と撹乱項に相関がある場合の問題と対応
– その他発展的話題: 同時方程式モデル・パネルデータ分析・ロジスティック回帰・プロビット回帰
山本 拓著『計量経済学 第２版』（新世社）を教科書として使用します。
山本 拓
新世社
回帰分析の基本的な内容を解説します。回帰分析が初学の方も安心してください。
前半は、回帰分析の仮説検定
– 複数の回帰係数が同時に0であるかを検討する仮説検定
– 構造変化を捉える仮説検定
を紹介します。後半は、変数間の時間的なラグを考慮するべき場合として分布ラグモデルを紹介し、その注意点や派生的なモデルを紹介します。
ここは多くの人が興味を持っている話かもしれません。前半は、誤差が等分散とは限らない場合に、何が問題になるのか。そして、
– モデルでの対応
– モデルでの対応が難しい場合、より一般的な不均一分散に対する対応
を紹介します。後半は撹乱項（=誤差項）が時系列的な相関を持つ場合の問題と、その対応を紹介します。
前半は、一口に言えば「操作変数法」の存在意義と計算方法についての解説です。操作変数法はマーケティングのデータ分析でも多用されてきている手法なので、ここで基礎を押さえておくと良いと思います。
これ以降は話が大きく変わり、これまでは回帰分析の仮定が破綻する場合の議論でしたが、発展的なモデルの紹介に移ります。後半は、複数の変数の相互依存関係をモデル化する同時方程式モデルについて紹介します。
前半はパネルデータ分析、特に固定効果モデルと変量効果モデルを紹介します。後半は、ロジスティック回帰やプロビット回帰といった質的な目的変数に対する回帰モデルを紹介します。
| 講座名 | データ分析者のための計量経済学 |
|---|---|
| 担当講師 | |
| 開講スケジュール |
土曜クラス : 10:00-12:00
2026年04月11日～2026年09月05日
2026年05月02日, 08月15日 は休講です。 第1期：2026年04月11日, 18日, 25日, 05月09日 支払い期日：04月18日（土）
第2期：2026年05月16日, 23日, 30日, 06月06日 支払い期日：05月15日（金）
第3期：2026年06月13日, 20日, 27日, 07月04日 支払い期日：06月12日（金）
第4期：2026年07月11日, 18日, 25日, 08月01日 支払い期日：07月10日（金）
第5期：2026年08月08日, 22日, 29日, 09月05日 支払い期日：08月07日（金）
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| 受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 授業は録画されます。録画（アーカイブ動画）は授業終了から5年間オンラインにて繰り返しご視聴いただけます。（ダウンロード不可） 詳細はこちらのページをご確認ください。 |
| 教科書 |
※著作権の関係上、お持ちでない場合は必ずご購入いただくようお願いいたします。著者及び出版社には、教科書として使用する許可を得ておりますが、本講座とは無関係です。 本講座に関しては弊社へのみお問い合わせください。 |
| 受講料 |
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| お支払い方法 |
クレジットカード支払いは本ページ下部「受講料のお支払いについて」よりお願いいたします。 本講座を初めて受講される場合は お申し込みフォームよりお申し込みください。 開講中の講座を継続して受講される場合、第2期以降のお申し込みのご連絡は不要です。 |
| 準備物 | PythonをインストールしたPC |
| その他 | 初回講義での体験受講が可能です。 |
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| 1期分 | 1期分×2回（2期分まとめ払い） | 全5期分一括払い |
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