書籍詳細:EViewsで学ぶ実証分析の方法

EViewsで学ぶ実証分析の方法

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  • 紙の書籍
定価:税込 4,860円(本体価格 4,500円)
在庫あり
発刊年月
2013.12(中旬刊)
ISBN
978-4-535-55736-9
判型
B5変型
ページ数
328ページ
Cコード
C3033
ジャンル

内容紹介

EViewsを操作しながら、より発展的な実証分析の手法を学ぼう。計量経済学の理論的な背景もしっかりと解説。EViews8完全対応。

※ダウンロードコーナーに、本書の「解答とデータ一式」をアップしています。

こちらからダウンロードしてお使いください。

目次

はじめに  i


第1章 GMM

1 モーメント法(Method of Moments)
 1.1 確率変数のモーメント
 1.2 モーメント法による推定量
 1.3 モーメント法による推定量の統計的性質
 1.4 モンテカルロ実験:一致性と漸近的正規性

2 GMM推定量の考え方
 2.1 モーメント法の問題点
 2.2 GMM推定量の考え方
 2.3 GMM推定量

3 GMM推定量の一致性と漸近的正規性
 3.1 自己相関、分散不均一のモデル
 3.2 モンテカルロ実験:最小二乗法による推定
 3.3 モンテカルロ実験:GMMによる推定

4 最適GMM推定量
 4.1 モーメント条件の共分散行列
 4.2 パラメータの初期値の設定
 4.3 EViewsによるGMM推定
 4.4 過剰識別検定:モーメント条件の検定
 4.5 モンテカルロ実験:最適GMMによる推定

5 GMMによるVasicekモデルのパラメータ推定
 5.1 Vasicekモデル
 5.2 VasicekモデルのGMM推定
 5.3 GMMと非線形最尤法との比較


第2章 VARモデル

1 VARモデルの推定とインパルス反応分析
 1.1 データの特性とVARモデル
 1.2 2変数のVARモデル

2 政策ショックと構造VARモデル
 2.1 識別問題とは?
 2.2 短期制約
 2.3 長期制約

3 ベイジアンVAR
 3.1 ベイズの定理とベイズ推定
 3.2 事前分布

4 VARモデルの分析例:金融政策効果の実証
 4.1 データ
 4.2 データに依拠したVARモデル
 4.3 レベル変数によるVARモデル
 4.4 ベイジアンVARモデル(B-VAR)
 4.5 インパルス反応分析の総合評価


第3章 DSGEモデル

1 DSGEの基本モデル
 1.1 RBCモデル
 1.2 NKモデル

2 DSGEモデルの解法
 2.1 固有値分解による解法
 2.2 未定係数法
 2.3 2変数以上のモデルを解くにあたって

3 シミュレーション分析
 3.1 RBCモデルにおける技術ショックの波及経路
 3.2 NKモデルにおける金融政策ショックの波及経路

4 カルマン・フィルタ
 4.1 カルマン・フィルタ理論
 4.2 カルマン・フィルタの例

5 ベイズ統計学の基礎
 5.1 ベイズ統計学の考え方
 5.2 ベイズ分析の例:母平均の事後分布

6 Markov Chain Monte Carlo法
 6.1 メトロポリス・へイスティング(Metropolis-Hasting)法
 6.2 収束判定

7 MCMCによるDSGEモデルのパラメータ推定
 7.1 データの準備
 7.2 初期設定
 7.3 プログラム・ファイルの準備
 7.4 推定結果
 7.5 モデルのフィット

8 より進んだトピック:DSGE-VARモデル


第4章 ボラティリティ分析

1 ARCHモデル
 1.1 ARCHモデル
 1.2 ARCHモデルの推定

2 GARCHモデル
 2.1 GARCHモデル
 2.2 GARCHモデルの推定

3 拡張モデル
 3.1 EGARCHモデル
 3.2 TARCHモデル(GJRモデル)
 3.3 ARCH-Mモデル
 3.4 拡張モデルの推定
 3.5 GARCHモデルによるボラティリティの予測

4 多変量GARCHモデル
 4.1 共分散
 4.2 多変量GARCHモデル
 4.3 多変量GARCHモデルによる実証分析

補論1 ARCHモデルとGARCHモデル
補論2 ボラティリティの予測
補論3 相関係数変動モデルのプログラム


第5章 質的選択モデルとトービット・モデル

1 質的選択モデル
 1.1 質的選択モデル
 1.2 なぜ標準的な線形回帰分析を適用できないか
 1.3 プロビット・モデルとロジット・モデル
 1.4 注意すべき点
 1.5 プロビット・モデルの推定

2 トービット・モデル(途中打ち切り回帰モデル)
 2.1 閲覧回帰モデル
 2.2 閲覧回帰モデルの推定
 2.3 切断回帰モデル
 2.4 切断回帰モデルの推定例

3 サンプル・セレクション・バイアス
 3.1 サンプル・セレクション・バイアス
 3.2 Heckitモデルの推定

補論1 プロビット・モデルのパラメータの推定
補論2 プロビット・モデルの推定値


第6章 ダイナミック・パネル分析

1 ダイナミック・パネル分析とは

2 VAR計測上の問題
 2.1 Arellano-Bond操作変数とGMM
 2.2 ダイナミック・パネル・ウィザード
 2.3 モデル(a2)の実証手順
 2.4 モデル(c)の実証手順

3 モデル定式化の問題
 3.1 自己相関の検定
 3.2 操作変数に関する検定

4 Arellano-Bond操作変数について

5 その他の推計方法

6 時系列分散不均一性に関して
 6.1 分散不均一性の種類
 6.2 EViewsでの操作方法

7 実証例:Dahlberg and Johanssonによる地方政府行動の分析
 7.1 Dahlberg and Johansson(2000)モデルの概要と分析結果
 7.2 EViewsでの追試

8 Anderson-Hsiao推定と実証

9 まとめ


第7章 最適化アルゴリズム

1 非線形推定の具体例
 1.1 非線形最小二乗法
 1.2 非線形最尤法:ARCH(1)
 1.3 GMM
 1.4 最適化アルゴリズムの条件

2 数値微分
 2.1 数値微分
 2.2 EViewsでの数値微分の指定

3 最適化アルゴリズム
 3.1 Newton-Raphson法
 3.2 Quadratic Hill-Climbing法
 3.3 BHHH(Berndt, Hall, Hall and Hausman)法
 3.4 Marquardt法

4 EViewsの非線形推定法と最適化アルゴリズム

5 非線形最適化アルゴリズムの応用
 5.1 非線形最小二乗法
 5.2 非線形最尤法
 5.3 GMM


索 引

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