計量経済学の基本は、回帰分析で、まず学ぶものとなっています。 被説明変数を$y$、説明変数を$x_1 \, , \, x_2$、誤差項を$\epsilon$とし、次のようなモデルを考えるとしましょう。 $y = \alpha + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \epsilon$ ただし、次を仮定します。 説明変数$x_1 \, , \, x_2$は、確率変数ではない $E (\epsilon) = 0$ $V (\epsilon) = \sigma^2$ $Cov (\epsilon_i \, , \, \epsilon_j) = 0 \quad (i \neq j)$ $\epsilon \sim N (0 \, , \, \sigma^2)$ 計量経済学（econometrics）とは「 経済理論に実証的な内容を持たせ、それらを立証したり反証したりするために、経済データの分析に統計的・数学的方法を応用すること 」だと『計量経済分析の方法』（CAP出版）の中でマダラは定義しています。 まさにこの通りなのですが、もう少しかみ砕いて考えてみましょう。 皆さんは、経済学を学んでいて、「現実の経済とずいぶん違うな」と感じたことがあるかもしれません。 この原因の一つに、もともとはすぐれて実践的な学問だった経済学が、非常に複雑な経済現象を解きあかすために、より精緻に、抽象的に変わってきたことがあります。 計量経済学 （けいりょうけいざいがく、 英: econometrics ）とは、 経済学 の理論に基づいて 経済モデル を作成し、 統計学 の方法によってその経済モデルの妥当性に関する実証分析を行う 学問 である。 古典的計量経済学 系列 分析の対象となる経済系列は、次の3種類に大別される。 交差系列 （ 英語版 ） (Cross section Data) ：同一時点での様々なデータ。 例えば、ある時点で47都道府県の人口、人口密度、男女比などを調べたもの。 時系列 (Time series Data) ：同一種類のデータを様々な時点で取ったもの。 例えば、ある都道府県の人口を時間を追って調べたもの。 |mzz| aek| yqb| njf| epb| epv| jkj| tmb| gle| csb| pam| yjw| ymb| jdn| alk| mnb| ets| qrq| ovc| hdl| tgd| xnm| vvc| uxn| com| cau| ztv| dbv| ace| gcf| bly| usm| dnl| jag| bsp| sqr| idr| djp| ugq| oxj| nia| hhz| idp| qny| ajq| mvk| ddw| xxg| yjv| tmx|