経済学
計量経済学
経済学の科目区分「計量経済学」の書籍8冊を、入門から発展の順に並べています。 そのうち3冊には公式の無料版があります。
大学生を主な対象とし、独学にも配慮して本サイトが整理した読書の目安です。大学公式の学習計画ではありません。購入前に自分のシラバスを確認してください。版によって演習番号などが異なります。
このリストの書籍 · 8
- Doing Economics: Empirical Projects
- Mastering 'Metrics: The Path from Cause to Effect（計量経済学をマスターする：原因から結果への道筋）
- Using Econometrics: A Practical Guide（計量経済学の実践ガイド）
- Introduction to Econometrics（計量経済学入門）
- The Effect: An Introduction to Research Design and Causality
- 計量経済学入門：現代的アプローチ
- Causal Inference: The Remix
- Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion（ほとんど無害な計量経済学：実証研究者の手引き）
学習ガイド
短い試行課題で三冊を比べ、章を指定した六段階の順路で学び、解答付き例題と前提を変える追加問題で推論を確かめます。
読む順番
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Doing Economics: Empirical Projects
公式の無料版を読む ↗無料の十二の実証経済学プロジェクトで、データの整理、図表化、政策問題の検討を学ぶ。表計算、R、Pythonの経路を選べる。
前提知識： 百分率、平均、基本的な表計算が分かれば始められる。ソフトを一つ選びたい。表計算の経路ならプログラミング経験は不要。
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Mastering 'Metrics: The Path from Cause to Effect（計量経済学をマスターする：原因から結果への道筋）
経済学者が因果効果を推定するために使う実証手法を、平易に紹介する入門書である。五つの中心的な手法を軸に、教育、健康、犯罪、政策に関するよく知られた研究を通じてそれぞれを説明し、形式的な導出よりも平明な言葉、簡潔な記法、印象に残る事例を重視している。
前提知識： 平均や分散、回帰の初歩などの基礎統計学を知っていると役立つが、必須ではない。
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Using Econometrics: A Practical Guide（計量経済学の実践ガイド）
行列代数ではなく直観と実践を通じて単一方程式の回帰分析を教える、入門的な計量経済学の教科書である。回帰モデルの特定、推定、解釈、実データでよく生じる問題の診断、そして小規模な実証研究を進めて報告するのに必要な判断力に重点を置く。
前提知識： 統計学入門の履修が役立ち、代数に慣れていることが望ましい。微積分と行列代数は不要である。
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Introduction to Econometrics（計量経済学入門）
応用問題から回帰・研究の妥当性・時系列へ進む計量経済学教材。確率統計と代数を土台に、必要に応じ理論も深められる。
前提知識： 確率・統計・代数・経済入門が有用。操作変数の前に関連・第一段階変化・排除仮定を分け、有意な相関を識別の代わりにしない。
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The Effect: An Introduction to Research Design and Causality
公式の無料版を読む ↗因果質問と識別を先に考え、推定道具と実装へ進む無料の研究設計教材。基礎統計から観察研究の因果主張を吟味するために使う。
前提知識： 基礎統計と回帰の理解が有用で、実装にR・Stata・Pythonを使えるとよい。因果対象・観測関連・接続する仮定を先に分ける。
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計量経済学入門：現代的アプローチ
回帰を軸に横断面・時系列・発展的応用を学ぶ計量経済学書。選定2006年版を対象に、統計の後で仮定と推定を体系化する。
前提知識： 期待値・分散・回帰解釈・代数を復習し、理論には基礎微積分も有用。条件付き平均の仮定と係数推定値を分ける。
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Causal Inference: The Remix
公式の無料版を読む ↗処置の割当、対象効果、現代的なパネル設計をつなぐ因果推論書。第2版は差の差と合成コントロールを拡充し、著者が無料版を公開する。
前提知識： 確率、統計的推論、線形回帰の基礎が必要。難しいパネルの章へ進む前に、シミュレーションのコードを読み処置効果を解釈できるようにしたい。
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Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion（ほとんど無害な計量経済学：実証研究者の手引き）
応用ミクロ経済学者が因果的な問いに実際に用いる計量経済学の手法、すなわち統計的制御としての回帰、操作変数法、差の差分析、回帰不連続デザイン、分位点回帰を簡潔にまとめた手引きです。単純で透明性の高い研究デザインを擁護し、より複雑な手法がしばしば不要である理由を、労働経済学や公共経済学の事例を通じて説明します。
前提知識： 最小二乗法を扱う初級の計量経済学と、期待値、分散、標本分布の水準の確率・統計が前提です。