引用

Wooldridge, J. M. (2006). Introductory Econometrics: A Modern Approach (3rd ed.). Thomson/South-Western.

なぜ重要か

経済学の主張は、データ、選択バイアス、不確実性に向き合わなければならない。本書は回帰分析を因果的な問いの中に置き、数値が何を支持できるかを判断する力を育てる。

線形回帰は変数間の条件付き平均を表すが、係数が自動的に因果効果になるわけではない。モデル、統制変数、解釈の範囲を明確にする必要がある。

因果推論には、比較を正当化する設計が必要である。無作為実験、自然実験、差の差、操作変数は、交絡を扱う異なる戦略である。

個体と時間を同時に観察すると、変化しない差の一部を統制できる。固定効果、ランダム効果、政策前後の比較は、データ構造自体を識別戦略にする。

標準誤差、仮説検定、信頼区間、頑健性検証は推定の不確実性を表す。よい実証分析は、モデルが失敗した場合に何が起きるかも示す。

各モデルについて、研究質問、識別仮定、推定量、反例を書き出す。まずデータ生成過程を図にしてから式を読むと、係数と因果主張の距離が見えやすい。

『計量経済学入門：現代的アプローチ』は、技術的な道具を経済学の問いへつなぐ。経済学の直感から信頼できる実証研究へ進むための重要な橋渡しである。