Econometrics1 のシラバスをまとめておこう。
担当は、若手プロフェッサー。講義に対する教授の準備不足が明らかで、残念ながら最も不満の大きかった授業だ。講義の進み具合もかなり遅れ気味で、後半部分をはしょらねばならなかったりと、授業全体の設計や構想が見えない。経済学部以外からも、他の Social Science の学生も受講していたため、当初大人数で始まったのだが、出席者が目に見えて少なくなるのが寂しかった。ただ、学生は授業に対し極めて素直に反応しただけなのだ。
担当は、若手プロフェッサー。講義に対する教授の準備不足が明らかで、残念ながら最も不満の大きかった授業だ。講義の進み具合もかなり遅れ気味で、後半部分をはしょらねばならなかったりと、授業全体の設計や構想が見えない。経済学部以外からも、他の Social Science の学生も受講していたため、当初大人数で始まったのだが、出席者が目に見えて少なくなるのが寂しかった。ただ、学生は授業に対し極めて素直に反応しただけなのだ。
1st half: Statistics
１．Measure Theory
Sigma-algebra, Borel Set, Measure Space, Probability Measure, Independence, Convergence,
２．Random Variables/Large Sample Theory
Discrete/Continuous RV, Change of Variables, Joint Distribution, Higher Moments, LLM, CLT
３．Estimation/Hypotheses Tests
MLE, Confidence Intervals, Bayesian Method, Type1/2 erros, Simple/Composite
2nd half: Econometrics
１．OLS Estimation
Asymptotic Properties, Measurement Error, IV, 2SLS, Generated Regressors, Testing
２．GLS Estimation
Asymptotic Normality, Asymptotic Properties, Systems of Equations, Testing
３．GMM/MLE
General Linear System of Equations, Gneral Weighting Matrix, Comparison, Testing
Recommended Textbooks は、Measure Theory がWilliams、Statistics がAmemiya "Introduction"、Econometrics が Amemiya "Advanced"。これらに加えて、レクチャーノートでフォロー。最初にMeasure Theory をきちんと抑えて、Amemiya Statistics/Econometircs で一貫して進めていこうというのが、最初の講義設計だったのだろう。果たしてその後、かなりの変更があったのだが。Amemiya "Introduction"は初めて使用したが、分かりやすくまとまっている良本だと思った。Preface にも書いてあるとおり、Econometrics を意識した体系になっており、基本的な内容からコンパクトに整理されている。Stanford を題材にした例題がいくつか取り上げられており、そんなところに著者の "I love Stanford" 感が表れているのも微笑ましい。
なかなか要領を得ない講義とレクチャーノートにクラスメイトとともに危機感を感じ、自分たちで他の Textbooks 探しをしたのもこの授業だ。Measure Theory は色々と探索したのだが、一冊に決めるなら Rosenthal だろう。US Amazon での評判がよく、値段も（アメリカでは珍しいくらい）安価だったので内容を見ずに買ってしまったのだが、これが正解。例題が豊富で、Measure Theory に「慣れる」「馴染む」といった使い方をするなら、Williams よりも使いやすかった。
あと、Statistics では結局定番の "Statistical Inference" も参照。あまり好きな本ではないのだが、例題が数多く、その solutions もあるので、試験前にはこういう本の方が役立ったりしたのは事実。
講義の方向性が最後まで定まらなかったこの授業だが、Econometrics では結局、Amemiya "Advanced" よりも、Wooldridge を参照することが多かった。だったら最初から Wooldridge でいいじゃないか！ というクラス全員からの（声なき）声にて、学期終了。合掌。
そうそう最後に。この授業では、Hayashi "Econometrics" は使わなかったのだが、当然個人で参照しているクラスメイトは結構いる。すると、Amemiya と合わせて、「Econometrics は日本人が大活躍だな」と言われたりすることも多いわけだ。そんなとき、「だろ？」という顔、しちゃったなぁ。両先生のおかげで、僕まで自慢顔、しちゃいました！
１．Measure Theory
Sigma-algebra, Borel Set, Measure Space, Probability Measure, Independence, Convergence,
２．Random Variables/Large Sample Theory
Discrete/Continuous RV, Change of Variables, Joint Distribution, Higher Moments, LLM, CLT
３．Estimation/Hypotheses Tests
MLE, Confidence Intervals, Bayesian Method, Type1/2 erros, Simple/Composite
2nd half: Econometrics
１．OLS Estimation
Asymptotic Properties, Measurement Error, IV, 2SLS, Generated Regressors, Testing
２．GLS Estimation
Asymptotic Normality, Asymptotic Properties, Systems of Equations, Testing
３．GMM/MLE
General Linear System of Equations, Gneral Weighting Matrix, Comparison, Testing
Recommended Textbooks は、Measure Theory がWilliams、Statistics がAmemiya "Introduction"、Econometrics が Amemiya "Advanced"。これらに加えて、レクチャーノートでフォロー。最初にMeasure Theory をきちんと抑えて、Amemiya Statistics/Econometircs で一貫して進めていこうというのが、最初の講義設計だったのだろう。果たしてその後、かなりの変更があったのだが。Amemiya "Introduction"は初めて使用したが、分かりやすくまとまっている良本だと思った。Preface にも書いてあるとおり、Econometrics を意識した体系になっており、基本的な内容からコンパクトに整理されている。Stanford を題材にした例題がいくつか取り上げられており、そんなところに著者の "I love Stanford" 感が表れているのも微笑ましい。
なかなか要領を得ない講義とレクチャーノートにクラスメイトとともに危機感を感じ、自分たちで他の Textbooks 探しをしたのもこの授業だ。Measure Theory は色々と探索したのだが、一冊に決めるなら Rosenthal だろう。US Amazon での評判がよく、値段も（アメリカでは珍しいくらい）安価だったので内容を見ずに買ってしまったのだが、これが正解。例題が豊富で、Measure Theory に「慣れる」「馴染む」といった使い方をするなら、Williams よりも使いやすかった。
あと、Statistics では結局定番の "Statistical Inference" も参照。あまり好きな本ではないのだが、例題が数多く、その solutions もあるので、試験前にはこういう本の方が役立ったりしたのは事実。
講義の方向性が最後まで定まらなかったこの授業だが、Econometrics では結局、Amemiya "Advanced" よりも、Wooldridge を参照することが多かった。だったら最初から Wooldridge でいいじゃないか！ というクラス全員からの（声なき）声にて、学期終了。合掌。
そうそう最後に。この授業では、Hayashi "Econometrics" は使わなかったのだが、当然個人で参照しているクラスメイトは結構いる。すると、Amemiya と合わせて、「Econometrics は日本人が大活躍だな」と言われたりすることも多いわけだ。そんなとき、「だろ？」という顔、しちゃったなぁ。両先生のおかげで、僕まで自慢顔、しちゃいました！
2008/12/21(日) | Economics | トラックバック(0) | コメント(0)
