はじめに・目次

序章

第1章　gretlをはじめよう
　1.1　gretlとは
　1.2　gretlのインストールとはじめの一歩
　　1　gretlをインストールしよう
　　2　使用言語を変更してみよう
　　3　画面全体のテーマを変えてみよう
　　4　フォントを変えてみよう
　1.3　データを入出力してみよう
　　1 作業ディレクトリを設定しよう
　　2 分析するデータ・ファイルを作成しよう
　　3 データ・ファイルを読み込もう
　　4 データ・ファイルを保存しよう
　1.4　gretlを使いこなすためのTips
　　1 データの確認とヒストグラムの作成
　　2 変数の加工
　　3 ツールバーの基本
　　4 「コンソール」「スクリプト」とgretl言語
　　5 練習用データセットの搭載
　第1章のまとめ
　練習問題

第2章　統計分析の基本
　2.1　記述統計の基本
　　2　ヒストグラムの作成
　　3　基本統計量の計算
　　4　標本理論の初歩
　2.2　相関と共分散
　　1　相関関係と因果関係
　　2　共分散と相関係数
　　3　相関係数の例
　2.3　確率分布の基本
　　1　記述統計から確率分布へ
　　2　正規分布
　　3　その他の確率分布
　2.4　推定と検定の初歩
　　1　推定の考えかた
　　2　t分布の利用
　　3　検定の考えかた
　第2章のまとめ
　練習問題

第3章　回帰分析の基礎
　3.1　二変数の回帰分析
　　1　二変数の関係
　　2　最小二乗法
　　3　最小二乗法の例と決定係数
　　4　線形関数とデータの変換
　3.2　回帰分析における検定
　　1　攪乱項の導入
　　2　古典的回帰モデルの仮定
　　3　仮説検定（t検定）
　3.3　多変数の回帰分析
　　1　重回帰分析の基礎
　　2　回帰分析の実際
　　3　多重共線性
　　4　過剰変数と欠落変数バイアス
　　5　仮説検定（F検定）
　　6　自由度修正済み決定係数
　　7　標準化偏回帰係数
　第3章の付録
　　3.A　二変数の場合の最小二乗法による係数の導出
　　3.B　残差の性質と決定係数
　　3.C　古典的回帰モデルからの帰結
　第3章のまとめ
　練習問題

第4章　回帰分析の応用
　4.1 不均一分散とその対応
　　1 不均一分散とその影響
　　2 不均一分散の検定
　　3 加重最小二乗法
　　4 頑健な標準誤差
　4.2 系列相関とその対応
　　1 系列相関とその影響
　　2 系列相関の例と検定
　　3 系列相関への対応
　4.3 ダミー変数と構造変化の分析
　　1 ダミー変数
　　2 係数ダミーと折れ線回帰
　　3 構造変化とその検定
　4.4 内生性と操作変数
　　1 内生性とは
　　2 因果関係と内生性
　　3 操作変数
　　4 操作変数法の例
　4.5 分位点回帰
　　1 分位点回帰の考えかた
　　2 分位点回帰の例
　第4章の付録
　　4.A 加重最小二乗法
　　4.B 系列相関のメカニズム
　　4.C コクラン＝オーカット法とプレイス＝ウィンステン法
　　4.D 折れ線回帰とダミー変数
　　4.E 説明変数に測定誤差のある場合の内生性
　　4.F 操作変数によるパラメータの推定
　第4章のまとめ
　練習問題

第5章　質的選択モデル
　5.1 プロビットモデルとロジットモデル
　　1 ダミー変数と二値選択モデル
　　2 線形モデルによる推計の問題
　　3 プロぎっとモデルとロジットモデル
　　4 二値選択モデルの例
　5.2 潜在変数アプローチ
　5.3 順序プロビットモデルと多項ロジットモデル
　　1 順序プロビットモデル
　　2 順序プロビットモデルの例
　　3 多項ロジットモデル
　　4 多項ロジットモデルの例
　5.4 トービットモデル
　　1 制限従属変数
　　2 トービットモデル
　　3 トービットモデルの推定
　5.4 ヘキットモデル
　　1 ヘキットモデル
　　2 ヘキットモデルの例
　第5章の付録
　　5.A 二値選択モデルにおける分散不均一の問題
　　5.B 限界効果の考えかた
　　5.C 潜在変数アプローチの補足
　　5.D トービットモデルの潜在変数による解釈と推定
　　5.E ヘキットモデルの潜在変数による解釈
　第5章のまとめ
　練習問題

第6章　パネルデータによる分析
　6.1 パネルデータ分析の基礎
　　1 パネルデータの見かた
　　2 パネルデータの分析方法
　　3 固定効果モデルの推定方法
　6.2 モデルの選択
　　1 モデル選択の手順
　　2 各検定の概要
　6.3 パネルデータ分析の例
　　1 スタックデータの作成
　　2 gretlへのデータの読み込み
　　3 パネルデータの推定
　6.4 ダイナミック・パネルデータ
　　1 ダイナミック・パネルデータモデルの概要
　　2 ダイナミック・パネルデータモデルの推定
　第6章の付録
　　6.A 仮説検定について
　　6.B ダイナミック・パネルデータモデルの推定について
　第6章のまとめ
　練習問題

第7章　時系列分析入門
　7.1 時系列データとは
　　1 時系列データの例
　　2 時系列データの読み込みと季節調整
　　3 時系列データの操作
　7.2 時系列データの性質
　　1 時系列データと定常性
　　2 自己共分散と自己相関
　　3 コレログラムの計算
　7.3 ARMAモデルとその推定
　　1 ARMAモデルの概要
　　2 ARMAモデルの推定
　7.4 ベクトル自己回帰モデル
　　1 ベクトル自己回帰モデル
　　2 グレンジャー因果性の検定
　　3 インパルス応答関数と分散分解
　　4 VARモデルの例
　7.5 非定常な時系列データ
　　1 非定常と単位根
　　2 単位根検定とその例
　　3 共和分とその検定
　第7章の付録1
　　7.A 共分散定常の定義
　　7.B 自己相関係数の検定
　　7.C AR(1)モデルからMA(∞)モデルの導出
　　7.D ベクトル自己回帰モデルの行列表現
　　7.E ベクトル自己回帰モデルの推定手順
　　7.F グレンジャー因果とF検定
　　7.G 単位根検定の考えかた
　第7章の付録2
　第7章のまとめ
　練習問題

第8章　より進んだ話題
　8.1 モデル推定の考えかたの拡張－最尤法とGMM
　　1 最尤法の考えかた
　　2 GMM入門
　8.2 GARCHモデルとその実例
　　1 ボラティリティとARCHモデル
　　2 GARCHモデルとその例
　8.3 ホドリック＝プレスコット・フィルター
　第8章のまとめ
　これからさらに勉強するために

索引