01 / 読書ガイド
読書ガイド
引用
Wooldridge, J. M. (2006). Introductory Econometrics: A Modern Approach (3rd ed.). Thomson/South-Western.
章の要約
第3版（2006年）は、図書館の書誌では890ページとされ、全19章が三つの部に分かれ、横断面データの回帰分析（第2～9章）、時系列データの回帰分析（第10～12章）、発展的なトピック（第13～19章）で、冒頭に計量経済学の性格と経済データを扱う章がある。出版社の紹介は、アプローチを、計量経済学の仕組みとその現代的な応用の溝を埋めるものと説明している。今日の応用研究者が直面する主要な問題に動機づけられた体系的な方法を採り、経済的関係に具体的な現実味を与える例を重視して、政策上の問いを現実的で取り付きやすい枠組みで扱えるようにしている。
第1章：The Nature of Econometrics and Economic Data（計量経済学の性質と経済データ）
最初の章は、計量経済学とは何か、そして後の章が分析するさまざまな経済データを紹介する。三つの部で使われる用語が整えられる。
第1部：Regression Analysis with Cross-Section Data（横断面データによる回帰分析）
第2章：The Simple Regression Model（単純回帰モデル）。 出発点：説明変数が一つの回帰。
第3章：Multiple Regression Analysis: Estimation（重回帰分析：推定）。 複数の説明変数への推定の拡張。
第4章：Multiple Regression Analysis: Inference（重回帰分析：推測）。 重回帰における統計的推測。
第5章：Multiple Regression Analysis: OLS Asymptotics（重回帰分析：OLSの漸近理論）。 最小二乗法の大標本での性質。
第6章：Multiple Regression Analysis: Further Issues（重回帰分析：さらなる論点）。 重回帰を使ううえでの追加的な実際上の問題。
第7章：Multiple Regression Analysis with Qualitative Information: Binary (or Dummy) Variables（質的情報を含む重回帰分析：二値（ダミー）変数）。 ダミー変数による回帰への質的情報の取り込み。
第8章：Heteroskedasticity（不均一分散）。 誤差の分散が一定でないときに何が起こり、どう対応するか。
第9章：More on Specification and Data Problems（定式化とデータの問題についてさらに）。 定式化の選択とデータの問題。
第2部：Regression Analysis with Time Series Data（時系列データによる回帰分析）
第10章：Basic Regression Analysis with Time Series Data（時系列データによる基本的な回帰分析）。 観測値が時間順に並ぶときの回帰。
第11章：Further Issues in Using OLS with Time Series Data（時系列データでOLSを使う際のさらなる論点）。 時系列に特有の複雑な問題。
第12章：Serial Correlation and Heteroskedasticity in Time Series Regressions（時系列回帰における系列相関と不均一分散）。 時系列の設定で、誤差が時間的に相関したり、分散が変化したりする場合。
第3部：Advanced Topics（発展的なトピック）
第13章：Pooling Cross Sections across Time: Simple Panel Data Methods（異時点の横断面のプール：単純なパネルデータ分析）。 異なる時期の横断面を組み合わせることと、最初のパネルデータの方法。
第14章：Advanced Panel Data Methods（発展的なパネルデータ分析）。 パネルデータのより発展的な扱い。
第15章：Instrumental Variables Estimation and Two Stage Least Squares（操作変数推定と2段階最小二乗法）。 説明変数が誤差項と相関するときの推定。
第16章：Simultaneous Equations Models（連立方程式モデル）。 変数が同時に決まる体系への入門。
第17章：Limited Dependent Variable Models and Sample Selection Corrections（制限従属変数モデルとサンプル・セレクションの補正）。 範囲が限られた結果のモデルと、非無作為標本の補正。
第18章：Advanced Time Series Topics（発展的な時系列のトピック）。 時系列分析のさらなる話題。
第19章：Carrying Out an Empirical Project（実証プロジェクトの進め方）。 最後の章で、自分で行う実証研究プロジェクトの進め方を扱う。
主要概念
第1～6章
- 単純回帰と重回帰：結果変数と一つまたは複数の説明変数との関係の推定。
- 推測：回帰係数についての仮説検定と信頼区間などの言明。
- OLSの漸近理論：標本が大きくなるときの最小二乗法の性質。
第7～9章
- 二値（ダミー）変数：回帰で質的情報を表すこと。
- 不均一分散：誤差の分散が一定でないこと。
- 定式化とデータの問題：第9章で挙げられている実際上の問題。
第10～12章
- 時系列回帰：時間順に並んだデータの回帰。
- 系列相関：誤差が時間を通じて相関すること。
第13～19章
- プールされた横断面とパネルデータ：個体を追跡する、あるいは標本を時間を越えて組み合わせるデータ。
- 操作変数と2段階最小二乗法：説明変数と誤差が相関する場合の方法。
- 連立方程式モデル：同時に決まる変数。
- 制限従属変数とサンプル・セレクション：制限された結果と非無作為標本のためのモデル。
- 実証プロジェクト：方法と研究を結びつける実際的な技能。
批判的分析
長所
- データの種類による構成。 横断面の回帰、時系列の回帰、発展的なトピックを分けることで、はっきりした見取り図が得られ、各手法がどこに属するかが分かる。
- 例を先にする設計。 出版社の紹介は、本書が経済的関係に具体的な現実味を与える例を重視し、興味深い政策上の問いを取り付きやすい枠組みで扱えるようにしていると述べる。
- 発展的な手法の居場所。 パネルデータ、操作変数、連立方程式、制限従属変数、発展的な時系列は、いずれも第3部で独立した章を与えられている。
- プロジェクトの進め方を扱う章。 最終章は実証プロジェクトの進め方に充てられており、本書は、方法を学生自身の研究に向けて終わる。
短所
- 版。 第3版は2006年の刊行で、その後の版も出ている。章の内容や番号が異なることがあるので、講義がどの版を使うか確認する必要がある。
- 長さ。 約890ページで、1学期を超える内容である。第3部は、講義が主題を選ぶメニューである。
- 因果推論の設計の扱い。 この版の目次は、操作変数を第15章に、パネルの方法を第13章と第14章に置き、差の差分析や回帰不連続デザインの専用の章はない。より新しい因果推論のデザインは、書目の中のより新しい本で学ぶほうがよい。
コースにおける位置づけ
計量経済学の書目の中で、Wooldridgeは、横断面、時系列、パネルデータにわたって回帰を徹底的に扱う本格的な教科書である。StudenmundのUsing Econometricsは、単一方程式の回帰への、より穏やかで直感を重視した入門であり、NewboldらのStatistics for Business and Economicsは、その前に必要な統計の基礎を扱う。StockとWatsonのIntroduction to Econometricsは、もう一つの標準的な学部向け教科書で、実証的な問いと実データを軸に組み立てられており、比較の対象として、あるいは別の説明が役立つ主題での第二の資料として使える。
AngristとPischkeのMastering 'Metricsは、経済学者が因果効果を推定するのに使う方法への平易な入門であり、Mostly Harmless Econometricsは、回帰、操作変数、差の差、回帰不連続を扱う簡潔な手引きである。どちらも本書のよい相棒であり、本書は、それらが拠って立つ体系的な回帰の土台を与える。
本書の使い方
回帰を体系的に学びたい、経済学や社会科学の学部生・修士課程の学生に向く。入門的な統計学と基礎的な微積分が適切な出発点になる。
実践的な読み方は次のとおり。
- 中核： 第1～4章と第6～8章。横断面の回帰の道具箱になる。第5章の漸近理論は最初は軽く読んでよい。
- 第二の層： 第9章、続いて時系列のために第10～12章。
- 第3部からの選択： 第13～15章（パネルデータと操作変数）が最も幅広く役立つ。第16～18章は特定の必要に応じて。
- 最後に 第19章を読み、統計ソフトを使って実データで自分の実証プロジェクトに取り組む。
- 併用： 現行の統計パッケージ。操作変数以外の因果推論のデザインについては、上に挙げた短い応用書のいずれか。