はしがき

第１章　なぜ計量経済学が必要なのか

• 政策の「効果」とは？
• 証拠（エビデンス）に基づく政策
• エビデンスへの実験的アプローチ
• 観察データを使った計量経済学的アプローチ

第１部　確率と統計のおさらい

第２章　データの扱い方―数字に隠された意味を読み取る

• データを整理して情報を読み取る
• 観測されたデータから全体の傾向を知るには？
• 2つの事柄の関係を調べる

第３章　計量経済学のための確率論―不確かなことについて語る

• 物事の起こりやすさを表すツールとしての「確率」
• 確率の性質を表す確率分布
• 2つ以上の事柄の確率変数
• 連続確率分布
• 計量経済学で使う代表的な確率分布

第４章　統計学による推論―観察されたデータの背後にあるメカニズムを探る

• 統計的推論とは？
• 標本平均の性質
• 標本分散と効率性
• 仮説検定

第２部　計量経済学の基本

第５章　単回帰分析―２つの事柄の関係をシンプルなモデルに当てはめる

• 単回帰モデル
• 最小2乗法
• 傾きパラメターをどう解釈するか？
• 最小2乗法の別解法――残差2乗和の最小化
• 最小2乗推定量は良い推定方法か？

第６章　重回帰分析の基本―外的条件を制御して本質に迫る

• 外的条件を制御する重回帰モデル
• 欠落変数によるバイアス
• 最小2乗推定量の分散
• 回帰分析後の検定――推定された効果は統計的に意昧のあるものか？
• 大標本理論

第７章　重回帰分析の応用―本質に迫るためのいくつかのコツ

• 変数の単位と傾きパラメターの解釈
• より複雑な政策効果をモデル化する
• ダミー変数を使った分析
• 分散が不均一なときの頑健な標準誤差
• 誤差項の分散が均ーかどうか調べる――分散不均性の検定

第３部　政策評価のための発展的方法

第８章　操作変数法―政策変数を間接的に動かして本質に迫る

• 内生性の問題と対応
• 操作変数のモデル
• 誤った操作変数を用いたら？
• 2段階最小2乗法

第９章　パネル・データ分析―繰り返し観察することでわかること

• 複数時点の観測されたデータ
• 差の差の推定量
• ２期間パネル・データ
• 変量効果モデル

第10章　マッチング法―似た人を探して比較する

• 実験的手法の導入
• 傾向スコア・マッチング

第11章　回帰不連続デザイン―「事件」の前後を比較する

• 「制度」の特徴を利用する
• まとめ

おわりに

索引