計量経済学のレポートを作る上での心構え
（内容なし）

１経済学の実証について、科学哲学的に考え、時にはそれを述べる。

計量経済学の歴史や検定論、それも少し高度なやつなので、具体論（非入れ子型検定が何かについて述べても、それは具体的にどういって線形代数を用いて計算されるかとか）に入らないほうがいいかもしれません。多分ぼろがでるとおもいますし、それは対して意味がありません。また、ＥＣＭは肯定的に書いたほうがいいと思います。ＶＡＲとか時系列モデルが検定力があるからすばらしいなんて書いたら相当まずいでしょう（理論無き計測と多賀出版の某テキストの最後のコラムにも書いてあったので）。もちろん十分な根拠があれば書いてもいいと思いますが、私にはそれは思いつきません。あと、ルーカス批判とかは有名なので正確に理解しとかないとまずそうです。

２　経済学を扱っている、授業中に行ったことを踏まえている、ｔ検定、Ｆ検定とか単位根検定とかしっかりおこなっていないとまずそう。場合によってはデータ、ＴＳＰアウトプットも提出する必要あり。

はじめてレポートを書く場合は、なるたけ理論経済学（マクロ、ミクロ）を題材にあげたほうが無難だと思います。特にマクロモデルはデータが大概そろっているので案外データだけなら楽に集められると思います。でもこれはあくまで私見なので、実際は応用なものをやったほうが面白いかもしれません（産業連関分析、単純なヘドニックとかは計量分析としてはまずそうですが、産業組織論の寡占モデルとかなら大丈夫かも。ただし、かなり複雑な場合が多い）。

あと、検定は必ず「どういった意図で行っているか」を明確にして行ったほうがいいと思います。例えば、コブダグラス型生産関数を推定するさいにＦ検定をするばあい、「一次同次を帰無仮説とし、Ｆ検定でそれか棄却されるかどうか検定する。」とかです。また、各係数についてｔ検定を行う上でも帰無仮説、対立仮説が何か明確にした上で、経済理論との関係について述べ、さらにｔ統計量が実際にｔ分布に従うかどうか（系列相関、不均一分散、定式化のミス、見せかけの回帰がないか）ちゃんと調べないとまずいと思います。

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