R による共和分分析 1. 共和分分析を行う 1.1 パッケージ urca インスツールする 共和分分析をするために R のパッケージ urca をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッ

> usdata01 と打ち込んでエンター キーを押すと V1 V2 V : : : : のように表示され 読み込まれていることがわかる ここで V1, V2, V3 は R が列のデータに自 動的につけた変数名である ( variable

R による回帰分析 ( 最小二乗法 ) この資料では 1. データを読み込む 2. 最小二乗法によってパラメーターを推定する 3. データをプロットし 回帰直線を書き込む 4. いろいろなデータの読み込み方について簡単に説明する 1. データを読み込む 以下では read.table( ) 関数を使ってテキストファイル ( 拡張子が.txt のファイル ) のデー タの読み込み方を説明する 1.1

まず y t を定数項だけに回帰する > levelmod = lm(topixrate~1) 次にこの出力を使って先ほどのレジームスイッチングモデルを推定する 以下のように入力する > levelswmod = msmfit(levelmod,k=,p=0,sw=c(t,t)) ここで k はレジ

マルコフレジームスイッチングモデルの推定 1. マルコフレジームスイッチング (MS) モデルを推定する 1.1 パッケージ MSwM インスツールする MS モデルを推定するために R のパッケージ MSwM をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッケージが用意されており それぞれ分析の目的に応じて標準の

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q8-1 テキスト P131 Engle-Granger 検定 Dependent Variable: RM2 Date: 11/04/05 Time: 15:15 Sample: 1967Q1 1999Q1 Included observations: 129 RGDP 0.012792 0.000194 65.92203 0.0000 R -95.45715 11.33648-8.420349

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q9-1 テキスト P166 2)VAR の推定 注 ) 各変数について ADF 検定を行った結果 和文の次数はすべて 1 である 作業手順 4 情報量基準 (AIC) によるラグ次数の選択 VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(IG9S) D(IP9S) D(CP9S) Exogenous variables: C Date:

Microsoft Word - eviews6_

6 章 : 共和分と誤差修正モデル 2017/11/22 新谷元嗣 藪友良 石原卓弥 教科書 6 章 5 節のデータを用いて エングル = グレンジャーの方法 誤差修正モデル ヨハンセンの方法を学んでいこう 1. データの読み込みと単位根検定 COINT6.XLS のデータを Workfile に読み込む このファイルは教科書の表 6.1 の式から 生成された人工的なデータである ( 下表参照 )

dae opixrae 1 Feb Mar Apr May Jun と表示される 今 必要なのは opixrae のデータだけなので > opixrae=opixdaa$opi

R による時系列分析 4 1. GARCH モデルを推定する 1.1 パッケージ rugarch をインスツールする パッケージとは通常の R には含まれていない 追加的な R のコマンドの集まりのようなものである R には追加的に 600 以上のパッケージが用意されており それぞれ分析の目的に応じて標準の R にパッケージを追加していくことになる インターネットに接続してあるパソコンで R を起動させ

以下の内容について説明する 1. VAR モデル推定する 2. VAR モデルを用いて予測する 3. グレンジャーの因果性を検定する 4. インパルス応答関数を描く 1. VAR モデルを推定する ここでは VAR(p) モデル : R による時系列分析の方法 2 y t = c + Φ 1 y t

以下の内容について説明する 1. VAR モデル推定する 2. VAR モデルを用いて予測する 3. グレンジャーの因果性を検定する 4. インパルス応答関数を描く 1. VAR モデルを推定する ここでは VAR(p) モデル : R による時系列分析の方法 2 y t = c + Φ 1 y t 1 + + Φ p y t p + ε t, ε t ~ W.N(Ω), を推定することを考える (

3. みせかけの相関単位根系列が注目されるのは これを持つ変数同士の回帰には意味がないためだ 単位根系列で代表的なドリフト付きランダムウォークを発生させてそれを確かめてみよう yと xという変数名の系列をを作成する yt=0.5+yt-1+et xt=0.1+xt-1+et 初期値を y は 10

第 10 章 くさりのない犬 はじめにこの章では 単位根検定や 共和分検定を説明する データが単位根を持つ系列の場合 見せかけの相関をする場合があり 推計結果が信用できなくなる 経済分析の手順として 系列が定常系列か単位根を持つ非定常系列かを見極め 定常系列であればそのまま推計し 非定常系列であれば階差をとって推計するのが一般的である 1. ランダムウオーク 最も簡単な単位根を持つ系列としてランダムウオークがある

DAA09

> summary(dat.lm1) Call: lm(formula = sales ~ price, data = dat) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -55.719-19.270 4.212 16.143 73.454 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) 237.1326

(lm) lm AIC 2 / 1

W707 s-taiji@is.titech.ac.jp 1 / 1 (lm) lm AIC 2 / 1 : y = β 1 x 1 + β 2 x 2 + + β d x d + β d+1 + ϵ (ϵ N(0, σ 2 )) y R: x R d : β i (i = 1,..., d):, β d+1 : ( ) (d = 1) y = β 1 x 1 + β 2 + ϵ (d > 1) y

回帰分析 単回帰

回帰分析 単回帰 麻生良文 単回帰モデル simple regression model = α + β + u 従属変数 (dependent variable) 被説明変数 (eplained variable) 独立変数 (independent variable) 説明変数 (eplanator variable) u 誤差項 (error term) 撹乱項 (disturbance term)

Dependent Variable: LOG(GDP00/(E*HOUR)) Date: 02/27/06 Time: 16:39 Sample (adjusted): 1994Q1 2005Q3 Included observations: 47 after adjustments C -1.5

第 4 章 この章では 最小二乗法をベースにして 推計上のさまざまなテクニックを検討する 変数のバリエーション 係数の制約係数にあらかじめ制約がある場合がある たとえばマクロの生産関数は 次のように表すことができる 生産要素は資本と労働である 稼動資本は資本ストックに稼働率をかけることで計算でき 労働投入量は 就業者数に総労働時間をかけることで計算できる 制約を掛けずに 推計すると次の結果が得られる

201711grade2.pdf

2017 11 26 1 2 28 3 90 4 5 A 1 2 3 4 Web Web 6 B 10 3 10 3 7 34 8 23 9 10 1 2 3 1 (A) 3 32.14 0.65 2.82 0.93 7.48 (B) 4 6 61.30 54.68 34.86 5.25 19.07 (C) 7 13 5.89 42.18 56.51 35.80 50.28 (D) 14 20 0.35

1

R による非線形最小二乗法. 非線形回帰モデル回帰モデルにおいて被説明変数が未知パラメータについて線形である場合は 線形回帰モデル とよばれる 例えば以下のようなモデルはすべて線形回帰モデルの例である ( 例 ) y x, ( 例 2) y log( x ), ( 例 3) log y x このようなモデルの場合は通常の最小二乗法によって未知パラメータ α β を推定する事ができる このような線形回帰モデルに対して

様々なミクロ計量モデル†

担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) この資料は私の講義において使用するために作成した資料です WEB ページ上で公開しており 自由に参照して頂いて構いません ただし 内容について 一応検証してありますが もし間違いがあった場合でもそれによって生じるいかなる損害 不利益について責任を負いかねますのでご了承ください 間違いは発見次第 継続的に直していますが まだ存在する可能性があります 1 カウントデータモデル

と入力する すると最初の 25 行が表示される 1 行目は変数の名前であり 2 列目は企業番号 (1,,10),3 列目は西暦 (1935,,1954) を表している ( 他のパネルデータを分析する際もデ ータをこのように並べておかなくてはならない つまりまず i=1 を固定し i=1 の t に関

R によるパネルデータモデルの推定 R を用いて 静学的パネルデータモデルに対して Pooled OLS, LSDV (Least Squares Dummy Variable) 推定 F 検定 ( 個別効果なしの F 検定 ) GLS(Generalized Least Square : 一般化最小二乗 ) 法による推定 およびハウスマン検定を行うやり方を 動学的パネルデータモデルに対して 1 階階差

オーストラリア研究紀要　３６号（Ｐ）☆／３．橋本

36 p.9 202010 Tourism Demand and the per capita GDP : Evidence from Australia Keiji Hashimoto Otemon Gakuin University Abstract Using Australian quarterly data1981: 2 2009: 4some time-series econometrics

J１順位と得点者数の関係分析

2015 年度 S-PLUS & Visual R Platform 学生研究奨励賞応募 J1 順位と得点者数の関係分析 -J リーグの得点数の現状 - 目次 1. はじめに 2. 研究目的 データについて 3.J1 リーグの得点数の現状 4. 分析 5. まとめ 6. 今後の課題 - 参考文献 - 東海大学情報通信学部 経営システム工学科 山田貴久 1. はじめに 1993 年 5 月 15 日に

1 15 R Part : website:

1 15 R Part 4 2017 7 24 4 : website: email: http://www3.u-toyama.ac.jp/kkarato/ kkarato@eco.u-toyama.ac.jp 1 2 2 3 2.1............................... 3 2.2 2................................. 4 2.3................................

Microsoft PowerPoint - e-stat(OLS).pptx

経済統計学 ( 補足 ) 最小二乗法について 担当 : 小塚匡文 2015 年 11 月 19 日 ( 改訂版 ) 神戸大学経済学部 2015 年度後期開講授業 補足 : 最小二乗法 ( 単回帰分析 ) 1.( 単純 ) 回帰分析とは? 標本サイズTの2 変数 ( ここではXとY) のデータが存在 YをXで説明する回帰方程式を推定するための方法 Y: 被説明変数 ( または従属変数 ) X: 説明変数

Use R

Use R! 2008/05/23( ) Index Introduction (GLM) ( ) R. Introduction R,, PLS,,, etc. 2. Correlation coefficient (Pearson s product moment correlation) r = Sxy Sxx Syy :, Sxy, Sxx= X, Syy Y 1.96 95% R cor(x,

R John Fox R R R Console library(rcmdr) Rcmdr R GUI Windows R R SDI *1 R Console R 1 2 Windows XP Windows * 2 R R Console R ˆ R

R John Fox 2006 8 26 2008 8 28 1 R R R Console library(rcmdr) Rcmdr R GUI Windows R R SDI *1 R Console R 1 2 Windows XP Windows * 2 R R Console R ˆ R GUI R R R Console > ˆ 2 ˆ Fox(2005) jfox@mcmaster.ca

<4D F736F F F696E74202D BD95CF97CA89F090CD F6489F18B4195AA90CD816A>

主な多変量解析 9. 多変量解析 1 ( 重回帰分析 ) 目的変数 量的 説明変数 質的 あり量的 重回帰分析 数量化 Ⅰ 類 質的 判別分析 数量化 Ⅱ 類 なし 主成分分析因子分析多次元尺度構成法 数量化 Ⅲ 類数量化 Ⅳ 類 その他 クラスタ分析共分散構造分析 説明変数 : 独立変数 予測変数 目的変数 : 従属変数 基準変数 3 1. 単回帰分析各データの構造 y b ax a α: 1,,,

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q10-2 テキスト P191 1. 記述統計量 ( 変数 :YY95) 表示変数として 平均 中央値 最大値 最小値 標準偏差 観測値 を選択 A. 都道府県別 Descriptive Statistics for YY95 Categorized by values of PREFNUM Date: 05/11/06 Time: 14:36 Sample: 1990 2002 Included

untitled

2011/6/22 M2 1*1+2*2 79 2F Y YY 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 Y 0 50 100 150 200 250 YY A (Y = X + e A ) B (YY = X + e B ) X 0.00 0.05 0.10

k2 ( :35 ) ( k2) (GLM) web web 1 :

2012 11 01 k2 (2012-10-26 16:35 ) 1 6 2 (2012 11 01 k2) (GLM) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 : 2 2 4 3 7 4 9 5 : 11 5.1................... 13 6 14 6.1......................

日本の商品先物市場の効率性

....2.. 1988 21 1 (Efficient Market H ypothesis:emh 1999 Divisia Index 1) 15 2) 1985 1 1995 12 2 1997 3) 1985 6 1986 11 1991 1 1993 1 0 1011 1990 100 4) 10 11 12 13 20 40 14 15 3 91.40076 176.46088 99.87063

kubostat2018d p.2 :? bod size x and fertilization f change seed number? : a statistical model for this example? i response variable seed number : { i

kubostat2018d p.1 I 2018 (d) model selection and kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2018 06 25 : 2018 06 21 17:45 1 2 3 4 :? AIC : deviance model selection misunderstanding kubostat2018d (http://goo.gl/76c4i)

第11回：線形回帰モデルのOLS推定

11 OLS 2018 7 13 1 / 45 1. 2. 3. 2 / 45 n 2 ((y 1, x 1 ), (y 2, x 2 ),, (y n, x n )) linear regression model y i = β 0 + β 1 x i + u i, E(u i x i ) = 0, E(u i u j x i ) = 0 (i j), V(u i x i ) = σ 2, i

28

y i = Z i δ i +ε i ε i δ X y i = X Z i δ i + X ε i [ ] 1 δ ˆ i = Z i X( X X) 1 X Z i [ ] 1 σ ˆ 2 Z i X( X X) 1 X Z i Z i X( X X) 1 X y i σ ˆ 2 ˆ σ 2 = [ ] y i Z ˆ [ i δ i ] 1 y N p i Z i δ ˆ i i RSTAT

Microsoft Word - eviews2_

2018/02/02 新谷元嗣 藪友良 高尾庄吾 2 章 : 定常時系列モデル ここでは教科書 2 章 ( 定常時系列モデル ) の内容を再現する 具体的には ARMA モデルにおける同定 推定の手順 構造変化の問題を扱う 1 コレログラム Workfile を新規作成し ホームページの SIM2.xls から データを読み込もう 人工的に発生させたデータなので Date specification

untitled

IT (1, horiike@ml.me.titech.ac.jp) (1, jun-jun@ms.kagu.tus.ac.jp) 1. 1-1 19802000 2000ITIT IT IT TOPIX (%) 1TOPIX 2 1-2. 80 80 ( ) 2004/11/26 S-PLUS 2 1-3. IT IT IT IT 2. 2-1. a. b. (Size) c. B/M(Book

Microsoft Word - eviews4_

4 章 : トレンドモデル 2018/02/02 新谷元嗣 藪友良 高尾庄吾 教科書の 4 章の内容を確認しよう 具体的には 単位根検定として ADF 検定 ERS 検定 ペロン検定 パネル単位根検定 またトレンド分解として HP 分解を説明する 1. ADF 検定教科書の 4 章 7 節の例 ( ラグの選択 ) を通して 単位根検定の手順を確認しよう まず LAGLENGTH.XLS のデータを

R Console >R ˆ 2 ˆ 2 ˆ Graphics Device 1 Rcmdr R Console R R Rcmdr Rcmdr Fox, 2007 Fox and Carvalho, 2012 R R 2

R John Fox Version 1.9-1 2012 9 4 2012 10 9 1 R R Windows R Rcmdr Mac OS X Linux R OS R R , R R Console library(rcmdr)

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q4-1 テキスト P83 多重共線性が発生する回帰 320000 280000 240000 200000 6000 4000 160000 120000 2000 0-2000 -4000 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 R e s i dual A c tual Fi tted Dependent Variable: C90 Date: 10/27/05

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q3-1-1 テキスト P59 10.8.3.2.1.0 -.1 -.2 10.4 10.0 9.6 9.2 8.8 -.3 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 R e s i d u al A c tual Fi tte d Dependent Variable: LOG(TAXH) Date: 10/26/05 Time: 15:42 Sample: 1975

博士学位請求論文審査報告書 申請者 : 植松良公 論文題目 :Statistical Analysis of Nonlinear Time Series 1. 論文の主題と構成経済時系列分析においては, 基礎となる理論は定常性や線形性を仮定して構築されるが, 実際の経済データにおいては, 非定常性や

Title 非線形時系列の統計解析 Author(s) 植松, 良公 Citation Issue 2013-09-30 Date Type Thesis or Dissertation Text Version ETD URL http://doi.org/10.15057/25906 Right Hitotsubashi University Repository 博士学位請求論文審査報告書 申請者

Microsoft PowerPoint - ch04j

Ch.4 重回帰分析 : 推論 重回帰分析 y = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 +... + k x k + u 2. 推論 1. OLS 推定量の標本分布 2. 1 係数の仮説検定 : t 検定 3. 信頼区間 4. 係数の線形結合への仮説検定 5. 複数線形制約の検定 : F 検定 6. 回帰結果の報告 入門計量経済学 1 入門計量経済学 2 OLS 推定量の標本分布について OLS 推定量は確率変数

50-4 平井健之.pwd

GDP GNP Gupta 1967, Wagner and Weber 1977, Mann 1980, Abizadeh and Gray 1985, Ram 1987, Abizadeh and Yousefi 1988, Nagarajan and Spears 1990 GDP GNP GDP GNP GDP GNP Adolph Wagner Wagner 1967 Ram 1987,

Microsoft PowerPoint - Econometrics pptx

計量経済学講義 第 4 回回帰モデルの診断と選択 Part 07 年 ( ) 限 担当教員 : 唐渡 広志 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 emal: kkarato@eco.u-toyama.ac.p webste: http://www3.u-toyama.ac.p/kkarato/ 講義の目的 誤差項の分散が不均 である場合や, 系列相関を持つ場合についての検定 法と修正 法を学びます

経済論叢 ( 京都大学 ) 第 183 巻第 2 号,2009 年 4 月 35 ADF-GLS 検定とその用例 坂野慎哉 Ⅰ はじめに時系列データを用いて回帰分析を行うとき, 分析に先立って, 利用されるデータの系列に単位根が含まれているかどうか, 検定を行ってチェックすることが多い これは, 単

経済論叢 ( 京都大学 ) 第 183 巻第 2 号,2009 年 4 月 35 ADF-GLS 検定とその用例 坂野慎哉 Ⅰ はじめに時系列データを用いて回帰分析を行うとき, 分析に先立って, 利用されるデータの系列に単位根が含まれているかどうか, 検定を行ってチェックすることが多い これは, 単位根を含む時系列データを説明変数, 被説明変数として回帰分析を行った場合, たとえそれらの変数が独立であったとしても回帰係数の推定量は0に収束しないという,

講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第３回

Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20

TS002

TS002 Stata 12 Stata VAR VEC whitepaper mwp 4 mwp-084 var VAR 14 mwp-004 varbasic VAR 26 mwp-005 svar VAR 33 mwp-007 vec intro VEC 51 mwp-008 vec VEC 80 mwp-063 VAR vargranger Granger 93 mwp-062 varlmar

Stata 11 Stata VAR VEC whitepaper mwp 4 mwp-084 var VAR 14 mwp-004 varbasic VAR 25 mwp-005 svar VAR 31 mwp-007 vec intro VEC 47 mwp-008 vec VEC 75 mwp

TS002 Stata 11 Stata VAR VEC whitepaper mwp 4 mwp-084 var VAR 14 mwp-004 varbasic VAR 25 mwp-005 svar VAR 31 mwp-007 vec intro VEC 47 mwp-008 vec VEC 75 mwp-063 VAR postestimation vargranger Granger 86

インターネットを活用した経済分析 - フリーソフト Rを使おう

R 1 1 1 2017 2 15 2017 2 15 1/64 2 R 3 R R RESAS 2017 2 15 2/64 2 R 3 R R RESAS 2017 2 15 3/64 2-4 ( ) ( (80%) (20%) 2017 2 15 4/64 PC LAN R 2017 2 15 5/64 R R 2017 2 15 6/64 3-4 R 15 + 2017 2 15 7/64

Microsoft Word - appendix_b

付録 B エクセルの使い方 藪友良 (2019/04/05) 統計学を勉強しても やはり実際に自分で使ってみないと理解は十分ではあ りません ここでは 実際に統計分析を使う方法のひとつとして Microsoft Office のエクセルの使い方を解説します B.1 分析ツールエクセルについている分析ツールという機能を使えば さまざまな統計分析が可能です まず この機能を使えるように設定をします もし

回帰分析 重回帰(1)

回帰分析 重回帰 (1) 項目 重回帰モデルの前提 最小二乗推定量の性質 仮説検定 ( 単一の制約 ) 決定係数 Eviews での回帰分析の実際 非線形効果 ダミー変数 定数項ダミー 傾きのダミー 3 つ以上のカテゴリー 重回帰モデル multiple regression model 説明変数が 個以上 y 1 x 1 x k x k u i y x i 他の説明変数を一定に保っておいて,x i

7. フィリップス曲線 経済統計分析 (2014 年度秋学期 ) フィリップス曲線の推定 ( 経済理論との関連 ) フィリップス曲線とは何か? 物価と失業の関係 トレード オフ 政策運営 ( 財政 金融政策 ) への含意 ( 計量分析の手法 ) 関数形の選択 ( 関係が直線的でない場合の推定 ) 推

7. フィリップス曲線 経済統計分析 ( 年度秋学期 ) フィリップス曲線の推定 ( 経済理論との関連 ) フィリップス曲線とは何か? 物価と失業の関係 トレード オフ 政策運営 ( 財政 金融政策 ) への含意 ( 計量分析の手法 ) 関数形の選択 ( 関係が直線的でない場合の推定 ) 推定結果に基づく予測シミュレーション 物価と失業の関係......... -. -. -........ 失業率

LA-VAR Toda- Yamamoto(1995) VAR (Lag Augmented vector autoregressive model LA-VAR ) 2 2 Nordhaus(1975) 3 1 (D2)

LA-VAR 1 1 1973 4 2000 4 Toda- Yamamoto(1995) VAR (Lag Augmented vector autoregressive model LA-VAR ) 2 2 Nordhaus(1975) 3 1 (D2) E-mail b1215@yamaguchi-u.ac.jp 2 Toda, Hiro Y. and Yamamoto,T.(1995) 3

43, 2, Forecasting Based Upon Cointegration Analysis and Its Applications Taku Yamamoto 80 The cointegration analysis has been a major

43, 2, 2014 3 315 334 Forecasting Based Upon Cointegration Analysis and Its Applications Taku Yamamoto 80 The cointegration analysis has been a major topic in time series analysis in the field of economics

<4D F736F F D20939D8C7689F090CD985F93C18EEA8D758B E646F63>

Gretl OLS omitted variable omitted variable AIC,BIC a) gretl gretl sample file Greene greene8_3 Add Define new variable l_g_percapita=log(g/pop) Pg,Y,Pnc,Puc,Ppt,Pd,Pn,Ps Add logs of selected variables

解答のポイント 第 1 章問 1 ポイント仮に1 年生全員の数が 100 人であったとする.100 人全員に数学の試験を課して, それらの 100 人の個人個人の点数が母集団となる. 問 2 ポイント仮に10 人を抽出するとする. 学生に1から 100 までの番号を割り当てたとする. 箱の中に番号札

解答のポイント 第 1 章問 1 ポイント仮に1 年生全員の数が 100 人であったとする.100 人全員に数学の試験を課して, それらの 100 人の個人個人の点数が母集団となる. 問 2 ポイント仮に10 人を抽出するとする. 学生に1から 100 までの番号を割り当てたとする. 箱の中に番号札を入れまず1 枚取り出す ( 仮に1 番とする ). 最初に1 番の学生を選ぶ. その1 番の札を箱の中に戻し,

日本における化石燃料と経済成長の因果性分析 - 多変数アプローチに基づいて 石田葉月 Discussion Paper April 2011 Graduate School of Economics and Osaka School of International Public Pol

Discussion Papers In Economics And Business 日本における化石燃料と経済成長の因果性分析 - 多変数アプローチに基づいて 石田葉月 Discussion Paper 11-13 Graduate School of Economics and Osaka School of International Public Policy (OSIPP) Osaka

統計的データ解析

統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

kubostat2017c p (c) Poisson regression, a generalized linear model (GLM) : :

kubostat2017c p.1 2017 (c), a generalized linear model (GLM) : kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 kubostat2017c (http://goo.gl/76c4i) 2017 (c) 2017 11 14 1 / 47 agenda

して 車種に応じて一定額の補助金を支給するというものである この補助金政策は エコカー普及によるCO 2 排出量を削減することに加え 自動車販売促進によってリーマンショック後の大不況を改善するという 2 つの目的を謳って実施された しかし 白井 (2010) によると このエコカー補助金政策による

三田祭論文 乗用車販売台数からみる エコカー補助金政策の有効性 大谷駿 a, 大橋一輝 b, 小川敦士 c abc 慶應義塾大学経済学部 要旨 本稿では VAR モデルを用いて乗用車販売台数データから 2009 年に行われたエコカー補助金政策が効果的であったかを考察した その結果 エコカー補助金制度の実施は乗用車の販売台数を上昇させるが 同時に制度の終了による反動も観測できるということが示唆された

% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti One-sample test of pr

1 1. 2014 6 2014 6 10 10% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti 1029 0.35 0.40 One-sample test of proportion x: Number of obs = 1029 Variable Mean Std.

k3 ( :07 ) 2 (A) k = 1 (B) k = 7 y x x 1 (k2)?? x y (A) GLM (k

2012 11 01 k3 (2012-10-24 14:07 ) 1 6 3 (2012 11 01 k3) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 3 2 : 4 3 AIC 6 4 7 5 8 6 : 9 7 11 8 12 8.1 (1)........ 13 8.2 (2) χ 2....................

σ t σ t σt nikkei HP nikkei4csv H R nikkei4<-readcsv("h:=y=ynikkei4csv",header=t) (1) nikkei header=t nikkei4csv 4 4 nikkei nikkei4<-dataframe(n

R 1 R R R tseries fseries 1 tseries fseries R Japan(Tokyo) R library(tseries) library(fseries) 2 t r t t 1 Ω t 1 E[r t Ω t 1 ] ɛ t r t = E[r t Ω t 1 ] + ɛ t ɛ t 2 iid (independently, identically distributed)

Microsoft PowerPoint - Econometrics

計量経済学講義 第 25 回 R による計量経済分析 Part-1 2018 年 1 月 5 日 ( 金 )1 限 担当教員 : 唐渡 広志 研究室 : 経済学研究棟 4 階 432 号室 email: kkarato@eco.u-toyama.ac.jp website: http://www3.u-toyama.ac.jp/kkarato/ 1 講義の目的 より高度な計量経済分析を行うために総合

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない

経済統計分析１ イントロダクション

1 経済統計分析 10 回帰分析 今日のおはなし. 回帰分析 regression analysis 2 変数の関係を調べる手段のひとつ単回帰重回帰使用上の注意 今日のタネ 吉田耕作.2006. 直感的統計学. 日経 BP. 中村隆英ほか.1984. 統計入門. 東大出版会. Stock, James H. and Mark W. Watson. 2006. Introduction to Econometrics.

Excelにおける回帰分析（最小二乗法）の手順と出力

Microsoft Excel Excel 1 1 x y x y y = a + bx a b a x 1 3 x 0 1 30 31 y b log x α x α x β 4 version.01 008 3 30 Website:http://keijisaito.info, E-mail:master@keijisaito.info 1 Excel Excel.1 Excel Excel

Medical3

Chapter 1 1.4.1 1 元配置分散分析と多重比較の実行 3つの治療法による測定値に有意な差が認められるかどうかを分散分析で調べます この例では 因子が1つだけ含まれるため1 元配置分散分析 one-way ANOVA の適用になります また 多重比較法 multiple comparison procedure を用いて 具体的のどの治療法の間に有意差が認められるかを検定します 1. 分析メニュー

Microsoft Word - reg2.doc

回帰分析 重回帰 麻生良文. 前提 個の説明変数からなるモデルを考える 重回帰モデル : multple regresso model α β β β u : 被説明変数 epled vrle, 従属変数 depedet vrle, regressd :,,.., 説明変数 epltor vrle, 独立変数 depedet vrle, regressor u: 誤差項 error term, 撹乱項

Microsoft Word - eviews1_

1 章 : はじめての EViews 2018/02/02 新谷元嗣 藪友良 高尾庄吾 1 ここでは分析を行うにあたって 代表的なツールの 1 つとして EViews について解説しよう EViews は 時系列分析に強みを持つ統計ソフトであり その使い易さ また高度な分析に対応できることから 官公庁を中心に広く用いられている 1. データの入力と保存 EViews では データを特有のファイル形式である

今回 次回の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ Danger!! (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか これは次回)

生態学の時系列データ解析でよく見る あぶない モデリング 久保拓弥 mailto:kubo@ees.hokudai.ac.jp statistical model for time-series data 2017-07-03 kubostat2017 (h) 1/59 今回 次回の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ Danger!! (危 1) 時系列データの

RSS Higher Certificate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question 1 (i) 帰無仮説 : 200C と 250C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはな

RSS Higher Certiicate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question (i) 帰無仮説 : 00C と 50C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはない. 対立仮説 : 破壊応力の母平均には違いがあり, 50C の方ときの方が大きい. n 8, n 7, x 59.6,

一般化線形 (混合) モデル (2) - ロジスティック回帰と GLMM

.. ( ) (2) GLMM kubo@ees.hokudai.ac.jp I http://goo.gl/rrhzey 2013 08 27 : 2013 08 27 08:29 kubostat2013ou2 (http://goo.gl/rrhzey) ( ) (2) 2013 08 27 1 / 74 I.1 N k.2 binomial distribution logit link function.3.4!

untitled

Horioka Nakagawa and Oshima u ( c ) t+ 1 E β (1 + r ) 1 = t i+ 1 u ( c ) t 0 β c t y t uc ( t ) E () t r t c E β t ct γ ( + r ) 1 0 t+ 1 1 = t+ 1 ξ ct + β ct γ c t + 1 1+ r ) E β t + 1 t ct (1

Microsoft Word - å“Ÿåłžå¸°173.docx

回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw

講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第５回

Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20

最小2乗法

2 2012 4 ( ) 2 2012 4 1 / 42 X Y Y = f (X ; Z) linear regression model X Y slope X 1 Y (X, Y ) 1 (X, Y ) ( ) 2 2012 4 2 / 42 1 β = β = β (4.2) = β 0 + β (4.3) ( ) 2 2012 4 3 / 42 = β 0 + β + (4.4) ( )

自由集会時系列part2web.key

spurious correlation spurious regression xt=xt-1+n(0,σ^2) yt=yt-1+n(0,σ^2) n=20 type1error(5%)=0.4703 no trend 0 1000 2000 3000 4000 p for r xt=xt-1+n(0,σ^2) random walk random walk variable -5 0 5 variable

第７章

5. 推定と検定母集団分布の母数を推定する方法と仮説検定の方法を解説する まず 母数を一つの値で推定する点推定について 推定精度としての標準誤差を説明する また 母数が区間に存在することを推定する信頼区間も取り扱う 後半は統計的仮説検定について述べる 検定法の基本的な考え方と正規分布および二項確率についての検定法を解説する 5.1. 点推定先に述べた統計量は対応する母数の推定値である このように母数を一つの値およびベクトルで推定する場合を点推定

<4D F736F F D208EC08CB18C7689E68A E F AA957A82C682948C9F92E82E646F63>

第 7 回 t 分布と t 検定 実験計画学 A.t 分布 ( 小標本に関する平均の推定と検定 ) 前々回と前回の授業では, 標本が十分に大きいあるいは母分散が既知であることを条件に正規分布を用いて推定 検定した. しかし, 母集団が正規分布し, 標本が小さい場合には, 標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt 分布を用いて推定 検定しなければならない. t 分布は標本分散の自由度 f(

win版８日目

8 日目 : 項目のチェック (2) 1 日 30 分くらい,30 日で何とか R をそこそこ使えるようになるための練習帳 :Win 版 昨日は, 平均値などの基礎統計量を計算する試行錯誤へご招待しましたが (?), 今日は簡 単にやってみます そのためには,psych というパッケージが必要となりますが, パッケー ジのインストール & 読み込みの詳しい方法は, 後で説明します 以下の説明は,psych

1 2 Windows 7 *3 Windows * 4 R R Console R R Console ˆ R GUI R R R *5 R 2 R R R 6.1 ˆ 2 ˆ 2 ˆ Graphics Device 1 Rcmdr R Console R Rconsole R --sdi R M

R John Fox and Milan Bouchet-Valat Version 2.0-1 2013 11 8 2013 11 11 1 R Fox 2005 R R Core Team, 2013 GUI R R R R R R R R R the Comprehensive R Archive Network (CRAN) R CRAN 6.4 R Windows R Rcmdr Mac

スライド 1

データ解析特論第 10 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 12 月 11 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 終了 11/13 11/20 重回帰分析をしばらくやります 12/4 12/11 12/18 2 前回から回帰分析について学習しています 3 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える

BMIdata.txt DT DT <- read.table("bmidata.txt") DT head(dt) names(dt) str(dt)

?read.table read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\" ", dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"), row.names, col.names, as.is =!stringsasfactors, na.strings = "NA", colclasses

サーバに関するヘドニック回帰式（再推計結果）

2012 年 3 月 日本銀行調査統計局 企業物価指数 サーバ に関するヘドニック回帰式 ( 再推計結果 ) 企業物価指数 サーバ の品質調整に適用するヘドニック回帰式について 1 最新のデータを用いて再推計しましたので その結果をお知らせします 1. サーバのヘドニック推計に関する基本方針 留意事項推計頻度 年 1 回 (2 月 ) 適用範囲 国内品 輸出品 輸入品に対し 同一の推計式を適用 2

Microsoft PowerPoint - S11_1 2010Econometrics [互換モード]

S11_1 計量経済学 一般化古典的回帰モデル -3 1 図 7-3 不均一分散の検定と想定の誤り 想定の誤りと不均一分散均一分散を棄却 3つの可能性 1. 不均一分散がある. 不均一分散はないがモデルの想定に誤り 3. 両者が同時に起きている 想定に誤り不均一分散を 検出 したら散布図に戻り関数形の想定や説明変数の選択を再検討 残差 残差 Y 真の関係 e e 線形回帰 X X 1 実行可能な一般化最小二乗法

スライド 1

データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小

Microsoft Word - Matlab_R_MLE.docx

R と Matlab による最尤最尤推定推定のコードコードの作成. 最尤法とは? 簡単に言うと尤度関数を最大にするように未知パラメーターの値を決める事 以下では観測されたデータを {y,, y, y } とし そのベクトルを Y = [y,,y ] 未知パラメーターのベクトルを θ = [θ,,θ q ] とする また尤度関数を L(θ と表すとする ( 尤度関数は未知パラメーターの関数 ( データ

Microsoft Word - 解答とヒント.doc

ミクロ計量経済学 ヒントおよび解答 第 1 章 問 1 (1.70) 式の推計結果 (eq1) が表示されているとする.View/Residual Tests/Histogram Normality Test を選択し, 実行しなさい. 問 2 (1.70) 式の推計結果 (eq1) が表示されているとする.View/Coefficient Tests/Redundant Variables Likelihood

情報工学概論

確率と統計 中山クラス 第 11 週 0 本日の内容 第 3 回レポート解説 第 5 章 5.6 独立性の検定 ( カイ二乗検定 ) 5.7 サンプルサイズの検定結果への影響練習問題 (4),(5) 第 4 回レポート課題の説明 1 演習問題 ( 前回 ) の解説 勉強時間と定期試験の得点の関係を無相関検定により調べる. データ入力 > aa

自 モデル 中産 研究 察 AR モデル 分 出 を 方 三 出 出 中家統計局 出 所 中価 フト フト フト 分 エネル ー際 名 質 際 調 ロ 三 中省別産 価 省固有需要 省固有供給 5 発 出 通 極 各省 CPI 3. Blanchard and Quah (989) モデル定結果 2

ERINA REPORT PLUS No.36 27 JUNE 研究 研究員 はじめ 中 南 開 出 講 高 経 質 GDP 質 GDP アジア通 GDP 調 経済 際2 中 デフ 本研究 本研究 持 デル 出 出 見 平 正 中 見場 察 モ 察 中産 価化 質 最 グラフ 中 5 デー 5 範 最 デー 範 見 最 見 デー 中 3 中 最 質 GDP 2 質 GDP 帯 中 出 平 見 通 GDP

4 OLS 4 OLS 4.1 nurseries dual c dual i = c + βnurseries i + ε i (1) 1. OLS Workfile Quick - Estimate Equation OK Equation specification dual c nurser

1 EViews 2 2007/5/17 2007/5/21 4 OLS 2 4.1.............................................. 2 4.2................................................ 9 4.3.............................................. 11 4.4

Stata11 whitepapers mwp-037 regress - regress regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F(

mwp-037 regress - regress 1. 1.1 1.2 1.3 2. 3. 4. 5. 1. regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F( 2, 71) = 69.75 Model 1619.2877 2 809.643849 Prob > F = 0.0000 Residual

１３章　回帰分析

単回帰分析 つ以上の変数についての関係を見る つの 目的 被説明 変数を その他の 説明 変数を使って 予測しようというものである 因果関係とは限らない ここで勉強すること 最小 乗法と回帰直線 決定係数とは何か? 最小 乗法と回帰直線 これまで 変数の間の関係の深さについて考えてきた 相関係数 ここでは 変数に役割を与え 一方の 説明 変数を用いて他方の 目的 被説明 変数を説明することを考える

0 部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 部分的最小二乗回帰 Parial Leas Squares Regressio PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 部分的最小二乗回帰 (PLS) とは? 部分的最小二乗回帰 (Parial Leas Squares Regressio, PLS) 線形の回帰分析手法の つ 説明変数 ( 記述 ) の数がサンプルの数より多くても計算可能 回帰式を作るときにノイズの影響を受けにくい

ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析　正誤表

ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 ビジネス統計スペシャリスト エクセル分析スペシャリスト 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 平成 30 年 5 月 14 日現在 公式テキスト正誤表 頁場所誤正修正 6 知識編第 章 -3-3 最頻値の解説内容 たとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 167.5cm というたとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 165.0cm ということになります

基礎統計

基礎統計 第 11 回講義資料 6.4.2 標本平均の差の標本分布 母平均の差 標本平均の差をみれば良い ただし, 母分散に依存するため場合分けをする 1 2 3 分散が既知分散が未知であるが等しい分散が未知であり等しいとは限らない 1 母分散が既知のとき が既知 標準化変量 2 母分散が未知であり, 等しいとき 分散が未知であるが, 等しいということは分かっているとき 標準化変量 自由度 の t

Microsoft PowerPoint - GLMMexample_ver pptx

Linear Mixed Model ( 以下 混合モデル ) の短い解説 この解説のPDFは http://www.lowtem.hokudai.ac.jp/plantecol/akihiro/sumida-index.html の お勉強 のページにあります. ver 20121121 と との間に次のような関係が見つかったとしよう 全体的な傾向に対する回帰直線を点線で示した ところが これらのデータは実は異なる

データ科学2.pptx

データ科学 多重検定 2 mul%ple test False Discovery Rate 藤博幸 前回の復習 1 多くの検定を繰り返す時には 単純に個々の検定を繰り返すだけでは不十分 5% 有意水準ということは, 1000 回検定を繰り返すと, 50 回くらいは帰無仮説が正しいのに 間違って棄却されてすまうじちがあるということ ex) 1 万個の遺伝子について 正常細胞とガン細胞で それぞれの遺伝子の発現に差があるかどうかを検定

toukei12.dvi

2003 51 1 147 165 c 2003 FAO 1 2 1 2002 8 2 2003 3 20 WTO 10 1970 1999 30 OLS 2SLS 3SLS OLS 1. WTO 1992 Gallagher 1980 McKillop 1973 1 899 2192 1 1 2 980 8579 01 148 51 1 2003 6 1950 1970 1998 12 Yukutake

2 と入力すると以下のようになる > x1<-c(1.52,2,3.01,9,2,6.3,5,11.2) > y1<-c(4,0.21,-1.5,8,2,6,9.915,5.2) > cor(x1,y1) [1] > cor.test(x1,y1) Pearson's produ

1 統計 データ解析セミナーの予習 2010.11.24 粕谷英一 ( 理 生物 生態 ) GCOE アジア保全生態学 本日のメニュー R 一般化線形モデル (Generalized Linear Models 略して GLM) R で GLM を使う R でグラフを描く 説明しないこと :R でできること全般 たくさんあるので時間的に無理 R でするプログラミング-データ解析なら使いやすい R 起動と終了

EBNと疫学

推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定

10

z c j = N 1 N t= j1 [ ( z t z ) ( )] z t j z q 2 1 2 r j /N j=1 1/ N J Q = N(N 2) 1 N j j=1 r j 2 2 χ J B d z t = z t d (1 B) 2 z t = (z t z t 1 ) (z t 1 z t 2 ) (1 B s )z t = z t z t s _ARIMA CONSUME

日本内科学会雑誌第102巻第4号