Does export enhance price, product quality and markup?: Evidence from Japanese plant-product-level data

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

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

Probit , Mixed logit

Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,

Excess Capacity and Effectiveness of Policy Interventions: Evidence from the Cement Industry SMU

Excess Capacity and Effectiveness of Policy Interventions: Evidence from the Cement Industry SMU 2017 12 22 (1/2): - 1970-2010 HDD - 2010 (Misallocation) Ghemawat and Nalebuff (1990) / War of Attrition

The effect of smoking habit on the labor productivities

DISCUSSION PAPER SERIES August 2010 No.1005 1 健康水準と労働生産性 への付録 中京大学経済学部 湯田道生 1 本稿は, 科学研究費補助金 基盤研究 B(#20330062) の研究成果の一部である 1. はじめに本稿は, 湯田 (2010) において, 紙数の都合によって紹介しきれなかった計量分析の結果をまとめたものである 本稿の構成は以下の通りである

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日本の政府債務と経済成長 小黒曜子 明海大学経済学部 & ICU 社会科学研究所 (SSRI) 研究員 研究の背景 政府債務の増加は成長率に負の影響? (Cf. ex. Reinhart and Rogoff (2010)) エンゲル曲線を用いて日本の 実際の 生活水準を加味すると インフレ率と成長率にバイアスを確認 CPI : 実際の物価水準よりも高く ( 1% 程度 ) 算出される傾向 (eg.

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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

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

80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = i=1 i=1 n λ x i e λ i=1 x i! = λ n i=1 x i e nλ n i=1 x

80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = n λ x i e λ x i! = λ n x i e nλ n x i! n n log l(λ) = log(λ) x i nλ log( x i!) log l(λ) λ = 1 λ n x i n =

t χ 2 F Q t χ 2 F 1 2 µ, σ 2 N(µ, σ 2 ) f(x µ, σ 2 ) = 1 ( exp (x ) µ)2 2πσ 2 2σ 2 0, N(0, 1) (100 α) z(α) t χ 2 *1 2.1 t (i)x N(µ, σ 2 ) x µ σ N(0, 1

t χ F Q t χ F µ, σ N(µ, σ ) f(x µ, σ ) = ( exp (x ) µ) πσ σ 0, N(0, ) (00 α) z(α) t χ *. t (i)x N(µ, σ ) x µ σ N(0, ) (ii)x,, x N(µ, σ ) x = x+ +x N(µ, σ ) (iii) (i),(ii) z = x µ N(0, ) σ N(0, ) ( 9 97.

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!

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) ( )

経済と社会

寡占 戦略的行動と経済取引 ( ゲーム理論入門 ) 9. 寡占競争 寡占 (olgooly): ある市場に 社以上のごく少数の企業のみが存在する状態 企業間に戦略的相互依存関係が存在 例 : ある企業が生産量 市場 他企業の利潤 その他の市場構造 : 独占 (monooly): 市場に存在するのは 社のみ 完全競争 (erfect cometton): 各企業は市場を与えられたものとして行動 独占的競争

% 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.

土地税制の理論的・計量的分析

126 312 1 126 312... 2... 4 I...12...12...12...14...14...16...16...17...20...22...22...24...25 II...31...33...33...33...36...36...38 2...41...41...42...50...50...51 III...54...54...54...54...55...55...57...57...58...60...60...60...63...65...67...67

ミクロ経済学Ⅰ

労働需要 労働力を雇う側の意思決定 労働力を雇うのは企業と仮定 企業は利潤を最大化する 利潤最大化する企業は どのように労働力を需要するか? まず 一定の生産量を生産する際の 費用最小化問題から考察する 企業の費用最小化 複数の生産要素を用いて生産活動を行なう企業を想定 min C( w, r; y) = wl + rk LK, subject to FKL (, ) y Cwr (, ; y) 費用関数

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

: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V F1 + E1; V2 = 25*V *F1 + E2; V3 = 16*V *F1 + E3; V4 = 10*V F2 + E4; V5 = 19*V99

218 6 219 6.11: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V999 + 1F1 + E1; V2 = 25*V999 +.54*F1 + E2; V3 = 16*V999 + 1.46*F1 + E3; V4 = 10*V999 + 1F2 + E4; V5 = 19*V999 + 1.29*F2 + E5; V6 = 17*V999 + 2.22*F2 + E6; CALIS.

卒業論文

Y = ax 1 b1 X 2 b2...x k bk e u InY = Ina + b 1 InX 1 + b 2 InX 2 +...+ b k InX k + u X 1 Y b = ab 1 X 1 1 b 1 X 2 2...X bk k e u = b 1 (ax b1 1 X b2 2...X bk k e u ) / X 1 = b 1 Y / X 1 X 1 X 1 q YX1

1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3.

1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3. 2 4, 2. 1 2 2 Depress Conservative. 3., 3,. SES66 Alien67 Alien71,

産業組織論（企業経済論）

産業組織論 ( 企業経済論 ) 第 6 回 井上智弘 2010/5/19 産業組織論第 6 回 1 完全競争市場の条件 前回の復習 1. 取引される財 サービスが同質的である. 2. 消費者と企業の数が十分に多く, 誰も価格に影響力を及ぼせない. 3. 情報が完全である. 4. 市場への参入と市場からの退出が自由である. 2010/5/19 産業組織論第 6 回 2 代替財と補完財 : 前回の復習»

y i OLS [0, 1] OLS x i = (1, x 1,i,, x k,i ) β = (β 0, β 1,, β k ) G ( x i β) 1 G i 1 π i π i P {y i = 1 x i } = G (

7 2 2008 7 10 1 2 2 1.1 2............................................. 2 1.2 2.......................................... 2 1.3 2........................................ 3 1.4................................................

AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t

87 6.1 AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t 2, V(y t y t 1, y t 2, ) = σ 2 3. Thus, y t y t 1,

,, Poisson 3 3. t t y,, y n Nµ, σ 2 y i µ + ɛ i ɛ i N0, σ 2 E[y i ] µ * i y i x i y i α + βx i + ɛ i ɛ i N0, σ 2, α, β *3 y i E[y i ] α + βx i

Armitage.? SAS.2 µ, µ 2, µ 3 a, a 2, a 3 a µ + a 2 µ 2 + a 3 µ 3 µ, µ 2, µ 3 µ, µ 2, µ 3 log a, a 2, a 3 a µ + a 2 µ 2 + a 3 µ 3 µ, µ 2, µ 3 * 2 2. y t y y y Poisson y * ,, Poisson 3 3. t t y,, y n Nµ,

kubostat2015e p.2 how to specify Poisson regression model, a GLM GLM how to specify model, a GLM GLM logistic probability distribution Poisson distrib

kubostat2015e p.1 I 2015 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2015 07 22 2015 07 21 16:26 kubostat2015e (http://goo.gl/76c4i) 2015 (e) 2015 07 22 1 / 42 1 N k 2 binomial distribution logit

1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press.

1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. 2 3 2 Conservative Depress. 3.1 2. SEM. 1. x SEM. Depress.

.. est table TwoSLS1 TwoSLS2 GMM het,b(%9.5f) se Variable TwoSLS1 TwoSLS2 GMM_het hi_empunion totchr

3,. Cameron and Trivedi (2010) Microeconometrics Using Stata, Revised Edition, Stata Press 6 Linear instrumentalvariables regression 9 Linear panel-data models: Extensions.. GMM xtabond., GMM(Generalized

1 はじめに 85

1 はじめに 85 2 ジョイント スペースによるブランド選択の分析 2.1 ジョイント スペース マップ 86 2.2 ジョイント スペースとマーケティング変数を組み込んだブランド選択モデル hjt exp hjt exp hit h jt hjt hjt hjt hjt hk hjkt hjt k k hk h k hj hmt jm. m m hmt h m t jm m j hjt jm hmt.

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

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製品競争下での インストア広告サービスの 戦略的効果 慶應義塾大学大学院松林研究室 M2 小林春輝 目次 1. はじめに 2. モデルの定式化 3. 分析 考察 4. 結論 はじめに ICT の著しい発展 多様な消費者ニーズを把握しやすくなり 製品開発に活用 メーカー企業に製品ラインナップを拡大させるインセンティブを与え熾烈な品揃え競争 市場に存在する過剰な製品数 はじめに このメーカー内のそれぞれの製品を比較検討

日本統計学会誌, 第44巻, 第2号, 251頁-270頁

44, 2, 205 3 25 270 Multiple Comparison Procedures for Checking Differences among Sequence of Normal Means with Ordered Restriction Tsunehisa Imada Lee and Spurrier (995) Lee and Spurrier (995) (204) (2006)

Powered by TCPDF ( Title 第 11 講 : フィッシャー統計学 II Sub Title Author 石川, 史郎 (Ishikawa, Shiro) Publisher Publication year 2018 Jtitle コペンハーゲン解

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Title 第 11 講 : フィッシャー統計学 II Sub Title Author 石川, 史郎 (Ishikawa, Shiro) Publisher Publication year 018 Jtitle コペンハーゲン解釈 ; 量子哲学 (018. 3),p.381-390 Abstract Notes 慶應義塾大学理工学部大学院講義ノート

kubostat2017e p.1 I 2017 (e) GLM logistic regression : : :02 1 N y count data or

kubostat207e p. I 207 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp https://goo.gl/z9ycjy 207 4 207 6:02 N y 2 binomial distribution logit link function 3 4! offset kubostat207e (https://goo.gl/z9ycjy) 207 (e) 207 4

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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:

Rによる計量分析：データ解析と可視化 - 第3回 Rの基礎とデータ操作・管理

R 3 R 2017 Email: gito@eco.u-toyama.ac.jp October 23, 2017 (Toyama/NIHU) R ( 3 ) October 23, 2017 1 / 34 Agenda 1 2 3 4 R 5 RStudio (Toyama/NIHU) R ( 3 ) October 23, 2017 2 / 34 10/30 (Mon.) 12/11 (Mon.)

計量経済分析 2011 年度夏学期期末試験 担当 : 別所俊一郎 以下のすべてに答えなさい. 回答は日本語か英語でおこなうこと. 1. 次のそれぞれの記述が正しいかどうか判定し, 誤りである場合には理由, あるいはより適切な 記述はどのようなものかを述べなさい. (1) You have to wo

計量経済分析 2011 年度夏学期期末試験 担当 : 別所俊一郎 以下のすべてに答えなさい. 回答は日本語か英語でおこなうこと. 1. 次のそれぞれの記述が正しいかどうか判定し, 誤りである場合には理由, あるいはより適切な 記述はどのようなものかを述べなさい. (1) You have to worry about perfect multicollinearity in the multiple

読めば必ずわかる 分散分析の基礎 第２版

2 2003 12 5 ( ) ( ) 2 I 3 1 3 2 2? 6 3 11 4? 12 II 14 5 15 6 16 7 17 8 19 9 21 10 22 11 F 25 12 : 1 26 3 I 1 17 11 x 1, x 2,, x n x( ) x = 1 n n i=1 x i 12 (SD ) x 1, x 2,, x n s 2 s 2 = 1 n n (x i x)

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......................

こんにちは由美子です

Analysis of Variance 2 two sample t test analysis of variance (ANOVA) CO 3 3 1 EFV1 µ 1 µ 2 µ 3 H 0 H 0 : µ 1 = µ 2 = µ 3 H A : Group 1 Group 2.. Group k population mean µ 1 µ µ κ SD σ 1 σ σ κ sample mean

1. 2. (Rowthorn, 2014) / 39 1

,, 43 ( ) 2015 7 18 ( ) E-mail: sasaki@econ.kyoto-u.ac.jp 1 / 39 1. 2. (Rowthorn, 2014) 3. 4. 5. 6. 7. 2 / 39 1 ( 1). ( 2). = +. 1. g. r. r > g ( 3).. 3 / 39 2 50% Figure I.1. Income inequality in the

³ÎΨÏÀ

2017 12 12 Makoto Nakashima 2017 12 12 1 / 22 2.1. C, D π- C, D. A 1, A 2 C A 1 A 2 C A 3, A 4 D A 1 A 2 D Makoto Nakashima 2017 12 12 2 / 22 . (,, L p - ). Makoto Nakashima 2017 12 12 3 / 22 . (,, L p

ii 3.,. 4. F. (), ,,. 8.,. 1. (75%) (25%) =7 20, =7 21 (. ). 1.,, (). 3.,. 1. ().,.,.,.,.,. () (12 )., (), 0. 2., 1., 0,.

24(2012) (1 C106) 4 11 (2 C206) 4 12 http://www.math.is.tohoku.ac.jp/~obata,.,,,.. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.,,. 1., 2007 (). 2. P. G. Hoel, 1995. 3... 1... 2.,,. ii 3.,. 4. F. (),.. 5... 6.. 7.,,. 8.,. 1. (75%)

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

(iii) x, x N(µ, ) z = x µ () N(0, ) () 0 (y,, y 0 ) (σ = 6) *3 0 y y 2 y 3 y 4 y 5 y 6 y 7 y 8 y 9 y ( ) *4 H 0 : µ

t 2 Armitage t t t χ 2 F χ 2 F 2 µ, N(µ, ) f(x µ, ) = ( ) exp (x µ)2 2πσ 2 2 0, N(0, ) (00 α) z(α) t * 2. t (i)x N(µ, ) x µ σ N(0, ) 2 (ii)x,, x N(µ, ) x = x + +x ( N µ, σ2 ) (iii) (i),(ii) x,, x N(µ,

Stata User Group Meeting in Kyoto / ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto / 21

Stata User Group Meeting in Kyoto / 2017 9 16 ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto 2017 9 16 1 / 21 Rosenbaum and Rubin (1983) logit/probit, ATE = E [Y 1 Y 0 ] ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto

GJG160842_O.QXD

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A nested recursive logit model for route choice analysis Tien Mai, Mogens Fosgerau, Emma Frejinger Transportation Research Part B, Vol. 75, pp.100-112, 2015 2015/06/19( 金 ) 理論談話会 2015#6 B4 三木真理子 目次 1.

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

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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

非上場企業におけるコーポレート・ガバナンス

* sfukuda@e.u-tokyo.ac.jp ** munehisa.kasuya@boj.or.jp *** No. 06-J-05 2006 3 103-8660 30 * ** *** 1 10 TFP 1 1 La Porta, Lopez-De-Silanes, and Shleifer (1999) OECD27 20 20 10 2 1 Lichtenberg and Pushner

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

アダストリア売り上げデータによる 現状把握と今後の方針 東海大学情報通信学部経営システム工学科佐藤健太

アダストリア売り上げデータによる 現状把握と今後の方針 東海大学情報通信学部経営システム工学科佐藤健太 目次 1. 研究背景 2. 研究目的 3. データ概要 4. 分析手順 5. 分析結果 6. 戦略予想 7. まとめ 8. 今後の課題 参考文献 2016/10/27 2016 年 S-PLUS &Visual R Platform 学生研究奨励賞 1 1. 研究背景 Ⅰ アダストリア (¹) とは,

(Compton Scattering) Beaming 1 exp [i (k x ωt)] k λ k = 2π/λ ω = 2πν k = ω/c k x ωt ( ω ) k α c, k k x ωt η αβ k α x β diag( + ++) x β = (ct, x) O O x

Compton Scattering Beaming exp [i k x ωt] k λ k π/λ ω πν k ω/c k x ωt ω k α c, k k x ωt η αβ k α x β diag + ++ x β ct, x O O x O O v k α k α β, γ k γ k βk, k γ k + βk k γ k k, k γ k + βk 3 k k 4 k 3 k

医系の統計入門第 2 版 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. このサンプルページの内容は, 第 2 版 1 刷発行時のものです.

医系の統計入門第 2 版 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. http://www.morikita.co.jp/books/mid/009192 このサンプルページの内容は, 第 2 版 1 刷発行時のものです. i 2 t 1. 2. 3 2 3. 6 4. 7 5. n 2 ν 6. 2 7. 2003 ii 2 2013 10 iii 1987

わが国企業による資金調達方法の選択問題

* takeshi.shimatani@boj.or.jp ** kawai@ml.me.titech.ac.jp *** naohiko.baba@boj.or.jp No.05-J-3 2005 3 103-8660 30 No.05-J-3 2005 3 1990 * E-mailtakeshi.shimatani@boj.or.jp ** E-mailkawai@ml.me.titech.ac.jp

dvi

2017 65 2 217 234 2017 Covariate Balancing Propensity Score 1 2 2017 1 15 4 30 8 28 Covariate Balancing Propensity Score CBPS, Imai and Ratkovic, 2014 1 0 1 2 Covariate Balancing Propensity Score CBPS

1 Jensen et al.[6] GRT S&P500 GRT RT GRT Kiriu and Hibiki[8] Jensen et al.[6] GRT 3 GRT Generalized Recovery Theorem (Jensen et al.[6])

Generalized Recovery Theorem Ross[11] Recovery Theorem(RT) RT forward looking Kiriu and Hibiki[8] Generalized Recovery Theorem(GRT) Jensen et al.[6] GRT RT Kiriu and Hibiki[8] 1 backward looking forward

bosai-2002.dvi

45 B-2 14 4 Annuals of Disas. Prev. Res. Inst., Kyoto Univ., No. 45 B-2, 22 5 m 5 m :,,, 1. 2. 2.1 27 km 2 187 km 2 14 % 77 % 47 7, 9 2, 54 6 7, 9 16, 57 8 1, 9 47 2 1 57 5 2.2 45 2 Fig. 1 2 2.3 Fig. 2

s = 1.15 (s = 1.07), R = 0.786, R = 0.679, DW =.03 5 Y = 0.3 (0.095) (.708) X, R = 0.786, R = 0.679, s = 1.07, DW =.03, t û Y = 0.3 (3.163) + 0

7 DW 7.1 DW u 1, u,, u (DW ) u u 1 = u 1, u,, u + + + - - - - + + - - - + + u 1, u,, u + - + - + - + - + u 1, u,, u u 1, u,, u u +1 = u 1, u,, u Y = α + βx + u, u = ρu 1 + ɛ, H 0 : ρ = 0, H 1 : ρ 0 ɛ 1,

第13回：交差項を含む回帰・弾力性の推定

13 2018 7 27 1 / 31 1. 2. 2 / 31 y i = β 0 + β X x i + β Z z i + β XZ x i z i + u i, E(u i x i, z i ) = 0, E(u i u j x i, z i ) = 0 (i j), V(u i x i, z i ) = σ 2, i = 1, 2,, n x i z i 1 3 / 31 y i = β

独占と不完全競争

独占と不完全競争 競争状態の分類 完全競争 perfect competition 多数の生産者, 同質の財を生産, 個々の生産者は価格支配力を持たない 独占 monopoly 生産者は一社 市場全体の需要曲線に直面 ( 価格をコントロールできる ) 不完全競争 imperfect competition 完全競争でも独占でもない状況 寡占 oligopoly 独占的競争 monopolistic

こんにちは由美子です

1 2 . sum Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max ---------+----------------------------------------------------- var1 13.4923077.3545926.05 1.1 3 3 3 0.71 3 x 3 C 3 = 0.3579 2 1 0.71 2 x 0.29 x 3 C 2 = 0.4386

(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

出生率の決定要因に関する実証分析 川瀬晃弘東洋大学経済学部 東京都文京区白山 年 1 月 概要本論文の目的は 日本の出生率の決定要因を JGSS の個票データを用いた実証分析により明らかにすることにある JGS

出生率の決定要因に関する実証分析 川瀬晃弘東洋大学経済学部 112-8606 東京都文京区白山 5-28-20 E-mail: kawase@toyo.jp 2012 年 1 月 概要本論文の目的は 日本の出生率の決定要因を JGSS の個票データを用いた実証分析により明らかにすることにある JGSS のデータからは 女性が出産した子どもの数のデータとともに兄弟姉妹の数や 15 歳時に居住していた都道府県名などの情報を入手できる

H22 BioS t (i) treat1 treat2 data d1; input patno treat1 treat2; cards; ; run; 1 (i) treat = 1 treat =

H BioS t (i) treat treat data d; input patno treat treat; cards; 3 8 7 4 8 8 5 5 6 3 ; run; (i) treat treat data d; input group patno period treat y; label group patno period ; cards; 3 8 3 7 4 8 4 8 5

(3) 検定統計量の有意確率にもとづく仮説の採否データから有意確率 (significant probability, p 値 ) を求め 有意水準と照合する 有意確率とは データの分析によって得られた統計値が偶然おこる確率のこと あらかじめ設定した有意確率より低い場合は 帰無仮説を棄却して対立仮説

第 3 章 t 検定 (pp. 33-42) 3-1 統計的検定 統計的検定とは 設定した仮説を検証する場合に 仮説に基づいて集めた標本を 確率論の観点から分析 検証すること 使用する標本は 母集団から無作為抽出されたものでなければならない パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 パラメトリック検定は母集団が正規分布に従う間隔尺度あるいは比率尺度の連続データを対象とする ノンパラメトリック検定は母集団に特定の分布を仮定しない

untitled

2016 (8) Variety Expansion Effects by Feenstra (1994) 1 Variety Effects Dixit and Stiglitz (1977) CES n n? n t U t = ( nt i=1 σ > 1, a it > 0,

2016 8 29 1 4 Variety Expansion Effects by Feenstra 1994 1 Variety Effects Dix and Stiglz 1977 CES n n? n t U t σ > 1, a > 0, σ a q σ n a 1 σ a p q U t P t E U t, p t U t P t U t V p, I I t a σ p 1 σ a

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単純適応制御 SAC サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. http://www.morikita.co.jp/books/mid/091961 このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行当時のものです. 1 2 3 4 5 9 10 12 14 15 A B F 6 8 11 13 E 7 C D URL http://www.morikita.co.jp/support

こんにちは由美子です

Sample size power calculation Sample Size Estimation AZTPIAIDS AIDSAZT AIDSPI AIDSRNA AZTPr (S A ) = π A, PIPr (S B ) = π B AIDS (sampling)(inference) π A, π B π A - π B = 0.20 PI 20 20AZT, PI 10 6 8 HIV-RNA

(Basics of Proability Theory). (Probability Spacees ad Radom Variables,, (Ω, F, P ),, X,. (Ω, F, P ) (probability space) Ω ( ω Ω ) F ( 2 Ω ) Ω σ (σ-fi

I (Basics of Probability Theory ad Radom Walks) 25 4 5 ( 4 ) (Preface),.,,,.,,,...,,.,.,,.,,. (,.) (Basics of Proability Theory). (Probability Spacees ad Radom Variables...............2, (Expectatios,

NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, A

NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, AstraZeneca KK 要旨 : NLMIXEDプロシジャの最尤推定の機能を用いて 指数分布 Weibull

Vol.65 No.2 大阪大学経済学 September 2015 東日本大震災が大阪市の住宅価格に与えた影響について : 中古マンション価格を例にとって 保元大輔 谷﨑久志 要旨 JELR 1. はじめに Stata,, %.,

Title Author(s) 東日本大震災が大阪市の住宅価格に与えた影響について : 中古マンション価格を例にとって 保元, 大輔 ; 谷﨑, 久志 Citation 大阪大学経済学. 65(2) P.39-P.55 Issue Date 2015-09 Text Version publisher URL https://doi.org/10.18910/57097 DOI 10.18910/57097

ＪＭＰ V4 による生存時間分析

V4 1 SAS 2000.11.18 4 ( ) (Survival Time) 1 (Event) Start of Study Start of Observation Died Died Died Lost End Time Censor Died Died Censor Died Time Start of Study End Start of Observation Censor

9 8 7 (x-1.0)*(x-1.0) *(x-1.0) (a) f(a) (b) f(a) Figure 1: f(a) a =1.0 (1) a 1.0 f(1.0)

E-mail: takio-kurita@aist.go.jp 1 ( ) CPU ( ) 2 1. a f(a) =(a 1.0) 2 (1) a ( ) 1(a) f(a) a (1) a f(a) a =2(a 1.0) (2) 2 0 a f(a) a =2(a 1.0) = 0 (3) 1 9 8 7 (x-1.0)*(x-1.0) 6 4 2.0*(x-1.0) 6 2 5 4 0 3-2

< F2D CF6955C925A8AFA8EF98B8B8CA992CA82B54850>

主要木材の短期需給見通し ( 平成 第 4 四半期及び平成 第 1 四半期 ) の概要 1 国産材 ( 製材用丸太 ) 製材用丸太の需要 ( 工場入荷量 ) は 平成 の新設住宅着工戸数がやや増加するものと見込まれることなどから 平成 第 4 四半期は320 万m3程度 ( 前年同期比 ( 以下同じ )101.4%) 平成 第 1 四半期は300 万m3程度 (100.3%) になるものと見通される

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

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3. 国民所得 : どこから来てどこへ行くのか (1) 基礎マクロ経済学 1 概要 1. 今回のねらい 2. 長期と短期 3. 経済諸部門の相互関係 4. 供給の決定 5. 生産関数の典型的仮定 6. 企業の利潤最大化行動 7. 完全競争市場における企業利潤 8. 確認問題 基礎マクロ経済学 2 1. 今回のねらい ここまでの講義では GDP 消費者物 価指数 失業とは何かについて学んだ 今回から数回を使って

産業組織論（企業経済論）

産業組織論 ( 企業経済論 ) 第 8 回 井上智弘 2010/6/2 産業組織論第 8 回 1 注意事項 次回 (6/9) は, 講義のはじめに小テストを行う.» 内容は, 完全競争市場の均衡を求める問題と ( 本日講義を行う ) 独占市場の均衡を求める問題. 講義の資料は, 授業終了後にホームページにアップしている. http://tomoinoue.web.fc2.com/index.html

kubostat7f p GLM! logistic regression as usual? N? GLM GLM doesn t work! GLM!! probabilit distribution binomial distribution : : β + β x i link functi

kubostat7f p statistaical models appeared in the class 7 (f) kubo@eeshokudaiacjp https://googl/z9cjy 7 : 7 : The development of linear models Hierarchical Baesian Model Be more flexible Generalized Linear

DVIOUT-r0

4 企業の理論 4.1 企業行動の原則 ( ) のもとで,( )(profit) を ( ) するように, ( ) や ( ) を決定する 4.2 利潤 (profit) とは 利潤 = ( ) ( ) = ( ) ( ) ( ) (1) 4.2.1 総収入 (Total Revenue) とは 総収入 = ( ) = ( ) ( ) (2) 4.2.2 総費用 (Total Cost) とは 総費用

生産者行動の理論(1)

生産者行動の理論 (1) 生産者の行動 利潤最大化 生産の技術的制約のもとで 生産の技術的制約 生産関数, 費用関数 短期と長期 生産関数の基礎概念 投入物と産出物 規模に関する収穫 限界生産物, 平均生産物 等量曲線 費用関数の基礎概念 短期と長期 固定費用, 可変費用 平均費用, 限界費用 生産者行動の理論 利潤最大化 生産の技術的制約のもとで, 利潤 = 収入ー費用を最大にするように行動 消費者行動

分布

(normal distribution) 30 2 Skewed graph 1 2 (variance) s 2 = 1/(n-1) (xi x) 2 x = mean, s = variance (variance) (standard deviation) SD = SQR (var) or 8 8 0.3 0.2 0.1 0.0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 8 0 1 8 (probability

KHPS JHPS KHPS JHPS KHPS JHPS KHPS JHPS KHPS JHPS KHPS JHPS KHPSKeio Household Panel Survey JHPSJapan Household Panel Survey KHPS,JHPS,KHPS,, KHPS JHP

慶應義塾家計パネル調査(KHPS) と 日本家計パネル調査 (JHPS) における Cross-sectional / Longitudinal * ウェイトおよびパネル統合ウェイトの作成 石井加代子野崎華世 Keio Household Panel Survey: KHPSJapan Household Panel Survey: JHPS KHPS JHPS Cross-sectional Longitudinal

4/15 No.

4/15 No. 1 4/15 No. 4/15 No. 3 Particle of mass m moving in a potential V(r) V(r) m i ψ t = m ψ(r,t)+v(r)ψ(r,t) ψ(r,t) = ϕ(r)e iωt ψ(r,t) Wave function steady state m ϕ(r)+v(r)ϕ(r) = εϕ(r) Eigenvalue problem

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

Microsoft Word - Power_Analysis_Jp_ docx

Power Analysis using G*Power Version 1.0 013 年 3 月 03 日 評価学博士 佐々木亮 サンプルサイズの検討方法 1. 最低のサンプルサイズサンプルサイズに関する考え方 統計分析を用いた調査報告書では サンプルサイズとして 30 あるいは 5 を用いている場合が頻繁に見られる 事前 事後比較のための 1 群の t 検定では まさに 30 あるいは 5 が必要ということになり

10:30 12:00 P.G. vs vs vs 2

1 10:30 12:00 P.G. vs vs vs 2 LOGIT PROBIT TOBIT mean median mode CV 3 4 5 0.5 1000 6 45 7 P(A B) = P(A) + P(B) - P(A B) P(B A)=P(A B)/P(A) P(A B)=P(B A) P(A) P(A B) P(A) P(B A) P(B) P(A B) P(A) P(B) P(B

2 / 24

2017 11 9 1 / 24 2 / 24 Solow, 1957 total factor productivity; TFP 5% 経済成長率の要因分解 4% 3% 2.68% 2.51% 2% 1% 0% 1.63% 1.50% 0.34% 0.42% 0.55% 0.97% 1.14% 0.86% 0.13% -0.59% -0.59% -0.09% 0.01% -1% 1970-80

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)

事例研究(ミクロ経済政策・問題分析III) -規制産業と料金・価格制度-

事例研究 ( ミクロ経済政策 問題分析 III) - 規制産業と料金 価格制度 - ( 第 7 回 手法 (3) 応用データ解析 / 基礎的手法 ) 2010 年 6 月 2 日 戒能一成 0. 本講の目的 ( 手法面 ) - 応用データ解析の手順や基本的な作業の流れ (Strategy) を理解する - 特にグラフ化や統計検定などの手法を用いた データ解析手法の選択と検定 確認について理解する (

第Ⅱ編/労働移動と地域の発展

Introduction Introduction 京都大学森知也先生講義 空間経済学 HP より転載 Thu nen Fig. Thu nen rings Introduction Thu nen 第 4 章 独占的競争のディクシット = スティグリッツのモデルとその空間経済への拡張 U = M μ A 1'μ (4.1) M: 工業品の消費を示す合成指数 μ: 工業品への支出割合を表す定数 A:

(Basics of Proability Theory). (Probability Spacees ad Radom Variables,, (Ω, F, P ),, X,. (Ω, F, P ) (probability space) Ω ( ω Ω ) F ( 2 Ω ) Ω σ (σ-fi

II (Basics of Probability Theory ad Radom Walks) (Preface),.,,,.,,,...,,.,.,,.,,. (Basics of Proability Theory). (Probability Spacees ad Radom Variables...............2, (Expectatios, Meas).............................

(p.2 ( ) 1 2 ( ) Fisher, Ronald A.1932, 1971, 1973a, 1973b) treatment group controll group (error function) 2 (Legendre, Adrian

2004 1 1 1.1 Maddala(1993) Mátyás and Sevestre (1996) Hsiao(2003) Baltagi(2001) Lee(2002) Woolridge(2002a), Arellano(2003) Journal of Econometrics Econometrica Greene(2000) Maddala(2001) Johnston and Di-

インドネシアの都市化 北スラウェシ州のケース（中間報告）

2 1999 2011 (2016) 2005 2005 5 Christiaensen, De Weerdt and Todo (2013) 1999 2014 25871152 (IDE-JETRO): Takayuki Higashikata@ide.go.jp 25 1991/1994 2010 50 51 1980 2004 Christiaensen and Todo (2014) (1)

(Basic of Proability Theory). (Probability Spacees ad Radom Variables , (Expectatios, Meas) (Weak Law

I (Radom Walks ad Percolatios) 3 4 7 ( -2 ) (Preface),.,,,...,,.,,,,.,.,,.,,. (,.) (Basic of Proability Theory). (Probability Spacees ad Radom Variables...............2, (Expectatios, Meas).............................

02-量子力学の復習

4/17 No. 1 4/17 No. 2 4/17 No. 3 Particle of mass m moving in a potential V(r) V(r) m i ψ t = 2 2m 2 ψ(r,t)+v(r)ψ(r,t) ψ(r,t) Wave function ψ(r,t) = ϕ(r)e iωt steady state 2 2m 2 ϕ(r)+v(r)ϕ(r) = εϕ(r)

スライド 1

効用最大化に基づく 離散選択モデルの基礎 愛媛大学 倉内慎也 8/9/ 第 7 回行動モデル夏の学校 モデルの種類 () ~ 決定論的モデルと確率論的モデル~ 決定論的モデル F=ma 確率論的モデル ビールの売上げ =f( 宣伝広告費 気温など )+ε 我々が扱うのは交通現象 確率モデル 8/9/ 第 7 回行動モデル夏の学校 交通量 ( 万台 ) モデルの種類 () ~ 集計モデルと非集計モデル~

* n x 11,, x 1n N(µ 1, σ 2 ) x 21,, x 2n N(µ 2, σ 2 ) H 0 µ 1 = µ 2 (= µ ) H 1 µ 1 µ 2 H 0, H 1 *2 σ 2 σ 2 0, σ 2 1 *1 *2 H 0 H

1 1 1.1 *1 1. 1.3.1 n x 11,, x 1n Nµ 1, σ x 1,, x n Nµ, σ H 0 µ 1 = µ = µ H 1 µ 1 µ H 0, H 1 * σ σ 0, σ 1 *1 * H 0 H 0, H 1 H 1 1 H 0 µ, σ 0 H 1 µ 1, µ, σ 1 L 0 µ, σ x L 1 µ 1, µ, σ x x H 0 L 0 µ, σ 0