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山本 拓
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計量経済学 (新経済学ライブラリ) 単行本 – 1995/4/1

4.2 5つ星のうち4.2 45個の評価
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  1. ISBN-10
    4915787451
  2. ISBN-13
    978-4915787454
  3. 出版社
    新世社
  4. 発売日
    1995/4/1
  5. 言語
    日本語
  6. 本の長さ
    362ページ
  7. すべての詳細を表示
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商品の説明

内容（「MARC」データベースより）

大学学部生向きの計量経済学の初級テキスト。F検定ならびにそれを用いた構造変化の検定方法、分布ラグ・モデルなどトピック的に広範囲を扱うが、丁寧にわかりやすくポイントを解説する。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 新世社 (1995/4/1)
  • 発売日 ‏ : ‎ 1995/4/1
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 362ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4915787451
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4915787454
  • カスタマーレビュー:
    4.2 5つ星のうち4.2 45個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

シマダ
5つ星のうち5.0 いい本です
2016年9月3日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
とても良い本です。嬉しいです。
配達も速いです。
ありがとうございます。
役に立った
 レポート
これからを生きる企業人
5つ星のうち3.0 計量経済学の初めの一冊として
2015年3月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本書は計量経済学のベースとなる統計学について丁寧に解説されている。これから計量経済学を勉強しようとする方にはお勧め。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
D.H
5つ星のうち4.0 人を選ぶかも？
2018年8月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
個人的にはとても分かりやすかったです。ただ文系の人が最初から読んでいくには少し難しいかもしれません。
数学にアレルギーのない人は他の本から入った方が良いのかもしれません。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazon カスタマー
5つ星のうち5.0 計量経済学
2016年9月17日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
弟がこの筋の卒論を書く予定です。明日もゼミ会議を徹夜で行うようです。頑張ってほしい。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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 レポート
尾崎　枕
5つ星のうち5.0 詳しい式の展開
2022年5月19日に日本でレビュー済み
式の展開がとても詳しい。そのため、統計学を学習していれば初学者でも読むことができる。
また、統計学についても、付録で説明しているため、一冊で完結している。

内容は、①最小二乗法など古典的な回帰分析、②標準的な仮定が満たされない場合の対応、③統計学(付録)、となっている。学部で学ぶ内容についてはほぼ網羅されている。なお、説明で行列をもちいないため、行列で習っている場合は、別の本を使用したほうが良い可能性がある。統計学や計量経済学が出題される場合や、口頭試問で計量経済学について問われる場合の院試対策としても有用である。

難易度的には鹿野(2015)『新しい計量経済学』や黒住(2016)『計量経済学』と同程度である。それぞれ、内容の特色やレイアウトに違いがあるので、フィーリングのあうものを読めばよいだろう。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
右フック
5つ星のうち5.0 2018年7月に正誤表が更新されています
2018年11月12日に日本でレビュー済み
計量経済学の基本的な考え方を学ぶ入門書としてお勧めです。応用計量経済学では、様々な計量経済モデルが開発された理論的背景について理解し、データの特性に応じてそれらのモデルを使い分けることが重要になります。モデルのそれぞれの仮定が満たされない場合に推定量（係数）にどのような影響が生じ、それに対してどのような対処方法を講じるべきかについて、行列を用いずに本質的な部分が議論されています。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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カーマイン
5つ星のうち3.0 「計量経済学」というより「計量経済学のための数学の本」
2012年8月3日に日本でレビュー済み
　著者は、一橋大学経済学部教授（出版された１９９５年当時）である。現在（２０１３年）は、日本大学教授で一橋大学名誉教授。
　前半３０〜４０％は数学の話。後半から計量経済学の話である。
　経済モデル（たとえば、所得と消費の関係を示すモデル）をつくるとき、経験にもとづいていろいろな仮定をおきながら数式をつくってみて、実際とモデルの近しさ、いわば、モデルによるシミュレーションの現実予言力がどの程度あるか、を検証する。変数はどうやって選ぶのかという問題、多重共線性の問題（２つ以上の説明変数の相関の強さによりモデルの精度判断が歪められる問題）など、数学的といいつつ職人的・感性的なところがある。
　本書は、回帰分析から丁寧に解説している。数式が多いけれども、見た目よりはとっつきやすい。でも、やはり、確率統計の基本知識（たとえば、F検定ってなんなのか、がわかるくらいの知識）があった方がいい。付録の説明も充実しているものの。時系列分析についてはほとんど解説がなかったのは残念。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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Amazon カスタマー
5つ星のうち4.0 院試のために購入
2018年8月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
細かいところまできっちり説明されていて、良書だと思う。非常に役に立った。
しかし、入門書としては内容が細かすぎであり、他書籍で事前に勉強してから購入した方が良いと思われる。
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