講義資料

現在の講義(2020~,慶應義塾大学)

学部

環境経済学:中級レベルの環境経済学を学びます.前半は,伝統的な環境経済学の理論を学びながら,環境問題の解決に必要不可欠な経済インセンティブのデザインについて学習します.後半は,より先端的な環境経済学の理論と実証(の導入)を学びます.使用言語は英語です.

第1週:環境と経済(1):外部性とピグー的解
第2週:環境と経済(2):非排除性と非競合性
第3週:環境規制の基礎理論(1):コース的解と排出権取引市場
第4週:環境規制の基礎理論(2):情報の非対称性とインセンティブ規制
第5週:環境規制の基礎理論(3):不確実性とワイツマン定理
第6週:環境規制の基礎理論(4):技術進歩と環境規制
第7週:環境規制の基礎理論(5):方向付けられた技術進歩とグリーン補助金
第8週:政策効果と環境効果の貨幣的価値(1):消費者余剰と補償変分
第9週:政策効果と環境効果の貨幣的価値(2):環境の価値評価方法
第10週:交通と環境(1):交通渋滞と環境汚染の経済理論
第11週:交通と環境(2):交通渋滞と環境汚染の経済実証
第12週:行動経済学と環境:エネルギー効率性とナッジ
第13週:貿易と環境:コープランド=テイラー

第14週:経済地理と環境:クルーグマン


過去の講義(2017~2020年,筑波大学)

公共経済学: 市場経済における政府の役割、公共経済政策のミクロ経済学・厚生経済学的基礎を学ぶ.公共経済学の理論的基礎及び分析ツールを数理的かつ直観的に理解し、現実の社会・経済問題や公共政策課題に対し自分なりに(経済学的裏付けのある)考え方を持てるようになることを目標とする.

実証ミクロ経済学
  • 授業概要: 経済主体の離散選択行動を主な題材として、実証(応用)ミクロ経済学の方法論、代表的モデル・手法、誘導形推定と構造推定それぞれのメリット・デメリット等に関して学習する.前半は、French-Taber論文(Handbook of Labor Economics, 2011)をベースに、労働経済学分野の基礎モデルの一つであるRoy modelを使って静学的離散選択(Static Discrete Choice)モデルの識別・推定法を学ぶ.後半は、Keane-Todd-Wolpin論文(Handbook of Labor Economics, 2011)をベースに、産業組織分野の基礎モデルの一つであるRust modelを使って動学的離散選択(Dynamic Discrete Choice)モデルの識別・推定法を学ぶ.
  • 使用ソフトウェア: Stata, Matlab
第1回:応用(実証)ミクロ経済学とは何か? ~経済理論と計量経済分析~
              Stata演習:仮想データの生成と分析
第2回:実証ミクロ経済学の基礎I  ~線形モデル:教育リターンを例として~
              Stata演習:Mrozデータ(Econometrica, 1987)
第3回:実証ミクロ経済学の基礎II  ~非線形モデル:女性の労働参加を例として~
              Stata演習:Mrozデータ(Econometrica, 1987)
第4回:Roy modelの識別・推定I  ~静学的離散選択モデルの誘導形推定~
              Stata演習:Mrozデータ(Econometrica, 1987)
第5回:Roy modelの識別・推定II  ~静学的離散選択モデルの構造推定~
              Stata演習:Mrozデータ(Econometrica, 1987)
第6回:Rust modelの識別・推定I  ~動学的離散選択モデルと動的計画法~
              Matlab演習:Rustデータ(Econometrica, 1987)
第7回:Rust modelの識別・推定II  ~動学的離散選択モデルの構造推定~
              Matlab演習:Rustデータ(Econometrica, 1987)
第8回:Berry-Levinsohn-Pakesモデル  ~需要構造と供給構造の同時推定~
              Stata & Matlab演習:Nevoデータ(Econometrica, 2001)

大学院

統計分析
  • 授業概要: 統計的因果推論(Imbens-Rubin, 2015)に基づき、因果効果を適切に識別・推定するための計量経済学的基礎を学ぶ.前半は、基礎的な統計的推測・検定の理論・方法(差の検定、回帰分析等)を復習しながら、なぜ古典的ガウス・マルコフ仮定(E[e|X]=0)が成立するような実験データに対しては、これらの方法が有効なのかを学習する.後半は、実際に学術論文に使用されたデータを題材として、E[e|X]=0が成立しないような観察データ(≒ビッグデータを含むほぼ全ての経済社会データ)に潜む統計的バイアスの問題に焦点を当て、観察データに対して有効な制御法(制御変数法、マッチング推定法)や準実験手法(操作変数法、差分の差分法)を学ぶ.
  • 使用ソフトウェア:Stata
 第1回:統計分析と因果推論
      演習:Bertrand-Mullainathan(AER, 2004)データ
 第2回:t検定と単回帰分析
      演習:Bertrand-Mullainathan(AER, 2004)データ
 第3回:非線形モデルと最尤法
      演習:Bertrand-Mullainathan(AER, 2004)データ
 第4回:重回帰分析(内生性・制御変数)
      演習:労働調査データ
 第5回:操作変数法
      演習:Duranton-Turner(AER, 2011)データ
 第6回:多次元データと差分の差分(DID)法
      演習:Card-Krueger(AER, 1994)データ
 第7回:自己選択(セレクション)バイアス
      演習:自動車保有・利用データ
 第8回:マッチング法
                  演習:Dehejia-Wahba(JASA, 1999)データ

 


過去の講義(2008~2017年)

学部

初級ミクロ経済学(2010年~、履修者数=70~110人)
  • [学生による講義の評価:4.1/5.0 (2012年), 4.1/5.0 (2014年)]
  • Syllabus
公共経済学(2011年~、履修者数=30~70人)
  • [学生による講義の評価:4.5/5.0 (2011年), 4.6/5.0 (2012年), 4.7/5.0 (2013年), 4.4/5.0 (2014年), 4.6/5.0 (2015年)]
  • Syllabus

中級ミクロ経済学(2008年~2010年、Williams College)

開発経済学(3~4年生向け)(2013年、履修者数=25人)
  • [学生による講義の評価:4.9/5.0 (2013年)]
産業組織論(3~4年生向け)(2011年~、履修者数=30-80人)
  • [学生による講義の評価:4.6/5.0 (2011年), 4.5/5.0 (2012年), 4.8/5.0 (2014年)]
  • Syllabus
環境資源経済学(3~4年生向け)(2010年~隔年、履修者数=40-50人)
  • [学生による講義の評価:4.7/5.0 (2012年), 4.9/5.0 (2014年)]
  • 講義履修者の約半数が、毎週平均して6時間以上勉強をしたと回答しています。
  • Syllabus

大学院

経済数学(2005年, 2007年、ミネソタ大学)
  • [学生による講義の評価:4.9/5.0 (2005年), 4.8/5.0 (2017年)]
  • Lecture Notes

環境経済と政策(2013年~、上智大学)

計量経済学 (ティーチングアシスタント)(2005年、ミネソタ大学)

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