Numbering Code	G-ECON31 6A518 LJ43	Year/Term	2022 ・ First semester
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year		Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Wed.3
Instructor name	YANAGI TAKAHIDE (Graduate School of Economics Senior Lecturer)
Outline and Purpose of the Course	本授業の目的は，ミクロ計量経済学における因果推論アプローチとその理論的性質を学習することである．授業前半では，ランダム化比較試験，共変量を利用した因果推論，局所平均介入効果，限界介入効果，回帰不連続デザイン，集積分析，ピア効果，DID分析などの因果推論アプローチに関する近年の研究成果を講義する．授業後半では，ミクロ計量経済学の近年の研究成果を履修者にレビュー報告してもらう． 本授業の内容は，ミクロ計量経済学に関する実証研究と理論研究を遂行するために有用なものである．経済学の実証研究と計量経済学の理論研究に興味のある研究者養成プログラム（Rプログラム）の学生は，修士課程2回生のときに本授業を履修することが望ましい．
Course Goals	1. ミクロ計量経済学の因果推論アプローチの基礎と近年の研究成果を講義形式で学ぶことで，ミクロ計量経済学の近年の研究成果を理解できるようになる． 2. ミクロ計量経済学の近年の研究成果をレビュー報告することで，ミクロ計量経済学に関する実証研究と理論研究を遂行するための学術知識を習得する． 3. ミクロ計量経済学の因果推論アプローチを実装する宿題に取り組むことで，ミクロ計量経済学に関する実証研究と理論研究を遂行するためのプログラミング能力を習得する．
Schedule and Contents	第1回：ガイダンス 第2回：ランダム化比較試験 第3回：共変量を利用した因果推論 第4回：共変量を利用した因果推論 第5回：局所平均介入効果 第6回：局所平均介入効果 第7回：限界介入効果 第8回：限界介入効果 第9回：回帰不連続デザイン 第10回：集積分析 第11回：ピア効果 第12回：DID分析 第13回：履修者によるレビュー報告 第14回：履修者によるレビュー報告 第15回：フィードバック（PandAを利用予定） ※履修者が少ない場合，授業計画を大きく変更することがある．また，授業時間に余裕があれば，その他のトピックも追加的に講義する．
Evaluation Methods and Policy	宿題（50%）とレビュー報告（50%）により，授業の総合点を計算する．成績評価（優・良・可・不可）は，授業の総合点にもとづく絶対評価により決定する． 宿題は3回から4回程度，レビュー報告は1回から2回程度を予定している．宿題の目的は，講義内容の理解を確認することである．レビュー報告の目的は，近年の研究成果を理解できるようになることである． 宿題では，統計分析ソフトウェアを使用して，講義で紹介した分析方法を実装してもらう予定である．統計分析ソフトウェアの使用方法は，講義中に説明する時間的余裕がないため，自学する必要がある．
Course Requirements	本授業の履修者は「経済学のための数学」，「上級統計学」，「上級計量経済学」を履修済みでなければならない．この履修要件を満たさない履修希望者は，事前に担当教員にメール相談すること．
Study outside of Class (preparation and review)	授業前には，授業スライドを読むことにより，授業内容を予習することが求められる．授業内容を復習するためには，宿題に取り組むことにくわえて，参考文献をできるだけ多く読むことが望ましい． 本授業は研究者養成プログラム（Rプログラム）の科目であり，各履修者は自身が必要な時間だけ予習・復習に取り組む必要がある．
References, etc.	参考文献は授業中に紹介するが，シラバスでも参考文献をいくつか紹介しておく． Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal inference in statistics, social, and biomedical sciences. Cambridge University Press. Abadie, A., & Cattaneo, M. D. (2018). Econometric methods for program evaluation. Annual Review of Economics, 10, 465-503. Mogstad, M., & Torgovitsky, A. (2018). Identification and extrapolation of causal effects with instrumental variables. Annual Review of Economics, 10, 577-613. Cattaneo, M. D., Titiunik, R., & Vazquez-Bare, G. (2019). The regression discontinuity design. Handbook of Research Methods in Political Science and International Relations, Sage Publications. Kleven, H. J. (2016). Bunching. Annual Review of Economics, 8, 435-464.