このページには授業に関する資料やお知らせがあります。
科目名 | 森林政策学1A,1B | ||
担当教員名 | 栗山 浩一 | ||
授業形態 | 講義 | ||
単位数 | 4 | 配当学年 | 修士1回生以上 |
学期・曜日・時限 | 通年 金2 | ||
教室 | 第3会議室 | ||
授業の概要・目的 | 本講義は,森林政策,農業政策,環境政策などの経済政策を分析するための手法について学ぶことを目的としている。本年度は近年注目を集めている離散選択モデルの文献を取り上げる予定である。離散選択モデルとは,複数の選択肢の中から一つを選ぶ行動を分析するための統計手法である。たとえば,離散選択モデルを用いると,消費者が店頭にある多数の製品の中から自分の購入する製品を選ぶ行動から,消費者の効用関数を推定することが可能となる。生産者行動や消費者行動を分析する際に,アンケート調査によって得られたデータを用いることは多いが,離散選択モデルは,こうした個票レベルのデータを分析する上で有効な統計分析手法である。本年度は,離散選択モデルの基礎から開始し,最先端の研究内容まで扱う予定である。受講者には,計算問題やミニレポートなどの課題を毎回提出してもらい,学期末には小論文を提出してもらう予定である。 | 到達目標 | 離散選択モデルに関する基礎知識を理解し,環境問題・農業問題・開発問題などへの応用について理解できるようになる。データを用いた統計分析ができるようになる。 |
授業計画と内容 |
森林政策学1A 1. Introduction 2. Properties of Discrete Choice Models (1) 3. Properties of Discrete Choice Models (2) 4. Logit (1) 5. Logit (2) 6. GEV (1) 7. GEV (2) 8. Mixed Logit (1) 9. Mixed Logit (2) 10. Numerical Maximization (1) 11. Numerical Maximization (2) 12. Drawing from Densities (1) 13. Drawing from Densities (2) 14. Simulation-Assisted Estimation 15. Feedback 森林政策学1B 1. Introduction 2. Families of discrete choice models (1) 3. Families of discrete choice models (2) 4. Experimental design and choice experiments (1) 5. Experimental design and choice experiments (2) 6. Statistical inference (1) 7. Statistical inference (2) 8. The BWS object case (1) 9. The BWS object case (2) 10. The BWS profile case (1) 11. The BWS profile case (2) 12. The BWS multi-profile case (1) 13. The BWS multi-profile case (2) 14. Application 15. Feedback |
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履修要件 | 特になし | ||
成績評価の方法・基準 | 平常点(出席回数,講義中の発言内容,小テスト)および期末レポート提出をもとに総合的に評価。期末レポート(60%),平常点(40%)。 評価基準及び達成度については、当該年度農学研究科学修要覧記載の[評価基準及び達成度]による | ||
教科書 | Kenneth Train『Discrete Choice Methods with Simulation, 2nd Ed.』(Cambridge University Press) ISBN:0521747384 (https://eml.berkeley.edu/books/choice2.html)
David A. Hensher et al.『Applied Choice Analysis, 2nd ed.』(Cambridge University Press) ISBN:1107465923 Jordan J. Louviere et al.『Best-Worst Scaling: Theory, Methods and Applications』(Cambridge University Press) ISBN:1107043158 |
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参考文献 | 授業中に紹介する | ||
その他 | テキストを事前に読んでおくこと |
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