Stock & Watson "Introduction to Econometrics" のEdition間比較
日本語訳を読むのも楽じゃない。
モチベーション
計量経済学のテキストの中で、Wooldridge ”Introductory Econometrics”とStock, Watson “Introduction to Econometrics”の2冊が学部レベルをすべてカバーしている定番のテキストとして挙げられることが多いです*1。
ただ、いかんせん洋書は高い＆読むのに時間がかかります。いくら英語が得意な人でも、初めて勉強する分野であれば内容の理解と語学の理解を同時に行うのは大変ですし、何より効率が下がります。母国語で読めるテキストがあるならそれを使うのがベターだと思います。
で、上記2冊のうちStock and Watsonについては、第2版の完訳が出ています。
だったらこれで勉強しようじゃないか、と思うのですが、SWに関しては2019年現在、原著なら4th editionまで発売されていて、授業での教科書指定が最新のeditionだったりします。
ただ、基本的な説明等は変わっていないことも多く、だったら日本語訳第2版を読んでから、変更部分だけ原著最新editionを読めばよくないか？という発想に至りました（というかそうしないとどうにも間に合わない）。その過程で、2nd, 3rd,4thの各edition間の変更点等についてまとめてみましょう、というのがこの記事の趣旨です。
まとめ方
各editionのprefaceに”New to this edition”みたいな項が設けられていて、メジャーな改訂はだいたいそこで頑張ったぞアピールをしている 示されているので、それを参考にしました。
そうでない改訂は過去版の理解でも大丈夫そう、というか他の教科書も読んでいくうちに修正されていくレベルの理解ずれだと思います。Editionを3つ通読して細かい変更点探すくらいなら他の教科書読むほうがいいように感じます。
まずは各editionの特徴を見てみよう
2nd edition: published in 2016 (邦訳版)
chapter終わりの「概念の復習」というパートは原著にはありますが、邦訳では割愛されているようです。復習問題、簡単なクイズみたいなものなので、新しいeditionの原著を読むときに解いてみてもいいかもしれません。
共立出版のHP↑に学習者用リソースが公開されていますが、これは原著2nd ed.のコピーです。要は英語で作られたものをそのまま公開している感じ。大丈夫か…
3rd edition: published in 2011
2，3，4版の中で（今のところ）一番Student Resourcesが充実しています。
4th editionと比べても、練習問題が追加で公開されていたり、教科書に出てくる単語のOnline Flashcardsがあったりします。最新版で削除されたってことは…
4th edition: published in 2019
companion siteはhttps://media.pearsoncmg.com/ph/bp/bp_stock_econometrics_4_cw/
2019年11月時点最新版です。ワンサイズ大きくなり、デザインもあか抜けた感じになりました。鞄に入らない…
Prefaceを見てみよう
3rd ed.
このうち、重要な変更点は以下の2つでしょう。
10章（パネルデータ分析）：クラスター化標準誤差について追記。パネルデータは同じ主体について時系列を追ってデータをとっていて、同じ主体に関して時点間の相関があります。その点を考慮したよりロバストな標準誤差を考えなければいけないのですが、今回の追記で不均一分散への対処であるロバスト標準誤差をパネルデータに応用したクラスター化標準誤差が導入されました。（通常の）ロバスト標準誤差とクラスター化標準誤差の関係性まで書いてあるそうです。
13章（実験と準実験）：DIDと重回帰の接合、RDDの導入、潜在アウトカムの説明の追記がありました。因果推論の発展に併せて拡充されたものと思います。
その他、7章でコントロール変数の解釈について、8章で係数と弾力性の導出について、9章で欠損値の議論について、12章でweakな操作変数について修正したと書いてありました。
4th ed.
新要素てんこ盛りですね…。マイナーチェンジと呼べるものはほぼなさそうです。その代わり全部見る必要もないかも…？特に4th editionはビッグデータ推しです。というのも、消費者行動の推定、数値になっていないデータの数値化、マクロ経済予測まで一気に進展した、という認識だそうですね。
まず、14章（多数の説明変数による回帰とビッグデータ）が新たに追加されました。説明変数が多くなりすぎると、OLSではうまく推定ができないという場合があり、LASSOという手法を使うと良いぞ、という説明があるそうです。変数の数の縮小、次元縮約がメインのテーマになるんですかね？
また、17章（時系列回帰の発展的トピック）では、14章での多変数の縮約の話を時系列にも応用した内容が追加されています。追加された節ではDynamic Factor Modelが対応策として使えるという話があるのですが、これって著者の考えたモデルなんですね…笑 宣伝？
また、因果推論と予測という一見違うテーマを回帰分析の解説（第4章）の中で同時に扱うことにしたようです。一般的には予測をする際に因果効果は必ずしも考えなくてよい、という扱いだったのですが、予測をする際のトレーニングデータについて、どのようにセットするかについては多少の因果推論的考え方が必要だという話であるようです。
その他、時系列回帰の際のrealized volatilityについての解説（第17章）、弱い操作変数についてさらに歴史的背景も含めて追記（第12章）もあったとのことです。
結局どこを読む？
いろいろな変更点があり、正直記事のこの時点で書き手はおなかいっぱいですが、逆に言うと上記部分以外は修正がほぼないorあったとしても微々たる修正ということでしょう。では、最新版を読む際にどこを追加で読めば済むか、章単位で比較してみましょう。
2nd: 邦訳
3rd: 2011
4th: 2019
第1部：問題意識と復習 Introduction and Review
第1章 経済学の問題とデータ
第2章 確率の復習
第3章 統計学の復習
Chapter 1. Economic Questions and Data
Chapter 2. Review of Probability
Chapter 3. Review of Statistics
Chapter 1. Economic Questions and Data
Chapter 2. Review of Probability
Chapter 3. Review of Statistics
第2部：回帰分析の基礎 Fundamentals of Regression Analysis
第4章 1説明変数の線形回帰分析
第5章 1説明変数の回帰分析：仮説検定と信頼区間
第6章 多変数の線形回帰分析
第7章 多変数回帰における仮説検定と信頼区間
第8章 非線形関数の回帰分析
第9章 多変数回帰分析の評価
Chapter 4. Linear Regression with One Regressor
Chapter 5. Regression with a Single Regressor: Hypothesis Tests and Confidence Intervals
Chapter 6. Linear Regression with Multiple Regressors
Chapter 7. Hypothesis Tests and Confidence Intervals in Multiple Regression
Chapter 8. Nonlinear Regression Functions
Chapter 9. Assessing Studies Based on Multiple Regression
Chapter 4. Linear Regression with One Regressor
Chapter 5. Regression with a Single Regressor: Hypothesis Tests and Confidence Intervals
Chapter 6. Linear Regression with Multiple Regressors
Chapter 7. Hypothesis Tests and Confidence Intervals in Multiple Regression
Chapter 8. Nonlinear Regression Functions
Chapter 9. Assessing Studies Based on Multiple Regression
第III部 回帰分析のさらなるトピック Further Topics in Regression Analysis
第10章 パネルデータの回帰分析
第11章 被説明変数が(0,1)変数の回帰分析
第12章 操作変数回帰分析
第13章 実験と準実験
Chapter 10. Regression with Panel Data
Chapter 11. Regression with a Binary Dependent Variable
Chapter 12. Instrumental Variables Regression
Chapter 13. Experiments and Quasi-Experiments
Chapter 10. Regression with Panel Data
Chapter 11. Regression with a Binary Dependent Variable
Chapter 12. Instrumental Variables Regression
Chapter 13. Experiments and Quasi-Experiments
Chapter 14. Prediction with Many Regressors and Big Data
第IV部 経済時系列データの回帰分析 Regression Analysis of Economic Time Series Data
第14章 時系列回帰と予測の入門
第15章 動学的な因果関係の効果の推定
第16章 時系列回帰分析の追加トピック
Chapter 14. Introduction to Time Series Regression and Forecasting
Chapter 15. Estimation of Dynamic Causal Effects
Chapter 16. Additional Topics in Time Series Regression
Chapter 15. Introduction to Time Series Regression and Forecasting
Chapter 16. Estimation of Dynamic Causal Effects
Chapter 17. Additional Topics in Time Series Regression
第V部 回帰分析に関する計量経済学の理論 The Econometric Theory of Regression Analysis
第17章 線形回帰分析の理論：1説明変数モデル
第18章 多変数回帰分析の理論
Chapter 17. The Theory of Linear Regression with One Regressor
Chapter 18. The Theory of Multiple Regression
Chapter 18. The Theory of Linear Regression with One Regressor
Chapter 19. The Theory of Multiple Regression
（引用：J.ストック、M.ワトソン『入門計量経済学』、Stock, Watson "Introduction to Econometrics" 3rd ed., 4th ed. 強調は筆者）
赤字でMajor Revise, 青字でMinor Changeを示してみると、だいたい新版で読むべき部分が見えてきましたね。発展的トピックが追加で含まれるという性質上、第3部・4部にReviseが集中した感じでしょうね。
むしろ初歩的な部分はあまり改訂がないようです。基礎の勉強は日本語版で十分かもしれません。勿論他のテキストも読みつつ理解をUpdateできるのが一番ですが。
是非最新版を読む際に参考にしてください。具体的にどのように違ったかについては、後日改めて。
*1:日本語文献も挙げるとキリがないので、ここでは割愛。丁寧な説明に定評のある洋書教科書としては以上の2冊が定番のようです
