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本書は、構造推定について最近の研究を概観し、初学者向けに解説することを目的としている。
経済分野における構造推定(structural estimation) とは、経済理論を土台とした実証分析であり、個人の選好や信念、企業の技術や費用などの“構造”を決定する構成要素を推定するものである。

本書は、経済分野の代表的な構造モデルとして、「動的離散選択モデル」「動学ゲーム」「静的離散選択モデル」の3 つを選び、それぞれの構造推定に必要なアルゴリズムをわかりやすく解説することを意図とするものである。
これらアルゴリズムによって推定するためには、基本的なプログラミングの知識が欠かせない。
そのため、主にプログラミング言語Python に注目し、構造推定のためのプログラミングにおける実践的なテクニックについても紙面を割いて解説した。
Python に関して馴染みのない読者でも、自力でプログラムが書けるような手助けとなっている。

本書の対象となる読者は，経済分野で構造推定を使う大学院生、社会人、アナリスト、最新のミクロ経済実証分析の手法に興味を持っている一般の方々であり、学部レベルのミクロ経済学の知識があれば、理解に困ることはないと考える。
つまり本書は、それらの読者の入門的ガイドという位置づけになっている。
特に、大学院において構造推定を研究テーマとしたが、プログラミングの知識がなくて困難に直面している学生にとって有用なガイドであろう。
(「はじめに」より抜粋)