実証分析では再現性が重要

実証分析では再現性が重要です.再現性とは,「ある論文を読んだ読者が,その論文と同じことをやれば,まったく同じ結果が得られること」です.再現ができない場合,都合の良い数字を捏造したと疑われても仕方がありません.

研究者は論文を書くとき,読者が自分とまったく同じ分析結果を再現するのに必要十分な情報は全て,論文で記述する義務があります.こういう情報が欠落した論文を書いた場合,筆者は猛省するべきです.僕は疑り深いので,「都合の良い結果だけ探してきて論文で報告しているんじゃないかな?」と思ってしまいます.そう読者に思われたら損なので,やはりちゃんと誠実に情報を書くべきです.

ところが,経済学の実証分析では,そういう情報が欠落していることが多々あります.非常に細かい話ですが,たとえばOLSでWhite修正した,といっても,White修正にはいくつかのバージョンがあります.ほんとうに細かい話ですが,どのバージョンをつかったのか明記しないといけません.メンドーだと思うかもしれませんが,書かないと読者が完璧に再現できないわけです.

また,シミュレーションや数値計算など,PCの性能などに依存する場合は,使った計量ソフトウェアとそのバージョンも明記するべきです.これをやらない人が残念ながらかなり多いです.Ogaki先生の話だと,同じソフトウェアでも,バージョンが変わると収束先が変わってしまったりすることがありえるそうです.細かく言えば,つかったPC環境も報告するべきなのかもしれませんね(Window XPでやった,とか).

僕が人から聞いた話だと,非線形GMMの推定をやるとき(この場合,数値計算が必要),TSP, STATA, LIMDEPは全て違う推定結果を返すそうです.さらに,EVIEWSだと,そもそもなぜか推定ができないらしいです.LIMDEPの計算結果がおかしいっぽい,というのは,僕の指導教授も言っていましたから,仮にLIMDEPが間違っているとしても,TSPとSTATAで推定結果が異なっているので,やっぱり計量ソフトウェアは信頼できません.高い価格を払っているんだから,ちゃんと作れ,とかなり怒りを覚えます(これらのソフトウェアは,だいたい1ライセンスで10万くらいするものです).

また,Ogaki先生に聞いたところ,ジャーナルに投稿したときレフェリーは,まず実証分析の結果の再現をしようとしないそうです.

こういう話を聞いて以来,どうも全ての実証分析がうさんくさく見えるようになってしまった・・・.みんな,ちゃんと自分のやった結果に責任もって,再現性があるような論文を目指しましょう.こんなんだから,計量経済学なんか信用ならん,って理論の先生に言われちゃうんだよな~.

再現性の点では,僕は自分の論文ではちゃんとやっているつもりです.全ての実証分析は,自分でプログラムを書いてやっているから,分析の中身がブラックボックスになっていない.というわけで,やっぱり,若い人はがんばってMatlab,Gauss,R,Oxあたりを覚えて,自分でしっかり分析できる力を養うべきだと思います.

Ogaki先生のレクチャー

Ogaki Masao先生の特別レクチャーを受けました.客員研究員として慶應にいらしているみたいです.このレベルの経済学者が慶應で講義されるのは滅多にないので,とても刺激を受けました.Ogaki先生のホームページを見れば,一流っぷりが分かります.

一流の経済学者とは,世界的に読まれる優れた研究論文が書ける人のことです.この点,世間での「一流の経済学者」のイメージは,間違っているかもしれません.この間違いについては,また別エントリーで書いてみようかと思います.AER, JPE, ECONOMETRICAという三つの雑誌が経済学におけるトップ3のジャーナルなんですが(自然科学の分野における,NatureとかScienceみたいなものです),Ogaki先生はなんと三つを全て制覇している・・・!

今日の内容は,(1)ジャーナルの投稿戦略について, (2)GMMの理論と応用例,の二つでした.GMMについては,たまたま自分の修士論文がGMMについてのものだったので,聞きたいことを質問したところ,良いコメントをいただけました.今日は収穫の多い日だった.でも修士論文の改訂でやることが増えた.

ところで,あんまりみんな質問しないのね.せっかくのチャンスなのに.うちの大学はミクロ計量やってる人が多いから,今日のところ詳しい人はいなかっただけなのかな.きっとそうだ.

論文をいま三つ抱えていて,ちょっと大変です...卒業前にやれるだけやって,できれば「研究業績のある一般人」にでもなってやろうかと.

無理はよくないよ

優秀な社員を辞めさせない方法

この記事、注目を浴びている模様。ということは、ある程度、的を得ているということか。個人的にも、納得できるものばかり。特に、「12. 休暇をとるようにしつこく迫る」が大事かな~、と。自分自身も資源だという自覚をもち、オーバーワークは予防しないと、ストレスがたまり、結果的に全体がうまくいかなくなるにやあらむ。

ストレスの多い社会ですね。今年は、ストレスに負けて精神面で病気した人が多かった。安倍さん、朝青龍、亀田次男、比内地鶏の社長、など。

オーバーワーク、自信過剰、実力以上を出そうと四苦八苦すること、などは避けるべきですね。自分の力の範囲内で、のんびりしっかり生きてくのが一番良い。よく寝て、よく食べ、よく運動し、よく本を読み、よく学び、よく働き、でも決してやりすぎない、ってのが大事。

なんだか話が逸れてきましたが・・・。大学院にきて、世界的に有名な学者の論文を読んだりする中で、「俺にはこんな論文は一生かかってもかけない」と劣等感を感じることが多かったんだが、時頭の良さや独創性など、生まれ持った能力以上のものを出そうとすると苦しいだけで、上を見てもキリがないということが分かった。

『入門ベイズ統計学』by中妻照雄

ついに出ました,ベイズ統計学の入門書!

文章が多め,数式を少なめにして,非常に分かりやすく書かれています.序文に,中妻先生のベイズ統計学への思い入れが書いてあって,そこがおもしろいです.「古典的統計学では,データが同じ状況下で繰り返し得られるという前提にたった分析を行います.しかし,例えばバブル崩壊といった,一回限りの経済現象を分析するには,古典的統計学では無理があるのではないでしょうか?」といった趣旨の主張が書かれており,ベイズ統計学を信奉するにいたった,中妻先生の気持ちが汲み取れます.

計量経済学をやってる方は,少しでいいのでベイズもかじってみてはどうでしょう?「どうせ古典的統計学は無理があるから,ベイズを使っちゃおう」というベイジアンは,あまりに単純すぎると僕は思いますが,古典的統計学について深く考えるきっかけをあたえてくれると思います.

ベイズ統計学と古典的統計学の違いについては,また違うエントリーで僕の考えをまとめてみたいと思います.その際,計量経済学ではベイズは忌み嫌われるのに,ゲーム理論では受け入れられている理由にも言及してみたいと思います.

印象に残っている言葉

これはずっと昔、某O教授のお言葉。

頭のいい人にとっては全てのことが自明なんだよ。

定理の証明で、「自明」と書いてはいけないよ、という話の流れで出た言葉。ここで当然「頭のいい人」とは、論理的思考能力がきわめて高い人のことを言っている。

現実に多くの人はそんなに頭が良くないので、そういう頭が良くない人が読んだとしても、時間をかければちゃんと理解できるように、一歩一歩丁寧な証明を書きましょう、という教訓でした。

我々はみな頭が悪いので、見通しが悪く、いつまでたっても真理に到達できないでいる。でも仮に、「十分頭のいい人」というのがいたとして、その彼には全てのことが自明に見える。すると、彼にはどんな真理が見えているんだろう・・・。

自転車修理屋さんはなぜつぶれないか

三田キャンパスの東門から地下鉄三田駅にいく途中、自転車修理屋さんがある。あまり目立たないけどファミマの隣あたりにある。慶應の学生なら分かる人もいるんじゃないか。

で、ずっとあれを眺めながら登下校していて、あのお店で自転車の修理をしてもらっている一般客を見たことがほとんどない。一度もないかも。自分自身、自転車が壊れても修理店にいったことがない。

で、疑問。なんでつぶれないの?

某先生と話をしていて、なぜか分かった。きっと大口の固定客がいるんだ。郵便局とか新聞配達店とか、自転車を恒常的に使うお店はすべて、あの小さな自転車修理屋さんで請け負っているんじゃないか、と。別にそういう契約があるわけではないんだろうが。おそらく一つの自転車修理屋があったら、一定の半径Rキロの円の中には、他の自転車修理屋はないに違いない。郵便局とか新聞配達店とかの分布状況と自転車の壊れる頻度、一回あたりの修理料金など、いくつかを仮定すれば、「一定の半径Rキロ」を推定することが可能だろう。逆に、実地調査で「一定の半径Rキロ」がわかれば、逆算して自転車の壊れる頻度を推定することも可能だろう。というわけで、これはフェルミ推定の練習問題としておもしろそうですね。

仮に「一定の半径Rキロ」内に新規参入したとしても、あのお店が昔馴染みの店で、地元で顔の知られらた主人がやっていたら、固定客を奪うのは相当難しいんだろうな。きっとそういう絶妙な均衡が成立するように、「一定の半径Rキロ」が決まっているに違いない。

そしてどうせ修理するスペースが必要なのだから、常時お店を一般客向けにも開けておき、一般客が入ってきたらラッキー、という感じで営業しているんだろう。

今回のエントリーのタイトルは、以下の本のパクリです。

さおだけ屋はなぜ潰れないのか? 身近な疑問からはじめる会計学 (光文社新書)

『直感でわかる数学』の読書感想

うーん。これは完全に期待外れでした。以前読んだ数に強くなる (岩波新書 新赤版 1063)が面白かったので、同じ畑村洋太郎さんの本ということで、読んでみたんですが、残念です。正直、まったく薦められません。想定読者に僕が入っていないだけかな、とも一瞬思いましたが、誰が読んでもためになるとは思えません。

一応内容を紹介しておくと、「もう、数学大嫌いの典型的な文系人間」という人をターゲットにしているみたいで、完全に読み物です。数式はほとんど登場しません。「概念」だけ手短に紹介していっている感じで、「生徒の立場になった教え方をしないで、公式とかを教師が押し付けるから数学嫌いの文系人間がでてくるんだ」という主張がたびたび繰り返されます。

ですが、典型的な文系人間向けの数学の本としても、僕は薦められません。本書を読んでも、そういう文系人間が数学を好きになれるとは到底思えません。他にいい数学の啓蒙本を僕が知らないのですが、とにかく、この本はちょっと・・・。

正直、こんなものが岩波書店から出版されていることが、信じられません。

数学嫌いの文系人間への数学の啓蒙書を書くならば、優れた経済学者か物理学者あたりが、ある程度は数式を使い、でもそこまで厳密な議論はせず、「ほら、実際に数学って生活に役立つでしょ」と伝えられるような内容のもののほうが遥かによいと思います。誰か、そういう本かかないかなー。

上限金利規制を巡る論争:大竹文雄 vs 池尾 和人

上限金利規制を巡る論争。直感的には、「法外な金利を認めるなんてよくない!法律で規制すべき!」という意見が人の気持ちに強く訴えかける。が、経済学的には、「規制すると、非常に高いリスクのある借り手に資金が供給されなくなるから、金利規制はよくない」ということが言える。

さらにグレーゾーン金利がよくない経済学的な理由は、リスクの程度に適切に対応した金利で借り入れができなくなるから。上限金利を法律で規制することで、その上限に集中してしまうということ。(某教授の受け売り)。

週刊東洋経済で大竹文雄先生と池尾和人先生のお二人が議論しているのは知ってはいたが(おれは読んでない)、なんか、大竹先生のブログのコメント欄でかなり議論を戦わせている模様。

興味がある方は以下を参照。

http://ohtake.cocolog-nifty.com/ohtake/2006/10/post_f3e4.html

小飼弾の速読

なんという速さ。やはり頭のデキが別格なのか。何の参考にもならんが。凡人が速読するには、

  • 「速読するぞ」という強い意思
  • 慣れ
  • 眼球運動のスムーズさ
  • めくる手の動き

などがが重要なのかな、と個人的には思う。

最近、読書速度が落ちてきているんだが・・・何回読んでも頭に入らない。もう脳味噌が劣化しているんでしょうか。