若き統計学者の英国: いかにしてマクロ経済学はオワコンになったか
マクロ経済学という分野は、残念ながらもう所謂オワコンになってしまった。正しく言うと、実を言うとDSGEはもうだめです。突然こんなこと言ってごめんね。でも本当です。こんな感じだろう。 結論から言うと、データを見るふりをして実は全くデータを見ておらず、はっきりいってモデル化に失敗したからだ。とくに予測能力が兎角ないのが致命的だったと思う。予測能力がない結果、モデル・理論を通して将来の政策談義を結局は出来ないので、政策提言すらまともにできず、役立たずの烙印を押された。政策評価・提案等の役目は統計的手法を上手く用いている、応用ミクロの研究者が主に担うことになった。 そもそもの始まりは、合理的期待形成仮説というバカげた仮定に基づいて、数学音痴がmathinessにまみれたリアルビジネスサイクル(RBC)理論などという、さらにバカげた理論を推し進めた点であろう。それに呼応してニューケインジアンモデルが
データ分析に最低限押さえるべき10つのビジネスフレームワーク - Qiita
お久しぶりです！今回は【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門の第七週、【ビジネスフレームワーク】です。 去年からこの学習計画を少しずつ更新してきて、あっという間に一年が経ちましたが、まだ終わっていません。本当にすみませんでした。 更新した記事では、データ分析の考え方や実例が多いと気付いたでしょう。なぜExcelや統計学、Python、Rなど、データ分析のスキルについて書かなかったかというと、ネットでそのへんの勉強法がたくさんあるのに反して、データ分析の思考法と業務知識に関するものが少ないからです。 しかし、データ分析職に就く人はデータ分析のスキルをマスターするだけでなく、プロダクトマネージャよりプロダクトを、業務部門より業務を理解する必要があります。さらに、業界についての知見を深めるべきです。データ分析の新人は短時間でロジカル的な思考や業務知識を身につけることができないため、一番
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