計量分析における構造形と誘導形の違い
社会学者の稲葉振一郎氏の新著「社会学入門・中級編」の構造推定の説明がちょっとおかしいと言う話が流れていたのだが、他の人々も誤解をしていたりするのかなとtwitter検索をしてみたところ、複数の社会学Ph.Dの人が両者の違いについて疑問を呈しているのが観測された。どうも社会学者の間では、よく考えれば当たり前なのだが、構造形と誘導形という単語に馴染みが無いらしい。 1. 構造形 経済学は数理モデルによる学問体系を持っており、モデルの中でははっきり示されるが、現実には直接観察できない概念（パラメーター）がある。資本と労働が投入要素の生産関数を考えてみよう。もっとも素朴に考えると、以下のような推定モデルが思いつく。 を推定すれば、β1<1とβ2<1が満たされることで限界代替率逓減法則が成立するし、β1+β2を計算することで規模生産性を評価することができる。こういう風に経済モデルと対応関係のある推定
男「お前のことが好きだ」女「私はその2倍すき」男「じゃ、俺はその3倍すきだ」の解3種類
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やっぱりJavaはここが遅い！
基本的にJavaは『遅い』と思われている。理由は二点あって、一つは過去のバージョンのJavaの実行速度が遅かった歴史的な点であり、一つは実際に依然として遅い面がある点だ。しかし、漠然と遅いと思われている事が多い。 数値演算などでは、JavaはC言語に迫る速度を出す事もある。The Computer Language Benchmarks Gameでは逆転している項目もある。しかし、Javaアプリケーションの体感速度はC++アプリケーションを上回ることは無いとされる。 これはJITコンパイラによる初期動作の遅さ、ガーベッジ・コレクション（GC）の駆動などの複合的な要因で発生する『遅さ』なのだが、単純なベンチマークだと特徴を掴みづらい。そこで変則的なベンチマークを作って、このJavaの『遅さ』を簡単に計測してみた。 1. ベンチマーク方法 コッホ曲線の描画時間を連続して測るベンチマークを作成し
ゾンビ企業の延命が、直接、経済を悪化させるわけでは無い
よくソフトな予算制約がゾンビ企業を延命して、経済全体を悪化させると言う議論がある。これは正確ではないかも知れない。 どういう事かと言うと、ゾンビ企業の延命は金融機関にとって割引現在価値（NPV）が正になるので、金融機関にとってもゾンビ企業にとっても追い貸しは得になり、経済を改善する事になるからだ。 ゾンビ企業を延命させる事によって新たなゾンビ企業の発生を促進する事が、経済に悪影響を及ぼすと言うほうが適切であろう。 1. 一回限りの追い貸しゲーム 以下のような展開形ゲームで考えてみよう*1。 金融機関が融資を行い、企業が健全経営を行ったときを「健全」とする。金融機関と企業の利得は(5-m, 2)とする。企業が放漫経営を行い、金融機関が追い貸しを行う場合は、「追い貸し」とする。金融機関と企業の利得は(1-m, 3)とする。企業が放漫経営を行い、金融機関が清算するときは、「清算」とする。金融機関
缶ビールより、瓶ビールが匂う理由
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厚生労働白書が隠している経済学の知見
平成24年版厚生労働白書は、社会保障の教科書的内容になっているが、（最近の）経済学の知見が反映されていないと感想がある。それに対して、ケインズ、ポランニー、アダム・スミス、セン、フリードマンなどの大御所経済学者の名前が散見されるのに、反映されていない「経済学の知見」とは何かと言う疑問があがっている（EU労働法政策雑記帳の後半部分）。 確かに大御所の名前はあるのだが、恐らく意識的に、理論モデルや実証研究の知見が紹介されていない。つまり社会保障の必要性を訴える一方で、社会保障の適正水準を巡る議論は極力排除している。厚生労働白書で経済学の知見をどこまで紹介すべきかは議論があると思うが、陰謀論的に分析してみよう。 1. 効率と公正の細部に踏み込まない 第2章で社会保障の理念や哲学を紹介していて、効率と公正と言う評価基準を紹介している。しかし、なぜ効率が改善するのか、なぜ公正になるのかの議論が薄い。
企業部門の貯蓄増加についての簡単な考察
「企業には貯蓄など無い」と書いてから、@himaginary_氏から色々とコメントを頂いているのだが誤解されていそうな面もあるので、発言の意図を明確にしてみたい。 つまり、(1)企業の現金資産と内部留保が増加する事は、投資家から見ると再投資の側面があるので、企業の「貯蓄」と言うより預かり金に近い。(2)企業の設備投資意欲の減退は、企業の貯蓄増加と投資家の過剰投資のどちらで表現しても同じ現象である。(1)と(2)の意味で、ここ数日の少子高齢化の議論とは強い関連が無い。 ただし、現金資産と内部留保の増加を投資家の過剰投資と表現すれば、なぜ投資しないかと言うより、なぜ配当を行わないかと言う観点を持ちやすくはなると思う。Diamond(1965)*1の議論に従えば、少子高齢化は投資量の減少をもたらすはずで、むしろ配当と消費の拡大が行われない方が疑問だからだ。 1.「企業には貯蓄など無い」と書いた理
行政は低コストで高サービスを提供することを求められている
思想家の内田樹氏が大阪市長の橋下徹氏をポピュリストと批判している（内田樹の研究室）。 その長い文章の中で気になる所があった。民間バス会社と比較して大阪市交通局のバス運転手の給与が高いので、給与水準を引き下げようとしている点を批判している所だ。 常識的には、以下の理由で橋下氏の主張は当然に近い。 行政は低コストで高サービスを提供することが求められている。無駄に高い税金は誰も払いたくない。コスト削減の試みは、評価すべきである。 労働市場で定まる賃金が、多くの市民が得ている賃金だ。同じ業務で同じ能力が求められる職業ならば、同じような賃金になるのは当然だ*1。 労働市場で定まる賃金は、効率的である。市場価格よりも高い賃金だと、労働需要（＝職場）が減るか、事業主が赤字になりかねない。現在の大阪市営バスも赤字事業だ。 法的には賃下げを組合側が飲むかは問題であるものの、在阪大手5社での最低水準を目指すと
大阪市の教育バウチャー制度と児童虐待
橋下大阪市長が着々と教育バウチャー制度の導入に動いている（朝日新聞）。 教育バウチャー制度は、地方自治体が教育機関へ援助するのでは無く、児童・生徒に援助を行い教育機関を選択させることだ。教育機関の間に競争が発生すること、教育バウチャーの配布方法に所得再配分機能をもたせられることが利点になる。 こうして書くと合理的な制度に思えるが、親子間の利害不一致を考えると、上手く機能しないケースが出てくるかも知れない。例えば児童虐待対策の子どもシェルターを有料にした上で、保護者を教育バウチャーでサポートすることになるからだ。 1. 教育バウチャーで重複事業の一本化を狙う 社団法人チャンスフォーチルドレンが事業運営を受注する事が決定している。西成区で実験的に開始するわけだが、児童や生徒に毎月1万円分の教育バウチャーを配布するそうだ（*1）。塾や習い事への公費助成に違和感を感じるが、行政としては、児童にまで
Rが使えるフリをするための14の知識
米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算
ベイズ推定を知っているフリをするための知識
最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か？ ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ（θ）が事前確率、π(θ|x)が事後確
統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント
マイクロソフト社が技術分野でもっと熱い専攻の一つとして分析/統計をあげている（Microsoft JobsBlog）。同社以外でも統計学は、今後最も有益なスキルの一つだと考えているようだ（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。しかし、データマイニングの話も一般化しつつあって学習ノウハウなども公開されているが、経験にあわない部分が多い。統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い7つのポイントをあげてみた。 1. 学習機会やテキストは山のようにあるので利用する 確率・統計の日本語テキストは山のようにあり、大学のコースワークを振り返っても、理文問わずにほとんどの学部で確率・統計はあったはずだ。大学院のコースワークでは英語の文献を好む傾向があるが、上級テキストでも日本語のものも少なくない。また「マンガでわかる統計学」のよ
データマイニング・アルゴリズムのトレンド
HDDの大容量化と分散処理技術の発達でビッグデータの処理が容易になってきたので、ここ数年はデータマイニングが地味なブームになっている（NYT - For Today’s Graduate, Just One Word: Statistics）。2000年代前半のデータウェアハウスのブームではコンセプトだけが先走っていた（大園(2002)）ので、随分と地に足がついた感じだ。しかし人気のアルゴリズムを見ている限りは、まだ十分にデータ分析がされているように思えない。 1. 10年間でソフトウェア的に進歩 地に足がついていると言うのは、ソフトウェア的に色々な面で進歩が見られたことだ。ビッグデータの利用が可能になった事から、応用事例が増えているように思える。 1. 分散処理技術の進歩によるビッグデータの利用 ハードウェア技術の進歩による高速化も著しいが、分散処理技術の進歩はビッグデータの利用を容易に
蟻のデス・スパイラルは都市伝説？
9月に入って複数のブログ（IDEA * IDEA、ガラパイア等）で蟻のデス・スパイラル動画が取り上げられていた。 規則的に回っているように感じることもある人間生活を投影してしまうためか、かなり興味深い現象だと捉えられているようだ。 しかし詳細を記述した記事が見当たらず、真偽が疑われる。本当に全滅するまで回転するのか、簡単に検証してみた。 1. 確かに蟻のスパイラル行進は存在する まずは現象の確認だ。幾つか動画がアップロードされているのだが、以下が最もよく参照されていた動画だ。確かに蟻がスパイラル状態に行進している。 2. 全滅まで回転した報告例は古い まずは写真や動画などで全滅した蟻を確認しようとしたのだが、確認できなかった。死ぬまで回転していると記述している各ブログが参照している文献は、Beebe, W. (1921) "Edge of the Jungle," Henry Holt,
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