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本サイトに関するコメント等はGitHubのDiscussionsもしくはharuyama@econ.kobe-u.ac.jpにご連絡ください。 姉妹サイト１：「Pythonで学ぶマクロ経済学 (中級＋レベル)」 🚀 姉妹サイト２：「経済学のためのPython入門」 🐍 はじめに# 「なぜプログラミング？」文系の経済学の学生が理系のプログラミングを学ぶとなると，まず頭に浮かぶ質問かも知れない。過去にも同じような質問を問うた経済学部の卒業生は多くいると思われる。例えば，Excelのようなスプレッドシートのソフトは1980年代からあり，当時の大学生も使い方を学ぶ際「なぜ？」と思ったことだろう。しかし今ではWord，Excel，PowerPointの使い方は，大学卒業生にとって当たり前のスキルになっている。同じように，AI（人工知能）やビッグデータが注目を集める社会では，ある程度のプログラミン
畑農 鋭矢・水落 正明（2022）データ分析をマスターする12のレッスン〔新版〕 サポートサイトでは、練習問題の解説や、データ、StataやEviewsによる分析コードが提供されています。 今井耕介（2018）社会科学のためのデータ分析入門 上・下 原著：Kousuke Imai (2017) Quantitative Social Science: An Introduction サポートサイトでは、Rのコード等が提供されています。Rで実践しながら学ぶにも最適な書籍です。 Jeffrey B. Arnold: Quantatitive Social Science: The R Tidyverse Codeのサイトでは、 モダンなRパッケージTidyverseを使って、同書のコードを提供しています。 公式のTidyverse版もでました→ Kosuke Imai, Nora Webb W
復権する「計量経済学」 ITやコロナで活用広がる Global Economics Trends 鹿野繁樹・大阪府立大学准教授 - 日本経済新聞
かつてないほど計量経済学への期待が高まっている。経済や経営の分野だけでなく、医療や教育など幅広い分野で、データをもとに事実を明らかにすることが求められるようになってきたからだ。非常事態宣言と感染者減少の関係の説明を求められる近年の計量経済学では、できごとの原因を分析する高度な手法が相次いで開発されており、新型コロナウイルスのパンデミック（世界的大流行）が起きたことで、分析の要請が次々に押し
計量経済学と機械学習の関係 –AI はさだめ, さだめは反事実 (転送用) - ill-identified diary
概要この投稿は, 2019年7月15日 に開催された第80回Tokyo.Rでの応用セッションの発表内容を加筆修正したバージョンである. ただし R の話はほとんどなかった. 近年注目を集めている機械学習に対して, 経済学の伝統的な計量経済学 (統計学) がどう影響を受けているか, また逆に機械学習がどのように従来の統計学的なアイディアを取り入れているかについて語る. カバーするトピックはかなり広範囲のため, ある程度の知識がないと難しいだろう. こちらもなるべく簡易に書くよう努力するが, とはいえ高度な話題に対してはそれなりの前提知識を要するのも事実である. 想定読者は, 機械学習か計量経済学の基本的なトピックを知っている (例えばいずれかの標準的な教科書を読んで内容をある程度理解している) 人間である. ただし参考文献リストを多く挙げているので, それらを地道にたどればわからないこともな
9月28日夕方に専修大学で日本出版学会出版産業研究部会主催の大場博幸氏（日本大学文理学部）の「公共図書館の所蔵および貸出は新刊書籍の売上にどの程度影響するか：解説と補足」と題するセミナーが開かれて出席した。これは、『日本図書館情報学会誌』掲載の同氏の論文を元にするもので、すでにそれについてはこのブログで触れたが論文自体についてはコメントしていなかった。論文はまだエンバーゴ期間中であって、会員であるか、図書館に行かないと読めない。 大場博幸「公共図書館の所蔵および貸出は新刊書籍の売上にどの程度影響するか：パネルデータによる分析」日本図書館情報学会誌/69 巻 (2023) 2 号 大場氏の論文は、ある程度こうした計量的な分析に慣れていないとなかなか読みこなすのは難しいものだが、私も含めて一般の人にも分かりやすい解説がされていてありがたかった。約1時間の解説はいずれ動画として公開されるそうなの
『計量経済学』（末石本）はエコノメトリクスのエッセンスを「オールインクルーシブ」で簡潔にまとめた必読の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
計量経済学 ミクロデータ分析へのいざない 作者:末石 直也日本評論社Amazon データ分析業界の友人から「読んでみたら物凄く良かった」と勧められて買ったのが、こちらの一冊。同名の書籍は沢山あるので、ここでは著者の末石先生のお名前を取って「末石本」と呼ばせていただきますが、これが本当に物凄く良くて感嘆させられるばかりでした。 ということで、門外漢が書いて良いものかどうか迷うところですが簡単に書評をまとめてみました。特に操作変数法を中心とする因果推論・自然実験まわりの確かな知識を得たい人にはお薦めだということを最初に書き添えておきます。なお、いつもながらですが僕の理解があやふやなため書評の中には怪しい箇所もあるかと思いますので、お気付きの方はコメント欄なりでご指摘くださると幸いです。 本書の内容 第1章 線形回帰とOLS 第2章 操作変数法 第3章 プログラム評価 第4章 行列表記と漸近理論
2020年1月18日紙版発売 2019年12月27日電子版発売 安井翔太 著，株式会社ホクソエム 監修 A5判／240ページ 定価2,948円（本体2,680円＋税10%） ISBN 978-4-297-11117-5 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス 丸善ジュンク堂書店 ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 ビジネスで利用されるデータの多くは，その施策の意思決定を行う人物や組織の目的にそった活動の延長上で作られています。具体的には，DM送付などの広告施策であれば，担当者はユーザの反応率を上げるために，反応しやすいであろうユーザに対してのみDMを発送します。ここで発生したデータでDMの効果を計る場合，単純にDMを受け取っているか否かで結果を比較すること
はじめに すでに一部の書店や電子書籍では発売されていますが、1月18日に技術評論社から「効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎」が発売されました。 著者はサイバーエージェント AILabの経済学チームのリーダーの安井さん、監修はホクソエムです。 効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎 作者:安井 翔太発売日: 2020/01/18メディア: 単行本（ソフトカバー） あるご縁でこちらの書籍の執筆時のレビューに、因果推論の初学者という立場ですこ〜〜〜しだけ参加させていただきました。 実務や研究等で実際に効果検証/分析ができることを目指しており、入門書としては内容が充実した、非常に良い本だと思います。 仕事で効果検証を行いたいと考えている人、計量経済学を学び始めた人、データ分析に興味が出てきた人など、様々な方に対しておすすめできる本です。 今回は、簡単に内
久しぶりのブログです。皆さんにクリスマスプレゼントです。 私が慶應でエコノメの修士課程にいた頃に，自分の修士論文のために書き溜めた資料『俺の計量経済学』を公開します。 計量経済学の各手法の背景にある数学的な理論を，ゴリゴリ一人で証明したものの纏めとなっています。 『俺の計量経済学』はこちらをクリック 誤字脱字，証明の間違いなどがあればコメントやツイッターで教えて下さい。
畑農 鋭矢・水落 正明（2022）データ分析をマスターする12のレッスン〔新版〕 サポートサイトでは、練習問題の解説や、データ、StataやEviewsによる分析コードが提供されています。 今井耕介（2018）社会科学のためのデータ分析入門 上・下 原著：Kousuke Imai (2017) Quantitative Social Science: An Introduction サポートサイトでは、Rのコード等が提供されています。Rで実践しながら学ぶにも最適な書籍です。 Jeffrey B. Arnold: Quantatitive Social Science: The R Tidyverse Codeのサイトでは、 モダンなRパッケージTidyverseを使って、同書のコードを提供しています。 公式のTidyverse版もでました→ Kosuke Imai, Nora Webb W
KUT 計量経済学応用
0.1 この資料について この資料は、高知工科大学 (KUT) 経済・マネジメント学群で2020年度に開講する「計量経済学応用」の補助教材である。 受講生は、以下の3点に注意されたい。 この資料は、授業の進捗にあわせてアップデートされる。 とりあえず、一通り書き終えた。 (2020-07-07) 公開時点（2Q開始時点）では、すべてのトピックの説明が完成していない。 各トピックの説明は順次追加する。 一度アップロードしたトピックの内容を修正するときは、Slack でアナウンスする。 ただし、誤字・脱字等については気付いたらアナウンスせずに修正する。 この資料以外の授業資料（解説音声付きスライドや配布資料など）は、KUTLMS (Moodle) にアップロードする。 この資料以外に教科書が必要である。 教科書：安井翔太. 2020.『効果検証入門：正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎
ある空間的な変数を持つデータを扱っているときに、どういう形で空間的な構造を扱うか悩んでいた。 空間計量経済学はまだきちんと勉強したわけではなく、実証的な論文もそんなに読んでいないので扱いがいまいちわからない。 自分の学部には、Rの空間統計パッケージの開発などで超有名な地理経済の先生がいるので、*1エスプレッソマシンの近くでコーヒーブレークしていたところを捕まえて、質問してみた。*2 ざっとどんな分析がしたいか聞いてみたが「とりあえずマルチレベルモデルでいいんじゃない？」とのこと。計量経済学では聞き慣れない名前なので、どういう分析か聞いてみたところ、「計量経済学で言ういわゆるランダム効果(Random effect)ってやつだな。」と答えてくれた。「でも、統計学でのランダム効果と計量経済学では少し定義が異なるから、これを読むといいよ」と言って教えてくれたのが、Journal of Stati
計量経済学応用
欠落変数バイアスと処置後変数バイアス 重回帰分析では複数の説明変数を使う。複数の説明変数を使う理由の1つは、ある結果に影響を与える原因が複数あると考えられるからである。そのようなとき、原因と考えられる複数の説明変数を回帰分析に含めるというの自然な発想である。しかし、結果変数の原因の中には、必ず回帰分析に含める必要があるものもあれば、回帰分析にいれてもいれなくてもよいものや、回帰分析にいれてはいけないものもある。回帰分析では主な説明変数以外の変数を統制変数 (control variables) と呼ぶことがあるが、回帰分析で統制 (control) すべき変数はどのようなものだろうか。 欠落変数バイアス 2つの変数 \(y\) と\(x\) があり、この2変数の間の強い相関があるとする。このとき、\(x\)が\(y\)の原因であるとは限らない。1つの可能性は、\(y\)が\(x\)の原因で
Rで学ぶ計量経済学と機械学習
Rで学ぶ計量経済学と機械学習 Contents Rの基礎 データ整理 test_scores.xlsx データの可視化 回帰分析 計量経済学１：回帰分析とマッチング 計量経済学２：操作変数法 計量経済学３：回帰不連続デザイン（+モンテカルロ・シミュレーション入門） 計量経済学４：固定効果モデル 計量経済学５：差の差(DID)法 機械学習１：線形回帰・ロジスティック回帰 機械学習２：リッジ回帰・Lasso 機械学習３：決定木・アンサンブル学習 機械学習４：ニューラルネットワーク・ディープラーニング・大規模言語モデル Authors 安藤道人（立教大学） 三田匡能（株式会社 GA technologies）
はじめに はじめまして．東北大学/株式会社Nospareの石原です．本記事では，計量経済学で研究されている識別（identification）という概念を紹介したいと思います．簡単に紹介すると，識別という概念で議論されるのは，「もし観測される変数（データ）の分布を知ることができたら，興味のあるパラメータをデータの分布から一意に復元することができるのか？」という問題です．本記事では，識別という概念の定義を紹介し，識別という問題が計量経済学の文脈でなぜ重要であるのかについて書きたいと思います． 識別の定義 観測できる変数 $W \in \mathbb{R}^d$ の分布はパラメータ $\theta$ によって特徴づけられるとし，パラメータ $\theta$ の下で生成される $W$ の分布を $P_{\theta}$ で表すとします．さらに，パラメータ $\theta$ はあるパラメータ空間
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黒川博文 Hirofumi Kurokawa - 因果推論のための計量経済学
計量経済学的手法による図書館貸出の影響分析（大場博幸論文について）
Amazon.co.jp: 効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎: 安井翔太 (著), 株式会社ホクソエム (監修): 本
効果検証入門 ～正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎
書籍紹介「効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎」 - 名前はまだない
エコノメの資料『俺の計量経済学』をシェアします。 - 世界銀行で働くデータサイエンティストのブログ
黒川博文 Hirofumi Kurokawa - 因果推論のための計量経済学
固定効果とランダム効果：統計学と計量経済学での定義 - データ分析メモと北欧生活
Amazon.co.jp: 因果推論の計量経済学: 川口康平, 澤田真行: 本
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計量経済学における識別問題について - Qiita
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