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
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
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
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。
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
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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
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