研ぎ澄ます

あけましておめでとうございます。
年も明けたということで、ここでは今年の抱負でもばやっと書いていきたいと思います。

■昨年を振り返ると

実に散漫な一年だっと言うのが個人的な感想です。よくよく思い出すと年初に一年の目標は立てていなかったようです。昨年あった一番大きい出来事は来年から働く場所が決まったことですが、それを抜かすと気が赴くままにフラフラと生活していました。

読みたい時に読みたいものを読み、逢いたい時に逢いたい人にあい、使いたいようにお金をつかい、研究したいことを研究してと行き当たりばったりにリソースを配分していました。昨年末、一年を終えてその年になしたことを振り返ると思った以上に成果は少なく、そもそも年初に到達目標を立てていなかったために評価もほぼ出来ないというものでした。

目的意識が希薄にリソースを分散するとリターンも少ないと体感するには、一年という時間は十分すぎるお勉強代だったと思います。


■今年は

もう少しシステマティックに生活していこうと思います。元来、計画を立てる事が大好きな性格ですし、これまでもその様に生活してきましたが昨年が例外でした。今年はいつもより意識的に計画を立て、それに身をまかせると言う生活方式をとっていこうと思います。

研ぎ澄ます一年にします。
今年からはコンサルティング業界に放りこまれ必然的に時間の制約がタイトになってきます。

今、わたしが優先して伸ばすべき能力は何か？
今、わたしが時間を割くべき人はだれか？
今、わたしがしたいことは何か？

研ぎ澄ますという事は選択するということだと思います。すべてを採用する、もしくは降ってきた順に採択するという事は選択とは言いません。選択するということは何かを選び、そして何かを選ばないことです。大事にしたい事を仮説でもいいから明確にし、そして選んでいきたいと思います。


■より細かい行動計画は

どっかに立てるとして気分としては今年はこんな感じで行きたいと思います。
ようやっと社会人一年目ですが、いつもよりも素直に実直に、そして少しクレバーさを携えて行きたいと思います。

今年もどうかよろしくお願いします。

今年の十冊

今年は対して本を読めなかった一年だった。取り敢えず印象に残っているものを更新してみよう。



■ハチはなぜ大量死したのか

２００５年以降、北米では養蜂がコロニーごと全滅もしくは失踪してしまう事件が発生している。この本は、家畜としてのミツバチを取り巻く自然環境、生育環境がどんなに深刻なものかが克明に記録されている。

当然といえば当然なのだが、みつばちの激減は採取できる蜂蜜の現象というよりも食料生産に決定的なインパクトを与えるようだ。なにせミツバチが居ないと私たちの食卓を彩る果物たちを効率的に受粉させることが出来ないからだ。

環境問題、食料生産などに興味のある人ない人のめりこめるだろう。




■マリファナはなぜ非合法か

「マリファナは合法化すべきだ！」
完全に釣られた。しかし、面白かった。
なぜだと思う？是非読んでみて。


■恋

元々、小説は殆ど読まない方だったが今年付き合っていた恋人が非常に読書家でその影響で今年は沢山小説を読んだ。その子が進めてくれた最初の本がこれだった。小池真理子が直木賞をとった作品。

倒錯的な恋愛と飾り過ぎずしかし非常に洗練された風景描写が印象的だった。




■死神の精度

主人公死神、人間の姿をしてターゲットに近づき七日間共に過ごし、その人間が死ぬべきかどうかを決める。そんな死神と６人の候補者が現れる短篇集。

テーマは死だが、コミカルであったり、寂しかったり、あたたかい気持ちになったりする。
最後の話で物語が一気につながり、思わず晴れやかな気持ちになってしまう。



■ハゲタカ

何の気なしに手にとってみたらのめり込み過ぎて一気にハゲタカ、ハゲタカ２、レッドラインと読みきってしまった。作品が進むたびに話が広がりすぎて純粋に金融スキームや駆け引きでワクワクする感じが薄れてしまうので、やはり一作目がオススメか。

企業買収の攻防、熱くなる！



■惡の華

漫画を一冊だけ。やられた。いいから読んでみって。

■マネーの進化史

信用制度、債権、株式、保険、不動産と金融商品にまつわる５つの章で構成される。様々な金融商品、システムが歴史的要請に従いどの様に生起してきたのかを綴っている。
改めて金融というスポットライトを当てて１６世紀以降の世界史を眺めると、戦争を始めとする政治的な要請により金融が発展してきた事がよくわかる。
中々、濃い一冊。



■ルワンダ中央銀行総裁日記 増補版

個人的には今年一番気に入った本。途上国の開発に携わりたいと考えている人には是非手にとってもらいたい。
国際開発と言うと世銀や国連とまでは連想する人が多いだろう。さらに、貧しい人を救いたいと言う心からこうした道を志す人も少なくない。しかしながら、杜撰な経済運営により困窮している国が一体どうやって建てなおされるのかイメージを具体化するのは難しい。そんな人に是非手にとってほしい。

基本的なマクロ経済学、国際経済学、銀行業務を心得ている職員が国内に全くいないルワンダに飛んだ服部がその経済の立て直しに奮闘する様子が具体的に描かれている。

BOPビジネスや経済発展に関わるソーシャルビジネスに色めき立つ方々にも配りたい。

■夜は短し歩けよ乙女

森見登美彦を初めて読んだ。この本が一冊目でハマり、その後数冊読んだけれども今のところ森見登美彦はこれが一番好き。

独特の言い回しは好き嫌いが分かれるが僕は直ぐにはまってしまった。古めかしい装いの文体、うだつの上がらない男子大学生の気だるい日常、そして魅力的な女の子。彼の小説の殆どのがこの繰り返しだ。この本の終わり方はやや小っ恥ずかしく無理やりな印象を抱くが、それを補って有り余るほど、カラフルに描かれた京都の情景が素晴らしい。ぼくだって京都の夜をフラフラと散歩して回りたく成る。

客観的イケメンの不可能性定理

クリスマスに相手が居なかったブサメンならびにフツメン、および雰囲気イケメンに送るエントリー

客観的イケメンとは存在するのか？

TLで見かけたこの【客観的イケメン】と言う言葉に違和感を覚えたため筆をとった。

さて、イケメンという言葉と客観的という言葉をどのように解釈したら良いだろうか？

最初にイケメンという言葉を考えてみよう。これはどの様に使われているだろうか？

イケメンという言葉にはかっこいいだとか、男らしいだとか、爽やかだとかいろんな要素があるように思われる。随分勝手に使われているように見えないだろうか？

多くの場合人々は特定の要素Xがある閾値を超えた場合に人の事をイケメンであると表現している様に思う。酷く曖昧で、実に主観的な価値判断により特定の人Xは特定の人Yによりイケメンと呼ばれる。

では客観的イケメンとは存在しうるのか？

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きゃっかん‐てき〔キヤククワン‐〕【客観的】
［形動］

１ 主観または主体を離れて独立に存在するさま。⇔主観的。

２ 特定の立場にとらわれず、物事を見たり考えたりするさま。「―な意見」「―に描写する」⇔主観的。

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イケメンという言葉が多分にして主観的な判断に基づく言葉故に客観的イケメンという言葉に矛盾を感じざるを得ない。ひとつの問題は主観の集積は客観たりうるのかという事だ。

客観的イケメンと発した人物はこういった事はおそらく考えておらず、自覚的かどうかはさておき『社会の大部分の人がイケメンであると合意しうる容姿を兼ね備えた人物』といった意味でこの言葉を発していたのではないかと思われる。この社会の大部分の人が合意しうるという点を持って客観的と判断していいのかという点は疑問だ。99%の人がイケメンと同意したとしても1%が合意しない場合に、それは客観的と言うことができるだろうか？

また社会の大部分のという修飾語を付けたわけだが、その客観的イケメンが日本国内という定義域において『客観的イケメン』と判断されたとしても、他の文化圏において『客観的イケメン』と判断されないことは往々にしてありうる。それはつまり普遍性を担保できていないことになる。

この様に考えると既に定義からして矛盾をはらむ【客観的イケメン】とは存在し得ないと言える。

(q.e.d)

よろこべブサメンならびにフツメン、および雰囲気イケメン諸君！

客観的なイケメンなんて存在しない！

任意のXは誰かにとってはイケメンなのだ！

すべてを得ようとはせず自分を愛する人を捜すのだ！！！

（と書いたもののこのマッチング効率が酷く低いのがブサメンならびにふつめｎ（ryなのである嗚呼）

Reference 

フツメンの中のフツメン（偏差値50）って画像だとどれくらい？ : TRTR（・Д・；） http://blog.livedoor.jp/roadtoreality/archives/51471359.html

論文発表、散歩

昨日は修士論文を所属する専攻のセミナーで発表した。

既存理論の関連から導いた推定方針とモチベーションは明確で分かりやすいとコメントを頂いた。
一方、発表に漕ぎつけるまでに推定自体にあっぷあっぷだったため、既存研究にない貢献の部分をより分かりやすく伝える事が出来なかった。また、推定結果の解釈ももう少し直観に訴えかける事例が浮かべばよかった。

推定手法や理論が難しくなったところで問われるものは変わらないと改めて認識した。

■新規性　■価値
今までにない点はどこか？
貢献はどの程度価値あるものか？
そして、これらが分かりやすいかどうか。

もっと簡潔にエッジを立てて論文構成、プレゼン資料を作ろうと思う。

目的を定め、効率的にそれを解くという所作が日常生活から染みついている現代人の例にもれず僕も日々そうした生活方針をとって生きている （残念な事に専門分野においても明示的にせよそうでないにせよ日々最適化問題に直面している嗚呼）


然るに、目的なくどこかへ行くという行為はあまりした事がない。

しかし、この日は例外。徹夜明けで発表も終わった僕はどこか行ったことのない所へ行こうと思い立って神楽坂に初めて訪れた。

不思議な気分だったが目的なく初めて訪れる場所をきょろきょろしながらタラタラ歩くのは案外悪くない。普段よりも不思議と進める足も遅い。そもそも、初めて訪れる場所でも最近は周囲を具に見回しながら歩く事は少ない。

何時だってぼく、もしくは少なくない僕たちは目的地を定め、そこへの最短距離をiPhoneの画面で確認しながら、そして食べログで現地の旨い食べ物を探しながら歩いている。

街並みにﾜｸﾜｸしながら少し散歩をした後、以前から行ってみたいと思っていたBARがある事を思い出した。iPhoneを取り出し食べログで住所を確認し、GPSを駆使して最短距離でお店へ向かう。

結果は臨時休業だ。いつもの自分の行動形態に戻った途端にこれだとは何だか滑稽な日だったが悪くもないものだと感じた。次に目的ない散歩をするのは何年後になるだろう。

動学的パネルデータモデルで実証研究ができるようになるまで道標

■とりあえず

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Ch7,8でGMMをさらっと復習してCh10,11でパネルの基礎をラーニング

■動学的パネルの理論習得に着手

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第２章の定常な動学的パネルデータ分析で Difference GMM　やら System GMM　やらをラーニング

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Baltagiさんの動学パネルの章をつまみ食いしつつ。

■元論文にもあたってみる

Difference GMM はこちら

Arellano and Bond (1991)
"Some tests of Specification for panel data: Monte Calro evidence and an  Application to Employ Equations"
http://restud.oxfordjournals.org/content/58/2/277.short

System GMM はこちら

Blundell and Bond(1998)"Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models"http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304407698000098 

■stataの動かし方を簡単にラーニング

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初動をマスターするにはこれがﾋﾟｶｲﾁだよね

お金を出したくない方はこんな物も落ちているからネットって素晴しい

ネコでもわかるStata入門
（PDF）　http://www.econ.hit-u.ac.jp/~bessho/paper/02/stata1.pdf

■では、取りかかろう

 Cameron & Trivedi さんには Difference GMM に関してもかんたーーーんな理論とStataのコマンドとその推計例が載っている。これを参考にしながらStataのコマンドをラーニング

過去記事："Microeconometrics Using Stata, Revised Edition が激しく便利すぎる件"
http://cltt-newtabs.blogspot.com/2011/10/microeconometrics-using-stata-revised.html

System GMM に関しては過去記事のリンクなんかを参照

過去記事："System GMM推計まとめ"
http://cltt-newtabs.blogspot.com/2011/12/system-gmm.html

特に How to do xtabond2 なんかは分かりやすいかな。


てな訳で、これでだいたいざっくりと理論とstataの運用の最低限な所はラーニングできたのだろうか。もちろん、実証分析で知っておくべき基本的な所はしっている様な前提でだけどね。誰かの参考になればいいな～

さあ、貴方も明日から楽しい実証らいふ。


■例えば

東大の澤田先生がRIETIに援助と経済成長に関する実証分析でSystem GMMを使っている論文があるので覗いてみてもいいかも。

"援助氾濫と経済成長：クロスカントリーデータによる分析"
http://www.rieti.go.jp/jp/publications/rd/013.html

How to do System GMM ( xtabond2 ) using Stata

■Stataを用いてSystem GMM  (Blundell and Bond (1998)) を行う文法

xtabond2 depvar L.depvar exo endo, gmm(L.depvar endo) iv(exo) 

• depvar: 被説明変数 
• L.depvar: 被説明変数の１期ラグ
• exo: 外生の説明変数
• endo:内生の説明変数

オプションのgmm()の中に内生変数を指定、iv()の中に外生変数を指定しないと推計が出来ないので、これは必ず指定しなくてはならない。

System GMM は動学パネルの階差方程式とレベル方程式をシステムとみなしてGMM推定する。
操作変数としては階差方程式にはレベルのラグを、レベル方程式には階差のラグを使う。

動学的パネルモデルのGMM推定におけるモーメント条件の数は時系列の標本サイズTに依存しているため、Tが大きいと操作変数が多すぎる問題が生じる（どういう問題かはここではスルー）。これを回避するために操作変数として使うラグの数を指定できるコマンドがある。

gmm(endo, laglimits(a b))

laglimitsを使うと使うラグの期をaからbまでと指定することができる。一般にTが大きい場合はラグを限定するのが望ましい。


■その他のオプション

twostep : デフォルトではonestep推計が行われているがtwostep推計を指定可能

robust : 頑健な標準誤差を指定



■インストール

xtabond2のコマンドはstataのバージョンによっては標準装備されていないため、Roodmanが作ったものをインストールする必要がある。

こちらを参照
http://ideas.repec.org/c/boc/bocode/s435901.html


■参考となる論文

Blundell and Bond(1998)
"Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models"
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304407698000098


D.Roodman (2009)
"How to do xtabond2: An introduction to "Difference" and "System" GMM in Stata"
http://ideas.repec.org/p/cgd/wpaper/103.html

【TED】マルコム・グラッドウェル、パスタソースと幸せについて、を観て

http://www.ted.com/talks/lang/ja/malcolm_gladwell_on_spaghetti_sauce.html

素晴らしいプレゼンだった。

食品業界から『最高』のパスタソースは何か？というテーマで調査を依頼されたハワードがこの問題に取り組むことで得た教訓が紹介される。

結果から言うと『最高』のPasta Sauceなんて存在しないが、『最高』のPasta Sauce"s"は存在するって訳だ。

彼は人々の選好の多様性を重視した。
最高に旨いって思われるペプシの糖度って何だ？って考えて糖度を変えたペプシを沢山の人に試飲させて評価させる。仮説じゃ正規分布の様に一番旨いはずの糖度に人気が集まるはずだったが、データは驚くほどRandomだった。多くの人に受ける『最高に旨い糖度』なんて存在しなかった。トマトソースだって同じ話だ。

じゃあどうするかって？

たった一つの味、製品でUniversalに受けるなんて発想を辞めることだ。
今、僕達がスーパーにいって眼前に広がるのは非常に多様な商品群だ。いろんな味のパスタソース。塩っぱい、酸っぱい、薄い、濃いetc
たった一つの味で皆に受ける事を目指すのを辞めることだ。多様なセグメントごとに多様な味を提供することだ。

今ですら当たり前の概念だが、２，３０年前はそうではなかったんだなあと関心。


他にも、人々は本当に自分が何を欲しているか分かっていないから彼らに欲しい物を聞いても革新的なものは生み出せないって話とかもされてるけど、それは動画でよろしく。

あートマトパスタ食いたくなってきた。