Taejunomics

            政治、経済、社会、哲学、芸術、文学、スポーツ、マイクロファイナンス、教育などなど、徒然なるままに書き綴ります。 ※お初の方はカテゴリー欄の「Taejunomicsについて」、をご覧ください。
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そろそろ年も暮れますね。
 今週でやっと授業が終わるのですが、年の暮れをやっと感じ始めた今日この頃です。

tree.jpg


 このブログは、このままいくと、年内に20万アクセスを突破しそうです。 この頃になっての伸びは、このブログを取り上げてくださったbewaadさんと47thさん(こちらはもうブログ休止されてしまいましたが)、そしていつも見てくださっている皆さんのおかげですね。 ありがとうございます。

 「ファイナンス理論からの~」に対するリアクションがすくないので、ちょっと戸惑っています^^;


 亀田、今度はすっきり勝ちましたね。
 若いのにさすがだと思います。 これからも頑張ってもらいたいところです。 それにしても、うちの弟に怖いくらい似ています。

 
 先日タワーレコードで、今年最高の一枚を見つけました。
 http://www.towerrecords.co.jp/sitemap/CSfCardMain.jsp?GOODS_NO=999448&GOODS_SORT_CD=101#list
 サウンドが、とってもグルーヴィーです。 僕が今一番好きな音楽は、こういうのなんですよね。 


 勉強はと言うと、概ね順調です。
 国際課税が、そろそろものすごい分量になっているので、自分の理解のためにも、エントリーを書こうかなぁ、と思っています。
 計量経済も面白いですね。 この学問を作ってきた先人達の智慧に感動することが少なくありません。
 正月に、宿題がいっぱいあるので、それと論文の消化であっという間に時間がなくなりそうです。
 そうそう、ちょっと前に奨学金をもらえました。 親孝行と本に費やそうと思います。


 安部公房の「他人の顔」、面白いです。 著者の問題意識から始まり、人間実存に対する徹底した描写に引きずり込まれています。 恋愛などでよく言われる、「やっぱり顔でしょ」という言葉を、いったい何人の人間が全否定できるのでしょうね。
Comment
≪この記事へのコメント≫
最近は修士論文の手直しの毎日です。

ファイナンスの話は非常にわかりやすく書かれているとはいえ、これを勉強したことがない人は日常生活でそういう考えをしていない可能性があります。実際に自分で勉強したり考えたりしてみないと、なかなかその面白さに気がつかないような気がします。それがこの学問のとっつきにくさというか、敷居の高さなのかもしれません。

自称econometricianとしては、その面白さに気づいてもらえて嬉しいです。この学問は、応用できる領域は幅広いと思います。私は、こんな考え方や使い方があるのか、と日々の論文読破で思い知らされることが多いです。
2006/12/21(木) 16:20:54 | URL | チキンワイヤー #-[ 編集]
ようやく研修が終了し、ペーペーの社会人にランクアップしました。年内目標だったので何とか間に合った感じ。

ファイナンスは・・・すまん、読んでもようわからんww
でも「理論の発展と簡単化」は共感できるな(普通の意見で悪いww)。

人間もそうだよな。うるさくてわかりづらいだけの人は立派とは言えないからな。
2006/12/21(木) 23:12:49 | URL | 唐紙 #-[ 編集]
チキンワイヤーさん、お疲れ様です!
なるほど、、いくらやってもまだ道は遠いんですね。 もっと卑近な例を使ったほうがいいんでしょうかね・・・
Econometricsは本当に面白いです。 ガウス・マルコフの定理における仮定が成立しない時の対処法、後からみれば簡単なことでしょうけれど、考えた人はすごいですよね。 (最尤法はまだしっかりとならっていないのですけれどね・・・)


ジョニ、おっと、唐紙、コメントありがとう。
先日の亀田のボディーブロー並みに効きました・・・ そうか、やっぱり分かりにくいのか。(涙)

もうすこしがんばりますっ。。
2006/12/22(金) 13:52:06 | URL | Taejun #-[ 編集]
私の要領の悪さもあり、修士論文が長引いています。まあ何人かの友人も最終締切までがんばっているようです。
私の修士論文のタイトルは「Jリーグの監督の効率性に関する推定」なので、非常に卑近です。
噂によると、やる気のある学生には先生方もまじめに指導してくださいますが、そうでない人には形式的な手続きという感じでパスさせてくれるそうです。


econometricsとは何かと、学部の統計学概論でもやったことのある人向けに説明すると、回帰モデル(単回帰をはじめに習うでしょう)とそれがうまくいかなくなったときの対処法だと思います。

ちなみに、MLE(最尤法)は最小二乗法(OLS)を使わない場合の推定、特にmicro dataなどに用いられます。もちろん、私の修士論文でもMLEで推定しています。
私はSTATAという統計パッケージを使っているのですが、MLEだけでも一冊の独立した本があります。なので、特に初学者はあまりに深入りは禁物だと思われます。
http://www.amazon.co.jp/Maximum-Likelihood-Estimation-Stata-William/dp/1597180122/sr=11-1/qid=1166944547/ref=sr_11_1/503-1416173-6469554
確かこれのセカンドエディションが出版されていたような気がします。

私は理論の計量経済学にはそれほど興味がないので、実証よりに考えています。MLEを使う時に気をつけることは、標本数を十分大きくしないと、漸近的に一致性(unbiasedness)と効率性(consistency)が満たされなくなる、くらいに思っていればよいと思います。
あと、プログラムを走らせてみると、データの都合などでMLEが収束しないというのも珍しくなくなると思われます。

ちなみに、私は理論について
http://www.amazon.co.jp/Econometric-Theory-Methods-Russell-Davidson/dp/0195123727/sr=1-5/qid=1166944954/ref=sr_1_5/503-1416173-6469554?ie=UTF8&s=english-books
で勉強しました。
この本のHPはこちらです。
http://www.econ.queensu.ca/ETM/

ちなみに、東大では林文夫先生の本を使っているらしいです。
http://press.princeton.edu/titles/6946.html
第一章(OLS)を無料でダウンロードできるので、興味があれば見てください。
2006/12/24(日) 16:31:58 | URL | チキンワイヤー #-[ 編集]
 コメント有難うございます。 テキストは、とりあえず、中級程度のものをきっちりと読み終えてから、必要なときにチャレンジしてみようと思います。

 チキンワイヤーさん、今度、このブログ上で、計量経済学の記事書いてくださいませんか^^;? 数回にわけて。 

2006/12/24(日) 20:18:44 | URL | Taejun #-[ 編集]
むむむ、リクエストありがとうございます。とりあえず、修士論文が終わるまでは集中させてくださいということでお願いします。後ほどぼちぼちやっていきましょう。
私の記事などより、Steven Levittのfreakonomicsなどの方が圧倒的に面白いと思いますが。

実はもっと修行を積んでからある場所で経済学の記事を一般人にうまく伝えられないか、というアイディアはあります(詳しくは企業秘密)。これはかなりのインパクトがあって(多分)、まだ誰もやっていないことです。

修士の2年間というのは本当にあっという間で、自分は関心のあるテーマに関してはそこそこ掘り下げられた感じがします。それに付随する手法や内容に関しては、自力で論文を発見して理解することもそこそこ可能になりつつあります。もちろん、今振り返るといろいろとやり損ねたことや至らない部分はたくさんあります。でも、とにかく今はちょっと休みたいという気持ちもあります。

というわけで、私に代わって、日本語で書かれた論文ならば以下のサイトから無料でダウンロードすることができます。
http://www.jil.go.jp/institute/zassi/
http://www.jcer.or.jp/academic_journal/jer/index.html
特に上の方はかたい学術論文以外にもとっつきやすいコラムなども含まれているので、興味のあるテーマから読み始めることをお勧めします。最近ちらちら調べています。後者は多分ほとんど読んだことがありません。

あと、ご存知かもしれませんが、英語の教科書を使っているのならば、その講義ノート(lecture note)などが以下のリンク集にあるかもしれません。
http://www.econphd.net/
参考にどうぞ。
2006/12/25(月) 00:54:32 | URL | チキンワイヤー #-[ 編集]
 いえいえ、それを、わかりやすい形で、書いてくだされば^^。。
 
 なんにせよ、修士論文が無事完成されてからですね。 頑張ってください!
2006/12/27(水) 00:41:10 | URL | Taejun #-[ 編集]
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