ついに迷走を始めました

ブログ書くんだってよ 

卒業に際して

・何故、自分自身の考えを表現するのか。大抵の場合、自分と異なる思想信条を持った人間がそれを表現したとき、我々は多かれ少なかれそれを拒否する。そういった軋轢を生むに勝る理由は何か。1つの解答は、自分自身の言葉で表現する土壌を失うと誰かの尤もらしい言説を借りてきて、借りた誰かの言葉だけで自分自身を表現し始めるからだ。そうなるといよいよ誰が誰の人生を生きているのか分からなくなる。果たしてそういった人間は自分自身から見ても他人から見ても面白い人間なのだろうか。面白くなくとも、代替可能な人間になるから自分が他人でも良くなるし、自分と他人の差異が見えづらくなる。考えを表明することは他人との境界を明確にする作用がある。同じ出来事を経験しても違う事を感じるならそれが他人との差異である。差異が内生的でなく、仮に外生的であったとしても、それを表現することで、鏡のように自分が違ったという事を再確認する。つまり、もし自分と他人という2つの主体が存在すると信じるなら、考えを表現することは他人とは異なる自分自身を信じることと同義である。果たして自分はどれだけ自分自身を信じられるかという問いに答える手段の1つが自分自身の考えの表現である。どれだけ自分自身を語ることが出来るのか、それがどれだけ自分を信じているかということになる。ところで私は他の誰かだったのだろうか。

 

・今日、同じ大学を卒業した人は約6000人いたらしい。同じ学部でも約1000人存在したらしい。過去にさかのぼれば、同じ敷地で同じ講義を受けて同じ学食に通った人間が数多存在するわけで、自分は何が他人と代替可能で何がそうでなかったのか。5年間の学部生活がどの程度自分自身の存在を信じさせるに値したかという事を検討したいと思った。むしろそうせず無視していることに違和感があった。卒業という与えられた機会に何が楽しくて何を成し遂げたのかを列挙する前に、自分は何を考えていたのかを示しておきたいと思った。そうして5年間の自分を信じないと、その期間の出来事も信じられないと思った。

 

・信じることは裏切ることに関して盲目になることと殆ど等しい。裏切られてもそれに気づけないからだ。自分が自分自身を裏切っている状態を無視できるのか。自分の中に矛盾があってしかしそれに直面しようとしたときに、真正面から向き合っても答えが出ないことは多々ある。多少ズルをして目をつむって曖昧なまま意思決定をしたところで、私は私を信じていただろうか。さらに、真正面から向き合っているつもりでも真にそれと向き合って答えを出したのだろうか。

 

・根拠があるという仮定が、存在すると仮定した自分自身を見失わせていたのではないか。何事も原因と理由という因果律で考えて、殆どの事柄において何故と自問し続けた結果ではないか。偶然生まれてきただけの存在に、理由を求め続けた結果、自分を認められなくなったからではないか。根拠のない自信に根拠を求め続けた結果、自分自身が見えなくなってしまったのではないか。決まった答えなどないのだから自分で答えを作るしかないという事に気づくのが遅れ、あたかも答えがあるように探し求めた結果だった。答えは見えないし主体なんてものは存在しないと痛感した。自分のどこかに司令塔がいて、彼の意思決定を探ることは無意味なのだと感じた。正しさや善さがある時代の流行でしかないように、1人の生きる人間もまたその流行の中で漂う生き物でしかない。頭の中の中央当局を探すのではなく、今ある自分をどれだけ信じられるか。固定された主体性と普遍的な思想は見えないし存在するかも分からないのに、あるのだと考える神話で生きているのが今の流行りなのだと感じた。

 

・結局、卒業に際して私はそこにいたのだろうか。観察的な事実と主体性神話の下ではそこに存在しただろう。しかし毎度のごとく私はそこにいなかったのだと思うし、いなかったように感じる。そしておそらく、何がここから卒業したのかはおそらくずっと分からない。けれども、自分と同時に存在する他人が卒業できたことは確かだろう。不確かな主体の代わりに確かな偶然があったことは事実だろう。信じられない自分の裏に確かに信じられる偶然が存在していて、"不確実"な偶然よりむしろ確固たる主体に対して盲目になることで、自分自身の5年間を信じることが出来るのだろうと思った。

 

ドクペのストックが切れそう

2/17

 

・アルバイト

・ポスター

アドバイスをもらった点を修正、提出。

・ネタ探し

こういうデータを上手く使いたい。環境経済の人とかが使ってる。

globalfishingwatch.org

・経済分析のための構造推定アルゴリズム2章・3章

hotz and miller(1993)って何がうれしいんだっけ?→色々と理解していないことが発覚。

お勉強のために読む。

 

胃腸の調子が悪いのでどこかで病院に行きたい

ポスター作成なんもわからん

2/16

 

・ポスター作成

Latex作業は無限に時間を取られる。何人か知り合いに見てもらって明日には提出。

 

・何本か論文を読んだ。

明日からバイトなので時間のあるうちに読んでおかないといけない。

趣味で読んでるやつならまだよいが研究に直結するやつをブログには書きづらい。

とりあえず面白そうで読んだやつを1つ。

Carranza, J. E. (2010). Product innovation and adoption in market equilibrium: The case of digital cameras. International Journal of Industrial Organization, 28(6), 604-618.

www.sciencedirect.com

カメラ産業はこの論文が出た2010年と大きく変わって今や超斜陽でコンデジなんて見る影もない。逆にそこで何か分析できるかもと思いデータを探したが特に見つからず。CIPAの集計データがあったくらい。

 

とりあえずこのブログは1週間続けようと思っていたので明日までは書く。

多分8日目はない。

 

本棚を買わねば

2/14

 

・勉強会

末石ノンパラ第4回の講義ノート。内容は分位点回帰。人に説明すると自分の理解の浅さが明らかになるので良い。ノンパラメトリックに分位点回帰をやろうとすると結局Nadaraya-Watsonになるが、分布関数を推定するところから始まるので計算がエグそう。Rでも一応パッケージはあるらしい。

https://journal.r-project.org/archive/2016/RJ-2016-052/RJ-2016-052.pdf

 

現代マクロ経済学講義6章

中央銀行と企業・家計がそれぞれ動学的最適化を行っている場合の金融政策分析。これまでの内容の総まとめ的な章。たぶんコアマクロ取った後に読んだら理解度が違うんだろうと思う。これまでの内容と比べてうれしさが良くわからなかったので寝かせる。

 

・Heblich, S., Trew, A., & Zylberberg, Y. (2016). East side story: Historical pollution and persistent neighborhood sorting.

たしかTwitterか何かで流れてきて記憶の片隅にあったがEconimateで動画化されてたので見た。面白そうなのでアブストなどざっと読んだが1881年から2011年までのindustrial chimneyレベルでのデータを用いていてよくこんなデータが揃ったなと思った。もう少し詳しく読む。

https://www.journals.uchicago.edu/doi/abs/10.1086/713101

www.youtube.com

 

今日は家のタンス修理をしていたら思いのほか時間がかかって疲れた。

昨日の地震で平積みにしている本などが倒壊した。本棚を買う。

それと学会ポスターの締め切りが近いことに気づいたのでとりあえずマクロをここまでにして明日明後日でポスターを完成させたい。

マクロ経済学から逃げるな

2/13

 

Propensity score reweighting estimatorなるものを知るためGuadalupe Kuzmina and Thomas (2012)を読んだところPropensity scoreって何だっけ(哲学)になったので復習のため星野(2009)に戻る。発想はANCOVAみたいに交絡因子を抑えたいのでどうするのかという話。因果推論はここをどう上手く扱うかみたいなところが大事らしい。IVやFixed EffectやPropensity score matchingに代わる手法かと思いきや随分昔からあるらしいので単純に無知なだけだった。

 

・Guadalupe Kuzmina and Thomas (2012)

www.aeaweb.org

 

論文はmultinational subsidariesがdomestic firmsよりも業績が良いのは前者が技術移転や新製品の導入に国内企業と比べて相対的に優位なテクノロジーを持っているからだという説が一般的だが、一般的に(89% of FDI flows in developed countries)multinational subsidariesはdomestic firmsの買収によって達成されるので、そもそもある国で生産性の高い企業が買収されて外資になった結果domestic firmsと比べてパフォーマンスが良いんじゃねという説を主張している。つまり交絡因子として買収された企業の生産性が存在するんじゃないかという話。これをコントロールしてもなお、multinational subsidariesはdomestic firmsにoutperformしているのかを検証している。

ちなみに買収というと語弊があって論文ではforeign ownershipが50%を超えることをacquisitionとしている。

 

前半は理論パート。後半が実証パートで今回知りたかったのは先述のPropensity score reweighting estimatorなるもの。

前提として以下のような買収がテクノロジー(イノベーション)に与える影響を推定したい。

f:id:HaruoEd:20210214012103j:plain

ここでIは生産性向上イノベーション(productivity-enhancing innovation)の指標で、Fが1期前の買収ダミー。つまり前期に買収された企業iは次の期に生産性を向上させるようなイノベーションを起こすのかという話。前述のようにここで生産性の高い企業が買収されやすいという関係が想定されるのでこれをコントロールしたい。

Propensity score reweighting estimatorは初めにtreatmentを買収された企業、controlを買収されなかった企業とした上でそれらをプールして、傾向スコアpを過去の生産性、過去のlog sales growthなどといった過去の企業iの性質から推定する。そしてこの傾向スコアpでtreatmentに1/p,controlに1/(1-p)の重みをつけて上の式を推定する。やっていることは単純で生産性に応じてpで重みづけすることで固定効果のように生産性をコントロールしてしまおうという試み。

We will obtain the Average Treatment Effect (ATE) of acquisition on innovation in a specification like equation (6), using the weights derived fromthe propensity score (Rubin, 2001). Specifically, the weight for each treatedfirm is 1/p,and the weight for each controlfirm is1/(1−p).

 

じゃあFEと何が違うのかと言うとtime-varying characteristicsもコントロールできるらしい。

The propensity score reweighting estimator obtained by reweighting observations in equation(6), allows us to control not only for selection on time-invariant characteristics offirms (just likethe equal-weightedfixed effects regression), but also for time-varying characteristics through thepropensity score. The underlying assumption in the estimation is that, conditional on observ-able time-varying and any time-invariant characteristics that affect selection, treatment is random.

(conditional on observ-able time-varying が少し気になるが)

誘導形分析だと様々なFEのパターンを試す必要があるのでその中でこの傾向スコア重みづけというのを使ってみるのもありかもしれない。

Rではplm packageにweightを指定出来るのでそこで傾向スコアを重みとして指定すれば推定できるんだろうな(と思っているが合っているかは知らん)

 

 

現代マクロ経済学講義5章読まなきゃ..

 

あと、Apexやりすぎたので消しました。

 

動学的最適化まともに勉強しないと

2/12

 

・アルバイト(若干の進捗アリ)

週3勤務がちょうどいい。

現代マクロ経済学講義5章

最適金融政策の理論。テイラールールが古典的なISLMを制約とした中央銀行の最適化行動から導かれることが示された。一方でISLMはルーカス批判を回避できないので家計・企業もまた最適化行動をしているという前提で話を進めるのが次章らしい。明日読む。

金融政策についてはこの本が書かれた2006年時点から大きく変化していて今でこそマイナス金利自体特別奇妙な事でもないが、この本ではマイナス金利に対する当時の反応みたいなのも含めて書かれていた。インフレターゲット政策という観点から最適金融政策の理論を(お気持ちだけだと思うが)学べた。あと動学的最適化は真面目に勉強した方がよさそうだが、今後どれだけ必要になるんだろうか。微分方程式周りの知識がかなり怪しいので本腰入れるなら今のうちだなという感じ。

 

・末石ノンパラメトリック計量分析ノート 第4回

前回の勉強会でやるはずだった。内容は分位点回帰でノンパラメトリックでやるとどうなるのかな~?というお話。毎度のごとくNadaraya-Waston推定量を使えば解決という事でエッセンスを理解するのは一瞬だが、いかんせんノンパラになると式が複雑になる。やってることは難しくない(ハズ)。計量・ミクロ・マクロやっている時だと断然計量やっている時が楽しい。次点でミクロ。マクロお前は知らん。

分位点回帰が猛威を振るう例としてheteroscedasticityのある年収データなんかはすぐ思い浮かぶがそれ以外の例があまり思い浮かばないので、実証研究を少しdigるかどうか。あとchernozhukovが先行研究に出てきたのでやはりという気持ちになった。

 

変分法ラグランジアンあたりの知識について復習

もう一度勉強し直した方がいいと思う。授業でやった程度なので図書館で本借りてやる。この本の評判がいいらしい。

www.amazon.co.jp

 

今日はguadalupe kuzmina and thomas(2012)は読めませんでした。apexやってしまったので。明日にはアンインストールします。その次の論文どうしようか悩んでいる。一つサーベイ論文読むのもアリかと思っている。