-
karl_r_popper
- 20295
- 3
- 4
- 1
-
- いいね！1
安田 洋祐
@yagena
後でチェックRT @karl_r_popper: 「経済学徒が語り合う！ Calibrationとは何か？」をトゥギャりました。 http://t.co/FjbY0Sfs
2012-10-31 09:43:51
@karl_r_popper
経済学のガチな話題は若い皆さんに任せて、俺は、今後、ス○バと合コンの話に特化していこうかなあ（自爆） RT @karl_r_popper: 「経済学徒が語り合う！ Calibrationとは何か？」をトゥギャりました。 http://t.co/VDPnkfwd
2012-10-31 09:50:16
@kenonishi
@mixingale @inoakio いまさらですが、僕も混ざりたかったです。実証IOでもちらほらカリブレーションみますが、「静学部分のパラメータは容易に推定できるが、動学モデルをフルに書いて推定すると大変なときに動学部分のパラメータを適当に他から取ってくる」感じですかね。
2012-11-01 05:09:59
Kohei Kawaguchi=Sunada
@mixingale
@kenonishi @inoakio …という風に僕も理解してたんだけど、猪野くんの説によると、主な目的は推定よりはモデルの妥当性のテスト(推定に使ってないデータの性質を説明できるか)にあるっぽいよ。
2012-11-01 06:19:12
@kenonishi
@mixingale @inoakio それは、分野の違いですかね？IOではそういう文脈はないと思うけど。むしろ、モデルが絶対に妥当だと信じてるからこそカリブレーションが許されているような。
2012-11-01 06:37:10
Kohei Kawaguchi=Sunada
@mixingale
@kenonishi @inoakio たぶんいまテオは「パラメータに外から持ってきた値を外挿すること」を「カリブレーション」と呼んでるよね。で、そうすることの是非についての判断はその外挿値の妥当性についての信念には依存するけどモデルの妥当性に関する信念とは関係ないよね。
2012-11-01 06:49:37
Kohei Kawaguchi=Sunada
@mixingale
@kenonishi @inoakio で、そのモデル(w/推定・外挿値)で反実仮想分析をやる段ではそのモデルの妥当性をそれなりに信じてることになるだろうけど、そのモデルのシミュ結果が推定に使ってないデータの側面を説明できてるか見る時点では寧ろモデルの妥当性を疑ってるんじゃない？
2012-11-01 06:51:50
Kohei Kawaguchi=Sunada
@mixingale
@kenonishi @inoakio たとえば林・プレスコットだとパラメータは他から持ってきて、モデルの初期値は90年のものを使う。90年以降については生産性ショックの流列はデータからの推定値を使うけど、資本・労働・価格etcの振る舞いについてはデータの情報を使わない。
2012-11-01 06:54:54
Kohei Kawaguchi=Sunada
@mixingale
@kenonishi @inoakio で、そのモデルのシミュレーション結果が90年以降の資本・労働・価格等シミュレーションに使ってないデータの振る舞いを説明できるかを見る。その結果「けっこう説明できてるっぽいからこのモデルけっこういいんじゃない」と判断する、と。
2012-11-01 06:56:13
@kenonishi
@mixingale 後者は「シミュ結果とデータの整合性を確かめる」ステップがあって初めて成立するけど、IOではあまりしない気がしてます。それが可能なだけデータがリッチならフルに推定しちゃうみたいな。ただ、僕が不勉強なだけで当然そういうステップは踏まれている気もしてきました。
2012-11-01 07:01:33
Kohei Kawaguchi=Sunada
@mixingale
@kenonishi IOの場合はデータを説明できるかどうかを見てモデルの正しさをチェックするっていうよりは「状況を限定することで(+そうすることによって可能になるインタビュー取材等各種非計量的調査も組み合わせることによって)モデルの妥当性を保証する」って作法を好む気がするね。
2012-11-01 07:07:36
@kenonishi
@mixingale 前者に関して、例えば「参入コスト」は心理的要因や直接観察できない要因など行動を規定する全てを含んだ”何か”として推定するけど、実際にかかったコストを外挿するときには、モデルが文字通り正しくて行動を規定するのはコストだけという仮定が説得的である必要があるじゃん
2012-11-01 07:08:21
Kohei Kawaguchi=Sunada
@mixingale
@kenonishi それはその通りなんだけど、それって「モデルの妥当性」の話かな？モデル上は「全て含めた"何か"」なのに持ってきた値は「全てを含めた"何か"」ではないと感じている、ってことで、「外挿値の妥当性についての懐疑」とみるべきなんじゃない？
2012-11-01 07:11:44
Kohei Kawaguchi=Sunada
@mixingale
@kenonishi いや、さっきのコメントはなんか違う気がしてきた…。が、じゃあなんなんだっていうとちょっとわからない。うーん。
2012-11-01 07:18:49
@kenonishi
@mixingale まぁそうだね。効用関数が「わけわからないけど行動を近似できるなにか」で、「参入コスト」とかの解釈を与えているに過ぎないのに「じゃあ参入コストを外挿しましょう」って外から値を与える時点で「わけわからない何か」でなくモデルの解釈を真とする信念を感じてしまいます。
2012-11-01 07:23:07
Kohei Kawaguchi=Sunada
@mixingale
@kenonishi ややこしくなってきたからまた会った時話そう(笑) とりあえず「モデル上の値の解釈と外挿値の解釈が一致する」か疑う/「モデルはcorrectly-specified」か疑う/「そのモデルは世界の真の"構造"を表している」か疑う、は全部違う話じゃないかとは思う。
2012-11-01 07:42:24
@kenonishi
@mixingale たぶん、僕の最初の言い方が間違っていて、モデルがプレイヤーの行動を正しく近似する→モデルの各パラメータはこう解釈できる→その解釈が正しければモデル外から外挿値を得られる、の真ん中に疑念があって、外から値を得るためにはそれがなんなのかを知る必要があるが、（続く
2012-11-01 07:43:32
@kenonishi
@mixingale それは本来不可能はずなのに解釈が正しいことを信じる事で可能になっていると思っています。外挿値の値自体に疑念があるとほとんど同じことのような気もしてますが、外挿値を得るというステップが解釈の正しさに担保されてる気がします。ややこしいので、またそのうち。
2012-11-01 07:44:05
Kohei Kawaguchi=Sunada
@mixingale
@karl_r_popper @kenonishi 「また会った時にでも」と言ったけど実際会うと結局しょうもない話に終始してしまう気がします。
2012-11-01 07:46:47
himaginary
@himaginary_
@karl_r_popper 一応こちらのツイートも追加して頂ければ有り難いかな、と。つhttps://t.co/F9Y72Y6d http://t.co/0Gz12qzn
2012-11-02 23:56:49