回帰不連続デザイン(RDD)についての素人的質問

ショーンKY @kyslog

筆者の記述的な主張はわかるのだが、根拠部分でフィットの線を引っ張る方法はちょっと強引かなあと思う。 ・フィットする線の妥当性 　・特に金利の正負で個別にフィットした時のフィットした線の意味の妥当性 ・このサンプルサイズでフィットした時の含意の強さ この辺が疑問 twitter.com/RIETIjp/status…

独立行政法人　経済産業研究所 @RIETIjp

ノンテクニカルサマリー：「＃日銀 の #マイナス金利政策 は銀行貸出を増加させたか？」（郡司 大志 (大東文化大学)）を掲載いたしました。 rieti.go.jp/jp/publication…

2018-12-20 17:47:08

ショーンKY @kyslog

補足になりますが、この数年で行われた「いわゆるマイナス金利政策」に市中の貸付を目に見えて増やすような効果はなかった、仮に増えたという効果が認められたとしてもその効果量は雀の涙である」というナラティブに対しては、私は同意する。 twitter.com/RIETIjp/status…

K. Teshima 手島健介 @tetteresearch

郡司さんじゃないですか。regression discontinuityを使って金融政策の(マイナス金利政策)の効果を実証した意欲作に見える。twitterやめた方が(おそらくご本人にとって)新しい手法を身につけて適用して意欲作を出すと「なぜオレはあんなムダな時間を(三井画像略)」と思いますね。(続く) twitter.com/RIETIjp/status…

K. Teshima 手島健介 @tetteresearch

閾値の前後で利子収益(率)はジャンプするのでなくてkinkすると思うのでメカニズムが利子収益を通してならregression kink designの方が適切な気がする。RDDで推定されているのはリザーブにマイナス金利がつく部分があるということそのものの効果だと思うのでその効果の存在自体は興味深いが。(続く)

K. Teshima 手島健介 @tetteresearch

RDDの分析としては、枠の部分をそんな風に宣言するのはまずくて、他の変数が閾値の前後で非連続に変化してないことを示す必要があるが、それ以外は閾値前後の近似方法の頑健性、バンチングがないこと(ちょっとある)、ドーナッツRDD、閾値変化プラセボと、標準的なことはほとんどしてるように見える。 pic.twitter.com/R8JfPGq962

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K. Teshima 手島健介 @tetteresearch

@kyslog 論文をざっと見た感じ1番目は線以外のフィットの仕方も試してます。2番目は個別フィットのほうが柔軟でいいとされています。この手法使用した論文共通の特徴としてよくフィットさせることと同等のフィット可能な手法複数の頑健性を重視してあまり線の意味は問いません。筆者の解釈はあるでしょうが。

K. Teshima 手島健介 @tetteresearch

@kyslog 3番目は図の1つの点はあるレンジのデータの平均なので図からはサンプルサイズはわかりませんが、点の数＝元データのNではありません。1、2番目は手法(回帰不連続デザイン)に対する重要な指摘なのですが、全体として本人が強引な論理展開をしているというよりはそういう手法だというのが私の理解です。

K. Teshima 手島健介 @tetteresearch

@kyslog そもそもこの文脈で回帰不連続デザイン(RDD)を使うべきかに対する疑問は、twitter.com/tetteresearch/… で、RDDを使った論文としてどれくらい水準を満たしているかに関しては twitter.com/tetteresearch/… で書きました。後者に関してはある程度満たしていると思います。

ショーンKY @kyslog

@tetteresearch ありがとうございます。3の点は私の不注意でした。ご指摘ありがとうございます。できればbinごとに箱ひげ図を書くなり、bin内の要素数をバブルプロットなどで示してほしくはありますが……

ショーンKY @kyslog

@tetteresearch 1番目と2番目の疑問は、ぱっと見で a. 回帰残差がサンプルの値域に対して十分に小さいようには見えないこと、 b. 縦軸の値域が横軸の正領域・負領域で変わらないように見えること から、0で分割する妥当性があるか？という疑問がありました。

ショーンKY @kyslog

@tetteresearch この疑問に対する直接的回答に近いのは4.3（表6）ですが、RR1しか分析していないのが不満でした。11ページ中段でRR1はRR2に比べ良くないといっていてメイン図もRR2なので、RR2を見たかったです（著者に直接言うべきですが……）。

ショーンKY @kyslog

@tetteresearch また、0で分割せず回帰した時の残差に比べ、0で分割した時の回帰残差が十分に小さくなる云々の分析があってもよいかと思いました（4節の中でやっていたら申し訳ありません）。また結論でトレンドを問題にしているので、この線を横軸に沿って外挿できるかも知りたかったです（著者にいうべきですが…）

K. Teshima 手島健介 @tetteresearch

@kyslog 論文のテクニカルな面に関して書かれた疑問に関してはdocs.google.com/document/d/1T1…　で私の考えを書きました。和解されたところで恐縮ですが日本語サマリーの最終段落はまあ論文とあまり関係ないですね(笑)。

ショーンKY @kyslog

@tetteresearch 大変ご丁寧な説明をありがとうございました。これ以上素人が専門家の時間を取るのも問題ですので、自分の中で引っかかっている部分を下記にまとめましたが、基本的には自分で調べる所存で、回答を求めるつもりはありません。重ね重ね、ご丁寧にありがとうございまました。 crossacross.org/ky/__mail20181…

K. Teshima 手島健介 @tetteresearch

@kyslog どうもありがとうございます。1番目の「これしかない」はある立場を取ったらYesですが、その立場を取ることの正当化は偉い人がそう言ってるからで済ませてるのが(応用論文だとよくあることですが)気にする人は気にするかも、という感じです。なんのこっちゃという感じですがこれがぱっとかけることで、

K. Teshima 手島健介 @tetteresearch

@kyslog 2番目の最後の段落興味深いと思います。なお一連で疑問に思われたことはある種の計量経済学を勉強済みの人が自然実験的手法に対して疑問に思う可能性の高いことだと思うので参考になりました。直接間接の形で役立てたいと思います。

ショーンKY @kyslog

@tetteresearch ありがとうございます。最後の段落ですが、郡司先生の論文でも多数の頑健性テストが行われていますが、多数回検定を行うと1～2は偶然検定を通らないものが出てきておかしくなく、著者・査読者に全部の検定に通らなければならないというような意識があるとしたら逆にまずいかなと思った次第です。