大学院レベルの実証ミクロ経済学・実証IO・計量マーケティング

実証ミクロ経済学・実証IO・計量マーケティングはビジネスの現場にとって想像以上に使える道具だし、大学院レベルのミクロと計量が出来ればかなり即戦力に近い!
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川口@研究費クラウドファンディング中 @mixingale

こういう「回帰分析の結果はこのようにまとめよ」って類の指南書をみると若干フェティシズムの匂いを感じてしまいます。結局、厳密には良くわかってないけど形だけ整えたいような人の役に立つだけですし。>ロジスティック回帰分析の結果のまとめ方 http://t.co/z75XRRGraC

2013-08-05 21:22:18
川口@研究費クラウドファンディング中 @mixingale

ビジネス的データ解析案件一山超えての一番の感想:計量経済学すごく使えるんじゃない?計量経済学では経済理論の制約を統計モデルに課すとこが統計家からは嫌がられがちなのだが、この機構のお陰で企業側の直感的な状況認識⇔我々の問題設定⇔統計モデルの設定の間の接続はむしろ驚くほど円滑に進む。

2013-08-06 10:59:33
川口@研究費クラウドファンディング中 @mixingale

まず、経済学の理論家が人間行動の関わる色んな状況を数学的に記述するためのフレームをこれまでに沢山作ってきてくれたお陰で現場で出くわす大抵の状況は経済学のフォーマルなモデルに落としこむことができる。次に、そうして得たモデルの制約を統計分析に明示的に組み込む術を我々は蓄積してきた。

2013-08-06 11:10:06
川口@研究費クラウドファンディング中 @mixingale

構造推定ではデータから各種パラメータを推定した後に最適戦略の導出と各種反実仮想シミュレーションを行うわけだけど、分析の結果が明示的に意思決定とその効果予測に結びついている分、統計分析して単にこんなトレンドが見いだせましたとかいう話よりもずっと経営者の興味をそそるようである。

2013-08-06 11:17:30
渡辺安虎 @ystr_w

付け加えると、経営者側がこちらの導出した最適戦略を採用した場合には、反実仮想シミュレーション結果を実際のデータで検証することも可能となる。もちろん、モデルがテストされるわけだから、企業側の信頼を失う可能性もあるけれど、継続的にモデルも改善できる。@mixingale

2013-08-07 23:05:21
渡辺安虎 @ystr_w

また、どれだけデータがあっても、取れないバリエーションやセレクションの問題はあり、その際にはランダム化対照実験もできる。企業の意思決定の現場では実験的なことは種々されているだろうが、計量経済学的な分析とランダム化対照実験を組み合わせることの付加価値は大きい。

2013-08-07 23:07:47
渡辺安虎 @ystr_w

いずれにせよ、実証ミクロ経済学・実証IO・計量マーケティングはビジネスの現場にとって、想像以上に使える道具だ、という実感を持ちました。完全なポジショントークですが。

2013-08-07 23:09:29
渡辺安虎 @ystr_w

更に付け加えると、数名の学生・院生アルバイトの方に手伝ってもらって仕事をしたのですが、大学院レベルのミクロと計量が出来れば、かなり即戦力に近いのではないか、とも思いました。皆さんとにかく優秀で、彼らの助けなしでは終えられなかったプロジェクトです。

2013-08-07 23:16:13

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