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July 26, 2007

●The distribution

授業が一回りして,だいたい次のような日課に落ち着いて来ました:

起床→予習+宿題
10:00-12:00 Simultaneous Equation Model
13:00-15:00 Advanced MLE (TSCS+Survival)
15:00-18:00 ComputerLABにて宿題+予習復習
18:00-20:30 Blalock Lecuture(今週はMissing Data)
帰宅後 予習+宿題
このほかに,予習が早めに終わったりすると,SiEM(SEMと略すとStrucutural Equation Modelと同じになるのでこう略するらしい)の前に同じ教室でやってるComplex Systemsの授業を途中から覗いたりしてます。何か勉強漬けだなー...

で,どの授業も,初回の頭に「受講生の分布ってどんなの?」という質問をinstructorが投げるのですが,ほぼ同じです。PoliSciが8割以上,Sociが1割程度,残りにdemographyとかpublic healthとか変わり者が少々。Law Schoolなんていう変人はヘタレ一人が続きます。うーむ。まぁ,気分的には,LawというよりはEconかPublic Policyだけど。ひょっとすると,Categorical Analysis(今年のシラバスを見ると,regressionよりもSoci系に振っている感じ)とかScaling/Dimensionalとか行けばもうちょっとSociが多くなるかもしれないけれど,Lawが単独なのは変わらないだろうなぁ...

で,そんな受講生の母体を反映してか,講師陣も,Econというよりは,PoliSciとSociがほとんどです。まぁ,そんないつもとは一風違ったことをやってみるのも,ちょっと新鮮でいいかも。
その流れで,今週のBlalock Lectureは,Statのおじさんがやってたのですが,なかなかeconometricsとstatisticsの違いを実感させられる議論が出ました。

missing dataといえば,Econ的にはsurveyしてNRが出たときかなー,などと想像するわけですが,このlectureでは,sample selectionなんかもまとめて議論してます(言われてみれば確かにそうだ)。で,sample selectionといえば,おなじみのHeckman's two-stepが出てくるわけですが,Statおじさん曰く「Heckmanは間違っている。けれど,どーせやつはノーベル賞取ったんだからorz」。もちろん,オリジナルのHeckman's two stepはefficientではなくてもっといい方法が今では使われてるわけだけれども,それを抜きにして何が悪いのか?
曰く,Heckmanは,使えるデータを全て使ってimputeしてない,といって,もっとうまくimputeする方法(random error付とかbootstrapとか)を提示する。この辺の話を聞いていて,あっそうかと納得したのだけれど,要するに,econometricsとstatisticsの最大の違いは,前者がeconomic theory/modelを「信じて」それを最大限に活用しながらestimationをしようとするのにたいし,後者は眼前にあるデータからあくまで機械的にestimationをしようとするんだ,という点。
で,お前はどっちなんだよ,と言われれば,economic theory/modelは行動モデルとしてやっぱいいなぁと思っているので,前者ですねぇ。そっちの方が夢があるでしょ (ぇ

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