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2013年10月24日

todo list for ELS 3

昨日の続き。

はしがきあたりで,「この本では何を扱わないか」を明示する必要があるかな。

- 時系列データの処理は取り上げない
もちろん,簡単なOLSでは,serial correlationでstandard errorにバイアスが発生するから,その辺のcorrectionをした方がいいよー,という話くらいは書いていいのだけれども。
基本的に,time seriesの分野は,他の分野の実証分析とは,問題関心が違っている。たとえば,unit rootがあるかどうか,とか。こういうのは,データの性質についての探求であって,データ自体から直接何らかの政策的インプリケーションを引き出そうという関心とはやや遠いので,今ひとつだ。
それにそもそも,僕自身が,あまり時系列データを信頼していない,っていう点がある。やっぱ,時系列データだと,variationがパネルやcross sectionに比べるといまいちだからなー,という感がぬぐいきれない。ま,この辺は,時系列データを専門に扱うマクロ経済学者とは縁遠い(そもそもChicago ECONには「マクロ経済学」は存在しないしwww)僕の特性もある。あ,もちろん,ファイナンスの一部は時系列を扱うけれども。

- 基本,エコノメがベース(+causal inference)なので,そこから外れるもの(社会学とか心理学とか)はあまり使わない
典型的なのが,ANOVAとかMANOVA。ま,数学的に見れば,やってることはOLSと大して変わらないし。

- 加筆すべきかどうか迷うところなのが,統計入門で出てくる,「平均の差の検定」みたいな,すごくシンプルな仮説検定。普通のエコノメだと,正面からは使わないけれど,仮説検定のパートに,この程度なら,ちょっと加筆してもいいかなぁ。まぁ,普通の統計学の入門教科書なら,当然に扱われる内容だけれども。

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