日曜日, 9月 17, 2017

Field experiments in economics: Steven D.Levitt John A.Listab、進化する 経済学の実証分析 経済セミナー増刊2016

   ( 経済学リンク::::::::::
NAMs出版プロジェクト: 経済学日本人著者入門書
http://nam-students.blogspot.jp/2016/10/blog-post_9.html

Field experiments in economics: Steven D.Levitt John A.Listab、進化する 経済学の実証分析 経済セミナー増刊2016

http://nam-students.blogspot.jp/2017/09/field-experiments-in-economics-past.html @


リーマンショックへの反省があまり見られない点に危惧の念が湧くが、良書である。

経済学における実証研究の分類:

           主体均衡 ← 「理論との対応関係」 → 一般均衡
     ↑     ・部分均衡                         
  統計実験データ |
          |
 ラボ実験 
          |         経済実験
          |フィールド実験
          |
 「用いられるデータ」 自然実験   観察データに基づく
          |
 疑似的実験   計量経済学研究
          |
          |
 構造推定    数値解析      AGE/CGE/DSGE
  観察データ   |
     ↓    
                  「数量的検証方法」

出所)Levitt and List(2009)のFigure1*を筆者が拡張したもの。
経済学における実証分析の進化(進化する経済学の実証分析 経済セミナー増刊 ):澤田康幸 より

応用一般均衡モデル  (AGE: Applied General  Equilibrium) 
計算可能一般均衡モデル(CGE: Computable General Equilibrium)
動学的確率的一般均衡モデル(DSGE: Dynamic Stochastic General Equilibrium)

Field experiments in economics



 経済モデルには多くの種類があり、マクロ経済モデル、数量経済モデル、産業関連モデル、計算可能一般均衡モデル(CGE: Computable General Equilibrium)、動学的確率的一般均衡モデル(DSGE: Dynamic Stochastic General Equilibrium)などがある。
 Shoven and Whalley(1984)による応用一般均衡  (AGE: Applied General  Equilibrium) モデルは静学モデルであるものの、複数の製品市場と生産要素市場、および市場間の取引がモデルに反映され、効用関数、生産関数、予算の制約といった条件もモデル内に明確に表されていた。そのため、当該モデルは税制の改変、貿易自由化の経済に対する影響面などで広く利用されている。本研究が採用する計算可能一般均衡モデル(CGE)と応用一般均衡モデルはこの点において同じである。違いは本研究では静学モデルだけでなく、動学モデルも構築していることである。つまり、我々は動学的制約条件下における異時点間の最適化行動も考慮している。 
 一方、Kydland and Prescott (1982)は効用関数、生産関数、予算の制約条件を明示しただけでなく、動学的に最適化した動学モデルに、確率的に発生するインパクトまでも動学的一般均衡モデルに取り込んでいる。ただ、このモデルは多部門の産業政策の評価ではなく、ランダムに発生するインパクトが経済変動に影響する実際の景気循環の研究などで使われることが多く、重要なマクロ経済の仮説の検証によく用いられている。このDSGE(Dynamic Stochastic General  Equilibrium)モデルの特徴は労働供給が内生である上に、ランダムに発生するインパクトを表現している点にある。当然のことながら本研究で構築するCGEモデルでは、モデルの労働供給も内生であり、ランダムに発生するインパクトも明確に表すことができる。DSGEモデルは、主にマクロ経済の評価に用いられ、CGEモデルは主に課税や貿易自由化など産業政策の評価に用いられる。 


 Harrison and List (2004) develop a taxonomy of experiments which proves useful for thinking about the variety of research that falls under the rubric of ‘‘field experiments.’’ They classify field experiments into three categories: artefactual, framed, and natural. Fig. 1 shows how these three types of field experiments compare and contrast with laboratory experiments and the analysis of naturally-occurring data. On the far left in Fig. 1 are laboratory experiments, which typically make use of randomization to identify a treatment effect of interest. Making generalizations outside of this domainmightprovedifficult in some cases (see Harrison and List, 2004; Levitt and List, 2007a,b), but to obtain the effect of treatment in this particular domain the only assumption necessary is appropriate randomization. The right-most part of the empirical spectrum in Fig. 1 includes examples of empirical models that require making identification assumptions to identify treatment effects from naturally-occurring data. Rosenzweig and Wolpin (2000), Blundell and Costas Dias (2002), and Harrison and List (2004), among others discuss the necessary assumptions of these approaches. 

Harrison and List(2004)は、「野外実験」のループルに該当する様々な研究について考えてみるのに役立つ実験の分類法を開発しています。フィールド実験は、人為的、枠組み的、自然の3つのカテゴリに分類されます。図1は、これらの3つのタイプの現場実験をどのように比較し、実験室実験および自然発生データの分析と対比させるかを示す。図1の左端には、典型的には無作為化を利用して目的の治療効果を特定する実験室実験がある。いくつかのケースでHarrison and List、2004; Levitt and List、2007a、bを参照。しかし、この特定の領域における治療効果を得るためには、必要な唯一の仮定は適切なランダム化である。図1の経験的スペクトルの最も右の部分には、自然発生データからの治療効果を同定するための同定仮定を必要とする経験的モデルの例が含まれています。 RosenzweigとWolpin(2000)、Blundell and Costas Dias(2002)、およびHarrison and List(2004)などは、これらのアプローチの必要な前提について議論している。


 Between these endpoints are field experiments. The most minor departure from the typical laboratoryexperiment is the ‘‘artefactual’’ (i.e., artificial, fake, or synthetic) field experiment, which mimics a lab experiment except that it uses ‘‘nonstandard’’ subjects, typically experimental participants from the market of interest.14 Examples of early contributions in this genre include Bohm’s (1972) seminal work comparing how willingness to pay for a sneak previewa Swedish television show differs when the activity is purely hypothetical versus when the payment and sneak preview will actually occur. This study qualifies as an artefactual field experiment because the subject pool is drawn from a random sample of the Stockholm population aged 20–70, as opposed to college students. While Bohm’s insights have influenced a general line of research within environmental economics (see List and Gallet, 2001 for a meta-analysis), the literature did not quickly follow Bohm’s lead to pursue research outside of the typical lab experiment.

 これらのエンドポイントの間にはフィールド実験があります。典型的な実験室実験からの最も小さな出発点は、「非標準的」被験者、典型的には市場からの実験参加者を使用することを除いて実験室実験を模倣する「人為的、擬似的、または人工的」現場実験であるこのジャンルの早期寄稿の例としては、Bohm(1972)の作品があります。スウェーデンのテレビ番組の予告編を支払う意志が、支払いとスニークプレビューが実際に行われる時とはまったく仮定的なものである場合と異なります。この研究は、対象のプールが、大学生とは対照的に、20-70歳のストックホルム人口の無作為標本から引き出されているため、人工現場実験としての資格があります。ボームの洞察は、環境経済学の中で一般的な研究に影響を与えてきたが(リストとガレット、2001年のメタアナリシス参照)、典型的な実験室実験以外の研究を追求するための文献はすぐにはなかった。

      Controlled Data       Naturally-Occurring Data 
___________________________________
 Lab AFE FFE          NFE NE, PSM, IV, STR 

Lab: Lab experiment 
AFE: Artefactual field experiment 
FFE: Framed field experiment 
NFE: Natural field experiment 
NE: Natural experiment 
PSM: Propensity score estimation 
IV: Instrumental variables estimation 
STR: Structural modeling 

      Fig. 1. A field experiment bridge.

Field experiments in economics: The past, the present, and the future

13 Comments:

Blogger yoji said...

経済学における実証研究の分類:

                   「用いられるデータ」

          ←統計実験データ              観察データ→
主体均衡・部分均衡 ラボ実験 フィールド実験 自然実験 疑似的実験 構造推定

     ↑      \/        \観察データに基づく/  l
「理論との対応関係」経済実験         計量経済学研究   数値解析   「数量的検証方法」
     ↓                           AGE/CGE
   一般均衡                          DSGE

4:19 午前  
Blogger yoji said...

経済学における実証研究の分類:

                   「用いられるデータ」

          ←統計実験データ              観察データ→
主体均衡・部分均衡 ラボ実験 フィールド実験 自然実験 疑似的実験 構造推定
     ↑      \/        \観察データに基づく/  l
「理論との対応関係」経済実験         計量経済学研究   数値解析   「数量的検証方法」
     ↓                           AGE/CGE
   一般均衡                          DSGE

4:20 午前  
Blogger yoji said...

経済学における実証研究の分類:

                   「用いられるデータ」

          ←統計実験データ              観察データ→
主体均衡・部分均衡 ラボ実験 フィールド実験 自然実験 疑似的実験 構造推定
           \  /      \           / l
     ↑      \/        \観察データに基づく/  l
「理論との対応関係」経済実験         計量経済学研究   数値解析  …「数量的検証方法」
     ↓                           AGE/CGE
   一般均衡                          DSGE

4:21 午前  
Blogger yoji said...

Harrison and List(2004)は、「野外実験」のループルに該当する様々な研究について考えてみるのに役立つ実験の分類法を開発しています。フィールド実験は、人為的、枠組み的、自然の3つのカテゴリに分類されます。図1は、これらの3つのタイプの現場実験をどのように比較し、実験室実験および自然発生データの分析と対比させるかを示す。図1の左端には、典型的には無作為化を利用して目的の治療効果を特定する実験室実験がある。いくつかのケースでHarrison and List、2004; Levitt and List、2007a、bを参照。しかし、この特定の領域における治療効果を得るためには、必要な唯一の仮定は適切なランダム化である。図1の経験的スペクトルの最も右の部分には、自然発生データからの治療効果を同定するための同定仮定を必要とする経験的モデルの例が含まれています。 RosenzweigとWolpin(2000)、Blundell and Costas Dias(2002)、およびHarrison and List(2004)などは、これらのアプローチの必要な前提について議論している。これらのエンドポイントの間にはフィールド実験があります。典型的な実験室実験からの最も小さな出発点は、「非標準的」被験者、典型的には市場からの実験参加者を使用することを除いて実験室実験を模倣する「人為的、擬似的、または人工的」現場実験であるこのジャンルの早期寄稿の例としては、Bohm(1972)の作品があります。スウェーデンのテレビ番組の予告編を支払う意志が、支払いとスニークプレビューが実際に行われる時とはまったく仮定的なものである場合と異なります。この研究は、対象のプールが、大学生とは対照的に、20-70歳のストックホルム人口の無作為標本から引き出されているため、人工現場実験としての資格があります。ボームの洞察は、環境経済学の中で一般的な研究に影響を与えてきたが(リストとガレット、2001年のメタアナリシス参照)、典型的な実験室実験以外の研究を追求するための文献はすぐにはなかった。

4:44 午前  
Blogger yoji said...


 Harrison and List (2004) develop a taxonomy of experiments which proves useful for thinking about the variety of research that falls under the rubric of ‘‘field experiments.’’ They classify field experiments into three categories: artefactual, framed, and natural. Fig. 1 shows how these three types of field experiments compare and contrast with laboratory experiments and the analysis of naturally-occurring data. On the far left in Fig. 1 are laboratory experiments, which typically make use of randomization to identify a treatment effect of interest. Making generalizations outside of this domainmightprovedifficult in some cases (see Harrison and List, 2004; Levitt and List, 2007a,b), but to obtain the effect of treatment in this particular domain the only assumption necessary is appropriate randomization. The right-most part of the empirical spectrum in Fig. 1 includes examples of empirical models that require making identification assumptions to identify treatment effects from naturally-occurring data. Rosenzweig and Wolpin (2000), Blundell and Costas Dias (2002), and Harrison and List (2004), among others discuss the necessary assumptions of these approaches.

Harrison and List(2004)は、「野外実験」のループルに該当する様々な研究について考えてみるのに役立つ実験の分類法を開発しています。フィールド実験は、人為的、枠組み的、自然の3つのカテゴリに分類されます。図1は、これらの3つのタイプの現場実験をどのように比較し、実験室実験および自然発生データの分析と対比させるかを示す。図1の左端には、典型的には無作為化を利用して目的の治療効果を特定する実験室実験がある。いくつかのケースでHarrison and List、2004; Levitt and List、2007a、bを参照。しかし、この特定の領域における治療効果を得るためには、必要な唯一の仮定は適切なランダム化である。図1の経験的スペクトルの最も右の部分には、自然発生データからの治療効果を同定するための同定仮定を必要とする経験的モデルの例が含まれています。 RosenzweigとWolpin(2000)、Blundell and Costas Dias(2002)、およびHarrison and List(2004)などは、これらのアプローチの必要な前提について議論している。


 Between these endpoints are field experiments. The most minor departure from the typical laboratoryexperiment is the ‘‘artefactual’’ (i.e., artificial, fake, or synthetic) field experiment, which mimics a lab experiment except that it uses ‘‘nonstandard’’ subjects, typically experimental participants from the market of interest.14 Examples of early contributions in this genre include Bohm’s (1972) seminal work comparing how willingness to pay for a sneak previewa Swedish television show differs when the activity is purely hypothetical versus when the payment and sneak preview will actually occur. This study qualifies as an artefactual field experiment because the subject pool is drawn from a random sample of the Stockholm population aged 20–70, as opposed to college students. While Bohm’s insights have influenced a general line of research within environmental economics (see List and Gallet, 2001 for a meta-analysis), the literature did not quickly follow Bohm’s lead to pursue research outside of the typical lab experiment.

 これらのエンドポイントの間にはフィールド実験があります。典型的な実験室実験からの最も小さな出発点は、「非標準的」被験者、典型的には市場からの実験参加者を使用することを除いて実験室実験を模倣する「人為的、擬似的、または人工的」現場実験であるこのジャンルの早期寄稿の例としては、Bohm(1972)の作品があります。スウェーデンのテレビ番組の予告編を支払う意志が、支払いとスニークプレビューが実際に行われる時とはまったく仮定的なものである場合と異なります。この研究は、対象のプールが、大学生とは対照的に、20-70歳のストックホルム人口の無作為標本から引き出されているため、人工現場実験としての資格があります。ボームの洞察は、環境経済学の中で一般的な研究に影響を与えてきたが(リストとガレット、2001年のメタアナリシス参照)、典型的な実験室実験以外の研究を追求するための文献はすぐにはなかった。

4:46 午前  
Blogger yoji said...

      Controlled Data       Naturally-Occurring Data
___________________________________
 Lab AFE FFE          NFE NE, PSM, IV, STR

Lab: Lab experiment
AFE: Artefactual field experiment
FFE: Framed field experiment
NFE: Natural field experiment
NE: Natural experiment
PSM: Propensity score estimation
IV: Instrumental variables estimation
STR: Structural modeling

      Fig. 1. A field experiment bridge.

4:47 午前  
Blogger yoji said...

構造推定と誘導型推定と - Togetterまとめ
https://togetter.com/li/1020704
先日のこちらのツイートでは表現が拙く、不快に思われた方にはお詫びします。いい機会なので、誘導系推定と構造推定をどう使い分けるべきかという点について、私の考えをもう少し書いてみたいと思います。 twitter.com/sy_mc/status/7…
山口慎太郎 @sy_mc2016-09-05 10:07:19
1.過去に起こった政策・事象の効果を知るのが目的であれば誘導系推定を使うべきだ。これはどのような仮定の下で何によって「効果」が識別できるか証明されているため、結果の透明性が高いからだ。そうした識別に関するメカニズムが良くわかっていない構造推定はその点が弱点になる。
山口慎太郎 @sy_mc2016-09-05 10:10:28
2.また、構造推定では計算量が多いためロバストネスチェックが不十分になりがちだ。変数の定義・モデルの仮定をいろいろ変えても安定して結果が出るのか知りたいところだが、一つの結果を得るのに数日かかるような構造推定では少数のケースをチェックするのがせいぜいだ。
山口慎太郎 @sy_mc2016-09-05 10:14:43
3.一方、誘導系推定では、過去に実現していない仮想的な政策・事象の効果(反実仮想)について、データがないために知ることは出来ない。ここで経済理論・モデルの出番になる。構造推定でモデルを推定しシミュレーションを行うことでその政策効果の予測ができる。
山口慎太郎 @sy_mc2016-09-05 10:25:23
4.過去の政策・事象の評価が目的ならば、誘導系推定の方が優れた点が多いため、そちらを使うべきだ。弱点の多い構造推定をわざわざ使うのは正しい選択ではない。構造推定をやるならば事前にその先の反実仮想シミュレーションをよく練っておかねばならない。無駄に複雑さを持ち込むことになるからだ。
山口慎太郎 @sy_mc2016-09-05 10:31:56
5.10年前なら複雑な構造推定をやったというだけで一定の評価を得られた。しかしこの論文などで構造推定に向けられた批判は、構造推定を行うミクロ実証研究者たちに真剣に受け止められ、いまでは上で述べたような見方をする人が多いと感じる。 aeaweb.org/articles?id=10…
山口慎太郎 @sy_mc2016-09-05 10:33:10
6.構造推定にせよ何にせよ、それが最善の方法であるかどうか、事前に十分な検討が必要だ。次善以下の方法を選んだならば、そこで評価を落とすのは当然である。だから、構造推定に取り組むならば、反実仮想について事前によく練っておく必要があるのだ。選択された方法には必然性がなければならない。
横山和輝 @ecohis2016-09-05 11:14:56
memo: "Theory as a Benchmark" unrepresentativeagent.blogspot.jp/2013/10/theory…
unrep agent @unrep_agent2016-09-05 11:31:48
"Essay on Macro Empirics, Part 1" (特にマクロ経済学における)理論とデータの関わりについてのエッセーを、大雑把な内容ですが、いくつかに分けて書いていきます(まだ理論が出てきませんが…)。 → bit.ly/2bXUUyy

4:59 午前  
Blogger yoji said...



進化する経済学の実証分析 経済セミナー増刊 2016
https://www.amazon.co.jp/gp/product/B01KTWZ62A/

目次
第1部:基本をおさえる

1. 鼎談「実証分析が切り拓く経済学の未来」
奥井亮× 川口大司× 古沢泰治

2.実証分析手法の現在
経済学における実証分析の進化:澤田康幸 ☆
経済学における実験的アプローチの意義:下村研一・瀋俊毅
応用ミクロ計量経済学の手法と論点:北村行伸

3.実証分析をめぐるさまざまな論点
ルーカス批判とマクロ計量分析:渡部敏明
評価装置としての経済モデルとカリブレーション:山田知明
識別とは何か:奥村綱雄
誘導型推定 vs. 構造推定:中嶋亮 ☆☆
開発経済学における計量的アプローチと実験的アプローチ:樋口裕城

第2部:最先端を知る
各分野の実証研究
マクロ経済学:阿部修人
ファイナンス:柴田舞
行動経済学:大垣昌夫
産業組織論:今井晋・加納和子・南橋尚明
労働経済学:小原美紀
開発経済学:伊藤成朗
教育経済学:中室牧子
医療経済学:花岡智恵

重要語 ☆☆☆



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https://i.imgur.com/UMjKNPD.jpg

経済学における実証研究の分類:

                   「用いられるデータ」
          ←統計実験データ              観察データ→
          ____________________________
主体均衡・部分均衡 ラボ実験 フィールド実験 自然実験 疑似的実験 構造推定
     ↑      \  /      \観察データに基づく/  l
「理論との対応関係」 経済実験   ……   計量経済学研究 … 数値解析  …「数量的検証方法」
     ↓                           AGE/CGE
   一般均衡                          DSGE

出所)Levitt and List(2009)のFigure1*を筆者が拡張したもの。

経済学における実証分析の進化(進化する経済学の実証分析 経済セミナー増刊 ):澤田康幸 より



Field experiments in economics: The past, the present, and the future
Steven D.Levitt John A.List
http://home.cerge-ei.cz/richmanova/UPCES/Levitt,%20List%20-%20Field%20experiments%20in%20economics.pdf
https://i.imgur.com/oZm1uvN.jpg

      Controlled Data       Naturally-Occurring Data
___________________________________
 Lab AFE FFE          NFE NE, PSM, IV, STR

Lab: Lab experiment
AFE: Artefactual field experiment
FFE: Framed field experiment
NFE: Natural field experiment
NE: Natural experiment
PSM: Propensity score estimation
IV: Instrumental variables estimation
STR: Structural modeling

      Fig. 1. A field experiment bridge.







☆☆
https://i.imgur.com/c7P1OK7.jpg

図1 誘導型推定の概念図:

Z    U
    ↗︎ ↖︎
 ↘︎ ↙︎    ↘︎
  X  →  Y


図2  構造推定の概念図:

X=g2(U|β2)
     U 
    / \ Y=g1(X,U|β1)
   ↙︎    ↘︎
  X  →  Y
     Y=g1(X,U|β1)

誘導型推定 vs. 構造推定(進化する経済学の実証分析 経済セミナー増刊 ):中嶋亮 より





☆☆☆
重要語:
用語  本文中で英語表記 別称 主な掲載ページ

欧文
ARCH autoregressive conditional heteroscedasticity 79
GARCH generali zed autore gressive conditionalheteroscedasticity 79
SUTVA Stable Unit Treatment Value AssumptionStable Treatment Unit ValueAssumption(STUVA) 66,110
SV stochastic volatility 79

あ~お
一般化積率法 Generalized Method of Moments (GMM) 32

か~こ
外部妥当性 external validity外的妥当性、外的整合性16,64,83,106
カリブレーション 42-45,70-72
機械学習9,18
疑似的実験 quasl-expertment 疑似実験16,53
局所的平均処置効果 Local Average Treatment Effect (LATE) 56,107-108
傾向スコアマッチング Propensity Score Matching (PSM) 16,122-123
構造推定 structural estimation 構造計量経済学モデル 16,30-33,52,89
交絡要因 confounding factor 交絡変数 53,120

さ~そ
最尤法推定 Maximum Likelihood(ML) 31,71
差の差 Difference in Difference (DID) 二重差分 16,123-124
識別 15,46-51
自己選択(抜)バイアス自己選択問題 15,46
自然型フィールド実験 Natural Field Experiment (NFE) 14,64,67
自然実験 Natural Experiment (NE) 4,16
実験計画法 15,32
実物的景気循環理論 Real Business Cycle (RBC) 38,42
人工的フィールド実験 Artefactual Field Experiment (AFE) 14,67,109
選択(抜)バイアス セレクション・バイアス 33,120
操作変数法 Instrumental Variable (IV) approach 16,29-30,53,123

た~と
多変量自己回帰 Vector Autoregressive (VAR) 17,39-40,71
データマイエング 18,56,110
点識別46
動学的確率的一般均衡 Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) 確率的動学一般均衡 17,38-39,42

な~の
内部妥当性 internal validity 内的妥当性、内的整合性 16,64,106
ネットワーク分析 8

は~ほ
反実仮想 counterfactual カウンターファクチュアル、反事実的状況 17,32,57
フィールド実験 Field Experirrlent(FE) 14,64,83
部分識別 46
不連続回帰デザイン Regression Discontinuity Design (RDD) 回帰不連続デザイン、非連続回帰デザイン 16,124
プログラム評価 program evaluation 32,57
平均処置効果 Average Treatment Effect (ATE) 平均治療効果 32-33,47,52-53
平均独立 48

ま~も
見せかけの相関 5
盲検 blinding 33,105-106,110

や~よ
誘導型推定 reduced form estimation 29,52,59,89

ら~る、わ
ラボ実験実験室実験 14,64,83
ランダム化比較試験無作為化比較試験、無作為化対照実験 15,32-34,122
ランダム化フィールド実験 RandomizedF'ield Experiments (npn) 102
ランダム係数モデル 91-93
ロジット・モデル 90-91
枠組み型フィールド実験 Framed Field Experiment (FFE)フレーム型フィールド実験 109

8:52 午後  
Blogger yoji said...



進化する経済学の実証分析 経済セミナー増刊 2016
https://www.amazon.co.jp/gp/product/B01KTWZ62A/

目次
第1部:基本をおさえる

1. 鼎談「実証分析が切り拓く経済学の未来」
奥井亮× 川口大司× 古沢泰治

2.実証分析手法の現在
経済学における実証分析の進化:澤田康幸 ☆
経済学における実験的アプローチの意義:下村研一・瀋俊毅
応用ミクロ計量経済学の手法と論点:北村行伸

3.実証分析をめぐるさまざまな論点
ルーカス批判とマクロ計量分析:渡部敏明
評価装置としての経済モデルとカリブレーション:山田知明
識別とは何か:奥村綱雄
誘導型推定 vs. 構造推定:中嶋亮 ☆☆
開発経済学における計量的アプローチと実験的アプローチ:樋口裕城

第2部:最先端を知る
各分野の実証研究/マクロ経済学:阿部修人/ファイナンス:柴田舞/
行動経済学:大垣昌夫/産業組織論:今井晋・加納和子・南橋尚明/
労働経済学:小原美紀/開発経済学:伊藤成朗/教育経済学:中室牧子/医療経済学:花岡智恵

重要語 ☆☆☆



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https://i.imgur.com/UMjKNPD.jpg

経済学における実証研究の分類:

                   「用いられるデータ」
          ←統計実験データ              観察データ→
          ____________________________
主体均衡・部分均衡 ラボ実験 フィールド実験 自然実験 疑似的実験 構造推定
     ↑      \  /      \観察データに基づく/  l
「理論との対応関係」 経済実験   ……   計量経済学研究 … 数値解析  …「数量的検証方法」
     ↓                           AGE/CGE
   一般均衡                          DSGE

出所)Levitt and List(2009)のFigure1*を筆者が拡張したもの。

経済学における実証分析の進化(進化する経済学の実証分析 経済セミナー増刊 ):澤田康幸 より


Field experiments in economics: The past, the present, and the future
Steven D.Levitt John A.List
http://home.cerge-ei.cz/richmanova/UPCES/Levitt,%20List%20-%20Field%20experiments%20in%20economics.pdf
https://i.imgur.com/oZm1uvN.jpg

      Controlled Data       Naturally-Occurring Data
___________________________________
 Lab AFE FFE          NFE NE, PSM, IV, STR

Lab: Lab experiment
AFE: Artefactual field experiment
FFE: Framed field experiment
NFE: Natural field experiment
NE: Natural experiment
PSM: Propensity score estimation
IV: Instrumental variables estimation
STR: Structural modeling

      Fig. 1. A field experiment bridge.

☆☆
https://i.imgur.com/c7P1OK7.jpg
図1 誘導型推定の概念図:

Z    U
    ↗︎ ↖︎
 ↘︎ ↙︎    ↘︎
  X  →  Y


図2  構造推定の概念図:

X=g2(U|β2)
     U 
    / \ Y=g1(X,U|β1)
   ↙︎    ↘︎
  X  →  Y
     Y=g1(X,U|β1)

誘導型推定 vs. 構造推定(進化する経済学の実証分析 経済セミナー増刊 ):中嶋亮 より


☆☆☆
https://i.imgur.com/N82Isms.png
重要語:
用語  本文中で英語表記 別称 主な掲載ページ

欧文
ARCH autoregressive conditional heteroscedasticity 79
GARCH generali zed autore gressive conditionalheteroscedasticity 79
SUTVA Stable Unit Treatment Value AssumptionStable Treatment Unit ValueAssumption(STUVA) 66,110
SV stochastic volatility 79

あ~お
一般化積率法 Generalized Method of Moments (GMM) 32

か~こ
外部妥当性 external validity外的妥当性、外的整合性16,64,83,106
カリブレーション 42-45,70-72
機械学習9,18
疑似的実験 quasi-expertment 疑似実験16,53
局所的平均処置効果 Local Average Treatment Effect (LATE) 56,107-108
傾向スコアマッチング Propensity Score Matching (PSM) 16,122-123
構造推定 structural estimation 構造計量経済学モデル 16,30-33,52,89
交絡要因 confounding factor 交絡変数 53,120

さ~そ
最尤法推定 Maximum Likelihood(ML) 31,71
差の差 Difference in Difference (DID) 二重差分 16,123-124
識別 15,46-51
自己選択(抜)バイアス自己選択問題 15,46
自然型フィールド実験 Natural Field Experiment (NFE) 14,64,67
自然実験 Natural Experiment (NE) 4,16
実験計画法 15,32
実物的景気循環理論 Real Business Cycle (RBC) 38,42
人工的フィールド実験 Artefactual Field Experiment (AFE) 14,67,109
選択(抜)バイアス セレクション・バイアス 33,120
操作変数法 Instrumental Variable (IV) approach 16,29-30,53,123

た~と
多変量自己回帰 Vector Autoregressive (VAR) 17,39-40,71
データマイエング 18,56,110
点識別46
動学的確率的一般均衡 Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) 確率的動学一般均衡 17,38-39,42

な~の
内部妥当性 internal validity 内的妥当性、内的整合性 16,64,106
ネットワーク分析 8

は~ほ
反実仮想 counterfactual カウンターファクチュアル、反事実的状況 17,32,57
フィールド実験 Field Experirrlent(FE) 14,64,83
部分識別 46
不連続回帰デザイン Regression Discontinuity Design (RDD) 回帰不連続デザイン、非連続回帰デザイン 16,124
プログラム評価 program evaluation 32,57
平均処置効果 Average Treatment Effect (ATE) 平均治療効果 32-33,47,52-53
平均独立 48

ま~も
見せかけの相関 5
盲検 blinding 33,105-106,110

や~よ
誘導型推定 reduced form estimation 29,52,59,89

ら~る、わ
ラボ実験実験室実験 14,64,83
ランダム化比較試験無作為化比較試験、無作為化対照実験 15,32-34,122
ランダム化フィールド実験 RandomizedF'ield Experiments (npn) 102
ランダム係数モデル 91-93
ロジット・モデル 90-91
枠組み型フィールド実験 Framed Field Experiment (FFE)フレーム型フィールド実験 109

9:02 午後  
Blogger yoji said...



経済学における実証研究の分類:

           主体均衡 ← 「理論との対応関係」 → 一般均衡
     ↑     ・部分均衡                         
  統計実験データ 
            ラボ実験 
                    経済実験
           フィールド実験

 「用いられるデータ」 自然実験   観察データに基づく
            疑似的実験   計量経済学研究

            構造推定    数値解析      AGE/CGE/DSGE
  観察データ
     ↓     「数量的検証方法」

出所)Levitt and List(2009)のFigure1*を筆者が拡張したもの。

9:19 午後  
Blogger yoji said...



経済学における実証研究の分類:

           主体均衡 ← 「理論との対応関係」 → 一般均衡
     ↑     ・部分均衡                         
  統計実験データ |
          | ラボ実験 
          |         経済実験
          |フィールド実験
          |
 「用いられるデータ」 自然実験   観察データに基づく
          | 疑似的実験   計量経済学研究
          |
          | 構造推定    数値解析      AGE/CGE/DSGE
  観察データ   |
     ↓    
                  「数量的検証方法」

出所)Levitt and List(2009)のFigure1*を筆者が拡張したもの。

経済学における実証分析の進化(進化する経済学の実証分析 経済セミナー増刊 ):澤田康幸 より https://i.imgur.com/UMjKNPD.jpg


Field experiments in economics: The past, the present, and the future Steven D.Levitt John A.List
http://home.cerge-ei.cz/richmanova/UPCES/Levitt,%20List%20-%20Field%20experiments%20in%20economics.pdf
https://i.imgur.com/oZm1uvN.jpg

      Controlled Data       Naturally-Occurring Data
___________________________________
 Lab AFE FFE          NFE NE, PSM, IV, STR

Lab: Lab experiment
AFE: Artefactual field experiment
FFE: Framed field experiment
NFE: Natural field experiment
NE: Natural experiment
PSM: Propensity score estimation
IV: Instrumental variables estimation
STR: Structural modeling

9:48 午後  
Blogger yoji said...

経済学における実証研究の分類:

           主体均衡 ← 「理論との対応関係」 → 一般均衡
     ↑     ・部分均衡                         
  統計実験データ |
          | ラボ実験 
          |         経済実験
          |フィールド実験
          |
 「用いられるデータ」 自然実験   観察データに基づく
          | 疑似的実験   計量経済学研究
          |
          | 構造推定    数値解析      AGE/CGE/DSGE
  観察データ   |
     ↓    
                  「数量的検証方法」

出所)Levitt and List(2009)のFigure1*を筆者が拡張したもの。
https://i.imgur.com/UMjKNPD.jpg

応用一般均衡モデル (AGE: Applied General Equilibrium)
計算可能一般均衡モデル(CGE: Computable General Equilibrium)
動学的確率的一般均衡モデル(DSGE: Dynamic Stochastic General Equilibrium)

9:57 午後  
Blogger yoji said...


経済学における実証研究の分類:

           主体均衡 ← 「理論との対応関係」 → 一般均衡
     ↑     ・部分均衡                         
  統計実験データ |
          | ラボ実験 
          |         経済実験
          |フィールド実験
          |
 「用いられるデータ」 自然実験   観察データに基づく
          | 疑似的実験   計量経済学研究
          |
          | 構造推定    数値解析      AGE/CGE/DSGE
  観察データ   |
     ↓    
                  「数量的検証方法」

出所)Levitt and List(2009)のFigure1*を筆者が拡張したもの。
「経済学における実証分析の進化」(『進化する経済学の実証分析』経済セミナー増刊 ):澤田康幸 より
https://i.imgur.com/UMjKNPD.jpg

応用一般均衡モデル (AGE: Applied General Equilibrium)
計算可能一般均衡モデル(CGE: Computable General Equilibrium)
動学的確率的一般均衡モデル(DSGE: Dynamic Stochastic General Equilibrium)


Field experiments in economics
http://home.cerge-ei.cz/richmanova/UPCES/Levitt,%20List%20-%20Field%20experiments%20in%20economics.pdf
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10:01 午後  

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