最先端の「構造推定」について学ぶ

最近、米国のマーケティング・サイエンスで１つの大きな潮流になりつつあるのが、構造モデリング、あるいは構造推定である。その分野で国際レベルで活躍されている、ニューヨーク大学スターンスクールの石原昌和先生を、昨夜のJIMS部会にお迎えし、話を伺った。

前半は構造推定に関するチュートリアル、後半は石原さんの最新の研究をご紹介いただくという構成でのセミナー。120分強の時間を、熱く語っていただいた。米国で学位を取り、教鞭をとられている石原さんにとっては、初めての日本語による講義、ということであった。



構造モデリングというと、心理系の研究者がよく使う SEM (Structural Equation Modeling) を思い浮かべる人もいるだろうが、別物である。構造推定は計量経済学で発展してきた手法で、産業組織論などで活用されている。ここで重要なのが「構造」という概念である。

「構造」をどう定義するかで、何が構造推定なのかの見方が分かれると石原さんはいう。私の理解した範囲では、分析したい行動主体の目的関数を明示的に定式化し、その最適化行動として実際のふるまいを記述していることが、「構造」を持つかどうかの分岐点のようだ。

経済学における構造推定では、さらに経済主体間の均衡が仮定されるが、マーケティング分野の構造推定では必ずしもそうではない。消費者側だけモデル化し、企業行動については、シミュレーションを通じて最適戦略を提案するアプローチがけっこうあるという。

また、消費者のモデルに心理学・行動経済学などで発見されたバイアスを導入する、といった研究も、もはや珍しくないようである。そこでは主体の合理的行動を仮定しているとはいえ、限定合理性を取り入れるという柔軟さを発揮して、現実への適合性を高めている。

多くのモデルが時間を超えた意思決定、つまり動的最適化を扱っているが、それすら必須ではないようだ。古典的な選択モデルでは、一時点の意思決定を最適化行動としてモデル化している。見方によっては、そういったモデルも「構造」モデルといえるかもしれない。

今回認識したこととして、変数の内生性 (endogeneity) を扱うことと構造推定を区別しなくてはならないことだ。内生性を扱わない構造推定もあれば、構造推定以外の内生性へのアプローチもある。上述の均衡云々もしかり。このあたりを混同して議論してはいけない。

さて、構造推定と Agent-Based Modeling を比較してみよう。対極にあるように見える両者だが、主体の意思決定について「構造」を仮定する、という点では共通している。大きな違いは、主体の行動を最適化の枠組みで捉えるか、stupid, simple に捉えるかにある。

ABM の強みは主体間の相互作用を明示的に扱える点だが、構造推定の強みはデータを用いた検証にある。それぞれ得意な適用領域が違うことを踏まえつつ、両者を架橋する試みがあってもいい。もちろんそれは、双方の研究者に歓迎されないことかもしれないが（笑