最新の計量経済学をざっくり知る

マーケティング・サイエンスで用いられる計量的手法といえば、離散的選択モデルが筆頭に来る。その後推定手法として階層ベイズ法が普及、最近では構造推定と呼ばれる手法も興隆してきた（･･･といってもそれは主に米国の話で、日本では選択モデルのユーザですら少数派だ）。

こうした流れは、計量経済学の発展と並行している。このブログで以前書いたように、計量経済学の基本的なカリキュラムが近年かなり変わってきた（変わっていなければ、その教員が勉強を怠っている？）。１つにはプログラム評価法、誘導型推定などと呼ばれる流儀が確立している。



ある政策が効果を持つことを証明するには、自然科学のような統制実験が望ましい。しかし、それを実際に行うのは無理なので、できるだけそれに近いかたちで因果関係の有無を検証したい。こうした発想に立つ方法は直感的に理解しやすく、政策意思決定者にとって受け入れやすい。

この方法がいいのは、経済学の理論に基づく仮定にあまり依存しないので、一般性があるように見える点だ（それには反論もある）。それに対して、経済理論の検証という目的を固持して立ち向かうが「構造推定」だ。といっても最近では、両者を統合した研究が増えているようだ。

･･･と知ったかぶりで書いてきたが、私自身、新世代の計量経済学についての知識は圧倒的に不足しており、経済セミナーの増刊を購入して勉強している（最近、重版になったという）。様々な角度からの寄稿があるので、興味があって理解できそうな部分を拾い読みすることができる。

マーケティング研究者には、本書の「産業組織論」の章がマーケティング研究についても言及しており、そこから読み始める手もある（ただし、ミクロ経済学の基本的知識が前提となる）。また人によっては「行動経済学」に関する章が興味をそそるだろう（こちらは数式が登場しない）。

	進化する経済学の実証分析 　経済セミナー増刊
	日本評論社

日本のマーケティング・サイエンスでも今後、プログラム評価法的な計量手法はかなり普及していくだろう。しかし構造推定となると、ミクロ経済学や計量経済学のスキルがないと難しい。心理系の学会のように、学会が新手法のチュートリアルに積極的であれば別かもしれない。

一方、正統的な経済学の応用よりもエージェントベース・モデリングのような異端的アプローチが好きな自分には、計量経済学における「カリブレーション」に興味がわいた。ただし、よくあることだが、それを自分に都合よく解釈（誤解）している可能性も大いにありそうだw