Kosuke Uetake
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Professor of Marketing, @YaleSOM , Quantitative Marketing, Industrial Organization, Ph.D Econ from Northwestern @NUEconomics
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人が亡くなった時くらいはその人の良かった事を話すというのはだめなんですかね。自分なら自分が死んだ時にそうして欲しいと思うけど。人の評価はまた後でやれば良い、時間はあるんだから。
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ネイサン•チェン、うちの大学で統計とデータサイエンス専攻してるから、来学期から復学したら自分の授業取る可能性ある。統計、データサイエンス学部の学部生実際よく履修してるし。
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人に見られていたりすると購買行動が変わってしまう、もしくは買わなくなってしまう、と言うのは僕らがJRの自販機を使って検証した結果と整合的だ。セルフレジのそういう効果は考えたことなかった。
モスバーガーがセルフレジを決めたのは、人件費抑制だけでなく、先行導入の台湾で、客単価が15%増えたからという。デザート等が購入された。後ろの客と前の店員が二重で圧力をかけ、自由な消費を抑えていた可能性がある。機械は人間の欲望の解放者か。
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昇進が結婚に与える影響について。男性では変化が無いものの、女性では優位に離婚が増える・シングルが増える。。。グラフのパンチがあるな。
Me and
@johannarickne
’s paper on promotion to top jobs and marriage stability was just published in AEJ: Applied Economics. This picture shows the main finding of the paper: promotion increases the divorce probability for women, but not for men. 1/10
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うちの大学では来週からコロナワクチンの摂取が医療スタッフから始まるが、かなりの割合の人が拒否しているらしい。ネットワークの研究者や心理学者が等が集められて、どのように情報を伝え、どのグループから始めることで効率的・効果的にワクチンを使うか考えているらしい。これは非常に難しい問題。
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I am delighted to announce that I have been promoted to Professor of Marketing with tenure. I am deeply grateful to my family, friends, colleagues, and numerous others. Also, happy to know my academic twin
@garjoh_canuck
got a tenure on the same day! (both Porter-Tamer students)
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StanfordのWagerさんのCausal Inferenceの講義ノートが公開されてた。因果効果推定の基礎から、最近の動学ポリシーの効果推定やAdaptive experimentationまでカバーされていて良さげ。
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教会は雨乞いをするタイミングを、最適に選んで人々が雨乞いにより雨が降ったと信じ込ませている、と言うのを、実証した論文。著者のJoseはスペインの歴史データを自分で集めて理論とつなげて実証するのが得意で、この研究もだいぶ前から聞いていたけど、ロマンを感じる。
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Netflixのdata scienceのdirectorをしているRandyはMITで経済学のPh.Dを取ったのちYahoo、Googleで実験設計に携わってきて経済学、マーケティングでトップジャーナルにPublicationもある人。先日のシカゴのQMEでもNetflixチームで発表してたな。
普通のA/Bテストが実施できない場合の「疑似実験」について。Netflixマジでデータサイエンスをフル活用してるな。
“Quasi Experimentation at Netflix” by Netflix Technology Blog
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私事ですが、先週妻が出産しまして、第一子の女の子が誕生しました。胎盤癒着の可能性があると事前に言われていたので、胎児が出てきてからも大分心配でしたが、大量出血しながらも、無事に終わりました。通常通り2日で退院させられたので、帰宅してからは中々大変ですが、育児が出来て幸せです。
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同僚のBarbaraとSongの論文。各大学の授業のシラバスを集めてきて、授業がどれくらい最先端に近いことを教えているかを測定。研究してない教員による授業は講義内容も陳腐化している。学生の皆さんは研究しないで別の仕事ばかりしている先生には気をつけましょう。
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昨日届いた本だけど、ビジネスでの計量経済、機械学習、実験等を広くカバーしていて、とても良いと思う。初心者にとって必読本になるんじゃないかな。著者のMatt Taddyはシカゴ大学のビジネススクールの統計学部からAmazonのVPに移った人でそこら辺の人より信頼できる。
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Econometrica誌に掲載の論文。公共セクターにおけるマネージャーの効果を測定。良いマネージャーは「老害」を引退させることで生産性を上げているらしい。日本でも。。。
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今月のJEPに実証ミクロ論文の書き方が載ってる。院生の方に特に重要。ポイントは、1.記述統計でデータをしっかり見せる、2.記述的分析でざっとエビデンスを示す、3.何をモデルにし何をしないかをデータから示す、4.モデルを用いてより深い洞察を、5.反実仮想は2に結びつける。
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せっかくデジタル何とか庁を作ったなら、機械学習とかAIとかやる前にデータをきちんと整備して公開することが日本のDXの第一歩。
日本の規制官庁は、規制の際に詳細なミクロデータを取って公開する方向を目指して欲しい。EBPMの文脈でも規制に関しては難しいとう人がいるが、規制こそ詳細なミクロデータを公開することで規制の効果が検証できるようになるはず。
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Yahoo、Googleなどでオンライン広告ABテストの設計に関わってきたNorthwestern同期のGarrettが書いた、オンライン広告実験の注意点と解決方法に関するまとめ。タイトルがInferno(地獄)と言うのが問題の深さを物語ってる。。。
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エコノミスト誌によるなぜテック企業が経済学博士号を積極的に採用しているのかについて。2022年には1/7のph.D economistがテック企業に(2018年には1/20)。給料は大学より高く、かつ最近では研究活動も職務として認められてきている。
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経済学部の教授、准教授、助教授の9ヶ月給料が大学ランク別に出ている。Top15だと助教授で2000万ほどらしい。
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Zillowのようなアルゴリズムによる中古住宅の取引が難しいことをデータとモデルによって分析した論文。市場に流動性を与えるには売るスピードが大事だが、そうすると情報をきちんと学習できずに情報の非対称性が問題になる、という本質的なトレードオフに直面している。
Zillowの機械学習モデルによる住宅のプライシング事業が大失敗に終わったが、逆淘汰や共通価値オークションにおける勝者の呪いといった経済学の理論を理解することの重要性を示している典型的なケースになりそう。
via
@WSJ
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今年ノーベル経済学賞の受賞理由となった因果推論が以下にTwitterとAmazonに貢献しているかについての興味深いスレッド。
You may have heard about this year's Economics Nobel Prize winners - David Card, Josh Angrist (
@metrics52
) & Guido Imbens.
Their publicly available work has helped us solve tough problems
@Twitter
, and we're excited to celebrate by sharing how their findings have inspired us.
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A Yale grad student was shot and killed last night in East Rock. It is shocking and too sad.
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今日のセミナーの論文面白かった。日本でも使われている社員の能力の主観的評価が、いかにあてにならないか、特に女性の「ポテンシャル」を(過去のパフォーマンスが良いにも関わらず)、低くつけていること、そしてそれが昇進に大きく影響していることをデータで示している。
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元同僚のソレンセンさんによるスタートアップに就職した人のその後10年間の給料に関する大規模な研究。大多数の人が、似たような特徴で大企業に就職した人に比べて低くなり、人的資本の蓄積が��来ていない。高い倒産確率と転職市場が狭まることが原因。
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川合さん、大西くんとのオンライン資金市場におけるシグナリング論文がやーっとJournal of Political Economy(
@JPolEcon
)誌にアクセプトされました。研究始めてからほぼ10年、何回リバイズしたか分かりませんが(Online Appendixは70ページくらいになりました)、良かったです。
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今週聞いた研究()面白かった。産業レベルで見ると日本のR&Dリソースの分配は世界で最も効率的らしい。SonyやNTTの様な色んな産業をまたいでR&D活動をするイノベーションハブの影響が大きいそう。日本は上位1割の企業が占める特許シェアが8割を超えており、他の国より高い。
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すごい論文だな。職場の上司と付き合う、別れることの因果効果を推定って。。上司と付き合うと給料が増えるけど、別れると職を失う確率が高くなる。
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世界中からの学生がしのぎを削るアメリカの大学での博士号取得者も10年で半分以下になっています。他のいくつかの国も減っていますが、割合としては微減で、これらTop10以外の国からの人数が増えているからと思われます。
“科学技術立国を支えると言われる日本の大学院の博士課程の学生の数は、修士課程から進学する学生が減り続け、文部科学省によりますと、ピーク時の平成15年度のおよそ1万2千人から、昨年度はほぼ半分の5963人まで減りました”
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ZOZOさんと共同研究を始めました。ZOZOさんの持つ豊富なデータ、ECの知見と経済学の知見を組み合わせて顧客行動の理解とプラットフォームの価値を高められるような研究を行います。
【リリース】株式会社ZOZO、米イェール大学との共同研究を開始
経済学の応用によって、ZOZOTOWNの顧客価値最大化を狙う
～ 計量マーケティングおよび実証産業組織論を用いた、顧客インセンティブや行動心理の理解、顧客コミュニケーションの最適化を目指す ～
▼詳細はこちら
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Zillowの機械学習モデルによる住宅のプライシング事業が大失敗に終わったが、逆淘汰や共通価値オークションにおける勝者の呪いといった経済学の理論を理解することの重要性を示している典型的なケースになりそう。
via
@WSJ
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仲田さん、すばらしい。
新型コロナ: 首相、東大研究者と面会 宣言効果など巡り: 日本経済新聞
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経済学博士号取得者でテック企業に行く人の多くは新卒で、去年の結果を見ていると、Amazonは多いけど、Uberも同じくらい多い。他にはWayfairとかも増えてる。需要推定、ダイナミックプライシング、労働供給などの経済学の知見がビジネス課題の解決に必要なのかと思う。
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WayfairにはMIT、Harvardで産業組織論や計量経済学で経済学Ph.Dを取ったデータ分析のプロが深くかかわっています。私の授業にもゲストで来てもらいました。MBAの授業としては少し難解でしたが、経済学の知見と機械学習をうまく使ったとても面白いケースでした。
時価総額77億ドルの家具や生活用品ECのWayfair
『1つのもの』ではなく『たくさんの小さいもの』の時代が来ることを予感して創業。AmazonやMacy'sの競合。
売上は47.21億ドルと2011年の5.17億ドルの約9倍
ユーザーは1099万人と2014年の322万人の約3倍
一人当たり売上は422ドル
リテンション率は62.4%
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職探しにおいて弱い繋がりが重要でなくなり、職場の繋がりが重要になってきている、という研究。経済学でもHarvardのPallaisの研究でreferralによる採用の効果などが研究されてる。
Everyone involved in hiring decisions should think carefully about who is being recommended and why.
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RCTと観察データで因果推論する手法を比べたものには、最近Marketing Scienceに出たGordonたちの研究がある。Facebook上のRCTから出たデータを使って、観察データの手法を使って推定すると、RCTの結果をほぼ再現出来なかった。
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Dupasらによる、経済学のセミナーで女性スピーカーが男性よりも、より多くの質問、よりフェアでない質問を受けやすいことを示した論文。特にジョブトークで顕著。これは確かに感覚としてもそうだと思う。
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日本の大学でこの分野で一番業績がありかつ信頼できる研究���は阪大の室岡君だと思うので、新聞社等は変な人に聞くより彼にきちんと聞いた方がいい。行動経済学は言葉がとかくキャッチ―になりがちなので。
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父親の育児休暇に関する実証研究が紹介されています。父親が育児休暇を取ると、「長期的な家事・育児への参加」、「母親の仕事復帰増加」、「母親の肉体的、精神的健康の改善」、「母親の所得補償保険が減少」。どれも男性の育児休暇に関する制度変化を使って因果効果を推定。
Paternity leave:
▪️leads to long-lasting increases in fathers’ involvement in childcare/housework
▪️increases the chances women go back to work (at least initially)
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一流の実証ミクロ経済学者と計量経済学者による、政策がCOVID-19の拡大に与えた影響に関する論文。マスク政策の効果が非常に大きいことに加えて、ロックダウンが無かった場合感染者数は17-78％増えていたと試算。時系列データ州別プロットを見ただけでは何も分かりません。
アメリカにおけるマスク政策とShelter-in-placeの影響の論文がやっと出ました。Journal of EconometricsのCOVID関連を集めたSpecial Issueに載ります。ちなみにOpen Accessです。
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最近TLでまた話題になっていた、ハーバードの入学基準に関する論文()、ざっと読んでみたけど、確かにこの表は結構衝撃的。白人の入学許可者のうち40％以上がLegacyやDean's list、またはスポーツ推薦。これだけだで是非を決めることは難しいけど。
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今日のマーケティングセミナーの発表。Facebook上で行われた2000以上のオンライン広告ABテストのデータを用いて、平均処置効果が、観測データで因果効果を推定する時に使う方法によって再現できるかを検証した所、ほぼ不可能だった。
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これは酷い…めちゃくちゃ良い本なのに。
3歳なりたて&新生児の子育て中で、エミリー・オスターの2冊目（去年3月に翻訳が出た）がためになってる。体験談じゃなくてエビデンスに基づいてるから安心して読める。日本でももっと読まれるべきだと思うんだけど、1冊目に引き継ぎ、いかんせん邦題が…
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計量経済学だとestimate=推定値を求めること、predict=推定値を元にアウトカムの予測をすること、infer=推定値を元に統計的検定をすること、だと思うけど、たしかにCSだとそこら辺の違いはあまりないかも。
estimateとpredictとinferの使い分けって何だろうという話をしてたら、英単語としての意味の差から、技術用語としての使い分け、業界の差、ライブラリの慣習みたいな話になって大変良かった。単語の意味と運用のされ方みたいな話が好きなのだよなー
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トイレットペーパーの買い付け騒ぎが協調ゲームで説明できる、というのが話題になっていたけど、Weitzman (1991 AER)では、もう少し踏み込んでマイクロモデルを立てて、いつ均衡になるか説明している。所得により影響が変わるのが興味深い。
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同僚のテニュアが否決されて、若手の間でちょっとした衝撃が走っている。Top5が４本あって引用数が1000超えてても落とされる人も入ればTop5が1本でもテニュアが出たりする。みんな基準が分からなくなってる。ただその人はコロンビアGSBからすでにテニュアオファーが出ているからショックは少なそう。
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マーケティングや経営学で海外で博士号取る人、経済学に比べて極端に少ない(僕の知る限り年に一人いるかいないか)ので、もう少し増えた方がいいとは思う。日本のビジネスの一部のようにガラパゴス化してはいけない。アメリカだと経済学部と併願している人も沢山いるけど、日本だと完全に別れてる感じ。
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NorthwesternのMatthias先生たちによる最新の研究によると、コロナショックがこれまでの不況と大きく異なるのは女性の失業が明らかに多いこと。彼らの推計によると、不況からの回復の過程で男女間の賃金格差がさらに広がる可能性がある。
This is the difference between the rise in women’s versus men’s unemployment in every US recession since 1948. One of them sticks out.
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Marketing Science Instituteから、MSI Young Scholarに選ばれました。若手奨励賞みたいなものですかね。まだ若手と言ってもらえるうちに頑張りたいと思います。
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主要統計を元がわからない形で書き換えるほどEBPMからは程遠い日本だが、南米チリでは、教育、金融、年金などの重要分野で政府の集めたミクロデータに基づいて学術研究が行われて、学術誌に掲載されるだけでなく、政策に影響を与えている。傍から見ていて、とてもうらやましい。
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Epic Game vs Apple訴訟でEpic側は経済学者のSusan Atheyスタンフォード大教授を招聘。このスレッド長いけど、プラットフォームビジネスにおける重要な論点が多く出てくるので勉強になる。
We’re back, and Epic is calling Susan Athey as an expert witness. Apple pushed to seal Athey’s written testimony:
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グーグルが検索広告において、広告主には2位価格オークションです、と偽り、Publisherには3位価格オークションと伝えて差額を懐に入れていたのではないかという訴え。
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@WSJ
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同僚たちとの論文がJournal of Marketing Researchに出ました。新規顧客の開拓だけでなくCRM全体を担当するセールスの人たちが持つ、顧客に関する私的な情報をどのように上手く使ってインセンティブを設計するかをセールスの行動と顧客データを突き合わせて検証しています。
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このビデオ、全ての学部IOの授業、もしくは公取で必須にするべきだと思う。重要なトピックを数式を使わずに説明していて、最近の重要なトピックまでカバーされてる。英語の勉強にもなる。
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シカゴでのQMEから帰ってきた。今回は企業(Amazon,JD,Pandra,Netflix等)で働くエコノミストのパネルディスカッションが面白かった。企業の人は均衡とか信用してない、アカデミアの人はすぐに実験をすればいいと言うが、実験で分かる短期の効果はあんまり意思決定の役に立たない、
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あのブログ記事だけ読んで行動経済学死んだと思うのは浅はか。alex imasとかOleg urminskyの反論も読んでから考えてみては。
前半は、50%-gain 50%-lossの数多ある実験結果と、Thaler&Rabin (2001 JEP)で紹介されている理論的基盤から、広義の損失回避的性向を疑う経済学者はもう殆どいないのでは。 後者は、例えば年金制度に関する以下の論文があります。
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今週末の日本マーケティングサイエンス学会で新作の酒税法の構造がアル中を促進しているのか、という研究を発表します。2年ほど前に話題になったニュース()を動学構造モデルを用いて検証しています。UCSDの林田さん、NYUの石原さん、明治の水野さんとの共同研究です。
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昨日のファカルティ－セミナーでは、有名な投資に関するアドバイス(株は長期保有するほど儲かるとか、株価は平均への回帰があるとか)が経済理論から導かれないかを詳細に記述していて面白かった。ちなみに平均への回帰はデータで起きていないそうです。
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経済学における構造推定とロボティクスや自動運転で使われる逆強化学習は、どちらもデータから意思決定者の報酬関数を推定する方法で、その関係性を特徴づけた論文と、経済学で使われるCCPを用いた推定により逆強化学習が高速化できるという論文。
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川口君(
@mixingale
)と渡辺さん(
@ystr_w
)とのJR自販機論文第2弾がManagement Scienceにアクセプトされました。考慮集合モデルと呼ばれる、商品が多くて消費者が必ずしも全ての商品を考慮していない状況で、消費者のアテンションと選好を構造推定しています。
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指導学生との共同研究(彼女の博士論文)がManagement Science誌に受理されました。顧客獲得と顧客関係維持という複数タスクを誰にどのように割り振り、どのようにインセンティブを与えるのが良いかを、セールスのデータを使って構造推定により検証しています。
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マーケティングで重要なコンセプトに「ポジショニング」がある。僕も授業では必ず教えるのに、実はきちんと数理的に定義されておらず、定量的に因果効果が測られていない。
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AERに出たDoepke先生の論文。出生率の低い国ほど、男性より女性が子供を持つのに反対すること、それを
メカニズムとして、夫婦間の交渉問題を考えて、家事負担の夫婦間の割合によって、女性の負担の大きい国ほど子供が少ないことを示してる。
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炎上商法は有効なマーケティングか？ある食料品メーカーのCEOがトランプを称えるツイートをした所、反対派からのボイコット、逆に肯定派からのバイコットがSNS上で起きたが(割合は前者の方が多かった)、売上に影響があったのか？実際には売上が短期的に22％も増えたらしい。
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RAを雇うので応募者の学部生のCVを見てるが全員CS/Econ専攻でPython、R、Cが出来て、会社やNPOを立ち上げたり研究プロジェクトに参加して、投資銀行・コンサルでインターンしてる。体育館にずっといた自分の学部時代が恥ずかしい。。。
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AEAのContinuing EducationでSteveとPhilのIOのチュートリアルが見れる。需要推定、オークション、静学競争、動学競争をカバー。これに伊神さんのパートを加えたらYaleのIOの授業がオンラインで受けれることに。
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マーケティング・リサーチのトピックを広くカバーしている入門的な本ならChrisとEleaの本をお薦めしてる(日本語版は読んだこと無い)。著者はそれぞれGoogleとAmazonでも活躍中。
世の中に存在する様々なマーケティング課題に対して、適切な統計学・機械学習などの分析手法を列挙していく辞書的な本があったらいいな、まだ無いなら自分で書こうかなと思って積ん読本を漁っていたらもうありました。『マーケティング・エンジニアリング入門』がそれです
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AEAで報告されてた、M&Aが従業員のメンタルに与える影響について従業員－企業マッチデータを使って推定。M&A後に買い手・売り手両方の企業で、業績に関わらず従業員のメンタルが悪化しているらしい。M&Aで企業の生産性が下がるのはこういう所から来ているのかも。
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最近、日本の会社の人と話すと「イェール大学の経済学者だから成田さんみたいな人が来るかと思って、何を言われるかと思ってましたが、常識的な方ですね」と言われる。うちの日本人経済学者は他にも何人もいるけど、まあ他の人も変わってるから、相対的には自分が一番「普通」かもなと思った。
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この2つの論文を読んだ後は、「では結局規制当局はイノベーションとM&Aを考慮した上で社会厚生を最大化するためにどのように規制すべきか」という問題に取り組んだ僕と伊神さんとの論文を読んでほしいですね。(解説記事)
今朝の日経に書きました。M&Aがイノベーションを「殺す」？ 渡辺安虎氏：日本経済新聞
ちょうどこのニュースのタイミングだったのですが、字数的に触れられませんでした。
元論文は以下です。
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When I called my daughter from the airport,
Me: I’m going to see you soon.
2yo: I want to see you now!
Me: (almost crying) I want to see you now, too!
2yo: no daddy, I say I want cereal now.
Me: 😢
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今年Yaleから卒業したばかりの学生のJMPがもうAERに出ているのもすごいが、内容もすごい。Facebook上でランダムにニュースを見させて、保守的な人がリベラルなニュースを見た場合やリベラルな人がリベラルなニュースを見た場合にその後の行動がどう変わるかを実験。
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この前紹介したGAFA規制に関するレポートのまとめ。企業解体、過去の合併したの企業の分割(FacebookとInstagramとか)、IT業界に特化した新たな監督官庁の設立、データポータビリティなどについて解説。どれもアカデミックな分析はまだできていない。
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マークアップが様々な産業で上昇していて問題だ、という論文が近年マクロ、金融などで出て注目を浴びているが、IOで30年前に棄却された方法論を用いており、政策に使う日は危険だ、という同僚のSteveやFionaの論考。市場支配力が厚生に与える影響の分析は単純ではない。
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盾を頂きました。この論文ではB2Bでセールスの人が持つ顧客との関係特殊的資本が顧客関係管理に与える影響について、メキシコの企業のデータを用いて調べました。
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色々ありまして人生綱渡り状態ですが、良い事があったらシェアしようということで、イノベーションと競争政策に関する報告書が完成しました。企業結合審査におけるイノベーションの扱い方、事業者による情報提供の推奨、立証責任の所在など、かなり踏み込んで議論していると思います。
【#イノベーション と競争政策に関する検討会最終報告書を公表】
企業行動等がイノベーションに与える影響メカニズム等を整理し、独占禁止法におけるイノベーションへの影響の評価について検討した「イノベーションと競争政策に関する検討会最終報告書」を公表しました。
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最近、理論的に少しだけ超過供給を作ることが大事だと示されてましたね。
世界最大手のタクシー配車アルゴリズムのまとめ
Uber:
DiDi:
Lyft:
みんな「配車を意図的に遅くし、車と客が溜って市場が厚くなるのを待つ」ことで配車効率が超上がったらしい。Japan TaxiやS.Rideはどうなんでしょう？
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My wife is discharged today, phew. Robotic surgery is amazing. Taking care of a baby alone while she is in the hospital is both physically and mentally exhausting. So, even though my wife cannot lift the baby this week for her recovery, I am so relieved.
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機械学習と構造推定、特にDPに関するRust大先生達による論考。DLを使ってどのように次元の呪いを回避するか、いくつか興味深い論文があった。Igami-Uetake(2020)も、動学構造推定が政策に影響を与えている例として引用されている。
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自販機論文の第2弾で、消費者の時間プレッシャーに応じて商品推薦を最適化することを提案した論文がManagement Scienceでオンライン公開されました。考慮集合モデル、と呼ばれる財の数が多くて消費者が全ての財を考慮出来ないときに、推薦がどのように効くかを検証しています。
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2週間位前にField experimentセミナーでAtheyがAdaptive Experimentについて発表してた。途中で、「経済学がCSより進んでいるのは構造推定、実験は短期の細かい改善には良いけど、長期的な事はよく分からない。構造推定とMLの融合はまだこれから」と言っていた。
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UCLAのBrett Hollenbeckさんとの共同研究がRAND Journal of Economicsにアクセプトされました。米国の合法大麻市場の規制と税制に関して、構造推定モデルを使って分析しました。
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複数の大学のMBA教員と話していて、20年以降、テクニカルな授業を取る学生数が激減していると聞いた。僕の授業も今年の受講者数が少なくて不思議だったのだけど、他の所でもそうみたい。テック系企業の採用凍結で古典的な就職先に回帰していると複数の学生から聞いたけど、それだけでも無さそう。
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シカゴ大教授のGolsbee先生によるリテールの衰退に関するエッセイ。Amazonのせいというよりは、コスコのようなBig Boxの影響、不平等の拡大によるミドルクラスの喪失でターゲットセグメントがなくなった事、人々がよりサービスにお金を使うようになったことが上げられている。どれもさらに研究が必要。
"Economists debate theories of why we have shifted to services and away from goods but no one questions that it has happened."
@Austan_Goolsbee
on US retail's decline for
@NYTimes
:
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ざっと読んでみたけど、経済分析にかなり比重が置かれている印象。「消費者側と加盟店側それぞれの需要
の価格弾力性及び間接ネットワーク効果の大きさを推定するための構造推定モデルを構築し，その分析に必要となるデータを求めた」ってかなりの進歩なのでは。
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Yaleもテニュア前のファカルティ全員に対してテニュア審査の一年延期を決定。ここ最近は授業対策でまともに研究できてなかったから少しだけ安心した。Ph.Dの学生たちへの援助はどうなるんだろうか。あとは彼らのジョブマーケットが心配。
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公正取引委員会のイノベーションと競争政策に関する検討会の中間報告書が公表されました。イノベーションの競争政策は自然と動学的な話になるので、特に複雑なのですが、よく整理できていると思うので、IOの研究者や学生の方、実務の方にも読んでいただきたいです。
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僕は幸いにも今まで経験したことは無いけど、アカデミア全般で人種、性差別は残念ながら存在する。経済学に限らず知り合いの女性研究者とかから驚くような話はたくさん聞いているし。自分の分野で差別が存在しないと思っているなら無知としか言いようがないし、もっと周りを見て気を付けたほうがいい。
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同僚の伊神さん
@MitsuruIgami
との共同研究がReStudにアクセプトされました。M&A、イノベーション、参入退出の動学ゲームという産業組織論の重要な要素てんこ盛りの論文です。各国の規制当局で発表してきたかいがありました。
ReStud誌より上武氏
@Chanman_ECON
との"Mergers, Innovation, and Entry-Exit Dynamics"が刊行見通しに。彼が着任した2013年秋に開始、2015年春に初稿、とにかく湯水のように時間を使いました。こういう博打みたいな研究をencourageしてくれる環境は稀有で感謝の念に堪えません
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経済学者のフォロワーも多いと思うので。Tymさんはメカニズムデザインで有名な研究者で、ピッツバーグ大とキエフで教鞭を取られており、侵略前にキエフに戻っていました(直前まで通常授業をしていました)。彼が人道支援の寄付金を呼びかけています。僕もわずかながら寄付しました。
You have been asking how you can act. Here it is.
"Kyiv School of Economics" (501.3(с) nonprofit registered in Washington DC) is collecting funds for humanitarian aid to Ukraine!
(USD) Euro is also accepted, please follow the QR code.
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Memorial Dayの週末は菅谷君が来てくれたので、伊神さんと3人で再開を祝して寿司ディナーでした。外食も久しぶりで、Uber乗るのも1年ぶりくらい。コロナ中も定期的にリモートディナーをしましたが、直接会うのはまた格別ですね。
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日経の経済教室に寄稿しました。ビッグデータとマーケティングの進化という題材で、一般の方向けの内容です。紙幅の関係で触れられなかったトピックもたくさんありますし、内容的にも深められる点が多々ありますが、ご笑覧ください。
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セクハラが問題になっていたRoland Fryerがハーバードから2年間の無給、ラボの永久閉鎖、今後の学生指導の禁止という処分を受けたらしい。ジョンベーツクラークメダルまでもらう研究者にどういう審判が下るのかと思っていたけど、正当な判断だと個人的に思う。
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Manski大先生による部分識別によるコロナ感染率の推計。今色々な予測値が色々な機関や研究者から出されているけど、それぞれ様々な強い仮定に基づいている。残念ながら今の所どのような仮定を置けば良いか不確実性が高い状況なので、誰もどれが正解かはわからない。
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安虎さんの東大移籍は大きなニュース。Kellogg、HKUSTだけでなく、彼がAmazonで得た知見はこれからの実証研究者には絶対に必要な物で、学生さんたちは学ぶことがとても多いと思う。何より彼は人望が厚いので周りに人が集まる。
東大に移籍しました。アマゾンではチームや社内外の人に恵まれ、刺激的で楽しい仕事ができ、又改めてビジネスにおける経済学の力を日々実感しました。東大では研究教育に加え、ビジネスからEBPMまで、経済学の幅広い知見を日本の社会により利用しやすくする仕組み作りに関われればと思います。
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コンビニの立地については、JHUの西田さん(
@mitsu_nishi
)の一連の研究(、、)でFirst-mover advantageや本社からの距離、戦略的補完性など経済学のツールを使って分析されているが、物流拠点を考慮するのは面白いと思う。
思いつきでコンビニ勢力図を作ってみた。
意外と地域差があって面白いし、北海道のセイコーマートの存在感も凄い。細かく見ていくと「峠を越えたら･･･」「県境をまたいだら･･･」みたいな傾向も見えてきて、どんどん時間が経ってしまいそう。
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世界銀行の途上国への援助がその国の政治家などの租税回避地に置かれた個人的な資産に流れてしまっていることを、世銀とBISの詳細なデータを用いて実証してる。推定によると、7.5％の援助金が流れているらしい。なかなかすごいスケール。
That censored World Bank paper is now online:
"aid disbursements to highly aid dependent countries coincide with sharp increases in bank deposits in offshore financial centers known for bank secrecy and private wealth management"
by
@jorgenja
et al
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共著者のBrett君達のAmazonでの偽レビューに関する研究。Facebookで偽レビューの書き手を募集するグループがいくつもあり、そこに実際に潜入して偽レビューを買っている売り手を特定し、偽レビューが与える影響を分析している。
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入札上限価格を1円だけ下回る価格が全国全てで付いた、って何かがおかしいですね。Kawai-Nakabayashi論文に近いですね。
オークションに経済学者の知見を 渡辺安虎氏: 日本経済新聞
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"Merger, Innovation and Entry/Exit Dynamics" paper with my colleague
@MitsuruIgami
is finally accepted at Review of Economics Studies!
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川口君と渡辺さんとの論文がMarketing Scienceにアクセプトされました。JRの自販機のおススメ効果が、時間が無い時や人が周りにたくさんいる時の心理的なプレッシャーによってどれくらい変わるのかを検証しました。
安虎さん&上武さんと共著のJR自販機のオススメ実験の論文がMarketing Scienceに受理されました。(WP) 当初は「ささっと実験やってささっと書いて終わらせようぜ」とか舐めたことを言っていたのに、実験日からちょうど5年とかなりの時間が経過してしまいました…。
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