Masahiro Kato
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Mizuho-DL Financial Technology Co., Ltd. / The University of Tokyo みずほ第一フィナンシャルテクノロジー / 東京大学
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東大生が入院するなら東大病院がおすすめです．
（理由）東大のwifiが飛んでくるので，入院中も論文をダウンロードして研究ができるからです．．．！
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前にも呟いたのですが，学部の時に尾○先生に「機械学習で株価を予測したい」って話をしたら，「そういう予測をできるアルゴリズムをみんなが持っていた時にどういう結果が起こるのかを考えるのが経済学者だぞ」と窘められました．でも，確かにそうだなといまだに時々思い出します．
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「We regret to inform you that」を商標登録しました．今後私の論文をrejectされる方は10万円をお支払いください．
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MIT卒業して，指導教官はAngristで，Yaleで職をとって，Economertricaに3本通してもアカデミアで無名と言われる世界，つらすぎる．
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東大の証券投資論，某外資系アセマネの人が授業を受け持ってて，かなりアカデミックな方なんだけれど，会社の休み時間に正規分布を生成するシミュレーションの動画を見ているとか，とにかく正規分布推しで金融時系列の正規分布を回復するような研究ばかりするので，やばい人だと感じてきた（好き）
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学部卒・修士卒ぐらいでデータサイエンス職に就きたい人に一番おすすめできる計量経済学のテキストは「Learning Microeconometrics with R」かもしれない．
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バンディットの理論でもっとも重視されている論文のとある一本（2016年から300引用されている），arXivからそのlatexコードを落としてみたら，コメントアウトされた実験結果があって，その結果を見ると提案手法がむちゃくちゃ悪くて，闇を感じた．
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すごい研究者，色々なタイプの人がいるけれど，あるタイプとして，「アイデアの量が多くて，試行錯誤の回転が早くて，見切りも上手い人」があると思う．
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昔，杉山先生と始めて面接して「機械学習はレッドオーシャンなので覚悟が必要ですよ」と言われた時，僕は「機械学習がレッドオーシャンなら，計量経済学は干上がった砂漠だよ」と心の中で思いました．
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御大，「加藤さん，機械学習なんて流行言葉に騙されてはいけません．あれはお金を儲けるのがうまい工学部の人たちが計量経済学を勝手にそうやって呼んでいるだけです．あれはただのノンパラの手法です」
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広告系の機械学習の研究者，時系列をあまりやらないけれど，絶対にそっちをやった方がいいと思うのですよ．
実験計画もバンディットも遅れフィードバックも，要は時系列解析じゃないですか．広告分野だと，本質的には因果推論よりも時系列の方が実務に近い気がするのですよね．
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chokudaiさんが「C問題解けない人はエンジニアとしてはちょっと．．．」と発言されていたので，AGCのC問題を解こうと必死になって過去問をやりまくっていたらそっちのC問題ではないと今日知った．
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そういえば社内勉強会のスライドです．
間違っているところが色々あると思うのですが，初学者の導入ぐらいには役に立つかと．
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甘利先生の本を読んでいたら，「あるとき，現代制御理論の父と呼ばれるR. Kalman教授が私の部屋を突然訪問した．『今年のノーベル経済学賞は偏見に満ちた決定で納得できない』とまくし立てた」と書いてあって笑った．
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G○の方だけど，すごい情熱で授業をされていて，今年から一気に授業の質が上がった気がする．ブラック・リッターマンモデルとかレジーム・スイッチモデルとか動的計画法を使った実務的な資産配分の授業なんて今までなかったし，それを実装するのが宿題でサンプルコードも用意してくれる．さすが○S．
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PFNで経済学とコンピュータ科学を結びつけるような研究に取り組ませて頂けることになりました！
昔からやりたかったことなのでとても興奮しています。
会社や杉山研の方々だけでなく、経済学研究科のみんなにも胸を張れるような成果を残せるよう頑張ります‼︎
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機械学習で書いてみたいテーマの一つに「結果の見せ方」というのがあります．提案した機械学習のアルゴリズムを使ってMSEとかclassification errorとかを論文で報告するのですが，そこでたまに仮説検定を使っているものがあります．例えば，一番良いアルゴリズムAと他のアルゴリズムBとCの
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不動産探しで今まで出会ったレア物件は，「AV撮影用の部屋で，生活感を出すためと，撮影時以外使用されないのはもったいないため住んでくれる人を探している．撮影時は使わせて欲しいが，その代わり家賃は安くしておく」というもの．広い部屋なのに家賃はかなり安かったのですが，住まなかったです．
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経済学の最高峰のジャーナルであるEconometricaに，機械学習で昔からある最適腕識別とほとんど同じ内容のことを提案している論文が2021年になって採択されていた．
バンディットの研究の先行研究紹介をしているのに，最適腕識別を完全に無視しているのは，悪意すら感じる．
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統計や機械学習，それに関連する数学・最適化の勉強がしたくなったら，とりあえず東大教養学部の「統計学入門」と東大工学教程シリーズの該当分野を読めば，余程のことがない限り困ることはないと思う．
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計量経済学の本で因果推論の話が後の方でしか出てこない理由，「何が因果か」は経済モデルが決めるものであり，そもそもの大前提として計量経済学は経済モデルの推定を行なっているために，わざわざPearl的なああいう話をする必要がないからだと思っている．
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経済学や機械学習が発達して，未来の経済状況が予測できれば，良い政治ができる，と思っていた時期が僕にもありました．
現実は，少子化とか，ほぼ予測ができていることすら対策が不十分でした．．．
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最近の動向は結構違っていて，機械学習でも操作変数とかがでてきたりしているから，もはや違いなんてないと考えた方がいいと思う．
というより，経済分野の統計に計量経済学という名前がついて，工学分野の統計に機械学習という名前がついてただけ，だと私は思っている．
「計量経済学と機械学習の関係‒AI はさだめ, さだめは反事実‒」めっちゃくちゃ参考になりました。因果推論（Pearlの話も）、機械学習、RCT、構造推定と盛り沢山の内容ですが、良質なサーベイです！！
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研究しかしないので，研究者とお付き合いしたらいいのでは，と修士のころに思ったものの，証明の間違いで喧嘩して別れたんだよな．
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Econのみなさまへ．最近，MLが研究領域として行き詰まってきたのか，Econometicsにテーマを求めてやってきていて，非常に微妙なGMMやIVなどの手法がぞろぞろトップ国際会議で発表されているので，学部生あたりが勉強がてら適当に叩いて潰してくれると嬉しいです．
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GSアセマネの小松先生の授業，学生がほとんど来ていない．悲しい．
おそらく「証券投資論」の講義名で，金融系に就職する学生が中心に集まったものの，授業内容が経済のコースワーク（院のミクロマクロ計量経済学の必修）を履修したことのある人でないと分からないものなので，脱落したと思われる．
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学部2年か3年のころ，統計とかを勉強し始めようとしていたときに，奨学金の財団の懇親会で謎のおじいさんが自分の書いた本を薦めてきたので，騙された気で買った．それが佐和本だった．
最初は良さがわからずに騙されたと思って数年積読放置していた．
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満票でMVPの凄さ，最初はよくわからなかったけれど，30人のreviewer全員からstrong acceptをもらったと思うことで理解できた．
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今泉先生・McAlinnさん・安井さん・筧さんとの機械学習による操作変数法の共著論文がICLRに採択されました！
筧さんはインターンで来ていただいた慶應の経済修士の方で色々と頑張ってくださいました．
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因果推論，手法というよりは哲学っぽいもののはずで，どのような状況でどのような推定量がどういう意味で因果効果と解釈できるか，みたいなことをたらたらと述べているだけなのに，手法だけが一人歩きしている感．
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因果推論，因果推論という手法があるのではなくて，ある種のデータ生成過程・回帰モデル・識別戦略・推定方法・応用事例をそうやって呼称しているのだと思っていて，統計モデルを線形モデルに限定すれば，まあ線形回帰．
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そういえば，本日付で，伊沢氏が特任准教授になりましたが，私は社会人博士で東大の学生になりました．
よろしくお願いします．
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機械学習プロフェッショナルシリーズ，経済学の人が読んで学びが最も大きいのは，金森先生の学習理論の本と，本多先生のバンディット（経済の人が適応的実験計画とよんでいるやつ）本だと思う．
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まあ，一方で，経済の学生が謎の機械学習手法を実装して気持ち悪かったので，指導教官氏の反対を押し切ってCS専攻に移ったのですが，「機械学習とは工学の人間が計量経済学を勝手にそう呼んでいるだけ」と言ってた先生がしばらくして「加藤さん，私も機械学習やっているんですよ」と言い始めてですね怒
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NeurIPSレビュー，相手の定理がおかしかったんで，A4数枚ぐらいでそのことを最初に指摘して，8往復ぐらいreplyを続けたら，最後に一方的にキレられて「もうお前のコメントには返信しない」を宣言されました．
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ML系だとOLS（最小二乗法にパラメータ識別の仮定が入っているやつ）をちゃんと習わずに来る人が大量にいて（というかほとんど），そういう人たちは最初からカーネル入れて正則化かけてたりするので，やや理論っぽいことをやろうとしている人でも多重共線性とか知らずに生きてたりします．
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これを聞いたのは3年前で，当時は���をいってんだこの爺さんとしか思わなかったけど，今思うと確かにこの先生ほどの見識があれば，大概の機械学習の手法は経済学の既存手法に見えてしまうのだろう．御大が卓越し過ぎていて，よほどのことがない限り機械学習も御大の経済学の知識で理解できてしまう．
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指導教官１「（ミクロマクロ経済の違いについて）昔は分かれていたが，今は経済学といえばミクロ経済学．違いはない」
指導教官２「経済学の裏付けのない統計学は滅びます」「機械学習は計量経済学」
指導教官３「計量経済学ってここ数年進歩があったんですか？」
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東大の経済学研究科でサーバのメンテナンスをしていたときに，テンションの高い見慣れぬ白人のおじいさんが乗り込んできて，勝手に機器を触ったり，色々物色して去っていくこと嵐の如しでした．
それがAngristでした．
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計量経済学の本，一見，ややこしい書き方をしていて，もっとわかりやすい説明の方法があるように思えるかもしれないのだけれど，実はあの順序を取らないと色々あとで困る．
因果推論・計量経済学の手法は，非統計家が思っているほど簡単ではなくて，OLS法にしても細かい議論が本当は必要．
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Today, Prof. Ichimura gave his final lecture at the University of Tokyo. Thank you for guiding us over the years!
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Econometricaでも，昔に機械学習で出された結果を名前だけ変えて発表している論文を数本目にしたことがあるし，機械学習トップ会議も普通に間違っている計量経済学分野の論文をたくさん採択している．
そんななか一番しっかりしているのは統計誌．
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学部市村ゼミ一期生の同期で、最速で教員になったのが伊沢とは、、、
【お知らせ】
本日、伊沢拓司が東北大学グリーン未来創造機構特任准教授に就任いたしました。今後、SDGs等の観点から学生への教育や社会への発信に協力してまいります。引き続きよろしくお願いいたします。
#伊沢拓司
#東北大学
📰詳細はこちら
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数学ができるからデータ分析者としても優秀ということはないと思う．
やっぱり体系としての統計学や計量経済学を学んだことがあるというのは大きいはずで，どれだけ数学ができてもそれらを独自に構築するのは難しくて，その体系に沿ってデータを分析する訓練を受けているかどうかというのは大事かなと
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実務家向けとなると，この本は敷居が高いか．
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統計とMLで話が噛み合わない時にありそうな認識の相違．
- 工学・情報の人にとっての機械学習：OLS法も時系列解析も因果推論も全部含んだ応用統計全般．
- 統計・経済の人にとっての機械学習：深層学習とかランダムフォレストとかLassoとか．
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そういや僕の学部の指導教官，o山先生とi村先生だったんですが，o山先生は「ミクロとマクロの違いはなんですか」という工学系の学生の質問に「現代においてはミクロしか存在しない」と返していたし，i村先生は「機械学習は計量経済学」と言い張るから，とにかくみんな過激だった．
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この前，友達との勉強会でリスク考慮型強化学習の一種である強化学習における平均分散アプローチについて紹介しました．
実はあまり理解できていなくて，スライドも間違いが多いのですが，こういう論文・手法があるんだと知って頂ければと．そのうち訂正します．
by RL初学者
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あと，OLSも舐められすぎている．OLS，真面目にやろうとすると相当大変だし，かなり勉強することあるし，うまくいけば理論的にいい性質がたくさんあるんだけれど，やっぱりみんななぜか使おうとせずに，すぐに傾向スコア使い始めたりする．
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昔に経済学部の学部生だった頃に一回だけ落合陽一先生のゼミに潜らせてもらったことがあるんだけれど，とても熱いゼミで先生も生徒もエネルギッシュでとてもよかった．外部の学生にもオープンで，作るものがあるなら今後も来ていいとのことだったけれど，つくばまで通うのが大変すぎてできなかった．
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ICMLで起きた悲しい出来事，areaに指定していない分野の人が査読になって「お前の書いていること，俺の分野の人間にはわからないぜ．もう少しこっちの分野に分かるように書いた方がいいんじゃね？ へへ．Reject笑」（意訳）
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機械学習，経済・因果推論系は新しい手法を使うメリットがあまりなくて，むしろOLSとか自己回帰モデルとかベイズ統計とかの伝統的な方法をしっかり堅実にやるべきで，一方で，自然言語処理や画像は色々新しいものを試すのが良さそうだと感じてる．
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執筆中のPythonで学ぶ計量経済学，GreeneやWooldridgeやHansenの分析事例を可能な限り収集しているので時間がかかっている．
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昔，マッチングアプリに登録しているバンディットの研究者に，「バンディットの知見はアプリで使えていますか？」と聞いたら，「反応がないので学習が進みません」って返された思い出．
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線形回帰で論文を書いているのですが，めちゃくちゃ難しいですよ．
線形回帰のことが何でもわかればNeurIPSやICMLにも余裕で論文が通ります．．．！
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あまりに数学できなかったから尾山先生や本多先生にはよく叱られたけれど，市村先生なんかは「嫌いなものは頑張ってもできるようにはなりませんけど，実証でもいい研究できる人はいるので頑張りましょう」的なことを言って励ましてくれた．つらたん．
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その論文の手法を拡張した研究も，ICMLやNeurIPSに何本も通っているのだけれど，全て実験が怪しいことになるかもしれない．
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計量経済学のテキスト，和書なら西山新谷川口奥井の計量経済学，洋書ならpdfしかないもののHansenのEconometricsですね．最近のトピックが詰まっていて良いです．
タイトルが二冊ともそのまま笑．
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Q. これからデータサイエンティストになりたいという人たちに聞きます。あなたは何故データサイエンティストになりたいのですか
A. ゲーム理論と金融工学のゼミにいたんだけれど，そっちで才能を示すことができずにいたら，計量経済学のおじいさん先生に拾われてしまったから．
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手嶋くん（
@DiadochosT
）との共著論文，
Non-Negative Bregman Divergence Minimization for Deep Direct Density Ratio Estimation
がICML2021に採択されました！
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パネルデータ分析の和書でのおすすめ．
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LLMなどの最近の深層学習系の技術，不確実性とかにはあまり何もしていなくて，統計とは実はあんまり関係がないように思い始めている．
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末石計量で育った世代としては，こういう感じの内容のテキストを，もう少し数学のレベルを落として，Pythonでの実装をたくさん紹介したものとして執筆したい．
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統計なら統計学の標準的な教科書を，機械学習なら『統計的学習の基礎』や金森先生のプロフェッショナルシリーズ本を読んで，分からなければ必要に応じて数学を勉強するのがいいと思う．
“『統計的学習の基礎』という鈍器もありますが、鈍器なので気軽におすすめはできません。”これだけ読むのに時間がかかる数学の本をおすすめしつつ、統計的学習の基礎を分量が多いからおすすめできないという違和感 / “統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita”
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そういえば，参考書ではないんですけど，楠岡先生が学部生向けの確率過程の授業を公開しているので，初学者の独学にはかなり役立つかもしれません．
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最近，経済や機械学習の人が金になると気づいたのか，因果推論系に大量に人が流れ込んでいる．その余波で多腕バンディット問題とかへの注目がさらに集まるかもしれないけれど，まだ研究されていなくて簡単なところは一気に食い潰されそう．
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再現性の問題，あれって統計的手法を知っているかどうかではなくて，誠実であろうとしているかどうかの問題だと思うのですよ．
誠実であろうとしない人に統計の知識を与えても，それを逆に都合よく使って自分にとって望ましい主張を補強しようとするだけだと思う．
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弊社チーム（加藤・大賀・小松原・井口）の論文「Active Adaptive Experimental Design for Treatment Effect Estimation with Covariate Choice」がICML2024に口頭発表として採択されました．本研究は因果推論のための実験計画に関するものです．
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Our comment paper has been accepted for Econometrica.
I apologize to all who were inconvenienced throughout the process from submission to acceptance and would like to express my deep gratitude to everyone who supported this project.
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朝日歌壇の短歌に文埋め込みを適用し，そのベクトルに独立主成分分析とフィッシャーの線形判別分析を用いることで，短歌の特徴を調査しました．
朝日新聞社メディア研究開発センターの浦川さん・新妻さん・田口さん・田森さんと統数研の持橋先生との共同研究に参加させていただきました．
第135回 人文科学とコンピュータ研究発表会で以下の発表を行います。
5月18日 15:40~16:05
文埋め込みに基づく朝日歌壇短歌の分析
○加藤真大（東京大学 / みずほ第一フィナンシャルテクノロジー）・持橋大地（統計数理研究所）・浦川通・新妻巧朗・田口雄哉・田森秀明（朝日新聞社）
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因果推論，ほぼマーケティング用語だと思っているから，真面目に勉強するのであれば普通に統計を勉強するしかないと思っている．
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計量経済に限って言えば，ML側の発展に追い付けていないせいで，Econometricaですら査読が崩壊している疑惑がある．
Econの昔からある分野には当然強いんだけど，MLっぽい手法���論文が来た時に査読できる人がいないんだと思う．
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相関は数学的に定義できるけれど，因果関係は分野や思想によって定義が変わりうる曖昧な概念だと思っているから，両者を並列するのが無理がある説．
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弊社みずほ第一フィナンシャルテクノロジー内でのインタビュー記事が公開されました！
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