The Use of Structural Models in Econometrics

Further, without the ability to simulate counterfactuals and more generally to make claims of external validity, the role of empirical analysis is limited to analyzing historical past events without being able to use this accumulated knowledge in a constructive and organized way.

Solving structural models, especially dynamic stochastic models, involves numerical methods. These numerical methods are used to simulate outcomes and counterfactuals as well as to generate moments for use in estimation.

We call these models fully specified because they allow a complete solution to the individual's optimization problem as a function of the current information set.

Rust (1992) and Magnac and Thesmar (2002) ... their conclusion is that dynamic discrete choice models need some strong identification assumptions to work.

A structural model that fully specifies behavior can go much faster than simply estimating a parameter of interest or testing a particular theoretical hypothesis. To achieve athis, a number of simplifying assumptions have to be made, to maintain feasibility and some level of transparency.

rely on a sufficient statistic that summarizes choices not being modeled explicitly... the sufficient statistic is the amount of consumption allocated to the period. THe econometric model defines a relationship between labor supply and wages, conditional on consumption and looks like a traditional labor supply model. The model is partially specified, in the sense that there is not enough information to solved for the optimal choice as a function of the information set:... but we cannot simulate counterfactuals.

This idea builds on the concept of separability .... Gorman 1995 ... separability is a restriction on preferences. More generally, separability is a way of specifying conditions on preferences and technologies that allow us to focus on some aspect of economic behavior without having to deal explicitly with the broader complications of understanding understanding all aspects of behavior at once.

Partially specified structural models are an important empirical tool... in a way that is robust to different specifications in the parts of the model that remain unspecified,

One of the most analyzed partially specified models is the Euler equation for consumption... It does not require explicit information on the budget constraint because the level of consumption is used as a sufficient statistic for the marginal utility of wealth.

A treatment effect model focuses on identifying a specific causal effect of a policy or intervention while attempting to say the least possible about the theoretical context... Heckman and Robb (1985), Heckman, LaLonde,  and Smith (1999),...

To get anything more than that out of the experiment, broadening its external validity, will typically require an explicit model, incorporating behavioral and oftern functional form assumptions... generalizing the results to a scaled-up version of the policy is impossible without a model.

Feldstein (1995)... the external validity of the exercise is limited by the fact that the overall effect of reducing the top tax rate depends on how the entire tax schedule was changed and how people are distributed across it, which reduces the generality of the result to the specific context. 

Not all treatment effect modes are created equal:.. The point of randomized experiments is that results do not depend on strong assumptions about individual behavior, ... However, this clarity is lost with quasi-experimental approaches such as differenc-in-differences, where the validity of the results typically depends on assumptions relating to the underlying economic behavior that are left unspecified. 

Athey and Imbens (2006) ... the assumption underlying difference-in-differences is that the outcome variable in the absence of treatment is generated by a model that is (strictly) monotonic in the unobservables, and the distribution of such unobservables must be invariant over time. These assumptions restrict the class of behaviroal models that are consistent with the causal interpretation of difference in differences. 

Quasi-experimental approaches on the other hand, while not focusing on structural parameters, rely on underlying assumptions about behavior that potentially limit the interpretability of the results as causal. The attraction of these approaches is their simplicity. However thier usefulness is limited by the lack of a framework that can justify external validity, which is general requires a more complete specification of the economic model that will allow the mechanisms to be analyzed and the conclusions to be transferred to a different set of circumstances.... structural models... provide the framework for understanding how a particular policy may translate in different environments.

 in most cases, randomized experiments only  offer discrete sources of variation--policy is on or off--which is far from the requirements for identification in dynamic models, which would typically require continuous variation (Heckman and Navarro 2007).

The basic gain from using the structural models is that they allow a better understanding of the mechanisms and analysis of counterfactuals... These rich behavioral models offer a deeper insight of just how an intervention can affect the final outcome. Understanding the mechanisms is central to designing policies and avoiding unintended effects as well as for building a better understanding of whether a policy can reasonably be expected to work at all.

Combining randomized experiments and credible quasi-experimental variation with structural models seems to bering together the best of both approaches of empirical economics:.... This approach is growing in influence.

computational constrains remain and to some extent will always be with us.

structural models and particularly dynamic stochastic mdels involve nonlinear estimation, and require numerical methods to solve the model to generate moments for estimation.

Estimation of dynamic structural modesl involves nonlinear optimization with respect to the unknoen parameters. However, the key difficulty with this estimation is that we cannot express analytically the functional relationship between the dependent variables and the unknown parameters.

constructing the likelihood function is impossible or computationally intractable for many models.

fitting moments.... The downside of this approach is that it does not use all information in the data, and we do not have an easily implementable way of defining which moments need to be used to ensure identification. One must carefully define what are the key features of the data that will identify the parameters.

with small samples, Altonji and Segal (1996) emphasize that the identity matrix (that is, equal weighting) may be the best choice because using hard-to-estimate higher-order moments of the data that constitute the weight matrix may actually introduce substantial bias.

Chernozhukov and Hong (2003) have shown how Markov Chain Monte Carlo can provide estimators that are asymptotically equivalent to minimizing the method-of-moments criterion.

the idea of combinig randomized experiments or plausible quasi-experimental variation together with structural economic models can strengthen the value of empirical work substantially. Indeed, researchers should think more ambitiously and use theory to define experiments that need to be run to test and estimate important models.

The trade-off between providing the necessary complexity to be economically meaningful and maintaining transparency is at the heart of good structural modeling.

https://pubs.aeaweb.org/doi/pdf/10.1257/jep.31.2.33

ダンナ様はFBI

 「ええとね、そうじゃなくて、キーのプロを探すんだ。日本一腕のいいプロの錠前師 でないと、防犯的なセンスで鍵をつけることができないから」

ああ、頭が痛くなってきた。ややこしいことばかり言ってくるから、英語のリスニングがどんどん上手になるわ。私は平和な日本の一般国民だから、そんな情報事件に巻き込まれたりしないのに。わかったことは、ダーリンが納得のいく安全のための設定が終わるまで、このたぐいのミッションはエンドレスだということだった。

真新しい青畳の香りがする新柔道場スイートホームは、あっという間にできあがった。

人の外見は、その人をかなり正確に表現してしまうって。君は買い物自転車に乗っていても、駅に着いたらビジネスウーマンとしてしゃんとすると言ったけど、どこかであの自転車でバタバタ駅に駆けつける生活の印象が染み付いていくんだよ。・・・プロとして生き残ろうとする女性が、生活に追われるように見えていいのか。

最初の１分間で一つか二つ、ごく簡単な質問でいいと言った。本題に入る前の１分間は、その人個人に集中するのだ、と。・・・世間話ではない。その人しか答えられない質問を投げかけるのだと言った。そのためには、本人の何かに着目する目線が必要だ。細やかな関心を持たないと聞けない質問は、必ず、相手に、私はあなたを知りたいというメッセージとして届くとダーリンは言う。

「心地よいものなんだよね、自分のことを聞かれると。子供のときもそうだったけれど大人になってもそれは変わらない。世界中、同じだよ。・・・日本は無関心に向かって走っているのが気がかりだなあ」

娘の磁力は本当に強くて、いくら一緒にいても飽きることがない。世の中の働く母たちは、この強い磁力とも葛藤しているだろうなあ。だがダーリンは断言する。

自分に投資しなければ、子供にも投資できない。投資は自分に７割、子供に３割だ。自分への投資は必ず子供にも反映するよ。そう信じて働け。

僕が見る限り母親としてのマインド・ボルテージが低いと思う。もちろん娘は絶対だよね。だけど育児以外の仕事の魅力も知っている、というか惹かれているだろ。母親になったら仕事も含めて、子供分野にすべての関心が向くはずだというのは幻想だよ。子供を愛して精一杯育てるのは当たり前だけど、それとキャリアの分野を無理に重ね合わせたら、子供が成長した時に何も手がけるものがなくなる。個性を見ろ。状況の罠に落ちるな。

純正日本人の私は、とくに母親幻想が強いんだなあ、とダーリンの言葉で気づいた。

娘と二人で遺骨の箱をなでながら、「これから、どうする？」と気のない質問をする。彼女は「何か、パパとの思い出になるところへ行こうよ。あのさ、サンフランシスコ湾の沖合にある監獄にいかない？アルカトラズ島」。やっぱりFBIの娘である。変だ。

ダンナ様はＦＢＩ (幻冬舎文庫)

ずっとやりたかったことを、やりなさい。

 強い影響力を持っているのは、社会通念を通して植えつけられた常識だ。しかし、常識を心の中から一層したとしても、家族や教師や友人から得た否定的な思い込みがしつこくつきまとい、放っておけば、やはり足元をすくわれてしまうだろう。ここで私たちがしなければならないのは、それらに直面することなのだ。

創造性を阻まれている私たちは、脚光を浴びている偽のアーティストに敵愾心をいだきやすい。本当に才能があるアーティストには一目置くかもしれないが、自己宣伝の天才には憤りを感じてしまうのだ。

それは単なる妬みではない。停滞した自分自身を正当化するための口実なのだ。

確かに、自分で一歩を踏み出しさえすれば、あなたはもっとうまくできたかもしれない。しかし、恐れのためにその一歩を踏み出せなかったのは自分自身なのだ。

一歩を踏み出すには、自分を肯定することからはじめなければならない。自分を批判する十分の一でも自分をうまく肯定できるようになれば、大きな変化が起こるだろう。

クレイジーメーカーがそれほどまでにわずらわしい存在なら、なぜ私たちは彼らに巻き込まれたりするのだろう？厳しいかもしれないが、答えは簡単だ。私達自身もまた、正気を失っており、自己破壊的になっているからである。

 創造性を阻止されている私たちは、ずっと今のままでいることを願っている。というのも、他人に酷使されることに甘んじている方が、創造的な人生に挑戦するよりはるかにリスクが少ないからだ。ただ、それを素直に認めたくないばかりに私たちは、創造的になったら自分もクレイジーメーカーのような存在になり、周囲の人をわずらわせるのではないかと恐れるのだ。

善人の罠

アーティストは何もしないでいる時間をもたなければならない。こうした時間をもつ権利を守るには、勇気や信念、さらには切り替えの能力がいる。

創造のための孤独が確保されないと、私たちの中のアーティストはイライラして怒りをつのらせ、不機嫌になる。

 本来の自分を育もうとせず、一つのところに停滞することには、大きな代償が伴う。なのに多くのアーティストは、もし自分たちが、今本当にしたいことや、ずっとやりたかったことをしたら、友人や家族、配偶者に何が起こるかわからないと気づかい、行動を差し控えているのだ。

創造性を回復する道の途上にいる多くの人たちは、善人を演じることによって自分自身を妨害するケースがひじょうに多い。だが、作り物の美徳には法外な代償が伴う。

誰でも、いい人だと思われたい、人の役に立つ人間でありたい、利他的な人間でありたい、と考える。また、寛大な心を持ち、世の中に尽くしたいと願う。だが、心の底から本当に求めているのは、「放っておかれること」である。それが実現できないと、最後には自分自身を捨ててしまう。

人はみな、自分勝手だと思われたくないばかりに、自分を見失い、自己破壊的になる。この事故殺人は意識的ではなく、潜在的に進行するものなので、私たちはそれになかなか気づけない。

アートとは、心の中の創造の源にチューニングを合わせ、そこで聞いたものを「降ろす」行為である。

ほとんどの作家は、詩や文章がインスピレーションによって生まれる瞬間を知っている。私たちはそれを小さな奇跡と考えるが、実際には、それが創造の原点だということに気づいていない。私たちは自分の作品の著者と言うよりも媒介者なのだ。

ミケランジェロは、大理石のかたまりの中にダビデを見出し、開放したと述べたと伝えられている。

「絵画は独自の生命をもっています。私の仕事はそれを引き出すことなのです」とジャクソン・ポロックは語った。

ジャクソン・ポロック - Wikipedia

私たちは訓練を積むことによって、好みの周波数にチューニングを合わせ、自分のアーティスト・チャイルドの声を親のように聞き分ける方法を学ぶのだ。

想像することは決して自然に背く行為でも、わがままな行為でもない。宇宙は創造を歓迎し、手を貸そうと待っている。

ティリー・オルセンは、創作者が完璧主義を貫こうとすることを、「鋭利なナイフを振り回す」ような危険なこととみなした。

完璧主義とは、自分を前進させることへの拒絶なのだ。・・・完璧主義にとらわれた人は、過ちを恐れるあまり作品の細部にこだわり、全体を見失う。こうして自分の独創性を、面白みのない不自然な画一性に変えてしまうのだ。

プロセスを楽しもうとせず、絶えず結果を気にしている。

完璧主義者は論理脳と結婚してしまったのだ。完璧主義者の家庭に君臨するのは批評家である。

「絵画は決して終わらない。それは興味深いところで止まるだけだ。」とポール・ガードナーは語った。・・・手放す・・・それが普通の創造のやり方である。

リスクを負うには、自分で自分に押し付けている限界をきっぱり捨てなければならない。・・・言い訳は単なる自己防衛であることが多い。あるいは、臆病ゆえに、そうした言い訳に終止している場合もある。ふつう「自分にはできない」というとき、私たちはじつは、「完璧にできるという保証がない限り、やりたくない」と言っているのである。

創造性を阻まれているアーティストは、無謀にも自分が成功することを期待し、他人からその成功を認められたいと思う。この暗黙の欲求を持っているかぎり、多くのことが私たちの手からすり抜けていく。

やる価値があるものは下手でもやる価値がある、ということを受け入れてしまえば、選択の幅が広がる。完璧にやる必要がないなら、こんなことをやってみたい、というもののリストを掲げてみよう。

リスクを負うこと自体に価値があると言い換えてもいい。リスクを恐れずに未知のものに立ち向かっていけば、全身に力がみなぎり、新たな挑戦に立ち向かう勇気がわいてくる。そうやって自分の枠を広げていくことが、創造の舞台を広げる原動力になるのだ。

嫉妬はつねに恐怖を覆い隠す仮面である。自分が欲するものを手に入れられないのではという恐れ、自分にあっていると思いながら怖くて手を伸ばせないものを、他人がやすやすと手に入れていることへのいらだち。そういった感情を覆い隠す仮面なのだ。

さまざまな喪失を乗り越えて生き抜いていくことである。希望の喪失、面目の喪失、お金の喪失、自身の喪失・・・。あらゆる種類の喪失を乗り越えて、生きるすべを身につける必要がある。

喪失の苦しみを乗り越えるには、それを受け入れ、分かち合わなければならない。

アーティストを痛めつける批評は、悪意であれ善意であれ、要点を突いていないのにもっともらしく、論理的に反論できない総括的な判断を下そうとするものである。

大学・・・彼らは知的な会話には長けているが、それに頼るあまり、自分自身の創造的な衝動から切り離されている。・・・創造性とは勉強するものではなく、実践するものだということがわかっていないのだ。

大学は、想像する精神を妨げる、はるかに微妙な恐るべき障害を抱えている。・・・明確な敵意なら対処の仕方もあるだろう。しかし、さらに危険でぞっとするのは、教師が学生たちの創造性に関心を示さず、無視していたことだ。

彼らは創造性を伸ばすもっとも基本的な栄養素である「励まし」を与えるのを怠っていたのだ。

才能を開花させようとしているアーティストたちは、知性偏重主義が創造意欲を失わせることを知っていると言いたいのだ。

アーティストと知識人は、種類の違う人間だ。・・・残念なのは、批評する力を磨くのと同じ技術が、アーティストの卵の努力に対して、誤って採用されていたことだった。

豊かな才能を内に秘めている人たちでも、ずうずうしさにかけていると、批評による虐待や無視による栄養不良によって簡単に才能を摘み取られ、才能を発揮できずに終わってしまう。

言い訳を並べることによって、私たちは初心者になる面倒臭さから逃れようとするのだ。

「年を取りすぎている」は、恐怖に直面するのを避けようとするとき、必ず使われる逃げ口上である。

私たちが本当に気にしているのは年齢ではない。人のやらないことをして、他人に白い目で見られたくないだけなのだ。

子どもたちは自意識にしばられていない。創造性の流れに入り込めば、私たちも自意識から解放される。

創作意欲の減退を感じている人は、プロセスを楽しめなくなっている場合が多い。私たちはもっぱら技術を習得することや、作品を作ることに注目したがる。このような最終結果への執着は、創造性とは、「してしまったこと」ではなく「していること」の内にある事実をないがしろにする。

作品を作ることは、さらに完成度の高い作品を作るためのステップになると言いたいのだ。

自分が言い訳を言っていないかどうか振り返ってみよう。そして、自分がエゴのためらいを押し切って、新しいことを始める勇気と謙虚さをもてるかどうか自問してみよう。

手順を踏むことは、持っていないものに不平をこぼすのではなく、持っているものに取り組むことを意味する。

創造的な人生においては、小さな行動が大きな動きを生み出すのである。

詩人のセオドア・ローザックが書いているように、「私たちはどこに行かなければならないかを、行くことによって知る」。こつこつと手順を踏んでいくと、わざわざ大きな変化を生み出そうとする必要はないことがわかってくる。大きな変化は、小さな変化の積み重ねによって自然に生じるからだ。

創造したいのに創造できないことを、私たちはずっと怠惰と呼んできた。これでは、正確さを書くどころか、自分を不当に貶める（おとしめる）ことになるだろう。物事を正確に表現することは、自分への思いやりにもつながるのだ。

創造性を阻まれている人たちは、はた目にはわからないが、大量のエネルギーを使っている。それらのエネルギーは自己嫌悪や公開、嘆き、悲しみ、嫉妬、さらには自分を疑うことに使われる。

自己鍛錬はそもそもナルシズムに根ざしている。自分はこんなにも素晴らしいことができるんだと、自分で自分を称賛するのだ。このタイプの人にとっての目的は、何かを作り出したり、成し遂げたりすることではなく、鍛錬すること自体にある。

長時間、創作活動に打ち込むために必要なのは、鍛錬ではなく、熱意である。熱意とは感情の高ぶりではない。創造のプロセスに進んで身を任せ、周囲のすべてのものに創造性が働いていることを受け入れる姿勢を表している。

アートの楽しみが、創作すること自体にあることを思い出そう。旅をすること自体が目的だと言ってもいい。それは、創作に打ち込むとき、時間という場で創造性が働いていることを意味している。その核心にあるのは、遊ぶ楽しさである。

多くの人が健康なアーティストになろうとしないのは、傷ついたアーティストでいるほうが同情を集められるからだ。想像することではなく、同情を支えにしているアーティストは、自由に創作できるようになると、恐怖を覚えることさえある。・・・成功者でいるためには、精力的に作品を生み出し続けるリスクを追わなければならず、それよりも、創造性を阻まれた犠牲者でいるほうが楽なのだ。

障害物競走の馬が、障害物の前で怖じ気づき、何回か馬場を回った後に、また跳躍に挑戦するように、少し時間をおいてみるのだ。

アーティストたちの成功は、つねに挫折の上に成り立っている。大切なのは、挫折を避けて通ることではなく、挫折したときに、それを乗り越えて生き残る力なのだ。苦しくなったら、どんなにすぐれたアーティストも苦難のときを乗り越えてきたことを思い出そう。

アーティストしての信用が、自分と創造主と作品とにあることを心に刻んでおこう。言い換えれば、私たちは書きたい詩があるから書くのである。それが売れるかどうかは、また別の問題だ。

私たちは、創造せずにいられないものがあるから創造する。アーティストは経済的な利益だけを考えて、自らの方向性を決めることはできない。それが悪いと言っているのではない。けれども、お金の流れに心を奪われすぎると、内なるアーティストは窒息し、傷ついてしまうかもしれない。

自らの創造性を高めたければ、つきあう人を慎重に選ぶことが大切である。あなたの中のアーティストを「あなたのためよ」と称して抑えつけてしまうような人とはつきあわないほうが賢明だろう。友達には、あなたがより創造的になるのを助けてくれる人もいれば、逆に、邪魔をする人もいるのだ。

生き方とアートは切っても切れない関係にある。つまらない人生を送っていると、それが否応なく作品にも反映されるのだ。

アーティストとしての私の自尊心は、作品を作ることによってしか育めない。

アーティストである私は金持ちになる必要はないが、作品を作るための豊かな資金源は必要である。作品を作れないと、私は精神的にも情緒的にも行き詰まり、次第に気分がすさんでいき、落ち込んでしまう。

自身がないからという理由で、自分の夢を捨ててしまうのは、自分自身に責任を持たないということである。創造的に生きるかどうかを決めるのはあなた自身であって、まわりのひとや友人ではないのだ。

アートからビジネスが派生することは少なくない。だが、創造という行為はビジネスのためにやるものではない。・・・どんなに独創的な作品でも、同様なものを作り続ければ、やがて飽きられてしまうのは目に見えている。

いったん成功をおさめると、売らんがために、同じ表現の繰り返しを求められるのだ。しかし、それを受け入れるかどうかは、アーティストの選択にかかっている。

成功したアーティストにとって重要なのは、未来を抵当に入れないことである。

アーティストが創造的であり続けるには、売れ筋だけを手がかけるのではなく、創作する人間として満足のいく仕事も手がけていかなければならないと言っているのである。

重要なのは、自分自身の創造性を磨くための内的な欲求に、どうやってこたえつづけるかなのだ。

創造性を回復しつつある人は、良い仕事に恵まれたとき、「人の楽しみにケチをつける」身近な人にそのことを伝えずにはいられなくなる傾向がある。もっとも疑り深い友人に自分の熱意を語ってしまうのだ。

不幸にも、多くの母親は子供の熱意に水を差す役割を果たす。しかも、私たちの周囲には、母親に代わって、足を引っ張ろうとする人が手ぐすねを引いて待ち構えている。要は、彼らに、そんなことをさせないことだ。

口を滑らせないこと。自分の望みを胸のうちに閉まっておき、大切に育てることが必要なのだ。

自分の道をふさぐ障害から逃れたければ、自分の意見を軽々しく明かさず、疑り深い人達の間では沈黙を守り、自分を理解してくれる人を正確に見抜き、その人達だけに自分の考えを述べる術を学ばなければならない。

リストを作ってみたらどうだろう。自分を応援してくれる友人のリストと、自分の足を引っ張ろうとする友人のリストである。後者の友人たちを濡れた毛布と名づけよう。あなたは自分自身を乾いた毛布で包まなければならない。ふわふわした暖かい毛布が必要なのだ。

ずっとやりたかったことを、やりなさい。

新版 ずっとやりたかったことを、やりなさい。

JPE SPECIAL 125TH ANNIVERSARY ISSUE: THE PAST, PRESENT, AND FUTURE OF ECONOMICS

Nacy L. Stokey

There is some truth in the old adage that in economics the questions never change, only the answers.

Are the formal models of modern economics only an embellishment of older ideas? They are more than that, for two reasons. First, they clarify exactly what is being asserted providing a more solid base from which further theoretical arguments acn proceed. In addition they provide a guide for empirical work,...

The old adage is only partly correct: the questions get sharper and clearer, even if entirely satisfactory answers remain elusive.

Greg Kaplan

Hubbard, Skinner, and Zeldes (1995) and Rosenzweig and Wolpin (1993) illustrate two alternative ways in which structural models of consumption can be disciplined by data and turned into quantitative laboratories;...

Attanasio and Weber (1995) ... illustrate the pitfalls of using aggregate data to test models of heterogeneous households. By aggregating microdata in exactly the way prescribed by theory, they show that there can be large differences between the dynamics of the log of mean consumption (the focus of representative agent models and what is measured in aggregate data) and the dynamics of the mean of log consumption (the focus of heterogeneous agent models and that can be constructed only with household-level data). 

Two JPE-published papers represent some of the best early examples of how to utilize a quantitative structural model of consumption for effective policy analysis.

Hubbard et al. (1995) is a classic example of the power of a calibrated structural model.

Imrohoroglu (1989) ... was motivated by Lucas's (1987) famous costs of business cycles calculation. He had shown that in representative agent economies the welfare costs of business cycles are small both because fluctuations in aggregate income are themselves small and because these fluctuations have only a second-order effect on welfare. It was natural to conjecture that in heterogeneous agent economies with incomplete markets this quantitative conclusion might be overtuned, both because fluctuations in individual income can be substantial and because the presence of liquidity constraints means that for some households these fluctuations have a first-order effect on welfare.

She finds that when aggregate shocks change the extent of unemployment risk faced by households, the welfare cost of business cycles can be four to five times larger than in a corresponding representative agent economy.

Krusell and Smith (1998) wanted to understand how the equilibrium business cycle dynamics of macroeconomic variables in this heterogeneous agent economy compare to those in a corresponding representative agent economy ... If the macroeconomic dynamics of the two economies were not too different, it would provide some justification for the common practice of studying macroeconomics through the lens of a single representative agent.

It is important to remember that their finding of indistinguishability between the aggregate dynamics of the heterogeneous angent and representative agent economies is conceptually different from their finding of approximate aggregation... when the model is modified to better match the empirical distribution of welath, the comovement of consumption and income looks very different from the corresponding representative agent economy.

Lars Peter Hansen

Slutsky (1927) and Yule (1927) ... Their vision was to view economic time series as linear responses to current and past independent and identically distributed impulses or shocks.

Frisch pioneered the use of impulse response functions in economic dynamics. His ambition was to provide explicit economic interpretations for how current-period shocks alter economic time series in current and future time periods.

Empirical evidence comes into play because econometricians face uncertainty about the underlying parameters of the rational expectations equilibrium and use data to infer their values.

James J. Heckman

Chicago economics emphasized the value of economic models in interpreting and guiding collection of data and making forecasts and constructing policy counterfactuals.

The Chicago apprach was in stark contrast with the prevalent methods used in the labor economics of that time .... This was a largely atheoretical institutionalist approach that focused on thick description, not explanation. It made generalizations to summarize data, but the summaries were largely disconnected from analytical economics and often from each other.

The Chicago approach emphasized the value of price theory in interpreting data.... In an essay on Wesley Chair Mitchell, he crystallized the Chicago approach to scientific economics:

The ultimate goal of science in any field is a theory - an integrated "explanation" of observed phenomena that can be used to make valid predictions about phenomena not yet observed. Many kinds of work can contribute to this ultimate goal and are essential for its attainment: the collection of observations about the phenomena in question; the organization and arrangements of observations and the extraction of empirical generalizations from them; the development of improved methods of measuring or analyzing observations; the formulation of partial or complete theories to integrate existing evidence. (Friedman 1950, 465)

 The interplay between data and theory was the hallmark of the Chicago approach. 

Interpretation of data - understanding the problems being studied and the mechanisms generating them - was a crucial part of policy analysis. ALl of these activities were essential for the scientific analysis of counterfactuals that is the basis for rigorous policy analysis. Both data and theory were taken very seriously. Economic theory was viewed as an engine for analysis and empirical discovery, and not as an end itself. .... Models that were discodant with data were revised and tested on the same and new data.

Only when the standard tools failed would the theory be amended. This approach was in stark contrast to that of the institutionalists who often favored ad hoc generalizations to "let the facts speak for themselves." They typically made up new models one empirical finding at a time and lacked a common core of basic principles that applied across multiple domains.

Stigler's (1961) search theory explained price (and wage dispersion) not as a failure of competitive markets - as had the institutionalists - but as a consequence of costly search. 

The three basic ingredients of Chicago economics were central to the field... (a) stable preferences for agents, (b) agents responding to incentives, and  (c) equilibrium.

Theory is used to interpret data. Data are used to test theory. Understanding the mechanisms producing empirically estimated "effects" is essential for principled counterfactual analysis and for explaining phenomena. It was never enough to say an intervention "worked." It was required that analysts understand the mechanisms producing "the facts," their generality across multiple empirical domains, and their relevance for public policy.

 John List

In contrast to other sciences, the experimental approach has not progressed to the point of being the cornerstone of the scientific method in economics just yet, but it has progressed sufficiently to find itself in the center of key debates and is well represented in every major economics journal.

economics.uchicago.edu

中田ヤスタカが語る「全業界に言える、理想的なプロに必要な力」

• プロデュースの場合は、作ってみて「ボツにする」のは基本的にNGなので、新しい技を開発する場所が僕には必要なんですよね。「地均し」ではないけれど、ソロやCapsuleで実験したものを「自分の技」にしてから、プロデュースの場で使うって感じです。きゃりーに関しては、初期のCapsuleでやっていたことをもう一回やってみることもありました。
• 曲を作るときは、自分のことしか考えていない。できなかった技ができるようになったり、新しい発想が生まれると嬉しい。その技って、最初はまぐれだったり、ミラクルみたいなものなんですけれど、練習していくうちにいつでも使える技になる。楽しいです。
• 僕の曲をまだ一曲も聞いたことがない人ってすごくたくさんいるのと同じで、人間が不老不死にならない限りは、いつも何かが新しい。だからあんまり気にしなくていいと思っています。
• リスナーの知識量とか年齢で持つ感受性って誰も矯正できないし、不可侵。だから、「今の時代の人はこういうのを求めてる」という、よくわからない他者を想像して作るのってあんまり意味がないと思います。わからないことは作れない。

• ――普段はあまり音楽を聴かないと聞きました。＞そうですね。今の音楽を聴くと、「自分だったらこうするな」と考えるので、純粋に楽しめなくて。聴くのは、古楽とかオーケストラ以前のすごく古いものとか、民族音楽とか。自分が一生作らなさそうな音楽だと何も考えずに聴けますね。

• ――じゃあ、どこでインプットをしているんですか？＞遊んでいるうちに……。フェスやイベントに出ると、他のDJたちもいる。そういった現場体験で充分なので、音に関しては家に帰ってから聴き直そうとは思いません。

  ――なぜでしょう？＞「音源」として聴くとギャップがあるからです。実際の音を参考にするよりも、現場の雰囲気や熱量で感じたイメージだけを吸収したほうがずっと良い。だから「音源」ではなくて、現場の「記憶」が大事かな。

• 僕は、ハマれるものをいつも探していてるんです。ネット上でも実店舗でもいいんですけど。だから、僕の知らない趣味を全力で勧めてるYouTuberは面白いなと。

• ――かなり長いキャリアですけれど、幼いときから音楽家になると思っていたのですか？＞夢っていうか……「なる」って確信していたから、「プロになったら何しよう？」ってずっと考えていましたね。

• 誰に頼まれなくてもとりあえず作れる。しかもそれが仕事になることもある。だから音楽は自分に向いているなと思います。
• 僕、記事でよく見る「今回はこういうのに挑戦しました」という表現あまり好きじゃないんです。挑戦は誰でもできるし、僕がリスナーなら「挑戦」ではなくてアーティストからの「提案」を楽しみたい。本来は、突き抜けた「技」とか「パフォーマンス」に対価が支払われるのがプロだと思うんです。 でも「挑戦」が求められるってことは、音楽自体ではなく、ミュージシャンのいろんな面を見たいという欲求が強いのかもしれませんね。ミュージシャン自身も、自分のスキルじゃなくて「人間としての人気」に頼りすぎている部分はある気がしていて。かっこいい人が何かに挑戦して奮闘する姿は美しいので、わかるんですけれど。

• 僕的にお勧めしたいプロは「プレゼンがうまくて、自分のやりたいことをやってる人」ですね（笑）。全業界に言えることだと思うんですけど。ちなみに僕は「思っていたものとは違ったけど、良かった」と後になって言われることが多いです（笑）。

• 例えば、作曲コンペがあったとしたら、僕の曲は選ばれない気がします。最終まで残って「これはいいけど、選ばないでおこう」みたいな感じ。「常にギリギリ選ばれない」音楽が、僕は好きだし作りたいんだと思います。みんなが「1位」と評価するものって、自分が飛び抜けて好きなわけじゃないものだったりするから。

www.buzzfeed.com

５万円以下腕時計７選

はじめに

後輩から新社会人の就職祝いに時計をプレゼントしたい、との相談を受けたので、予算５万円以下（実勢価格@2018/3）・メタルバンド・三針を中心に鉄板腕時計７本を時計ヲタが厳選してみました。ぜひ参考にして下さい（お店で試着してからの購入を強くオススメします）。見た目倒しで中身（機構）のいい加減な安っぽい時計ではなく、コストパフォーマンスに優れた中身重視の時計を厳選しています。

要望があったので、こちらも書きました。

電波ソーラー部門

時計は駆動方式に応じてクオーツ、機械式（手巻き、自動巻き）に分かれており、電波ソーラーはクオーツの最新進化系となります。電池の交換が不要（寿命はあるが）、サイズが小さく軽い、時間を電波受信で修正してくれるので、遅刻絶対不可の新社会人にはお勧めできる一方、手巻き・自動巻きのように時計の機構を楽しめるわけではありません（時計沼に入りたくなければ関係ないですが）。

SEIKOのBRIGHTZ

こちらがベンチマーク、ややサイズ小さめ・薄めでとにかく軽くて使いやすいです。文字盤の余計な文字がなければ完璧なのですが。

サイズ：縦46mm x 横39mm x 厚さ8.8mm

重さ：76g

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 CASIOのオシアナス

電波ソーラーの代名詞、オシアナスのエントリーモデルです。こちらもTOUGH MVTの文字は余計です。耐磁性では他社に一段劣ると言われているオシアナスですが、僕の観測範囲内で被害にあった人を見たことは無いので、そこまで気にする必要はないと思います。

 サイズ： 45.7×41.5×10.5mm

 重さ：90g

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 追記：価格が下がってきたので、追加しました。

個人的にはT150のデザインのほうが、オシアナスらしくエッジが利いていていいと思います。

 サイズ： 45.8×41.3×10mm

 重さ：88g

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CITIZENのATTESA

 こちらも定番のATTESA、非常にコスパが高いモデルです。AT6040はこのクラスで一般的なデイトだけでなく、デイデイト表示になっており、機能性も文句なし。文字盤に余計な文字が無いのも嬉しいところ。AT3050はこれだけ詰め込んで５万円切るとは！と驚いたのでご紹介。

 サイズ： -×40×9.4mm

 重さ：90g

 サイズ： -×42.3×12mm

 重さ：95g

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 自動巻き部門

 続いて自動巻きです。電波ソーラーと同じく電池の交換が不要（オーバーホール（OH）が必要；電波ソーラーもOHが必要ないわけではないが、頻度が違う）、サイズが相対的に大きく・厚く・重たい（機構を組み込んでいるので；このズッシリ感がいいんだ！って考え方もできます）、時間を電波受信で修正してくれないので精度は相対的に低い（実用上は問題ない）、そして最大の魅力は時計の機構を楽しめる！ことです。

 SEIKO

こちらがベンチマーク、SARB033は自動巻き時計導入機の大定番モデルなので、迷ったらとりあえず買っておいて間違いのないモデルです。所有欲を刺激してくれる一本です。

サイズ：縦44.8mm x 横38.4mm x 厚さ11.2mm

重さ：136g

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プレザージュはヨーロピアンテイスト溢れるモデル、どちらもキャリバーは定評のある6R15なので間違いなしです。後者の方がややデカ厚で存在感があります。

サイズ：縦43.0mm x 横40.0mm x 厚さ12.9mm

重さ：147-9g

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 CITIZEN

近年、高級腕時計の世界で流行している表スケルトンを取り入れながら（買収したFCっぽい？）、落ち着いたデザインで好印象です。今回の中ではやや変化球気味の一本になります。

サイズ：-mm x 横39.6mm x 厚さ11.2mm

重さ：144g

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 ORIENT

かつては独立ブランド、現在はセイコーエプソンの子会社であるオリエント、技術力には定評があるブランドなので、信頼できる機械式時計です。このモデルは比較的軽いので取り扱いやすいのも魅力です。

サイズ：縦46.5mm x 横39mm x 厚さ11.0mm

重さ：128g

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クオーツ部門

 HAMILTON

 ハミルトンはアメリカ発祥のブランドで現在はスウォッチグループ傘下のブランドです。同グループ内の上位ブランドにはLONGINESやOMEGA、さらにVCがあるので、グループ内でどんどんランクアップさせていく楽しみもあります（時計沼）。視認性が高いパイロットウォッチなので、デザインが好きなら買いでしょう。キャリバーはスウォッチグループ傘下の強みを最大限に活かしたETAのG10.211、2020年のETA問題も安心です。

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おまけ

スマートウォッチがよければ、やはりアップルウォッチでしょうか。

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機能性はそこまで求めないので、とにかく変わったデザインを（デザイナーさんとかアート系のお仕事）、ということであればイッセイミヤケなんかおすすめです。クオーツはSEIKO製なので、実は中身もしっかりしています。

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最後の一本は、君と１００回目の恋で坂口健太郎くんが付けてたやつです。

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異見交論40「国立大学法人化は失敗だ」山極寿一氏（京都大学学長）

• グローバル時代を迎え、企業は安い人材、また高度な人材を求めて海外へ出口を求めた。日本の大学との連携は全然、進まなかった。いまだに一括採用が横行し、見ているのは大学入学時の偏差値と大学のブランドだけ。

• 国が大学に求めているものは、前のめり型の国際競争で企業に資する人材育成だ。だから「大学はなっていない」とか「大学の研究力が落ちている」と言っている。研究力といっても、国は論文数しか見ていない。

• 法人化以来、運営費交付金を削減し、一方で競争的資金を打ち立てるから、研究者はその獲得競争に邁進して、実際の研究時間を減らしている。現状では、明らかに研究者の数と研究時間が減っているのに、企業はますます躍起になって「高度人材育成」「社会に役立つ人材」を求める。政府と企業のミスマッチ、企業と大学のミスマッチが起きているのだ。

• 研究成果をあげれば、地位の上昇につながる。自分が大きな外部資金を得ることにもつながる。となれば、いきおい研究不正も増える。
• 一律の指標をもとに財務省から文科省が一生懸命お金を取って、それを実現するという方向になっている。旧ソ連がやっていた計画経済、その失敗例と同じことしているわけだ。こんなことをやって、一体何になるのか。
• 研究型大学が研究だけに特化することは、公共財であることに反する。総合大学としての大きなミッションは、幅広い教養と幅広い出口を保証することだろう。

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