Goodな生活

経済学→環境コンサル→データサイエンティスト

ESG取組は財務パフォーマンスを高めるのか(1)2,000件以上の基礎研究のメタ分析

何度も何度も引用されているのを目にした、ESG基準と財務パフォーマンスに関するメタ分析論文。ちゃんと原文を読んでみました。 よくある疑問と常套句 「相関」の所在(Friede et al. (2015)) 問題のスコープ 言葉の定義と一般性 ESG評価の難しさ 参考 よく…

柔らかさと正確さ

いかにしてバイオリンの演奏を上達させるか。 まだ練習を始めて3週間程度ではあるものの、これまでに教わった点や気づいた点を自分なりに言語化したい。弾き方の美しさと音の質が比例する世界だと分かった。どの楽器にも当てはまることかもしれないが、それ…

5年前に挫折したバイオリンを再開した

今月初めにバイオリンの練習を始めました。実は5年ほど前に一度挑戦したことがあるものの、当時は挫折しました。簡単に再開のきっかけについて書きます。 ニューシネマパラダイスのテーマ曲 バイオリンセットの購入とヤマハの音楽教室 ヤマハの退会と再開の…

植物性ミルクは牛乳を代替するか-環境負荷とナッジ-

カフェラテに適したオーツミルク 行きつけのコーヒー屋さんでオーツミルクの存在を知った。オーツミルクはオート麦(オートミールの原料)から作られる植物性のミルクである。試しにオーツミルクのカフェラテを飲んだみた。牛乳よりも後味がすっきりしている…

【統計検定1級】代表的な確率分布

統計検定1級の学習メモ。代表的な確率分布について。 離散型確率分布 2項分布 ベルヌーイ試行とベルヌーイ分布 ベルヌーイ試行の一般化による2項分布の導出 最尤推定量 フィッシャー情報量 最尤推定量はUMVE 幾何分布 最尤推定量 ポアソン分布 ポアソン少数…

最尤推定量とクラメール・ラオの不等式

統計検定1級の学習メモです。 最尤推定量 クラメール・ラオの不等式と有効推定量 スコア関数とフィッシャー情報量 フィッシャー情報量の性質 クラメール・ラオの不等式 不等式の証明 参考 最尤推定量 確率密度関数をもつ母集団から得られた、個の標本に対し…

【R】【データ前処理】はじめてdplyrを使うときに調べたこと

R

参考にした本 必要な準備 インストール データセットを読み込む フィルターをかける 一つの条件 複数条件の場合 条件の否定 グループごとに集計する カウントする 平均や分散を出す 複数の単位で集計 一回集計したあとに再度集計 条件下で新たな変数を作る …

筆者とブログのご紹介

はじめまして。筆者とこのブログの紹介をさせていただきます。 筆者について 大学時代(経済学部) 大学院時代(経済学研究科修士課程) 社会人(民間シンクタンク) これからやってみたいこと ブログを始めた理由 1.知識の定着 2.整理整頓 3.仕事作り(にな…

【統計検定準1級】時系列解析(3) MA過程

移動平均過程(MA過程) MA過程の具体例 参考 移動平均過程(MA過程) AR過程と異なり、が現在と過去の誤差項の加重和の線形結合で表される系列を、移動平均過程(Moving Average;MA process)という。1次のMA過程(MA(1))は、をホワイトノイズとして、両…

【統計検定準1級】時系列解析(2)AR過程

自己回帰過程(AR過程) AR過程の具体例 参考 自己回帰過程(AR過程) 過去の観測値に依存する同一変数が従う過程が自己回帰過程(Autoregressive;AR process)である。現在の値()を過去の値()に回帰させ、p期前までの値に回帰させる場合は「p次のARモ…

【統計検定準1級】時系列解析(1) 定常性とホワイトノイズ

時系列データとは 時系列データの基本統計量 平均・分散 自己共分散 定常性 弱定常過程の定義 強定常過程との違い ホワイトノイズ iid系列 参考文献 時系列データとは 時系列データ(time-series data)とは、時間の経過とともに観測されたデータ。毎月の消…

【統計学用語】Estimand, Eatimator, Estimatesの違い

用語の定義 Estimand (推定対象):関心のあるパラメータ Estimator(推定量):Estimandを導出するためのアルゴリズム Estimates(推定値):Estimatorの出力値 OLSにおけるEstimand, Estimator, Estimates 単回帰を最小二乗法(OLS)で推定する場合のEsti…

【Mostly Harmless Ch.3.4.3】平均への回帰

はじめに この記事は、平均への回帰(regression to the mean)を扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.4.3"Why is Regression Called Regression and What Does Regression-to-the mean M…

【Mostly Harmless Ch.3.4.2】非線形モデルと限界効果

はじめに この記事ではTobitやProbit等の非線形モデルと限界効果(marginal effects)を扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.4.2"Limited Dependent Variables and Marginal Effects"を参…

【Mostly Harmless Ch.3.4.2】COP効果

はじめに この記事では、平均処置効果の構成要素の一つであるCOP効果(Conditional on Positive Effects)を扱います。内容はJoshua D. Angrist & Jorn-steffen Pischke (2008)『Mostly Harmless Econometrics』Ch.3.4.2"Limited Dependent Variables and Ma…