計量経済学II

計量経済学の応用として、実証産業組織論と quantitative marketing の基礎を学ぶ授業です。価格、商品属性、広告、キャンペーンなど、企業や政策当局が実際に直面する意思決定を題材に、データから需要、代替性、施策効果、顧客価値をどのように推定し、どのように意思決定に結びつけるかを考えます。計量経済学Iの続編です。

ゲスト講義の第5回・第12回を除く各回に、講義ノート、coding課題、ブラウザ実験室があります。課題は「モデルを自分でシミュレーションする」パートと「そのデータで推定・推論する」パートの2部構成です。手を動かして初めてわかることがたくさんあるので、ぜひ課題までやりましょう。 各課題のQMD版をダウンロードし、コードや解答を書き足して quarto render してください。

このブラウザ実験室では、講義ノートのシミュレーションのパラメータを、ブラウザ上でそのまま書き換えて実行できます（WebAssembly上でRが動きます）。RやRStudioのインストールは不要で、初回のロードに30秒〜1分かかる以外は普通のWebページと同じように使えます。講義の前後に「この数値を変えたらどうなるんだろう」を試す場所として使ってください。

個人の異質性を、市場全体の需要、個人別の予測と施策、時間を通じた意思決定という順に扱います。因果推論は、価格や商品属性、施策の変更への反応を識別し、評価するために各回で使います。

講義ノートなど

  1. 第1回　計量経済学の応用としての実証産業組織論/quantitative marketing — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    実証産業組織論・quantitative marketingという分野が、企業や政策の意思決定とどう結びついているのかを概観します。データ分析チームに来る依頼を「需要と代替性」「施策の因果効果」「顧客の異質性」「最適な配分・価格付け」という4つの問いに整理し、コース全体の地図を確認します。広告費と価格設定の2つのRシミュレーションを通じて、「予測」「因果」「反実仮想」がまったく異なるタスクであることを体感します。

  2. 第2回　離散選択モデル1：logitで需要を考える — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    消費者が複数の商品の中から1つを選ぶ状況を、multinomial logitで表す方法を学びます。効用にランダムな誤差項を仮定し、Gumbel分布という特別な分布を選ぶと、選択確率が驚くほどシンプルな式になることをシミュレーションで確かめます。あわせて、本コース初登場の最尤法をコイン投げの例から丁寧に導入し、optim()による自作の推定・推論を一通り体験します。値上げをしたら顧客がどこへ流れるかという価格弾力性の計算にも触れます。

  3. 第3回　離散選択モデル2：代替性と価格内生性 — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    logitモデルの弱点であるIIA問題を直視し、nested logitで代替性をより柔軟に表現する方法を学びます。また、商品特性・価格・市場シェア（outside optionを含む）から平均効用を反転するBerry反転を紹介しつつ、価格が需要ショックと相関する内生性の問題と、その解決策である操作変数法を扱います。典型的な \(\operatorname{Cov}(p,\xi)>0\) のケースではOLSが価格反応を絶対値で過小評価し、値付けや合併審査を誤りうることを数値で確認します（バイアスの向きは一般には共分散の符号に依存します）。

  4. 第4回　異質性のある需要と反実仮想分析 — Notes・前半 · Notes・後半 · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    前半では、消費者ごとに価格感応度や好みが異なるrandom coefficient logitを学び、BLPのシェア反転・IV・GMMで需要を推定します。その推定結果から限界費用を逆算し、費用を固定して合併後の価格・数量・利潤・消費者余剰を計算します。最後に、購入者の属性や第二希望などの個票データを加えるmicro BLPを紹介します。後半では、同じ市場に費用関数を加えて需要と費用を共同推定し、投入価格が変わる反実仮想を扱います。供給側の情報が需要パラメータの推定にも役立つことを確認します。

  5. 第5回　ゲスト講義1：競争政策の実務と需要推定

    公正取引委員会の実務に関するゲスト講義です。需要推定、代替性、市場画定、合併審査が競争政策の現場でどのように使われるかを学びます。（講義ノートはありません）

  6. 第6回　購買履歴と個人の需要：IOからマーケティングへ — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    第4回で扱った母集団の異質性という考え方を、個人の選択予測へ広げます。市場全体のシェアを計算する場合と、一人の購買履歴からその人の好みを学ぶ場合を比べます。同じ好みが複数回の選択を生むモデルでデータを作り、一人あたりの観測が少ないと個別推定が不安定になることを確認します。

  7. 第7回　商品設計とコンジョイント分析 — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    商品の価格や属性をランダムに変えた選択課題から、消費者の好みを調べます。イヤホンのコンジョイントを例に、属性の平均的な効果、選択モデルから計算するWTP、個人の好みを区別します。商品設計への応用と調査回答の限界を確認し、少ない回答から個人について何が分かるかを次回につなげます。

  8. 第8回　ベイズ推定と部分プーリング — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    尤度・事前分布・事後分布・事後予測を順に導入します。全員に同じ係数を使う方法、一人ずつ推定する方法、母集団の情報を共有しながら個人を推定する方法を比較します。正規モデルを使って、情報の少ない人ほど全体の情報を使う部分プーリングの仕組みを確かめます。

  9. 第9回　階層ベイズによる離散選択と個人別予測 — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    第7回と同じコンジョイントのデータに戻り、階層ベイズで個人の価格感応度と母集団の分布を推定します。個人係数を一点で決めず、事後分布について選択確率を平均して予測します。推定に使わなかった回答で予測を評価し、履歴のある顧客と新規顧客で予測の作り方がどう変わるかを確認します。

  10. 第10回　異質性を使ったターゲティング — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    第9回で推定した個人別需要を使って、誰にどの程度のクーポンを配るかを考えます。配らなくても買う人への値引きも含め、一律の配布と個別の配布の期待利益を比べます。最後にランダム化実験で施策の増分利益を評価し、選好の推定と施策効果の識別の関係を整理します。

  11. 第11回　購買頻度・離脱・顧客価値 — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    一回の購入への働きかけから、継続的な顧客関係へ時間軸を広げます。購買率と離脱確率の異質性を、個人の履歴から学ぶPoisson–GammaとBG/NBDのモデルを扱い、将来購買と顧客価値を予測します。顧客価値の高さと施策による増分価値を区別し、将来を考えて選ぶ消費者のモデルへつなげます。

  12. 第12回　ゲスト講義2：エコノミストによる実務講義

    民間企業でのエコノミスト経験を持つゲスト講師による講義です。大規模実験、需要予測、価格、広告、レコメンドなど、企業のエコノミストが扱う問いを学びます。（講義ノートはありません）

  13. 第13回　将来を考えた選択と動学的離散選択モデル — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    第11回の将来購買の予測から、意思決定者自身が将来を考えて選ぶモデルへ進みます。Rustのバスエンジン交換を例に、状態・行動・将来価値を導入し、Bellman方程式から選択確率を計算します。NFXPとCCPによる推定を比較し、交換費への補助の効果が、将来価値の扱いによってどう変わるかを確かめます。

  14. 第14回　異質性と状態依存、買いだめ — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    購買履歴が固定的な好みの情報になることと、購入経験が次の選択を変えることを区別します。似たリピート率を生む2つのモデルでも、一度購入を増やした後の効果は異なることを示します。後半は在庫を持つ消費者の問題を解き、セールによる購入の前倒しと消費量の変化を分けて考えます。

  15. 第15回　企業の動学的価格設定 — Notes · 課題（HTML） · 課題（QMD） · 実験室

    消費者が将来の値下げを待つ2期間の例から、企業の価格設定を考えます。さらに、残り販売期間と在庫を状態とする企業の問題を解き、今売る利益と在庫を残す価値を比べます。需要を推定し、価格を選び、収益を評価する一連の計算を通じて、講義全体のつながりを確認します。