表すことがよく行われるようだ。いったあらゆるものが離散であるにも関わらずモデルのほうは連続であることが多いから連続と離散のギャップを埋めるのは重要な作業だと思う。香港の大学というのは分野よりも大学によってかなり待遇が違ってくるらしい。その次くらいだと思う。香港は食事もおいしく、地下鉄も便利で良いところだった。中国本土と違って日本を尊敬している人が多いので日本人にとっては住みやすい所だと思う。日本人の英語のアクセントも問題にならない。弱点は、実は大卒でない一般庶民には英語が通じないということだ。郊外の商店街やタクシーなどでは英語はほとんど通じない。10数年前まで、学校の中学の授業が英語で行われていたというのに、驚くべきことだ。0このページのトップへ政策目標にできるインフレ指標とは最近いろんなブログを見て思ったのだがデフレ対策論争がずいぶん人気らしい。統計屋さんの視点から言えることがないか、考えてみたい。日本のように中央銀行の政策の透明性も信頼性も不十分な国では「インフレ・ターゲティングの政策を採るべき」という議論がよく出る。先日のエコノミストの飯田さんの記事はインフレ・ターゲティングの可能性について詳しく触れている。「消費者物価だけみていても適切な政策が行えない」というもの。「消費税を上げれば、消費者物価は上がるじゃん。実際、日本の物価変動債市場はほとんど将来の消費税を予想するマーケットになっている模様だ。消費者物価のような指標をそれに適したものに作り変える必要がある(*1)。それでは具体的にはどうすれば良いだろうか。銭湯だって燃料費じゃないのか、といろいろやりだすときりがない。結局のところ、金融政策に使うなら物価を供給要因と需要要因に分けて主に需要要因に注目する必要があるのではないかと思う。悪天候のせいで原料価格上昇に起因する場合と機械受注が好調なためにパン製造機の価格上昇した場合では今後のインフレ期待に及ぼす影響には違いがある。全ての財・サービスは需給両面のバランスによって決まるわけで、これを分解するのは容易ではない。試行錯誤して信頼性の高い指標を作っていくことには意味がある。実際、サブプライム危機があそこまで深刻な問題を引き起こしたのは、資源価格の上昇で各国中央銀行が躊躇して利下げのタイミングが遅れたことが一つの原因だろう。インフレ率に対する理解をもう少し深めておけば需要要因のインフレが起こっていないという認識を共有できこうした問題を軽減できた可能性がある。政府や企業の意思決定を左右するという意味で社会にとって重要なものである。華々しい経済論争は面白いが、こうした論争は政治的なレトリックの中に埋もれがちになる。長い歴史の中で人間社会を豊かにしてきたのは政治ではなく科学やテクノロジーだ。統計の改良のような取り組みは経済政策に使われるテクノロジーの進歩としてゆっくりとだが確実に経済の発展に寄与するだろう。SEO対策(*1)テイラー・ルールのように需給ギャップや失業率などの他の指標を使うこともできるが、パラメーターの設定はある程度主観的にならざるを得ずインフレ・ターゲティングのメリットの一つである透明性は損なわれる。政治家が政策運営に失敗した中央銀行総裁を糾弾するとしてテイラー・ルールのパラメーター設定の妥当性について国会で建設的な議論ができるとは思えない。物価指標そのものをターゲットすることには透明性の観点からそれなりに意味がある。いうコラムを始めたようだ。控えめに表現しても釣りとしか思えない。「全体のうち半分の人々の成績は、平均以下」ということらしい。申し訳ないが高卒以上の人に説明は必要ないと思うので、省かせて頂きたい。tによって値が変動するのでX(t)の分布を見なければいけないということらしい。時系列データがわざわざ横軸に時間を取っている理由は何なのか?申し訳ないが2次元以上の世界に住む人にとって説明は必要ないと思うので、省かせて頂きたい。学者まで雇ってなんでこんな連載コラムになってしまったのか。マスコミは数学や科学に関して難しいことを分かり易く説明しようとして単に誤った情報を垂れ流していることが多いように思う。編集者が内容をきちんと理解しないで口を出すことが一因だろう。全ての概念が一つの図で説明できるわけでもない。それにしても、もう少し納得のいく書き方はなかったのか。面白くかつきちんと統計的な概念を説明している。この本は50年以上も前にアメリカで出たものなので例や構成を現代の日本人受けするように変えるだけでも、それなりに面白い本は書けるだろう。統計学者にとっては統計学に関心が集まるのは良いことだ。徐々に本格的になるのか、先は読めないが3回目以降に期待したい。経て、米国の統計学科博士課程にてPhD取得。小説のように読める本。理科好きが昂じ、欧米の大学に行ってドクターになった毒之助。