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溢れる情熱 心奮わす

最後の砦
Joined March 2019
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サイバーエージェントでのインターンの記事が出ました!surrogate indexを用いた長期的な処置効果推定法の紹介と、その小売データへの応用についてです。 前提知識がなくても分かるように、数式は最低限でなるべく直感的に書いたので、広く読んでもらえると嬉しいです!developers.cyberagent.co.jp/…
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ちなみに自分以外にももう一人計量理論の方が受賞していましたし、計量理論の人も応用系の学会に積極的に応募して、自分の研究が実際に役に立つことを広い層にアピールすべきだと思います もちろん理論のニッチさや純粋理論研究自体の尊さもわかりますが、それを免罪符にしすぎないことも大事かなと
昨日開催された応用計量経済学コンファレンスで優秀賞をいただきました!計量理論で取れたの嬉しい、一般関心にも刺さる研究ができたということのかなと思います 今回の学会でのフィードバックやこれからみなさんから読んでいただくコメントも踏まえつつ、今後も改訂と宣伝を頑張っていきます〜
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昨日開催された応用計量経済学コンファレンスで優秀賞をいただきました!計量理論で取れたの嬉しい、一般関心にも刺さる研究ができたということのかなと思います 今回の学会でのフィードバックやこれからみなさんから読んでいただくコメントも踏まえつつ、今後も改訂と宣伝を頑張っていきます〜
自信作です!「閾値で処置が決まる『閾値政策』は、どんな経路でどれほど効果を持つのか?」という問題を因果推論の枠組みで表現しました 閾値政策の変更・導入の評価には、処置状態の変化によるrdd的な効果に加え、人々の行動反応によるスコア・結果変数の変化も重要というのがメインメッセージです
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>RT Debopamさんの研究、面白すぎる
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Discrete Choice under Congestion: Equilibrium and Welfare Debopam Bhattacharya, Matias Makiranta arxiv.org/abs/2611.07787 [𝚎𝚌𝚘𝚗.𝙴𝙼 𝚎𝚌𝚘𝚗.𝚃𝙷]
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Unobserved Consideration and Consumer Welfare Debopam Bhattacharya, Ryan J. Martin arxiv.org/abs/2611.07774 [𝚎𝚌𝚘𝚗.𝙴𝙼 𝚎𝚌𝚘𝚗.𝚃𝙷 𝚜𝚝𝚊𝚝.𝙰𝙿]
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自分の睡眠不足のせいでそう感じるだけかもだが、御堂筋線の車体がかなりグラグラしている気がする
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欧米でバリバリやってる人からmeetingで少しでも褒められると自信になるし普通に嬉しいが、ドーパミン出過ぎた結果この時間まで作業して色々返信しててびっくりされてないかだけ心配
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Weak Identification in Bunching Designs: Rare Events and Counterfactual Uncertainty Kun Huang arxiv.org/abs/2610.40719 [𝚎𝚌𝚘𝚗.𝙴𝙼]
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Evaluating Maternity Leave Reforms When RD Fails Clara von Bismarck-Osten, Andrei Zeleneev arxiv.org/abs/2610.41881 [𝚎𝚌𝚘𝚗.𝙴𝙼]
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AI in Econometric Theory: An Example Isaiah Andrews, Anna Mikusheva arxiv.org/abs/2610.35831 [𝚎𝚌𝚘𝚗.𝙴𝙼]
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A LATE-Targeting Experimental Design for Multi-Arm RCTs Tetsuya Kaji arxiv.org/abs/2610.25667 [𝚎𝚌𝚘𝚗.𝙴𝙼 𝚜𝚝𝚊𝚝.𝙼𝙴]
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ガパオ店の店員さんのサービスが素敵で通いたいと思うかも
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起きてから寝るまで書類やメールを書いてたら終わってた1週間
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名古屋のんびり生活をほぼ完全に捨ててリスキーな選択肢取ったんだから、大きなリターン狙っていかないとと思う 一方でのんびり生活もいいなという気持ちも心の中になくはないが
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人生の選択肢を広めるためにhuman capital accumulationはできるうちにしときたいけど、これから将来自分が取る選択肢ごとでdepreciation rateが異なりうるということも意識した方が長期的な視座ではいいんだろうなとも思う (だからといって結局迷い続ける人生のままな気はする)
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放送を見てて、Nobel Prize Museumに去年行って楽しかった記憶を思い出した。
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そんなこと起こるわけないのはわかっているけど、Kevin Chenにノーベル経済学賞をとってほしいjiafengkevinchen.github.io/
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生成AI時代だからこそ、知りたい対象(estimand)の吟味とその識別(Identification)の議論に経済学の価値が残ってくると思っている
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数学ですら数学者ジェノサイドされてるの見ると、統計学やエコノメの理論なんて金かけるか否かの違いでやりたいことオーパスに突っ込んで、あとはそれを少し直したりするだけで終わるのでは感がなぁ。あともう誰も自分で論文読まずに、生成AIにいれて要約して読むから50ページも文章書く必要なくない?
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