高級化路線の
長期的価値
動学ゲームの推定［入門編4］

■分析コード（第12回は MATLAB と R のコードを公開中！　2023年6月12日更新）

本誌第12回で紹介した分析を再現しつつ、実際に手を動かしながら学ぶことを目的として、実際の分析コードを提供しています。ZIPファイルで一括してダウンロードいただけます。

【ご利用にあたっての留意点】

第12回については、MATLABコードとＲコードによる分析コードを公開しています（連載第8回まではRのみ）。それぞれ、以下からダウンロードいただけます。 

【MATLABコードのダウンロードは以下から】

• ファイル（MATLABコード＝mファイル等）の一括ダウンロード【リンク（zip）】 

• 利用にあたっては「コードの説明（MATLAB）」を参照。

【Rコードのダウンロードは以下から】

1. Ｒの分析コードのダウンロード【リンク（zip）】（ファイル名：Code12_R_20230609.zip）

2. 紙面結果の再現のために：以下のリンクにあるMATLABと同じ乱数＋データセットを用いる必要があります。

   • 乱数・データをダウンロード【リンク（zip）】（ファイル名：Code12_R_20230609_data_from_matlab.zip）【注意：約384MBあります！】

3. 手順2.でダウンロードしたzipに含まれる「data_from_matlab」フォルダを、手順1.の分析コードのフォルダに置いたうえで、実行してください（詳細は分析コードの「main1_Estimation.R」の説明を参照）。

3. • 利用に当たっては「 コードの説明（Ｒ）」も参照。

   • 謝辞：MATLABコードからRコードへの書き換えに際して、箕輪創太さん（東京大学大学院経済学研究科）および山田渉生さん（早稲田大学政治経済学部）には多大なるご尽力を頂きました。この場を借りて御礼申し上げます。

■ コードの説明（Ｒ）

連載第12回のRコードは、以下のファイル群で構成されています（MATLABとパラレルに作成されています）。

Rの分析コードのファイルの拡張子は「.R」です。第12回は、実行する内容ごとに以下の2つのメインファイルがあります。

1. パラメターの推定「main1_Estimation.R」（第3節「前方シミュレーションを用いた推定結果」で示されている結果を再現します）

2. 反実仮想シミュレーションの実行「main2_Policy_Simulation.R」（第5節「反実仮想シミュレーション：高級ハンバーガーの価値」で示されている結果を再現します）

上記2つのメインファイルと、各メインファイルで呼び出して実行する関数のファイルの一覧は以下になります。実行とその内容については、それぞれのメインファイル、関数ファイル内に詳しい説明が付記されていますのでご覧ください。

詳しい実行手順も、「main1_Estimation.R」「main2_Policy_Simulation.R」に記載されていますので、ご利用の前にご覧ください。

• (1)「Code12_R_20230609.zip」内

  • main1_Estimation.R

  • main2_Policy_Simulation.R

• sub_1_prepare.R

• sub_2_DGP.R

• sub_5_Bootstrap_PSD_forward.R

  • • 「functions」フォルダ内

      • BBLobjective.R

      • BBLobjective_NLS.R

      • Bootstrap_BBL.R

      • Bootstrap_PS_forward.R

      • CCP_to_Value_to_prediction.R

      • CCP1LogTransform.R

      • CCP1Transform.R

      • CCP2LogTransform.R

      • CCP2Transform.R

      • Estimation_forward_PSD.R

      • Estimation_PS_bootstrap.R

      • f_MPE.R

      • fP.R

      • fP_a1given.R

      • fP_a2given.R

      • obj_fun.R

      • pi1gen.R

      • pi1PsigmaGen.R

      • pi2gen.R

      • pi2PsigmaGen.R

      • VSigmaGeneration.R

    • 「result」フォルダ　→結果が保存されています

• (2)「Code12_R_20230609_data_from_matlab.zip」内

  • 「data_from_matlab」フォルダ

    • • • このフォルダを上の (1) zip内に格納されているフォルダに置いて実行（詳細は、「main1_Estimation.R」内の説明を参照）

    • FakeData_Matlab.csv

    • random_number_matlab_BBL.mat

    • random_number_matlab_PSD.mat

■おまけ：MATLABをお持ちでない方のために

• 今回のMATLABコードは、「Octave」というフリーの数値計算用ソフトウェアでも実行が可能です（ただし、MATLABで実行する場合よりもかなり時間がかかる場合が多いので、ご注意ください）。 

• Octaveのダウンロードとインストールは【こちら】から。

• 編集部ではWindows版のバージョン「octave-7.3.0」（GNU Octave）で実行確認を行いました。

• Octaveの操作マニュアルなどは、以下をご覧ください。