第３回
プライシングの真髄は
代替性にあり
消費者需要モデルの推定［基礎編２］
上武康亮・遠山祐太・若森直樹・渡辺安虎
（2021年8・9月号掲載）
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■ご案内
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このウェブサイトは、『経済セミナー』（日本評論社刊）2021年4・5月号からスタートした連載、上武康亮・遠山祐太・若森直樹・渡辺安虎「実証ビジネス・エコノミクス」のサポートページです。
ここでは、連載第3回（2021年8・9月号掲載）の補足説明、およびＲによる分析コードとデータの提供などを行っています。本誌とあわせてぜひご利用ください！
■補足資料「一般化モーメント法 (GMM) の補足解説」「入れ子型ロジット／ランダム係数ロジットモデルの推定の詳細」
■補足資料「一般化モーメント法 (GMM) の補足解説」「入れ子型ロジット／ランダム係数ロジットモデルの推定の詳細」
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補足資料 1 では、「一般化モーメント法 (generalized method of moments: GMM)」について解説します。GMM は連載第３回 (2021 年 8・9 月号) で取り上げるランダム係数ロジットモデルの推定をはじめ、産業組織論の実証分析、および構造推定全般で広く用いられている手法です。また、連載第2 回 (2021 年 6・7 月号) における線形モデルの操作変数法や 2 段階最小 2 乗法も GMM の特殊ケースとして見ることができます。
GMMの詳細な解説として、本資料内では以下のテキストが推奨されています。
末石直也 (2015)『計量経済学：ミクロデータ分析へのいざない』日本評論社。
Hayashi, F (2000) Econometrics, Princeton University Prress.
Newey, W. K. and McFadden, D. (1994) “Large Sample Estimation and Hypothesis Testing,” Handbook of Econometrics, Vol.4, North Holland: 2111–2245.
補足資料２では、本誌で取り上げた「入れ子型ロジットモデル」と「ランダム係数ロジットモデル」の詳細を解説しています。また、BLPアルゴリズムの詳細についてもまとめています。
■ご利用に際してのお断り
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