いろいろあった（(c)清水義範）　のため，あんまり実のある1週間ではなかった．残念である．

TAをしている関係上，受講生からの質問にはがんばって答えなくてはならないとおもう．ぜんぜん分からないなら「すいません」と言って謝って逃げちゃうところなのだが，中途半端にわかっているところをつっこまれると非常につらい．ま，それでもいろいろわかったことがあるような気がするのでよしとしよう．そうでも思わないとやっとられん（←おいおい）．

いろいろあって，いろいろなひとにいろいろと迷惑をかけていたのだが（詳細は極秘），結果的にはそんなに大した影響を及ぼすこともなく済んだようで，とりあえずはめでたい限りである．めでたかないか．まあいいや．いやよくないけど（どっちやねん）．

青森の「田酒」というのが人気だそうなので，ついつい購入しようと計画して申し込んでみたのだが，折り返し「在庫切れです」といわれてしまった．残念である．御茶ノ水でランチを取った居酒屋には置いてあったのになあ．好んで飲むわりには分かっちゃいないのでべつにかまいはしないが，やっぱりちょっと残念．むぅ．

課税理論→医科歯科という規則どおりの金曜日．

帰ってからTA関連のことをうじうじと考えていたらけっきょく夕方になってしまったので，日が暮れてから論文を探す．Competing riskのもとでのdurationモデルというのを使えないかとおもって，とりあえず最新の論文を探して参考文献を見るか，運がよければそのまま尤度関数を使っちゃえ，と意気込んで，Dolton, Peter and Wilbert van der Klaauw [1999] "The turnover of teachers: A competing risks explanation", Review of Economics and Statistics, 81(3), 543-552, の特定化と推定方法のところを読んだ．うお．難しい．なんなんだこの尤度関数は．識別条件？　誤差項の相関？　ぐお．

ある状態が終わるまでの期間の長さを説明したい，というときに用いるのがduration分析，あるいはサバイバル分析と呼ばれる手法なのだが，ある状態の終わり方にいくつか種類があるばあい，competing riskがある，という（んだとおもう）．たとえば，失業期間の長さを説明したいとしたときに，失業がどのように終わるかを考えたほうがいいかもしれない．あるひとは会社に就職し，あるひとは非労働力となり，あるひとは起業するかもしれないからだ．で，そういう場合に，失業し始めてから就職するまでの期間，失業し始めてから非労働力人口になるまでの時間，失業し始めてから起業するまでの時間，という３つの潜在変数があるとして，このうち最も短い時間が観測される，と考える．潜在変数を使う，というのはプロビット推定などでもおなじみですね．ところで，たとえば３つの潜在変数を考えると，それぞれに誤差項が入ってくるから，誤差項間の相関がどうしたこうした，とかいうはなしになっちゃうようである．まちがってたらどうしよう．で，この手の失業の話はあまた論文があるのだが，日本の実証はあるんだろうか？なかったらやんなきゃ．

参考文献から，Han, Aaron and Jerry A. Hausman [1990] "Flexible Parametric Estimation of duration and competing risk models", Journal of Applied Econometrics, 5(1), 1-28 を見てみたのだが，やっぱりよくわからない．ベースラインハザードのセミパラメトリック推定みたいなのがどうしたこうした，となっていて，しかしCoxのほど簡単な話じゃないようだ．うぉ．

Katz, Laurence [1986] "Layoffs, recall and the duration of unemployment" NBER Working Paper 1825 なら分かりそうな気がする．とりあえずこの尤度関数を使ってみよう．しかし，80年代後半レベルの知識しかないのか．はあ．