不毛な日々が続いていてよろしくありません．まったくもって．B5ノートPCがほしくなって中古を探しているあたりがいけません．

午前中は開発マクロの話をしていて過ぎてしまいました．通貨危機（金融危機？銀行危機？）の話から，破産等の話になってしまいました．国債のデフォルトに対する規律付けや破産法の話があるらしいのですが，デフォルトに対するpunishmentとして云々，というのを聞くと，どうも違和感を禁じ得ません．政府は企業と違って徴税権を持つわけですし，政府に対するpunishmentは往々にして国民に影響が及んでしまう気がします．そんな政府を選んだ国民が悪い，という言い方もできるのかもしれませんが，それもなんだか違う気がします．何が問題なのか，がよく分かっていないのでなんともいえないところではありますが．

Gilleskie, Donna B. and Thomas A. Mroz. 2000. Estimating the Effects of Covariates on Health Expenditures. NBER WP.7942, を読んでみました．新しい推定法（Conditional Density approximation Estimators）を開発してモンテカルロやって，データに応用してみました，という論文なのですが，非常にflexibleな推定ができるようです．方法としてはロジット回帰（プロビット回帰でもいいらしい）を何回も使う，というもので，条件付きの被説明変数の分布を幾つかに分割し，実現値がその区間に落ちる確率を，左から順々に，ひとつ左の区間までに入らなかった確率×その区間に落ちる確率，というように逐次的に（ハザードっぽく）計算していく，というものです．被説明変数は一つとして，10個の区間に分けて，説明変数が5個あれば，ロジットを９回（10回かな？）繰り返すわけなので，推定すべき45個（50個？）できることになり，その解釈がややこしくなります（たぶん）．そこで，説明変数をちょこっと変えて期待値を計算してやり，期待値の変分を出して評価してやる（他の変数は平均値で評価するのか？），ということのようです．検定などはよく分からんのです（たぶん書いてなかった）が，どうも，ブートストラップで標準偏差を求めて正規分布で評価，ということのようです（合ってんのか？）．真の関係が線形ではないときに，力強さを発揮するようです．そりゃまあそうだ，と思わんこともないですが．これってsequential probitに似てますなあ，というわけで，次はEfron [1988, JASA]になる予定．はあ．さっさと読めよだから　＞自分