すべての期において、(i)今期の市場状態のもとで、来期の全状態と今期の消費者ショックは条件付き独立、(ii)来期の市場状態の下で、来期の消費者ショックと今期の全状態は条件付き独立](ii)が必要な理由はこのあとで。\xi_t]$$ということだ。[悪いけど私の能力を超えたので、ここは深く考えずスルーするぞ]仮定2により、市場レベル状態\(m_t\)が決まれば\(v_j\)も決まる、ということになる。価格\(p_{jt}\)である。初期分布\(F(\Omega_{it})\)である。これらがわかれば、初期分布からはじめて、いろんな反実仮想実験のもとでの市場シェアをシミュレーションできる。p_t)\)を推測できれば、市場レベル状態の分布\(F(m_t)\)が推測できる。個人レベルの効用ショック\(\epsilon_{it}\)は市場レベル状態\(m_t\)とは独立だと仮定してるから、ここに\(F(\epsilon_{it})\)を掛ければ状態の分布\(F(\Omega_{it})\)が推測できる。p_t)\)が推測できる。して各期の状態が次々と推測できる。消費者選好のパラメータもわかってれば各期の市場シェアも次々と推測できる。ことですよね]先に本節のあらすじをご紹介しよう。m_t)\)と、\(\xi_t\)から独立な道具変数があればよい。p_t)\)の識別のためには、それが時間不変だと仮定するだけでよい。p_t\)の下で\(\xi_{jt}\)が製品間で独立かつ等分散と仮定する必要がある。p_t)\)の識別のため、\(\xi_{jt}\)は平均のほかは同分布と仮定する必要がある。p_{t+1})\)と\(\xi_t\)も条件付き独立と仮定する必要がある。[なんだか知らんが最初の道具変数ってのが怖い。未知の製品属性にしか効かないと言い切れる原因変数を探して\(x_t\)に入れとけよってこと???][ここから5ページにわたって数式山盛りの説明が続く。推定[6ステップにわけて推定するんだってさ。4ページ、読まずにめくった。反実分析の実装[1ページ。実証的適用USの2007-2008年の携帯電話端末市場のデータにあてはめる。10個の州、主要6ブランドに注目する。[iPhoneとBlackberryが戦っていた頃の話ですね。あるブランドのデータ点は最大で10州x12ヶ月=120となる模様]。[パラメータが推測できました、という話。面倒くさいので読まずにとばした]では反実分析をやりましょう。GPSを全製品について0にすると、Appleのシェアが少し高くなる。Bluetoothを全製品0にすると、Appleのシェアが低くなる。読んでない]結論[略]————-なんというか、大砲で戦争やっているところに竹槍で突っ込んだような気分になった。私に読める論文じゃなかった。これ、実は同僚に読んでもらいあとで紹介してもらうつもりだったんだけど、やめといてよかった、そんなのただのパラハラだ...ま、世の中にはこういうアプローチがあるんだな、という雰囲気がつかめたのでよしとしよう。シェアのブランド別時系列に基づき、「もしあのとき価格を下げなかったらどうなっていたかしらん」的なシミュレーションをやりたいので、壮大なモデル(そこにはもうマーケティングアクションで左右されちゃうようなパラメータは一切ない)を組んでパラメータ推定するわけだ。その壮大なモデルは、個人レベルの選択モデルから積み上げていくという壮大さで(←語彙の貧困)、実質的理論に基づく制約をこれでもかこれでもかって突っ込んでいくわけね。よしっ!わかったっ!(←「犬神家の一族」の加藤武風に)論文を読み込む力はないもので、そのかわりに、こういうモデル(構造モデルっていうんでしょうか。当該領域の規範的な法則みたいのを組み込みまくったモデル)って、個々のブランドのマーケティング活動評価とはどう関係するんだろう、と考え込むわけである。過去のブランドシェア時系列と製品特性・価格の時系列から、あのときあの機能を入れてなかったらどうなってたか、あのとき値下げしてなかったらどうなってたか振り返りたい、というニーズはよくわかる。それってMMMに対するニーズに近いじゃないですか。したらもうMMMそのものじゃん。この提案手法の最大の限界は、たぶん「買ったら市場から出て行く」という制約だと思うんだけど、耐久財ならば別に変な制約でないように思う。胸を張って「これは反事実的枠組みでの因果推論です」と言えるということだろうか。