落書帳

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2012-12-31T22:04:00.000+09:00

（１）アンドロイド習得　これが最大の難関。
（２）英語の勉強　　　　G+にメモする
（３）7月までに、3本論文を書く　　　準備は出来ている
（４）毎日読書　　一冊は読む。４００字感想文を付ける
（５）論文も毎日3本読む　４００字感想文をつける

研究リソース

RSS

Processing入門

2012-02-14T03:25:00.002+09:00

pro

久しぶりです。
JARとつなぐのは簡単ではない。

妻の所得

2012-02-14T00:19:00.003+09:00

夫の所得

2012-02-13T23:34:00.002+09:00

music03

2012-02-13T02:12:00.002+09:00

/music03

久しぶりです。
メインテナンスを兼ねて、プログラムを作成する。
時間をかけたプログラムなので、安定性抜群です。

ソースコード

2012-02-12T16:17:00.002+09:00

ソースコード

TSE０．７

2012-02-12T03:04:00.000+09:00

ｐろ

swing版です。

参考文献

2012-02-11T14:23:00.001+09:00

@TechReport{c1,
author={Helmuth Cremer and Jean-Marie Lozachmeur and Pierre Pestieau},
title={Income Taxation of Couples and the Tax Unit Choice},
year=2007,
month= ,
institution={CESifo Group Munich},
type={CESifo Working Paper Series},
url={http://ideas.repec.org/p/ces/ceswps/_2005.html},
number={CESifo Working Paper No. },
abstract={},
keywords={}
}

@Article{s2,
author={Stern, N. H.},
title={On the specification of models of optimum income taxation},
journal={Journal of Public Economics},
year=1976,
volume={6},
number={1-2},
pages={123-162},
month={},
keywords={},
abstract={},
url={http://ideas.repec.org/a/eee/pubeco/v6y1976i1-2p123-162.html}
}

@TechReport{j1,
author={Che-Lin Su and Kenneth L. Judd},
title={Optimal Income Taxation with Multidimensional Taxpayer Types},
year=2006,
month=Jul,
institution={Society for Computational Economics},
type={Computing in Economics and Finance 2006},
url={http://ideas.repec.org/p/sce/scecfa/471.html},
number={471},
abstract={ Beginning with Mirrlees, the optimal taxation literature has generally focused on economies where individuals are differentiated by only their productivity. In this pa- per we examine models with discrete types where individuals are differentiated by two or more characteristics. For example, we examine the case where individuals also have different tastes for labor supply. We find that the extra dimensionality produces substantively different results, such as negative marginal tax rates for some high pro- ductivity taxpayers. This is a difficult nonlinear optimization problem because quite often, the linear independence constraint qualification does not hold at a solution. To robustly solve these degenerate nonlinear programs, we use the solver SNOPT, an SQP method with an elastic-mode. Our computational framework proposed in this paper can also be applied to solve problems that arise in multidimensional nonlinear pricing and mechanism design},
keywords={optimal income taxation; multidimensional types; adverse selection; nonlinear optimization}
}

@ARTICLE{b1,
title = {Optimal nonlinear taxes for families},
author = {Brett, Craig},
year = {2007},
journal = {International Tax and Public Finance},
volume = {14},
number = {3},
pages = {225-261},
abstract = { The problem faced by a taxation authority choosing a tax schedule for families is modeled as a multi-dimensional screening problem. A description of the possible constrained Pareto-efficient mechanisms is given. The implications of a standard redistributive assumption on the sign of marginal tax rates is explored. In contrast to unidimensional taxation models, the redistributive assumption does not imply that marginal tax rates are everywhere non-negative. The qualitative features of optimal tax schedules are discussed. It is concluded that taxation based solely on total family income is rarely optimal. Copyright Springer Science + Business Media, LCC 2007},
keywords = {Asymmetric information; Household decision making; Multi-dimensional screening; Optimal income taxation},
url = {http://econpapers.repec.org/RePEc:kap:itaxpf:v:14:y:2007:i:3:p:225-261}
}

@Article{s3,
author={Schroyen, Fred},
title={Redistributive taxation and the household: the case of individual filings},
journal={Journal of Public Economics},
year=2003,
volume={87},
number={11},
pages={2527-2547},
month={October},
keywords={},
abstract={},
url={http://ideas.repec.org/a/eee/pubeco/v87y2003i11p2527-2547.html}
}

@Article{t1,
author={Tuomala, Matti},
title={On the optimal income taxation : Some further numerical results},
journal={Journal of Public Economics},
year=1984,
volume={23},
number={3},
pages={351-366},
month={April},
keywords={},
abstract={},
url={http://ideas.repec.org/a/eee/pubeco/v23y1984i3p351-366.html}
}

@Article{k1,
author={Kanbur, Ravi and Tuomala, Matti},
title={ Inherent Inequality and the Optimal Graduation of Marginal Tax Rates},
journal={Scandinavian Journal of Economics},
year=1994,
volume={96},
number={2},
pages={275-82},
month={},
keywords={},
abstract={},
url={http://ideas.repec.org/a/bla/scandj/v96y1994i2p275-82.html}
}

@Article{m1,
author={Mirrlees, James A},
title={An Exploration in the Theory of Optimum Income Taxation},
journal={Review of Economic Studies},
year=1971,
volume={38},
number={114},
pages={175-208},
month={April},
keywords={},
abstract={},
url={http://ideas.repec.org/a/bla/restud/v38y1971i114p175-208.html}
}

@Article{s1,
author={Henrik Jacobsen Kleven and Claus Thustrup Kreiner and Emmanuel Saez},
title={The Optimal Income Taxation of Couples},
journal={Econometrica},
year=2009,
volume={77},
number={2},
pages={537-560},
month={03},
keywords={},
abstract={},
url={http://ideas.repec.org/a/ecm/emetrp/v77y2009i2p537-560.html}
}

限界税率

2012-02-11T04:04:00.002+09:00

地図の練習

2012-02-11T03:13:00.002+09:00

地図

地図の練習です。

IGO

2012-02-10T19:22:00.004+09:00

ｐ

去年書いたものを論文に直すことに決めました。
そのためのリハビリです。
分析に距離を置くために、時間を置きました。
さて、うまくいくでしょうか。
どうなるでしょう。

限界税率

2012-02-10T03:52:00.000+09:00

図1は、片稼ぎ世帯夫婦の限界税率を示したものである。横軸は夫婦の所得、縦軸は限界税率を示したものである。

画像認識

2012-02-09T19:18:00.002+09:00

プロ

とりあえず動きました。
NTTの提供するAPIです。
何故、JAVAと思いました。
アンドロイドのためなのか。
納得です。

はじめに

2012-02-09T14:36:00.002+09:00

\cite{m1}に始まる最適所得税論は、「個人」を分析単位としてきた。
それに対して、「夫婦」を分析単位とする分析は無視されてきた。
「夫婦」を分析単位とする分析が意味がないからではない。
「夫婦」を分析単位とする場合、技術上の困難がともなうためである。
「個人」を分析単位とする場合、個人の能力の１次元である。
それに対して、「夫婦」を分析単位とする場合、
夫、妻の能力の2次元になり、multidimensional mechanism designの構造になる。
そのため、多くの経済学者は、この分野の重要性を認識しながら、
この分野を避けてきた。

多くの経済学者が避けてきたこの問題に取り組んだ画期的な研究として、
\cite{s1}がある。
\cite{s1}は、「個人」から「夫婦」へと分析単位を変更した場合、
最適所得税の形状は大きく変化すると主張している。
ただし、\cite{s1}の主張には、疑問が残る。
不自然な仮定がいくつか置かれているのである。
第1に、外生的にbunchingが存在しないと仮定している点である。
第2に、消費、妻の労働の効用関数を線形と仮定している点である。
「個人」から「夫婦」へと分析単位を変更したので、
最適所得税の形状が変わったのではなく、
上記の仮定が最適所得税の形状を変化させたのではないのか。
この疑問を検証するためには、「個人」を分析単位とした場合
と同様の仮定を置いた上で、夫婦の最適所得税について分析する必要がある。

本論文の目的は以下の通りである。
第1に、動的計画法を利用して、
最適所得税を計算するアルゴリズムを提示する。
第2に、上記のアルゴリズムを利用して、夫婦の最適所得税を分析する。
本論文の分析結果を整理すると、以下のようになる。
最適所得税は、「個人」を分析単位とする場合と同様に、
ほぼ線形であり、かつ、逆進的である。
つまり、\cite{s1}の結論は、「個人」から「夫婦」への分析単位の変更によるものではなく、
別の原因に由来することが分かる。

本論文の構成は以下の通りである。
第2節では、夫婦の最適所得税の先行研究を紹介する。
第3節では、分析の基本となるモデルを提示する。
第4節では、第3節で提示したモデルを解く数値解法を提示する。
第5節では、第4節で提示した数値解法を利用して、夫婦の最適所得税について分析する。
第6節はまとめである。

TSE0.6

2012-02-08T15:58:00.003+09:00

tse0-6

チャートです。
シンプルですが、安定しています。
良い感じです。
もちろん、他人様に提供できるレベルではありません。
でも、書けて満足です。

先行研究

2012-02-08T14:51:00.000+09:00

この節では、「夫婦」を分析単位とする最適所得税の研究について紹介する。
最適所得税論は、\cite{m1}とともに始まる。
\cite{m1}は、最適所得税には3つの性質があると主張している。
第1に、最適所得税は逆進的である。
第2に、上限と下限を除いて、最適所得税はほぼ線形である。
第3に、最適所得税は、現行税制を説明できるほど高くない。
\cite{t1}、\cite{s2}、\cite{k1}等は、上記の主張を検討している。
第3の主張に関しては否定されているが、第1、第2の主張を明確に否定した研究は存在しない。

上記の研究は、「個人」を分析単位としている。
「夫婦」を分析単位とした研究はほとんど存在しない。
例外的な研究として、\cite{c1}、\cite{s3}、\cite{b1}等がある。
ただし、これらの研究は、「夫婦」を分析単位とした場合の
最適取得税の形状を探求したものではない。
そのため、「夫婦」を分析単位とした場合、
\cite{m1}の主張が継承されるかどうかを論じる研究が求められてきた。
しかし、技術上の困難のため、この問題に取り組む研究は存在しなかった。
例外的な研究として、\cite{s1}がある。\cite{s1} は、
「個人」から「夫婦」へと分析単位を変更すると最適所得税の性質が
大きく変化すると主張している。
\cite{s1}の分析結果を整理すると、以下の様になる。
第1に、最適所得税は逆進的ではない。
第2に、最適所得税は線形近似不可能である。
つまり、「個人」を分析単位とした最適所得税の形状と大きく異なる。

\cite{s1}の主張には疑問が残る。
\cite{s1}には、いくつか不自然な仮定が入っている。
第1に、bunchingである。
bunchingとは、複数のタイプが同じ配分を選択することである。
具体的には、複数のタイプの個人が、無職を選択することである。
\cite{m1}、\cite{s2}、\cite{t1}、\cite{k1}等の最適所得税の先行研究は、
例外なく、bunchingが存在する。
それに対して、\cite{s1}は、bunchingが外生的に存在しないと仮定している。
第2に、消費、妻の労働に関する効用関数が線形であることである。
\cite{s1}の導いた分析結果は、「個人」から「夫婦」へと分析単位を変更したからではなく、
上記のような不自然な仮定が置かれているためではないのか。
この問題を検証するためには、「夫婦」を分析単位とするという部分を除いて、
「個人」を分析単位とする場合と同じ仮定を置いた上で、最適所得税を分析する必要がある。

モデル

2012-02-07T15:18:00.000+09:00

この節では、この論文の分析の基本となるモデルを提示する。

\begin{equation}
\max \sum \sum (\log(c(s1,s2))+\log(1-y1(s1,s2)/\theta_1(s1))

+\log(1-y2(s1,s2)/\theta_2(s2)))\phi(s1,s2)
\end{equation}

\begin{equation}
\sum \sum (y1(s1,s2)+y2(s1,s2)-c(s1,s2))\phi(s1,s2) \geq 0
\end{equation}

\begin{equation}
\log(c(s1,s2))+\log(1-y1(s1,s2)/\theta_1(s1))+\log(1-y2(s1,s2)/\theta_2(s2)) \geq

\log(c(\hat{s1},\hat{s2}))+\log(1-y1(\hat{s1},\hat{s2})/\theta_1(s1))+\log(1-y2(\hat{s1},\hat{s2})/\theta_2(s2))
\end{equation}

\begin{equation}
c(s1,s2),y1(s1,s2),y2(s1,s2) \geq 0
\end{equation}

(2)式(=予算制約)、(3)式(=誘因整合制約)、(4)(=非負制約)式を満たした上で、(1)(=社会的厚生)式を最大化する配分$(c(s1,s2),y1(s1,s2),y2(s1,s2))$を求める。ちなみに、$\theta_1(s1)$,$\theta_2(s2)$は夫の能力、妻の能力を示している。$c(s1,s2)$,$y1(s1,s2)$,$y2(s1,s2)$は夫婦の消費、夫の所得、妻の所得を示している。$\phi(s1,s2)$は能力の分布を示している。

Libsearch0.4

2012-02-07T13:49:00.001+09:00

プロ

基本はこれでいい。

数値解析

2012-02-06T15:32:00.000+09:00

この節では、前節で提示したモデルを分析する数値解法を提示する。
夫婦の最適所得税の研究は、必ずしも多くない。
それは、この分野が重要でないからではない。
技術上の問題が存在するためである。
この分野の技術上の問題点を整理すると以下のようになる。
第1の問題点は、解析的に解けない点である。
最適所得税は、非線形連立微分方程式に帰着する。
例外を除いて、この非線形連立微分方程式は、解析的に解くことは出来ない。
第2の問題点は、bunchingである。
bunchingが存在する場合、最適所得税は、非線形制約を含む非線形連立微分方程式に帰着する。
非線形連立微分方程式は、解析的には解けないが、数値解析を利用すれば、近似値を求めることが出来る。
しかし、非線形制約をともなう非線形連立微分方程式を解くのは容易ではない。
上記の問題点は、「個人」を分析単位とする場合、「夫婦」を分析単位とする場合も同様の問題に直面している。
第3の問題点は、multidimensional mechanism designの構造になることである。
「個人」を分析単位とする場合、個人の能力の１次元である。
それに対して、「夫婦」を分析単位とする場合、
夫の能力、妻の能力の２次元になる。
そのため、多くの経済学者は、この問題の重要性を認識していたが、この分野を無視してきた。

上記の困難を克服した画期的な研究\footnote{\cite{j1}も、
multidimensional mechanism designの構造の最適所得税の問題に取り組んでいる。
ただし、「個人」を分析単位としている。}として、\site{s1}がある。
\cite{s1}は、いかにして、上記の3つの問題を解決したのだろう。
第１の問題は、効用関数を準線形関数を仮定することにより解決している。
具体的には、夫の労働に関する効用関数を除く、消費、妻の効用関数を線形と仮定している。
効用関数を準線形関数と仮定すると、例外的に、最適所得税の導く非線形連立微分方程式は解析的に解くことが出来る。
第2の問題点は、bunchingが外生的に存在しないと仮定することにより、問題を解決している。
正直、これらの仮定は不自然である。

本論文では、動的計画法を利用して、上記の３つの問題を解決する。
最適所得税の数値解法として、動的計画法の利用は自然な発想である。
第1の問題、第2の問題を簡単に解決することが出来る。
にもかかわらず、動的計画法を利用して、最適所得税を解いた先行研究は存在しない。
理由は簡単である。
莫大な計算量を必要とするためである。
そのため、最適所得税の数値解法として、動的計画法は実用的な手法と認識されていなかった。
しかし、現在においても、動的計画法は非実用的手法なのだろうか。
第１に、パソコンの計算能力の飛躍的向上している。
昔のスパコン並みの計算能力がある。
第２に、アルゴリズムに工夫を加えれば、計算量を節約できる。

音楽図鑑

2012-02-06T12:13:00.003+09:00

プログラム

暫定ですが完成です。
出来は悪いですが、完成はめでたい。
スクリプトのテクニックが身についたのはいいことです。
日本語は使いにくいですが、それ以外は便利です。
少し勉強してみたいと思います。

.

まとめ

2012-02-05T15:44:00.000+09:00

本論文の分析結果を整理すると以下のようになる。夫婦の最適所得税の形状は、逆進的である。これは、\cite{s1}の導く分析結果と大きく異なる。それに対して、\cite{m1}と同様の性質が得られたことになる。つまり、\cite{s1}が導いた分析結果は、「個人」から「夫婦」へと分析単位へと変更したことにより導かれた結果ではなく、効用関数等の別の要因に由来することがわかる。

最後に、今後の課題を２点ほど指摘して議論を閉じることにする。第１に、「夫婦」のみにより構成されている経済を分析対象としてきた。しかし、現実の経済は、「夫婦」だけではなく、単身者等も存在する。単身者等も分析対象に含める必要がある。第２に、効用関数、分布を変更しても、同様の結論が導けるのか検討する必要がある。

音楽

2012-02-05T12:16:00.004+09:00

練習

データベースの練習です。
悩んでいた問題が解決した。
文字化けの問題です。
どうにかなるものです。
後は、付加情報です。

アルゴリズム

2012-02-04T16:06:00.000+09:00

(ステップ1)

\begin{equation}
ys1=y1(s1,s2)+n*h
\end{equation}

\begin{equation}
u(s1,s2,n)=\log(c(s1,s2))+\log(1-ys1/\theta_1(s1))+\log(1-y2(s1,s2)/\theta_2(s2))
\end{equation}

\begin{equation}
w(s1,s2,n)=\log(c(s1,s2))+\log(1-ys1/\theta_1(s1+1))+\log(1-y2(s1,s2)/\theta_2(s2))
\end{equation}

\begin{equation}
z(s1,s2,n)=\log(c(s1,s2))+\log(1-ys1/\theta_1(s1))+\log(1-y2(s1,s2)/\theta_2(s2+1))
\end{equation}

(ステップ2)

\begin{equation}
sumu(s1,n_{1},n_{2},..,n_{\bar{s2}})=\sum u(s1,s2,n_{s2})
\end{equation}

\begin{equation}
z(s1,s2-1,n_{s2-1})>u(s1,s2,n_{s2})
\end{equation}

(ステップ3)

\begin{equation}
bud(s1,n_{1},n_{2},..,n_{\bar{s2}})=\sum n_{s2}
\end{equation}

(ステップ4)

\begin{equation}
v(1,n_{1},n_{2},..,n_{\bar{s2}},b)=sumu(1,n_{1},n_{2},..,n_{\bar{s2}})
\end{equation}

\begin{equation}
b=bud(1,n_{1},n_{2},..,n_{\bar{s2}})
\end{equation}

(ステップ5)

\begin{equation}
v(s1,n_{1},n_{2},..,n_{m},b)=\max sumu(1,n_{1},n_{2},..,n_{\bar{s2}})
+v(s1-1,nx_{1},nx_{2},..,nx_{\bar{s2}},bx)
\end{equation}

\begin{equation}
b=bx+bud(s1,n_{1},n_{2},..,n_{\bar{s2}})
\end{equation}

\begin{equation}
w(s1-1,s2,nx_{s2})>u(s1,s2,n_{s2})
\end{equation}

\begin{equation}
goton(s1,s2,n_{1},n_{2},..,n_{\bar{s2}},b)=nx_{s2}
\end{equation}

\begin{equation}
gotob(s1,s2,n_{1},n_{2},..,n_{\bar{s2}},b)=bx
\end{equation}

(ステップ6)

\begin{equation}
\max v(\bar{s1},n_{1},n_{2},..,n_{\bar{s2}},0)
\end{equation}

\begin{equation}
op(\bar{s1},s2)=n_{s2}
\end{equation}

\begin{equation}
bx=-\sum op(\bar{s1},s2)
\end{equation}

(ステップ7)

\begin{equation}
n_{s2}=op(s1+1,s2)
\end{equation}

\begin{equation}
b=bx
\end{equation}

\begin{equation}
op(s1,s2)=goton(s1+1,n_{1},..,n_{\bar{s2}},b)
\end{equation}

\begin{equation}
bx=gotob(s1+1,n_{1},..,n_{\bar{s2}},b)
\end{equation}

(ステップ8)

\begin{equation}
y1(s1,s2)=y1(s1,s2)+op(s1,s2)*h
\end{equation}

(ステップ9)

\begin{equation}
e=\sum \sum op(s1,s2)^2
\end{equation}

\begin{equation}
h=h/2
\end{equation}

(ステップ10)

\begin{equation}
h>\bar{h}
\end{equation}

(ステップ11)

\begin{equation}
h=\dot{h}
\end{equation}

(ステップ12)

\begin{equation}
ys2=y2(s1,s2)+n*h
\end{equation}

\begin{equation}
u(s1,s2,n)=\log(c(s1,s2))+\log(1-y1(s1,s2)/\theta_1(s1))
+\log(1-ys2/\theta_2(s2))
\end{equation}

\begin{equation}
w(s1,s2,n)=\log(c(s1,s2))+\log(1-y1(s1,s2)/\theta_1(s1+1))
+\log(1-ys2/\theta_2(s2))
\end{equation}

\begin{equation}
z(s1,s2,n)=\log(c(s1,s2))+\log(1-y1(s1,s2)/\theta_1(s1))
+\log(1-ys2/\theta_2(s2+1))
\end{equation}

(ステップ13)

ステップ2からステップ7と同様の計算をおこなう。

(ステップ14)

\begin{equation}
y2(s1,s2)=y2(s1,s2)+op(s1,s2)*h
\end{equation}

(ステップ15)

\begin{equation}
e=\sum \sum op(s1,s2)^2
\end{equation}

\begin{equation}
h=h/2
\end{equation}

(ステップ16)

\begin{equation}
h>\bar{h}
\end{equation}

(ステップ17)

\begin{equation}
h=\dot{h}
\end{equation}

(ステップ18)

\begin{equation}
cs=c(s1,s2)-n*h
\end{equation}

\begin{equation}
u(s1,s2,n)=\log(cs)+\log(1-y1(s1,s2)/\theta_1(s1))
+\log(1-y2(s1,s2)/\theta_2(s2))
\end{equation}

\begin{equation}
w(s1,s2,n)=\log(cs)+\log(1-y1(s1,s2)/\theta_1(s1+1))
+\log(1-y2(s1,s2)/\theta_2(s2))
\end{equation}

\begin{equation}
z(s1,s2,n)=\log(cs)+\log(1-y1(s1,s2)/\theta_1(s1))
+\log(1-y2(s1,s2)/\theta_2(s2+1))
\end{equation}

(ステップ19)

ステップ2からステップ7と同様の計算をおこなう。

(ステップ20)

\begin{equation}
c(s1,s2)=c(s1,s2)-op(s1,s2)*h
\end{equation}

(ステップ21)

\begin{equation}
e=\sum \sum op(s1,s2)^2
\end{equation}

\begin{equation}
h=h/2
\end{equation}

(ステップ22)

\begin{equation}
h>\bar{h}
\end{equation}

音楽図鑑

2012-02-04T00:42:00.001+09:00

プログラム

当然ですが、修正する部分は数多くあります。
でも、よくここまできました。

データ整理

2012-02-03T16:53:00.000+09:00

データ

株式データの整理です。
安定しています。
これでいいと思います。
問題はこれからです。
３つのアプレットを動かすことができるでしょうか。

妻の所得

2012-02-03T16:42:00.000+09:00

地図

2012-02-02T20:03:00.002+09:00

地図

地図は必要不可欠です。

夫の所得

2012-02-02T16:19:00.000+09:00

夫婦の最適所得税

2012-02-01T15:26:00.000+09:00

試作品

2012-02-01T13:52:00.003+09:00

試作品

試作品としては、こんなものでしょう。
後は、機能を足すだけです。
でも、PHPとアプレットの連帯はつかれる。
単純なミスが命取りになる。
後は、JAVAScriptでしょうか。

TSE

2012-01-31T15:29:00.003+09:00

試作段階

アプレットです。
試作段階です。
スピードに問題はありません。
これは意外でした。
問題は、どんなサービスをつけるかです。

試作品

2012-01-30T06:23:00.003+09:00

プログラム

試作品です。アプレットを使用したモデルです。
スピードを心配していましたが、問題ありません。
この形式がいいです。ダウンロードしなくていいのが楽でいいです。

タモリ

2012-01-29T18:22:00.000+09:00

データ

データの処理の練習です。
以前は1週間以上必要でした。
2時間で終了です。
力が付いているのでしょう。
でも、アプレットは完敗です。

TSE

2012-01-28T13:30:00.000+09:00

試作品

チャート作成プログラムです。
当然のことですが、試作段階ですらありません。
技術上の問題点は解決しました。
ダウンロードする必要がない。
これが最大のメリットです。

HTML5 Step by Step

2012-01-28T02:42:00.000+09:00

Libsearch0.1

2012-01-27T01:50:00.002+09:00

ｐろ

実用品レベルではない。
ただし、個人利用ならば問題はない。
修正すべき部分は、色々ある。
ただし、本質的部分ではない。
アンドロイドに移植できればベストでしょうか。

図書検索

2012-01-26T00:59:00.003+09:00

ｐろ

図書検索プログラムです。
実用品ではありません。
スピードに問題があります。
それだけではなく、精度にも問題があります。
でも、よくここまで来ました。

地図

2012-01-25T02:30:00.003+09:00

ｐろ

地図です。
実用品ではありません。
あくまでも、練習です。
FXを利用したものです。
時間がかかりましたが、どうにかなりました。

地図と図書館

2012-01-24T00:58:00.000+09:00

ｐろ

案外うまくいく。

図書館検索

2012-01-23T05:08:00.000+09:00

p

問題は1点です。
後は安定しています。
いずれ直しましょう。
それ以外は安定しています。
問題は外枠です。

図書館　練習

2012-01-23T03:24:00.002+09:00

ｐろ

数値解析

2012-01-23T00:47:00.002+09:00

この節では、前節で提示したモデルを分析する数値解法を提示する。夫婦の最適所得税の研究は、必ずしも多くない。それは、この分野が重要でないからではない。技術上の問題が存在するためである。この分野の技術上の問題点を整理すると以下のようになる。第1の問題点は、解析的に解けない点である。最適所得税は、非線形連立微分方程式に帰着する。例外を除いて、この非線形連立微分方程式は、解析的に解くことは出来ない。第2の問題点は、bunchingである。bunchingが存在する場合、最適所得税は、非線形制約を含む非線形連立微分方程式に帰着する。非線形連立微分方程式は、解析的には解けないが、数値解析を利用すれば、近似値を求めることが出来る。しかし、非線形制約をともなう非線形連立微分方程式を解くのは容易ではない。上記の問題点は、「個人」を分析単位とする場合、「夫婦」を分析単位とする場合も同様の問題に直面している。第3の問題点は、multidimensional mechanism designの構造になることである。「個人」を分析単位とする場合、個人の能力の１次元である。それに対して、「夫婦」を分析単位とする場合、夫の能力、妻の能力の２次元になる。一次元の場合、隣のタイプだけを考慮すればいい。それに対して、２次元の場合、隣だけでは十分ではない。斜めも含まれる。このような困難が存在するため、多くの経済学者は、この問題の重要性を認識していたが、この分野を無視してきた。

上記の困難を克服した画期的な研究\footnote{\cite{j1}も、multidimensional mechanism designの構造の最適所得税の問題に取り組んでいる。ただし、「個人」を分析単位としている。}として、\site{s1}がある。\cite{s1}は、いかにして、上記の３つの問題を解決したのだろう。第１の問題は、効用関数を準線形関数を仮定することにより解決している。具体的には、夫の労働に関する効用関数を除く、消費、妻の効用関数を線形と仮定している。効用関数を準線形関数と仮定すると、例外的に、最適所得税の導く非線形連立微分方程式は解析的に解くことが出来る。第2の問題点は、bunchingが外生的に存在しないと仮定することにより、問題を解決している。正直、これらの仮定は不自然である。

本論文では、動的計画法を利用して、上記の３つの問題を解決する。最適所得税の数値解法として、動的計画法の利用は自然な発想である。第１の問題、第２の問題を簡単に解決することが出来る。にもかかわらず、動的計画法を利用して、最適所得税を解いた先行研究は存在しない。理由は簡単である。莫大な計算量を必要とするためである。そのため、最適所得税の数値解法として、動的計画法は実用的な手法と認識されていなかった。しかし、動的計画法は非実用的手法なのだろうか。第１に、パソコンの計算能力の飛躍的向上している。昔のスパコン並みの計算能力がある。第２に、アルゴリズムに工夫を加えれば、計算量を節約できる。

先行研究

2012-01-22T07:28:00.002+09:00

この節では、「夫婦」を分析単位とする最適所得税の研究について紹介する。最適所得税論は、\cite{m1}とともに始まる。\cite{m1}は、最適所得税には3つの性質があると主張している。第1に、最適所得税は逆進的である。第2に、上限と下限を除いて、最適所得税はほぼ線形である。第3 に、最適所得税は、現行税制を説明できるほど高くない。\cite{t1}、\cite{s2}、\cite{k1}等は、上記の主張を検討している。第 3の主張に関しては否定されているが、第1、第2の主張を明確に否定した研究は存在しない。

上記の研究は、「個人」を分析単位としている。「夫婦」を分析単位とした研究はほとんど存在しない。例外的な研究として、\cite{c1}、\cite{s3}、\cite{b1}等がある。ただし、これらの研究は、「個人」から「夫婦」に分析単位を変更した場合、\cite{m1}の主張が変更されるかどうかを論じたものではない。\cite{m1}の主張の是非を論じる研究が求められてきた。しかし、技術上の困難のため、この問題に取り組む研究は存在しなかった。例外的な研究として、\cite{s1}がある。\cite{s1} は、「個人」から「夫婦」に分析単位を変更すると最適所得税の性質は大きく変化すると主張している。\cite{s1}の分析結果を整理すると、以下の様になる。第1 に、最適所得税は逆進的ではない。第2に、最適所得税は線形近似不可能である。\cite{s1}の導いた分析結果は、「個人」を分析単位とした最適所得税の形状と大きく異なる。

\cite{s1}の主張には疑問が残る。\cite{s1}には、いくつか不自然な仮定が入っている。第 1に、bunchingである。bunchingとは、複数のタイプが同じ配分を選択することである。具体的には、複数のタイプの個人が、無職を選択することである。\cite{m1}、\cite{s2}、\cite{t1}、\cite{k1}等の最適所得税の先行研究は、例外なく、bunchingが存在する。それに対して、\cite{s1}は、bunchingが外生的に存在しないと仮定している。第2に、消費、妻の労働に関する効用関数が線形である。\cite{s1}の導いた分析結果は、「個人」から「夫婦」へと分析単位を変更したからではなく、上記のような不自然な仮定が置かれているためではないのか。この問題を検証するためには、「夫婦」を分析単位とするという部分を除いて、「個人」を分析単位とする場合と同じ仮定を置いた上で、最適所得税を分析する必要がある。

図書館API

2012-01-22T04:23:00.000+09:00

ｐ

Javafx 2.0: Introduction by Example

2012-01-21T04:28:00.001+09:00

はじめに

2012-01-21T02:46:00.002+09:00

\cite{m1}に始まる最適所得税論は、「個人」を分析単位としてきた。それに対して、「夫婦」を分析単位とする分析は無視されてきた。「夫婦」を分析単位とする分析が意味がないからではない。「夫婦」を分析単位とする場合、技術上の困難がともなうためである。「個人」を分析単位とする場合、個人の能力の１次元である。それに対して、「夫婦」を分析単位とする場合、夫、妻の能力の2次元になる。つまり、multidimensional mechanism designの構造になる。そのため、多くの経済学者は、この分野の重要性を認識しながら、この分野を避けてきた。

多くの経済学者が避けてきたこの問題に取り組んだ画期的な研究として、\cite{s1}がある。\cite{s1}は、「個人」から「夫婦」へと分析単位を変更した場合、最適所得税の形状は大きく変化すると主張している。ただし、\cite{s1}の主張には、疑問が残る。不自然な仮定がいくつか置かれているのである。
第1に、外生的にbunchingが存在しないと仮定している点である。
第2に、消費、妻の労働の効用関数を線形と仮定している点である。「個人」から「夫婦」へと分析単位を変更したので、最適所得税の形状が変わったのではなく、上記の仮定が最適所得税の形状を変化させたのではないのか。この疑問を検証するためには、「個人」を分析単位とした場合と同様の仮定を置いた上で、夫婦の最適所得税について分析する必要がある。

本論文の目的は以下の通りである。第１に、動的計画法を利用して、最適所得税を計算するアルゴリズムを提示する。第2に、上記のアルゴリズムを利用して、夫婦の最適所得税を分析する。本論文の分析結果を整理すると、以下のようになる。最適所得税は逆進的である。つまり、「夫婦」を分析単位とする場合も「個人」を分析単位とする場合と同様の性質を持つことになる。

本論文の構成は以下の通りである。第2節では、夫婦の最適所得税の先行研究を紹介する。第3節では、分析の基本となるモデルを提示する。第4節では、第3節で提示したモデルを解く数値解法を提示する。第5節では、第４節で提示した数値解法を利用して、夫婦の最適所得税について分析する。第6節はまとめである。

地図と図書館

2012-01-21T01:32:00.002+09:00

ｐ

最初の一歩です。

図書館API

2012-01-20T03:48:00.001+09:00

P

うまくいく。
でも、マッチがよくない。

JAVATAX0２

2012-01-20T00:16:00.000+09:00

プロ

夫婦の最適所得税です。
久しぶりです。
完成です。
きれいな結果です。
論文にまとめてみますか。

数値解析

2012-01-19T00:28:00.000+09:00

この節では、前節で提示したモデルを分析する数値解法を提示する。夫婦の最適所得税の研究は、必ずしも多くない。それは、この分野が重要でないからではない。技術上の問題が存在するためである。この分野の技術上の問題点を整理すると以下のようになる。第1の問題点は、解析的に解けない点である。最適所得税は、非線形連立微分方程式に帰着する。例外を除いて、この非線形連立微分方程式は、解析的に解くことは出来ない。第2の問題点は、bunchingである。bunchingが存在する場合、最適所得税は、非線形制約を含む非線形連立微分方程式に帰着する。非線形連立微分方程式は、解析的には解けないが、数値解析を利用すれば、近似値を求めることが出来る。しかし、非線形制約をともなう非線形連立微分方程式を解くのは容易ではない。上記の問題点は、「個人」を分析単位とする場合、「夫婦」を分析単位とする場合も同様の問題に直面している。第3の問題点は、multidimensional mechanism designの構造になることである。「個人」を分析単位とする場合、個人の能力の１次元である。それに対して、「夫婦」を分析単位とする場合、夫の能力、妻の能力の２次元になる。一次元の場合、隣のタイプだけを考慮すればいい。それに対して、２次元の場合、隣だけでは十分ではない。斜めも含まれる。このような困難が存在するため、多くの経済学者は、この問題の重要性を認識していたが、この分野を無視してきた。

上記の困難を克服した画期的な研究\footnote{\cite{j1}も、multidimensional mechanism designの構造の最適所得税の問題に取り組んでいる。ただし、「個人」を分析単位としている。}として、\site{s1}がある。\cite{s1}は、いかにして、上記の３つの問題を解決したのだろう。第１の問題は、効用関数を準線形関数を仮定することにより解決している。具体的には、夫の労働に関する効用関数を除く、消費、妻の効用関数を線形と仮定している。効用関数を準線形関数と仮定すると、例外的に、最適所得税の導く非線形連立微分方程式は解析的に解くことが出来る。第2の問題点は、bunchingが外生的に存在しないと仮定することにより、問題を解決している。正直、これらの仮定は不自然である。

本論文では、動的計画法を利用して、上記の３つの問題を解決する。最適所得税の数値解法として、動的計画法の利用は自然な発想である。第１の問題、第２の問題を簡単に解決することが出来る。にもかかわらず、動的計画法を利用して、最適所得税を解いた先行研究は存在しない。理由は簡単である。莫大な計算量を必要とするためである。そのため、最適所得税の数値解法として、動的計画法は実用的な手法と認識されていなかった。しかし、動的計画法は非実用的手法なのだろうか。第１に、パソコンの計算能力の飛躍的向上している。昔のスパコン並みの計算能力がある。第２に、アルゴリズムに工夫を加えれば、計算量を節約できる。

Backtesting0.６

2012-01-18T16:46:00.002+09:00

プロ

外枠は完成です。
外枠はこれでいいでしょう。
柔軟性が失われている。
いずれ修正しましょう。
後は具体的な分析です。

Backtesting0.４

2012-01-18T12:51:00.001+09:00

プログラム

RSI追加。

試作品のレベルですらない。

でも、順調に動く。

後は、毎日ブラッシュするだけです。

そのうちどうにかなるでしょう。

はじめに

2012-01-18T00:36:00.000+09:00

\cite{m1}に始まる最適所得税論は、「個人」を分析単位としてきた。それに対して、「夫婦」を分析単位とする分析は無視されてきた。「夫婦」を分析単位とする分析が意味がないからではない。「夫婦」を分析単位とする場合、技術上の困難がともなうためである。「個人」を分析単位とする場合、個人の能力の１次元である。それに対して、「夫婦」を分析単位とする場合、夫、妻の能力の2次元になる。つまり、multidimensional mechanism designの構造になる。そのため、多くの経済学者は、この分野の重要性を認識しながら、この分野を避けてきた。

多くの経済学者が避けてきたこの問題に取り組んだ画期的な研究として、\cite{s1}がある。\cite{s1}は、「個人」から「夫婦」へと分析単位を変更した場合、最適所得税の形状は大きく変化すると主張している。ただし、\cite{s1}の主張には、疑問が残る。不自然な仮定がいくつか置かれているのである。
第1に、外生的にbunchingが存在しないと仮定している点である。
第2に、消費、妻の労働の効用関数を線形と仮定している点である。「個人」から「夫婦」へと分析単位を変更したので、最適所得税の形状が変わったのではなく、上記の仮定が最適所得税の形状を変化させたのではないのか。この疑問を検証するためには、「個人」を分析単位とした場合と同様の仮定を置いた上で、夫婦の最適所得税について分析する必要がある。

本論文の目的は以下の通りである。第１に、動的計画法を利用して、最適所得税を計算するアルゴリズムを提示する。第2に、上記のアルゴリズムを利用して、夫婦の最適所得税を分析する。本論文の分析結果を整理すると、以下のようになる。最適所得税は逆進的である。つまり、「夫婦」を分析単位とする場合も「個人」を分析単位とする場合と同様の性質を持つことになる。

本論文の構成は以下の通りである。第2節では、夫婦の最適所得税の先行研究を紹介する。第3節では、分析の基本となるモデルを提示する。第4節では、第3節で提示したモデルを解く数値解法を提示する。第5節では、第４節で提示した数値解法を利用して、夫婦の最適所得税について分析する。第6節はまとめである。

Backtesting0.1

2012-01-17T17:00:00.000+09:00

プロ

外枠だけです。

先行研究

2012-01-17T00:45:00.000+09:00

この節では、「夫婦」を分析単位とする最適所得税の研究について紹介する。最適所得税論は、\cite{m1}とともに始まる。\cite{m1}は、最適所得税には3つの性質があると主張している。第1に、最適所得税は逆進的である。第2に、上限と下限を除いて、最適所得税はほぼ線形である。第3 に、最適所得税は、現行税制を説明できるほど高くない。\cite{t1}、\cite{s2}、\cite{k1}等は、上記の主張を検討している。第 3の主張に関しては否定されているが、第1、第2の主張を明確に否定した研究は存在しない。

上記の研究は、「個人」を分析単位としている。「夫婦」を分析単位とした研究はほとんど存在しない。例外的な研究として、\cite{c1}、\cite{s3}、\cite{b1}等がある。ただし、これらの研究は、「個人」から「夫婦」に分析単位を変更した場合、\cite{m1}の主張が変更されるかどうかを論じたものではない。\cite{m1}の主張の是非を論じる研究が求められてきた。しかし、技術上の困難のため、この問題に取り組む研究は存在しなかった。例外的な研究として、\cite{s1}がある。\cite{s1} は、「個人」から「夫婦」に分析単位を変更すると最適所得税の性質は大きく変化すると主張している。\cite{s1}の分析結果を整理すると、以下の様になる。第1 に、最適所得税は逆進的ではない。第2に、最適所得税は線形近似不可能である。\cite{s1}の導いた分析結果は、「個人」を分析単位とした最適所得税の形状と大きく異なる。

\cite{s1}の主張には疑問が残る。\cite{s1}には、いくつか不自然な仮定が入っている。第 1に、bunchingである。bunchingとは、複数のタイプが同じ配分を選択することである。具体的には、複数のタイプの個人が、無職を選択することである。\cite{m1}、\cite{s2}、\cite{t1}、\cite{k1}等の最適所得税の先行研究は、例外なく、bunchingが存在する。それに対して、\cite{s1}は、bunchingが外生的に存在しないと仮定している。第2に、消費、妻の労働に関する効用関数が線形である。\cite{s1}の導いた分析結果は、「個人」から「夫婦」へと分析単位を変更したからではなく、上記のような不自然な仮定が置かれているためではないのか。この問題を検証するためには、「夫婦」を分析単位とするという部分を除いて、「個人」を分析単位とする場合と同じ仮定を置いた上で、最適所得税を分析する必要がある。

Backtesting0.2

2012-01-16T17:36:00.000+09:00

プロ

ダウンロード部分追加。
後は分析だけです。

TSE0.5

2012-01-15T19:46:00.001+09:00

プログラム

株式の分析プログラムです。
何となく形になってくる。
自家製APIとIDEが利用できるようになって複雑なプログラムが書けるようになった。
後は、分析手法を足すだけです。
どうなるでしょう。

初登場

2012-01-14T23:39:00.002+09:00

プログラム

初登場比率です。
近年、低下傾向にあるようです。

Hey

2012-01-13T20:15:00.000+09:00

プログラム

できた。

よ

music0.2

2012-01-12T06:51:00.001+09:00

プログラム

ヒットチャート検索プログラムです。
問題は色々あります。
やるべきことも色々あります。
でも、ここまでよく来ました。
これを基本としましょう。

music0.1.1

2012-01-11T07:49:00.001+09:00

プログラム

アーチスト検索プログラムです。

直すべき部分はHTMLでしょう。

それにしても、自家製APIは驚異的です。

効率的にプログラムがつくれます。

もし、この知識がなければ不可能でした。

TSE　Econometrics0.1

2012-01-10T17:49:00.002+09:00

プログラム

試作段階ですらありません。
でも、こんなものでしょう。
グラフが汚い。
遅い。
根本的に修正の必要がある。

完成

2012-01-09T13:58:00.002+09:00

完成

アルゴリズム的には完成です。
APIを利用しているので、生産性は大幅に上昇するはずです。
問題はレイアウトです。
そして、分析です。
それにしても長かった。

金融による権力集中を排除せよ

2012-01-08T10:56:00.001+09:00

実家で読む。
共感以外の言葉はない。
ただし、その先は別である。

スマホの爆発的普及で市場拡大の好機到来

2012-01-08T10:52:00.003+09:00

プログラムのメインテナンスをやっている。
力が付いたと見るべきだろうか。
元がひどすごたのだろうか。
実家で読む。
スマホはどこがいいのでしょう。
使いこなせる人にとって、夢の道具でしょう。
でも、という気がします。
映像、メール、ブラウザー以外を使いこなしている人がどれぐらいいるのだろう。
どうも疑問なのだ。
ならば、ガラパゴスで十分ではないのか。

「首相公選制」議論活発化再び

2012-01-08T10:45:00.000+09:00

あるプログラムのメインテナンスをしています。
意外にさくさく進みます。
数ヶ月前に書いたプログラムですが、幼いプログラムなのです。
無意味に複雑なのです。
実家で読む。
具体的には、橋下氏が想定されているんですね。
でも、人気を失ったらどうするんだろう。
本人も不幸だろう。
国民にとっても不幸である。
人気があれば悪くないと思います。
制度ではなく、その他の要素だと思います。

Javaプログラミング徹底入門応用編

2012-01-08T04:42:00.001+09:00

ブックオフで購入する。
欲しいと思っていた本です。
少し高かった。
でも、値段が下がったの購入する。
すばらしい本でした。
レベルが丁度いいのです。
初心者には難しいでしょう。
逆に言えば、プロには簡単すぎるでしょう。
初心者でもなく、プロでもない身には丁度いい。
そんなところです。

オリコンGUI

2012-01-08T04:26:00.001+09:00

プログラム

オリコンGUIプログラムです。
実用品ではありませんが、そこそこ使えます。
他人様に使ってもらうには、色々考える必要がある。
でも、GUIは苦手だ。
それだけです。

株式ダウンロード

2012-01-07T07:52:00.003+09:00

プログラム

株式ダウンロードプログラムです。
残念ながら、途中です。
APIにしておくと便利です。
ただし、使用法をメモする必要がある。
それだけです、

Beginning Android Games

2012-01-06T22:34:00.000+09:00

AR(2)の練習

2012-01-06T13:10:00.000+09:00

プログラム

AR（２）の練習です。
グラフも書けた。
厳密な計算にはこだわらない。
その手の処理は力がついたらやる．
今の段階ではやるだけです。

JAVADSGE0.5

2012-01-05T17:10:00.000+09:00

プログラム

JAVADSGE0.４

2012-01-05T15:15:00.000+09:00

プロ

いい加減なニューケインジアンモデルを追加する。

Comicmaker0.4

2012-01-05T05:08:00.001+09:00

プロ

電子書籍作成プログラムです。
バージョンアップは、当面ないものだと思っていました。
簡単なプログラムですが、完成度が高いのです。
でも、何百回使用すると問題点が出てきます。
これからも色々工夫したいと思います。

恋物語

2012-01-04T23:48:00.000+09:00

小説を読む趣味はない。
文学は無縁である。
正直、高級なものを楽しむための教養はない。
簡単なものを駄目です。
こんなものを読むほど暇ではないと思う。
これは、中学生のときもそう思った。
高校生も同様である。
大学生になっても同様である。
今も同様である。
つまり、一貫して無縁なのだ。
でも、小説を読むべきだと思うときがある。
今回が、そのときです。
アンドロイドで読む。
正直、この作家にはいい印象がない。
数年前読んだものは、理解不能だった。
過剰な言葉遊びの連続、そして、ストーリの弱さは致命的です。
多分、それは欠点でなく、長所なのでしょう。
でも、僕には、それを楽しむ能力はない。
僕だけの印象ではない。
同様の印象を持つ人が多かった。
今回は、そんな印象は持たなかった。
過剰な独白はそのままです。
でも、読み易かった。
いい機会なので、この作家の作品をまとめて読んでみようと思う。
それだけです。

アーチスト検索

2012-01-04T04:01:00.000+09:00

プログラム

アーチスト検索プログラムです。
これには、随分苦労させられました。
検索エンジンを組み合わせたプログラムも作りました。
修正の余地はあります。
でも、当面はこれでいいでしょう。

デジタル画像処理入門―Visual Basic&Visual C++による

2012-01-03T22:58:00.001+09:00

入門者レベルではありません。
ただし、玄人には程遠いです。
以前は、他人の書いた複雑なプログラムを読むと頭が痛くなりました。
最近はそんなことはありません。
特に、クラスという概念がわかってから、楽になってきました。
例えば、XXX.write()という表現です。
pwrite()でいいではないのか。
何故、XXXを付ける必要があるのか。
正直、理解不能でした。
インスタンスであると理解できるとすっきりしました。
でも、画像処理の分野は意味不明です。
実家で読む。
再読です。
途中まで読みました。
全く歯が立たなかったわけではありません。
追試もうまくいくのです。
問題はその後の目標がないのです。
僕の目標は、テクニックを身につけるそのものなのです。
その後がないのです。
強いて言えば、将来、役に立てばいいな。
その程度なのです。
それでは、無理です。
今回は、少し真面目に勉強してみようと思います。
さて、うまくいくでしょうか。
そんなところです。

オリコン

2012-01-03T06:28:00.001+09:00

プログラム

オリコンのデータ取得プログラムです。
早いです。
簡単でした。
1年近くかかりました。
どうにかなるものです。

0.1.2

2012-01-02T20:31:00.001+09:00

プログラム

一部修正です。
今月中にどうにかなるでしょう。
それにしても、自家製APIは便利です。
非常に便利です。
それだけです。

update API

2012-01-02T19:54:00.000+09:00

プログラム

オリコンデータを最新のものに更新するAPIです。
随分、時間がかかった。
自家製APIを自由自在に使えれば、生産性は大きく上昇する。
問題は、僕にその能力があるかどうかです。
それだけです。

紅桜0.1.1

2012-01-02T19:40:00.000+09:00

プログラム

厚生年金の財政再計算のプログラムです。あくまでも、テストランです。自家製APIを利用した初めてのプログラムです。とりあえず、順調に動いています。これからも、順調に動くといいですね。

政権

2012-01-02T16:32:00.000+09:00

アマゾンで古本を購入する。最近、アマゾンで、古本を購入することが多いです。以前も、何度か購入しましたが、年に１回ぐらいでした。ブックオフよりも安いのです。当然のことですが、あらゆる本があります。ブックオフは、あらゆる本があるわけではありません。もちろん、運賃があるので、全ての商品が安いわけではありません。再読です。正直、予想通りです。出来が良くないのです。一つ一つの記事は丁寧です。でも、つまらいのです。全体として見ると脈略がないのです。何故、このような結果になったのでしょう。第１に、記者が多すぎるのです。記者が多ければ、素材は豊富になります。ただし、意思統一は不可能です。第２に、元々、テーマが無かったのではないのか。官僚との適切な関係は、どんな関係なのか。政治主導とは何か。それらがテーマです。でも、具体的な姿は見えてきません。最後に、民主党政権自体に、テーマが無かったのではないのか。取材対象にテーマがなければ、記事なんて書けません。それだけです。

JAVADSGE0.2

2012-01-02T13:27:00.000+09:00

プロ

基本的枠組みはこれでいいでしょう。

Beginning Android Tablet Application Development

2012-01-02T07:09:00.000+09:00

Currency Momentum Strategies by Lukas Menkhoff, Lucio Sarno, Maik Schmeling and Andreas Schrimpf Working Papers No 366 December 2011

2012-01-02T00:08:00.001+09:00

Currency Momentum Strategies
Lukas Menkhoff, Lucio Sarno, Maik Schmeling and Andreas Schrimpf
Working Papers No 366
December 2011

アンドロイドの勉強をやっています。
どうも、よくわかりません。
構造は見えてきました。
JAVAの部分とその他の部分があるのです。
そして、JAVAの部分は、アクテとその他の部分により構成されている。
でも、最初の部分で、つまずいています。
仮想端末とプログラムが繋がらないのです。
色々工夫するのですが、うまくいきません。
正直、どうしたらいいのかわかりません。
実家で読む。
興味深い論文でした。
著者はＢＩＳのエコノミストです。
この論文はＢＩＳのホームページから入手可能です。
論文のテーマはFXです。
FXは、流動性が存在する。
何故ならば、マイナーなマーケットではない。
参加者は、馬鹿ばかりではない。
専門の投資家もいる。
つまり、理想的な証券市場なのです。
にもかかわらず、大きな利益を上げているのは何故か。
もし、マイナーなマーケットならば、大きな利益を上げられるでしょう。
でも、そうではありません。
その不思議を解明するのが、この論文の課題です。
そんなところです。

Android（アンドロイド）アプリ入門ブログ

2012-01-02T00:08:00.000+09:00

アンドロイド２日目です。
ある部分を除いて、順調です。
繋がらないのです。
アンドロイドは、JAVA、IDE、SDK、そして、ビジュアル
の４つの部分から構成されている。
ビジュアルを除いて、順調です。
正確に言えば、ビジュアルと他の部分の関係を除いてです。
基本的プログラムの部分には、悩むことはありません。
何故ならば、JAVAそのものだからです。
IDEも、JAVAとほぼ同じです。
SDKも、JAVAと同じです。
ビジュアル自体も順調なのです。
問題は、プログラムを実行すると繋がらないのです。
携帯は動き出します。
しかし、命令を受けつけないのです。
どこがいけないのか不明です。
実家で読む。
非常に興味深い記事でした。
インストールの部分が、丁寧に書かれています。
グラフも豊富でわかりやすいです。
この記事を読みながら、ミスがないのか確認しました。
それだけです。

オリコン

2012-01-01T03:22:00.000+09:00

プログラム

オリコンデータ取得プログラムです。
違和感を持っていた部分を修正しました。
どこが間違っていたのかがわかりました。
データ取得先にある癖があるのです。
その部分を考慮する。

JAVADSGE0.1

2012-01-01T02:43:00.000+09:00

プログラム

外枠だけです。
久しぶりです。
表現方法がありませんでした。
この方法がいいと思います。
うまくいくといいですが、どうなるでしょう。

Android入門

2012-01-01T02:01:00.002+09:00

Android入門

アンドロイドの勉強をしている。正直、よくわからない。構図が全く読めないのだ。JAVAのお絵かきプログラムのときもそうだった。後から考えると理解できるわけないのだ。クラスという概念を理解せずに、構図は読めないのだ。多分、今回もそうなのだろう。必要な知識が欠けているのだろう。残念ながら、それが何かがわからない。実家で読む。再読です。このシリーズは、わかりやすい。でも、今回は、正直、よくわからない。シナリオが見えないのです。状態が重要なようだ。状態は、スタート、ラン、ストップの３つの状態があります。スタートからランに移動するには、ある動作が必要でう。ランからストップも同様です。ストップから廃棄も同様です。その動作を書かなければならないようです。これが、基本的枠組みなのでしょう。画面は、一つのactivityで表現する。これはわかりやすい。でも、分かるのはここまでです。当分は悩みそうです。

国民年金及び厚生年金に係る財政の現況及び見通しー平成２１年財政検証結果ー厚生労働省

2012-01-01T01:49:00.000+09:00

国民年金及び厚生年金に係る財政の現況及び見通しー平成２１年財政検証結果ー

厚生労働省

実家で読む。
再読です。
非常に興味深い報告でした。
このレポートを何度読んだことでしょう。
この何年間、このレポートの追試に何度も取り組みました。
全く歯が立たないわけではありません。
全く歯が立たなければ、何度も挑戦しないでしょう。
逆に言えば、簡単であれば、直ぐ解決するでしょう。
最初は、VB６でした。
これは、失敗でした。
今の視点で考えれば、失敗は必然です。
構造化プログラミングでなければ、無理なのです。
VB6では、元々、無理なのです。
次は、PHPです。
PHPは、意外にうまくいきました。
データベースと組み合わせたので、複雑なプログラムも処理できるのです。
しかし、PHPも無理でした。
パワーが足りないのです。
そして、JAVAです。
最初は、全く歯がたたないのです。
教科書を見ながらは無理です。
クラスすら知らないのは無理です。
ある程度力がついてくるとどうにかなります。
さて、主要文献を全て追試できるでしょうか。
暇はいくらでもある。

Is the long-term interest rate a policy victim, a policy variable or a policy lodestar? by Philip Turner Working Papers No 367 December 2011

2012-01-01T00:57:00.003+09:00

December 2011
Is the long-term interest rate a policy victim, a policy variable or a policy lodestar?
Philip Turner
Working Papers No 367

アンドロイドに取り組むことに決めました。
選択肢は、アンドロイドとNACLでした。
アンドロイドの利点は、JAVAに似ていることです。
欠点は、インストールが必要な点です。
また、アップルでは使えません。
パソコンでも使えません。
NACLは、どこでも使えます。
パソコン、携帯、アップルなんて関係ありません。
でも、欠点があります。
複雑なのです。
HTML５+ｃ＋＋を連結させる複雑さは、どうも馴染めないのです。
また、準備中なのです。
マニュアルさえありません。
やらないよりは、やる方がいいでしょう。
JAVAだって、どうにかなった。
実家で読む。
興味深い論文でした。
著者はＢＩＳのエコノミストです。
この論文はＢＩＳのホームページから入手可能です。
論文のテーマは長期金利です。
最近、不自然に、長期金利が低いのです。
何故、低いのでしょう。
それを探求する論文です。
分かるのはそこまでです。
それだけです。

Learning Android

2012-01-01T00:00:00.000+09:00

アンドロイドで読む。
非常に興味深い本でした。
英語にかかわらず、意外に読めます。
大抵、この手のマニュアルは例題だけ読みます。
それに対して、この本は、丁寧に読んでいます。
正直、アンドロイドの構造が読めないのです。
プログラムは、正直、ハローが書ければ、後は簡単です。
でも、この言語は、それだけでは十分ではありません。
あくまでも、携帯を具体的に動かすための言語なのです。
そのため、普通の言語と異なり、多くのルールに縛られています。
あえて、似た言語を指摘すれば、XNAでしょうか。
今年１年、この言語に取り組みたいと思います。
この言語のコアの部分は、JAVAです。
JAVAは、玄人ではありません。
ただし、素人ではありません。
戦えるはずです。
書くべきものは、３つです。
第１に、東証データの分析プログラムです。
JAVAベースでは完成しています。
アンドロイド固有の問題が解決すれば、どうにかなる気がします。
第２に、ゲームです。
自然言語処理を利用したプログラムです。
最後に、経済学の応用プログラムです。
計量経済学等ですね。
頑張りましょう。

API

2011-12-31T20:59:00.001+09:00

プログラム

自家製APIを利用したプログラムです。

リンク

2011-12-31T15:54:00.003+09:00

研究リソース

音楽

memo

reader

電子書籍作成

2011-12-31T02:33:00.000+09:00

pro

一部プログラムを修正しました。

株式データベース

2011-12-30T17:30:00.009+09:00

tse2

東証株価取得プログラムです。期間は１９８５年１月以降です。

tse4

グラフ作成プログラムです。

チャート分析の準備

2011-12-30T08:53:00.000+09:00

プログラム

チャート分析の準備です。
とりあえずの目標に到達しました。
できただけましでしょう。
後は、ビジュアル化すべきでしょう。
どうにかなるかな。

ストリームモデル：厚生年金の財政検証

2011-12-29T16:52:00.007+09:00

試作品

（１）airin.jarをダウンロードして、クリックする。
（２）最初に、データを取得する。
（３）計算には、1分ほど必要です。

紅白リンク

2011-12-29T05:04:00.000+09:00

プログラム

紅白とオリコンのリンクです。
以前は悩みました。
解けてしまえば簡単です。
世の中、そんなものです。
それだけです。

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図書館API

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