月別アーカイブ: 2019年11月

必須科目「管理経済学」振り返りVol.7(2019/11/2)

テーマ「行为经济学」

承诺战略の事例 1982年中国と英国の香港返還問題

来週は、各班からの発表になるので、今回でこの管理経済学(ミクロ経済学)も終了となります。あっという間の2か月半でした。再来週はテストなので、しっかり復習して、何とか合格するように頑張りたいと思います。

  • 先週のアンケート結果(理性测评与博弈问卷)を発表。
  • 【偏见陷进(偏見の罠)】。それは、本当は数値の変化に注目せねばならないが、比率の変化を重要視してしまう場合が、頻繁に起こる。”搭售”、4,000元のPCのハードディスク容量が500GBで、+400元足すと、1000GBになる。このような商品を見たときに、消費者は、0元と400元を比較するのではなく、4000元と4400元を比較してしまう。
  • 【风险偏好陷进(リスク偏愛の罠)】、別名「前景理论(プロスペクト理論)」。A)3/4:0、1/4:+1000、B)4/4:+250の場合は、Bを選ぶ。C)3/4:0、1/4:‐1000 D)4/4:-250の場合は、Cを選ぶ人が多い。リスク回避が最重要であれば、Dを選ぶはず。プラスとマイナスでは、リスクに対しての考えを変えさせてしまう。
  • 框架效应(Framing Effect)】、同じものでも表現方法で、印象が全く異なるというもの。
  • 【损失厌恶(Loss Aversion、損失回避)】、多くの人々は、損失に対して、敏感になってしまう、損失は、利益を得た喜びの2.5倍以上の苦痛となる。Daniel Kahneman, Richard Thaler(ノーベル経済学受賞)
  • 収益100万ある株Aと、損失100万ある株が手元にあるとき、90万元の現金が必要なとき、どちらの下部を売るべきか?(売ればともに90万元入ってくる。)多くの人が株Aを選ぶ。これを、“售盈持亏”と呼ぶ。今後リスクが拡大することを考えれば、株Bを売った方が、利益は高い。
  • 株の投資において、過去を振り返るのではなく、前の利益、損失を見て、考えるべきである。
  • 损失厌恶 の事例。子供が庭で遊ぶと汚くなるので、遊ばせたくない。ゆえに方法を考えた。ある日から庭で遊ぶと10元あげる。1か月続けた後に、庭で遊んでも、10元あげない。すると、子どもは、庭で遊ばなくなった。なぜか?10元もらえない損失は、10元×2.5=25元になるからだ。そして、この子供は、はじめは、自ら庭で遊んでいたのに、お金がもらえないことで、自らの行動を変えてしまった。教授曰く、「不忘初心」。※習近平の有名な言葉。
  • 【锚定效应(いかり効果)】、人々は、ある人や物事に対して判断する時に、簡単に第一心証で決めてしまい、その固定された考え方抜けられない。例えば、100元を拾ったとする、それを後から無くしてしまうと、損をした気分にる。例えば、ホテルの価格。同じ価格だったとしても、安い固定価格から値上げされた価格よりも、高い季節価格から値下げされた価格の方が得をした気分になる。
  • 【默认选项(オプトイン)】。肝臓提供の許諾で、フランス政府は、免許更新時に、肝臓提供許諾をオプトインとして、肝臓提供者の数を増やした。
  • 【统计陷进】。モンティホールの問題。A、B、Cという3つドアの後ろにプレゼントがあり、Aを選択。司会者がBを開けて、何もない。その後に、AかBどちらかを選びなおせるときに、選びなおすかどうか?という問題。これは、Bに選びなおした方が確率が1/3から2/3に上がる。解説はコチラ
  • 【过度自信】。会社の売上に関して、各部門の売上を聞いて、それを足すと実際の売上の3倍近くになる。
  • 【理性层级】。2005年ノーベル経済学賞受賞のRobert Aumannが提唱した理性階級の概念。下記画像1参照。
  • 以上のようなリスク、錯覚など間違った判断をどのように避けていくのか?まずは、以上のような錯覚、間違いが存在するという認識を持つこと。
  • 重要な決定の時は、系统2(システム2)を起動させる。ここでいう系统2は、思考を張りめぐらすため、時間がかかるが、間違える可能性は低い。一方、系统1は、省力で力を使わなく、素早く動き、大きな失敗をすることはないがい、間違える可能性が高い。
  • そして、適切な判断ができる余裕を常に持っていること。
  • 【承诺战略】。自分の選択を薄めて減らしながら、相手の予測を変えて、相手の行動も変えてしまうことで、自らの利益を獲得するという戦略。
  • 香港の返還問題。1898年のイギリスと清政府の租借契約が99年で決定。毛沢東は、どのように処理するかは、後の人達が決めるということにした。そして。1982年鄧小平がイギリスのサッチャー首相と面会。香港の主権および自治権の返還を迫った。
  • 承诺战略には、何が必要条件か?①相手のこちらの意図や意思を知らせる事。→人民日報に、中国政府の意向を報道させた②承諾の自信をもつこと③相手の理性④先にリスク管理をしておくこと→良好な中米関係、英vsアルゼンチン戦争など。
  • 承诺战略の事例、「項羽と韩信」。そして、日中戦争。日本軍は南北を押さえることも目標としていたが、上海を収めたことにより、南京大虐殺を引き起こし、武漢など東西へ領地を広げていくことに。ただ、この東西といのは、距離も長く、中国の歴史も見ても統治するのが非常に難しい。そして、日本軍は戦略もなく、攻め続けることで、三か月を予定していた日中戦争が拡大し、疲労することで、最終的にはアメリカに負けてしまった。本来であれば、先進国でもない中国を統治する必要はなかったはず。
  • 承诺战略のまとめ。自分の選択肢や情報を減らすことで、相手側の行動が明確になり、当初の予定した行動を返させ、自分の利益を取っていく、これが重要である。

最後の承诺战略で、日中戦争が題材になりました。日本のことをネガティブに言っているわけではなく、承诺战略の一つとして取り上げたのだと思いますが、本当は企業の承诺战略も紹介されているとよかったなと思います。。。

Robert Aumannの理性階級

必須科目「データ分析と統計決定」 振り返りVol.7(2019/11/3)

テーマ「简单线性回归模型(単回帰モデル)のつづきと回归模型的预测与诊断」

  • 前回は、単回帰モデルで、R平方(R-Square)により、β-hatとy-hatとの相関性を検証できるということを習った。今回は、その続き。
  • F检验(F検定)はy=α+β・x+eとした回帰モデルがあるときに、変数Xとyの関係性を検証するもの。H0:関係性がない H1:関係性がある、とした時のF統計量は下記の通り。
  • F=(SSR÷1)÷{SSE÷(n-2)}、F値が大きくなればなるほど、H0を拒否できる。 ※SSR(Sum of Squard Residuals)=回归平方和、SSE(Sum of Squared Errors of Prediction)=残差平方和
  • 補足、MSR=SSR÷1、MSE=SSE÷(n-2)と呼ぶ。Mはmeanで平均のこと。詳細は下記図の通り。
  • SSEは、回帰モデルとの差であるから、SSEが大きい=回帰モデルとの乖離が大きい場合は、F値は、小さくなり、H0を拒否できない。F値が大きいということは、SSEが小さい=回帰モデルとの乖離が少ないということで、H0を拒否できる。
  • ExcelでのF分布の確率や数値を出すことが可能。確率Prob=fdix(x,df1,df2)X=finv(prob,df1,df2)。このdf1は、SSTの自由度、df2はSSRの自由度。
  • minitabを使ったF値の算出方法は下記動画1)参照。また、単回帰モデルを出す式(最小二乘方法)はexcelで求められる。詳細はコチラ
  • 资本资产定价模型(CAPM=Capital Asset Pricing Model)。回帰モデルで投資の組み合わせでリスクを管理するのが、CAPM。
  • minitabを使って、Armandのピザの事例を使って、残差0を基準にして、拟合值(y-hat)と残差の関係を表す残差図を出してみる。(下記参照)残差0に近いほど、回帰モデルに近いことを表す。今回算出した分散図をみると、特別な規則はなく、ランダムで数字がならんでいる。動画2)参照
  • さらに、yとxに、xの2乗も含めた二次曲線回帰の数値を調べてみる。
  • ちなみに、この二次曲線回帰は、残差图が二次曲線になっている場合の回帰モデル化のために使う。
  • 今度は、またminitabを使って、広告と売上の相関を調べてみる(事例Superbrands)。同様に、残差图を出してみると、拟合值(y-hat)の数値が大きくなればなるほど、残差が大きくなり、0と離れていく(散开)。画像2)3)参照。
  • この乖離のことを、异方差(分散不均一性)、英語では、Heteroskedasticityという。つまり、単回帰のモデルが成立していないということ。
  • これは、例えば、収入と消費額の関係を見ればわかりやすい。収入と消費額の単回帰モデルが成立するのか?いや、成立しない、収入が増えれば、消費額が増え続けるかといえばそうではない。ある人は、収入と比例して消費額が増えるかもしれないが、ほとんどの人は、比例して増えない。収入が増えれば増えるほど、消費額と乖離が出てくるのだ。
  • この异方差があるときに、log変換をする。minitabでは、コマンド>let 列名loge(xの列名)で行える。log変換した後の値をyとして、x(AD)との関係を出すと、残差に対して平行となる。画像4)
  • では、回帰モデルがどのように変わったのか?log変更前は、SALES(y-hat) = 4.09 + 0.196 AD、変更後は、Insales(y-hat) = 1.61 + 0.0149 AD。ADの変数を見ると、0.196から0.0149へ下がった。つまり、変更前は、ADが1増えると、SALESが0.196=約20%上がるというモデルだったが、変更後は、ADが1増えても、SALSは、0.0149=0.5%しから上がらないということ。
  • 最後に広告と売上の別事例。回归→二次曲线回归→对数回归を検証。下記動画4)参照

今回は、minitabを使って、色々と検証をしましたので、わすれないように、自分でも動画をつくって、振り返りができるようにしました。二次曲線回帰、log回帰などの計算式は授業では、飛ばして、検証方法を説明していました。まあ、細かい計算式は、今後も使うことがないので、いいかなと。考え方、検証方法をしっかり頭の中に入れておきたいと思います。

画像1)F值とSSR、SSE、自由度の関係性
動画1)minitabでの単回帰関連データ抽出
動画2)minitabで残差图を抽出する方法
動画3)minitabを使って、二次曲線回帰を抽出する。
画像2)残差0で設定した拟合值との関係を表した残差图。 右に行けば行くほど、モデルと数値が離れていくのがわかる。
画像3)SALES(y)とAD(x)との関係を表した残差图。青線は、単回帰モデル。右に行けば行くほど、モデルと数値が離れていくのがわかる。
画像4) log変換後の残差图。残差0に対して、平行になっている。
動画5) 回归→二次曲线回归→对数回归を検証
前回、P値は終了しているのですが、分かりやすい動画を見つけたので。
作业 F值,R-Squareなどの関係が分かる。

イベント「アリババ北京」2019/11/1

北大+清华 合影

本日、北京のアリババ本部へ訪問してきました。アリババは本社は杭州ですが、北京にも本部を構えています。2016年に今の望京というCDBに引っ越してきました。

今回は、清华大学MBAが企画した訪問に、我々北京大学MBAが相乗りするという珍しい形での訪問でした。

はじめに、アリババの紹介を、色々なパネルを使い、説明してもらいました。撮影不可なので残念ながら写真はありません。そのあと、アリババ研究院の方から、アリババに関連するデータや中国からEC事業を各国に展開する構想の話がありました。全部で90分程度で終了しました。

今回は、簡単な訪問だったので、大きな発見はありませんでしたが、望京にアリババが来て、町が急拡大しているのが、驚きでした。

总部前台にあるアリババキャラ
北京总部
中国の有名な絵を使ったアリババ絵画の中に松下発見

阿里北京搬家啦,进驻望京CBD……. 

必須科目「財務会計」振り返りVol.7(2019/11/3)

テーマ「负债和所有者权益(負債と所有者利益)」

残すところ、あと2回。早いものです。各章サラっとではありますが、この分厚い教科書をやってきたのかと思うと感慨深いです。今回は、BSの右側の部分である負債と所有者利益の会計処理方法です。

  • 負債は、流動負債と非流動負債に分けらえる。
  • 流動性負債は1年以内に返済せねばならなく、金融负债、或有负债(偶発負債)がある。非流動負債は、1年以上の負債で、长期借款、债券、长期应付款などが該当する。
  • 债券は、企業が長期資金を集めるためで、証券市場で自由に売買できる。債券の発行価格は、将来支払われる利息及び債券額面と現在の価格の差によって決められる。
  • 债券の現在価格の設定をどうするのか? パターンは3つ。①債券利率が市場利率と同じ時② 債券利率が市場利率よりも低い時 ③債券利率が市場利率よりも高い時
  • 仮に、債券額面が1,000元、利率14%/年、利息は6/30と12/31の年10回(各70元)、発行数1、期間5年とすると、償却原価法で、利息法のとき、①の場合は、1年後の決算時の債券発行額は、70/1.07+70/(1.07×1.07)+…1,140/(1.07の10乗)=1,000元となる。つまり、市場利率と同じときは、現在価格と将来価格は同額になる。償却原価法の考え方は下記のビデオを参考。
  • ②③の場合は、上記と同様な計算式で、市場利率を使い、現行の債券発行額を出す。ただし、②の時は、額面よりも低い額、③の時は、額面よりも高い額となる。
  • なお、現在価値を出すexcelのPV関数がある。=PV(利率、期間、定期支払額、将来価格、支払い期日)。上記で当てはめると、=PV(7%,10,70,1,000,0)
  • 償却原価法は、上記の利息法以外の定額法もある。それも下記ビデオ参照。
  • とはいえ、細かい計算方法ではなく、債券の評価は額面利率と市場利率の違いを考慮する必要があるということを覚えておく。
  • 次は、可转换公司债(転換社債)。EC事業社の拼多多がNYに上場した時は、この利子0%の転換社債で8.75憶ドルを調達した。詳細は下記リンク。
  • 小米が2018年香港市場に上場した時にも同様な問題あり。小米は上場前に、転換社債を数多く発行(負債)。上場前に会社の価値が上がったため、転換社債の時価が上がり、負債が急拡大。しかし、上場した後には、上昇した株価でキャピタルゲインを得らるため、債券購入者の多くが普通株式に転換されることから、問題はないとしていた。詳細は下記リンク。
  • 所有者权益(純資産)に関して。 所有者权益 は、企業が保有する純資産に対しての要求権である。最近は、期权(ストックオプション)などの新たな金融形態が発生しているので、財務処理も複雑化している。
  • 株券発行、利益配分などの会計処理について。普通株は、一般の会社では2つの利益を含んでいる。一つは、株の額面価値。もうひとつは、額面価値を越えた金額価値。
  • 库存股(自己株式)、発行した株式を買い戻した株式のこと。BS上では、株主利益が減る。
  • 股利(株主配当)は、配当確定日は、借方に留在收益として、計上して、実際の支払時に借方を应付股利へ変更する。
  • 资本公积(資本余剰金)は、投資者の資本金を越えた純資産の一部。
  • 每股收益は、Earnings Per ShareでEPSのこと。一株当たりの収益。
  • 最後に、河北钢铁の財務表分析の宿題発表。1つのチームは、河北钢铁の減価償却の年数変更に問題なし、と判断。これには、教授から、「変更しなければ、利潤は出ずにSTになっていたので、大いに問題がある」と突っ込みが入った。
償却原価法とは

拼多多:以0%利率完成8.75亿美元可转换债券定价

小米为何出现巨额亏损?受可转换可赎回优先股影响

必須科目「財務会計」振り返りVol.6(2019/10/27)

テーマ「投资性资产与合并报表(投資性資産と合併後の財務表)」

前回は、固定資産の計上方法でしたが、今回は無形資産である投資関連資産の計上方法および合併後の財務表の作り方がテーマです。

金融資産の仕訳ツール
  • 投資は、投資先が外部、内部に分けられ、外部は、さらに直接投資と間接投資に分かれる。
  • また、投資期間は、(1)短期 (2)长期の2つ、種類は(1)债权(2)股权(3)混合の3つに分けられる。
  • 現行会計としては、投資として分類されるのは、金融資産と長期株式投資。金融資産は、下記3つに分けられる。
  • 1)以摊余成本计量的金融资产【償却原価】 2)以公允价值计量且变动计入其他综合收益的金融资产(FVOCI=Fair Value Other Comprehensive Income)【公正価格で測定し、変動をその他の包括損益で認識】3)以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产(FVTPL=Fair Value Through Profit and Loss)【公正価値で測定し、変動を純損益で認識】※公正価値とは市場価格とほぼ同じ意味。
  • 上記3種類の金融資産と長期株式投資の会計計上は、上記の図の通り。
  • 金融資産の取得時の計上方法は、下記の通り。
    1.配当金や利息を含まない有価証券の購入の場合は、有価証券取得時の費用は、”投資収益”として、借方に計上。※借方に計上なので、費用計上するということ。また、株取引を目的としてしている場合は、FVTPLと考え、純損益として計上。
    2. 配当金や利息を含んだ有価証券の購入の場合 は、配当金や利益を”应收股利”として借方へ、有価証券は、”应收股利”を控除して借方へ、単独で計上。
    3.利子を含んだ債権の場合は、利子配当の前後で購入した場合、購入時点の利子は債権価格から控除して、”应收利息”として、借方の資産に計上。購入後の利子配当時に、应收利息を貸方に計上して相殺する。また、購入後の利益収入は、貸方の収益に計上。
  • 長期株式投資の時の会計処理。成本法(原価法)と权益法(持分法)の2つ。
  • 成本法は、 長期株主として、 投資側が投資先企業に対して、20%未満の株主保有で、影響力を保つときに使い、投資先企業が実際に株主配当などを行った時点で、自社の会計処理に組み入れる。
  • 权益法は、連携企業に対して、投資側が投資先企業に対して、20-50%の株主保有で、影響力を保つときに使い、投資先の状況に応じて、投資側会計に組み入れる。
  • 投資性不動産投資の時の会計処理。 投資性不動産投資 の定義は、①経済利益をもたらすこと②量的に計れるものであること。
  • 投資性不動産は、 通常は、成本法(原価法) で処理される。また、確実な証拠となる市場価格があれば、それをもって市場価格で評価することが可能。
  • 事例、福建三木という不動産デベロッパーの分析。政府による不動産購入優遇策にのり、売上を拡大。2009年の利益は、2344万元まで拡大。しかし、2010年からの購入制限などの影響を受けて、利益が減少。そこで、2012年12月に、投資性不動産を時価で評価することに決定。方針を変更後に、2012年の利益は592万元から1,532万元へ増加。不動産市場値上がり時に、投資性不動産へ多額な投資をして、利益を稼いでいた。また、売れ残った不動産を投資性不動産として、市場価格で計上したため、利益がかさ上げされた。
  • 最後に、企業合併に伴う財務表処理。これは、とても複雑で説明するのにたくさんの時間がかかるので、サラッと紹介程度。

金融資産の簿記処理が今一つ分からないところがあります。が、細かい処理方法はテストには出ないだろうから、時間が出来たときに新ためて、やり直そうと思います。。。

案例

必須科目「Business English」振り返りVol.6(2019/11/2)

table mannar

今日は、KathyのParisからAustriaまでのs1週間の旅を中心に、下記のことを学習しました。その中でも、私は、ひとつプレゼンテーションをしましたが、散々な出来だったので、自分でも驚くぐらい、英語がしゃべれないなと、英語+皆の前でプレゼンという、ダブルでプレッシャーを感じてしまったのかもしれませんが。。。いずれにせよ、Speakingを鍛えねば。

  • When we introduce our biography, we can use 3 methods.1) Chronological 2) Problem Solution 3)Topical Order
  • What do we have to have preparation for our travel ?
  • Which do you like, Independent ? Tour? Please answer your opinion with evidence.
  • Homework, the article about 董明珠.
  • r-linking
  • Table mannar

必須科目「データ分析と統計決定」 振り返りVol.6(2019/10/27)

テーマ「简单线性回归模型(単回帰モデル)」

minitabでのR-Sq算出
  • 単回帰モデルの数式は、y=f(x)+e、eは误差で、一つの参数。y=α+β・x+e
  • xを自变量(independent variable)、yを因变量(dependent variable)と呼ぶ。
  • 相関関数は、分散がわかるだけで、因数は分からない。
  • 単回帰モデルで出力したy-hatと実際のyの差を、残差(Residual)と呼ぶ。
  • このResidualを少なくすることで、最適な 単回帰モデルが求められる。
  • そのためには、 y-hat(拟合值)と実際のyの差であるResidualを平方する、最小二乘法を使う。
  • 単回帰モデルの各参数は、標本からきているので、母数との差が生じる(样本误差)。
  • β-hatは、βの標本平均のこと。
  • ピザ屋の周辺にある大学の生徒数xが、売上yに影響を与えるのかを、 単回帰モデルy=α+β・xで定義した時、本当にこのモデルが成り立つかを検証するには、βが0でない、ということを検定すればよい。
  • つまり、検定の方法に則り、H0:β=0、H1≠0で設定。
  • まずは、SE(β-bar)である标准误差を出す。そして、標準化の式で、t値を出す。
  • t=(β-bar-0)/SE(β-bar)
  • また、Nが少なく、t分布で知らべるときは、N-1ではなく、参数が2つ(α、β)あるため、N-2とする。また、このt分布は、双尾(両側検定)となる。
  • 上記の 単回帰モデルを、N=10の時、y-hat=60+5.00xとすると、SE(β-bar)=0.58となり、t値が8.62であるならば、excelでTDIST(8.62,8,2)で計算すると、標準正規分布時は、0.002519%となる。
  • ゆえに、p値は、0.002519%×0.58=0.00146102%と非常に小さくなり、第一类错误を犯す危険がない、つまりH0を拒絶することが出来る。
  • 上記、大学の生徒数xとピザ屋の売上yおよび 単回帰モデルy-hatの相関関係を調べる。minitabの命令コマンドcorrを使うと、xとyの相関指数は、0.95。xと残差(residual,yとy-hatの差)の相関指数は、0.00。では、xとy-hatの相関指数は?答えは、1.0、一次直線のため。
  • また、 残差(residual,yとy-hatの差) の平均値は0となる。
  • 模型的目的是为了解释变异、 単回帰モデルの目的は、変化を説明すること。ゆえに、単回帰モデルの変数の範囲を定義するために、平方根を使う。
  • 実際のデータと平均の差の平方根をSST( Total sum of squared )、 回帰モデルと平均の差の平方根を SSR(sum of squared residuals)、 実際のデータと回帰モデルとの平方根を SSE(sum of squared errors of prediction)と呼ぶ。式は、SST=SSR+SSE。SST、SSR、SSEの関係の参考資料はコチラ
  • 上記の事例でいうと、SST(15,730)=SSR(14,200)+SSE(1,530) となり、SSR/SST=90.3%となり、この数値を、R平方(R-SquareもしくはR二乗)と呼ぶ。90.3%のxはy-hatと関係するが、残り10%はxとy-hatの関係性はないということ。R-Squareの参考資料。
  • 例えば、住宅価格へ影響を与える要素のR-Sqを見たときに、房龄15%、面积68%となれば、これは、面积の方が、房龄よりも住宅価格に影響を与えているといえる。では、15%+68%=83%を房龄&面积で影響を与えていると言えるのか?No、なぜならば、おたがいに重複しt影響を与えている部分があるから。

授業中は、結構もやもやして聞いていましたが、こうやって整理して初めて分かったことが多かったです。。。もうすぐに次の授業が迫っているので、できるだけ予習しないとダメですね。

教科書