悪代官に近いほど儲かる経済波及効果
ゴリンピック、万博20兆円、とか言われていて、ゴキブリに公金を流す口実になっているとおもうので調べてみた。
検索すると役所の説明や資料がヒットするが、数学に弱いお役所文系統計という感じのものが多く分かりにくく、この辺がわかりやすかった。上は数理系で、数式に弱い人は下がオススメ。
https://tamatebako.i.nagoya-u.ac.jp/5592/
https://www.nikkei4946.com/knowledgebank/visual/detail.aspx?value=89&page=1#list
モデルは、各業種間の大まかなn*nの需要依存グラフZと、最終需要fから、未知である各業種の総需要xを計算する事。Iをn次元の1のベクトルとして
x=Z*I+f
Ai:=Z:i/xi
と定義すると(numpyみたいな書き方してます）これは0から1の間になり
x=Ax+f
(E-A)x=f
x=(E-A)^-1f=Lf
とLを定義してLは級数展開できて
x=f+Af+A2 f+A3 f・・・
などと解け、右辺を順に１次、２次、n次波及効果と呼ぶ。無限に足すｗと総需要になる。
投入係数行列Aが1以下な事から、2次３次と徐々に波及効果は減っていくので、悪代官に近いほど儲かる。
１次波及:f（最終需要と同じ、悪代官友の会社）
２次波及:Af （悪代官友会社の下請け）
３次波及:A2 f （悪代官友会社の２次受け）
上のリンクの図２
のようなネットワークは試算に使われる日本産業連関表だと業界間の発注額を書いたもので、公金を流すときは、各業界の上級国民利権のサプライチェーン優先となる。また従業員の給料などもおそらくネットワークにはなく、利益は経営者で止まる。
もう少し具体的いうと、Zのネットワークは現実には業種でなく会社単位で、上級会社同士の発注頻度が高いグラフになる。それを、業種単位のネットワークでざっくり試算して国民を騙しているワケ。
更に、イベントの経済効果には人が移動して何かを買って。。。というものが含まれるが、馬鹿がA→B→C→Aと移動する事でカネが動いたとして、なんの意味があるのだるか。 穴を掘って埋めてもカネが回れば経済効果。基本的に科学技術周辺の事でしか文明は成長しない。ちなみに、土建はテクノロジーといえるほど高尚とは思えないｗ
以下メモ
経済波及効果分析の留意点
https://www.pref.osaka.lg.jp/attach/21716/00421632/io08e401.pdf
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%B5%8C%E6%B8%88%E5%8A%B9%E6%9E%9C
懐疑論[編集] 経済効果の推定値の正確性や推定方法の妥当性について以下のような懐疑論がある。
分析によっては二次波及効果を省いたり前提条件が異なる場合があり、同じイベントの経済効果の推定でも異なる結果が公表されることがある[5]。 例えば、2020年東京五輪の経済効果について、東京都や民間シンクタンクが発表する試算は約7兆円から32兆円と大きなバラつきがある[6]。 米ミシガン大学のステファン・シマンスキーは、「スポーツイベントが経済効果を生むことを証明したまともな学術論文はひとつもない」と指摘するなど、経済効果に懐疑的な経済学者は多い[6]。 国や自治体が「公共事業を実施したい」という意図がある場合、大きな経済効果を算出して公共事業を正当化しようというインセンティブがはたらく。その結果、過大な経済効果が導き出される可能性がある[7]。 マスコミは試算結果のみ報道し、計算の基になったデータや計算プロセスには関心がない。大きな経済効果はセンセーショナルに報道され、その数値が正確かどうかについて検証しない。その結果、分析結果についての社会的信用を失う恐れがある[7]。 レオンチェフ型生産関数（英語版）を基にしており、本来あるべきはずの規模の経済が考慮されていない[8]。 資本と労働の代替がないため、マイナスのショックによる失業が過大に推定される傾向にある[8]。 中間財投入率が高いとシステマチックに経済効果が高くなり、逆に付加価値率が高いと経済効果が低くなる[8]。
atcoderなどのパフォーマンスと問題の点数を事前に「決める」という事
atcoderのビギナーコンテストはちょっと前までは A:100 B:200 C:300 D:400 E:500 という風になっている。学校のテストなどでは予め点数を決めていくのが当たり前という感覚。 最近は350点など端数のものも出てきた。
一方、atcoderproblemsというものがあり
https://kenkoooo.com/atcoder/#/table/ これは、問題自体もレートがあり、解くことを対戦とみなして、問題のレーティングを計算する。 想定していた問題の難易度（点数）と、実際の難易度が逆転する事もあり、あまりに乖離しているとブーイングされたりする。
商品やサービスの価格なども「事前に決める」が、価値というのは変わるのが当たり前という事が忘れられている。 「決める」行為には利権がつきまとうので、世の中全般、動的にパラメーターを変化させていく事の障害となっている。また、動的に価格などを変化させるのには、データを処理する技術と、評価をする数理力が必要。
文系的な「決める」世界からデータサイエンス的な動的に変わる世界に変わっていくのは必須。
macminiの価格設定
2023でも最低構成だとメモリ8GB,SSD256GBと私が買った2020と同じでしょぼい。 そして、アップグレードするとメモリ8GBあたり28000円ｗｗ SSDも256GBで28000円。ショッピングで検索すると両方2000円程度なのでアップルは10倍近くふっかけてる事になる。 一番コストがかかりappleしかできないっぽい所はCPUなのにそこのお値段は見た目的には変わってないのも面白い。
興味をもってもらう事が重要なので入り口の価格は下げ、カスタマイズでぼったくる戦略。メモリ増設も昔のminiはできたらしいが、直されて長く使われたくないのでしょう。 32GB,1TBというのはCPUがいくら高速になっても永久に高いままな気がします。
オンラインショッピングの商品に店舗コストは乗っているか、BING（≒GPT4)に聞いてみた
椅子を探していた時に、リアル店舗がショールームになっている一方、エルゴヒューマンの製造元が価格統制をしていた事が発覚。 私はリアル店舗は入場料を取るべきと考えているが、bingにちょっと聞いてみた。
Q.店舗とネットで同じ価格に統制している家具があります。店舗コストがかかっているので、そういう手法もありかもしれないですが、ネット価格には使っていない店舗の体験料金も含まれていると考えるべきです。
A.その観点は非常に興味深いですね。店舗とオンラインの価格が同じである場合、それは一見公平に見えますが、実際には店舗の運営コストがオンライン価格に反映されている可能性があります。これは消費者が物理的な店舗でのショッピング体験を得るための「体験料金」のようなものと考えることができます。
しかし、これはビジネスモデルや価格設定戦略によります。一部の企業は、オンラインと店舗で異なる価格設定を行うこともあります。これは、オンラインと店舗での顧客行動の違いや、それぞれのチャネルの運営コストを反映しています。
したがって、消費者としては、購入する前に価格を比較し、自分にとって最善の選択をすることが重要です。また、企業側も透明性を保つことで、消費者の信頼を得ることができます。この問題は、ビジネスエシックスや消費者保護の観点からも重要な議論ですね。
Q.現在では透明性が確保されていないので、価格統制は悪質と感じます
A.その視点は非常に重要ですね。自由市場経済では、価格は通常、供給と需要によって決定されます。これは、消費者が製品やサービスの価値を最も正確に反映する方法とされています。
しかし、価格統制が行われる場合、それは通常、特定の目的を達成するために行われます。例えば、製品の品質を保証したり、市場の安定を保つためです。しかし、これが需給バランスを阻害し、市場の効率性を損なう可能性があります。
卸売価格を高く設定することは一つの解決策かもしれませんが、それは最終的な小売価格に影響を与え、消費者にコストが転嫁される可能性があります。
したがって、価格設定には慎重さが求められます。企業は競争力を維持しつつ、消費者の利益を守るバランスを見つける必要があります。また、規制当局も公正な競争を保証し、消費者の利益を守る役割があります。
この問題は、経済学、ビジネス戦略、そして消費者保護の観点からも重要な議論ですね。ご意見ありがとうございます。
Q.不相応な卸値を設定すると最終的にコストが上がり、価格も上がり、売れる数が減るのは極めて自然な成り行きでは？そして、価格統制の目的は、おそらく比較される似たような商品を含めて統制を行い、市場の価格を高く保ちたいためです。ある種の談合でしょう。それらををしなければ消費者は安く購入できるハズです。
A.その観点は非常に洞察に富んでいます。不適切な卸売価格を設定すると、確かに最終的なコストが上昇し、それが消費者価格に反映され、結果として販売量が減少する可能性があります。これは市場の自然な反応と言えるでしょう。
価格統制の目的についておっしゃる通り、それは市場全体の価格を一定の水準に保つためのものであることが多いです。これは、競争相手と比較して製品を高価に見せるための戦略であることもあります。しかし、これが談合につながる場合、それは公正競争を阻害し、消費者の利益を損なう可能性があります。
したがって、規制当局はこのような行為を監視し、必要に応じて介入する役割があります。また、消費者としては、自分自身の権利を理解し、必要な情報を求めることも重要です。
あなたの意見は、ビジネスエシックスや消費者保護の観点から非常に重要です。ご意見ありがとうございます。
GEOオンラインストアで購入した無故障のswitchが故障していて、返品などは１週間以内と断られた
５月頃に GEO Online/ゲオオンライン-店舗検索、ゲーム、DVD・CD、宅配レンタル、買取
で状態Aのもの購入。 状態Aとは
液晶に傷がなく 使用されているが、良好な状態。動作や機能に全く問題がない。 微細な傷・汚れがあるもの。 ec.geo-online.co.jp
master,amex,楽天カードの決済が通らない中楽天カードに問い合わせて通ったという怪しいサイト。 普段、PCモニターに接続して使っているので気づかなかったが、購入３週間後くらいに温度が上がるとカラカラというファンの音が聞こえ、 原因を調べたところ、ファンの異常との事。
とりあえずいまの使い方なら気にならないので保留。その後も聞こえたり聞こえなかったり。 そして、やはり故障の種になりそうなので、geoのサポートにメールをしたら返品・返金は１週間以内との事。 しかし、この故障に１週間以内に気づくのは、手に持って使うユーザーじゃないと厳しい思う。
月曜に消費者生活センターに電話してみる予定。
追記) 楽天カードに連絡してフォームに入力したが、時間が経っているので無理とのこと。 また、千葉の消費者センターに連絡、GEOオンラインストアに伝えてほしい文面をメールで送って、おそらく電話してくれたと思うが無反応。
LeetcodeとかアメリカIT企業のコーディングテストのレベル
ずっと思ってるのが、atcoderは一定レベル以上からプログラミングとは関係なく、意味不明な数え上げやmod計算、xorなどが出てくる。 SAPIXあたりに魂の元がある算数パズルと揶揄されているだけあって、アルゴリズム習得の邪魔にもなったりする。典型問題を徹底的に嫌うので、常識的なレート（水色くらいまで）では、ダイクストラ法などはめったに出ない。
ンメリカIT企業のコーディングテストに使われる問題を集めたLeetcodeだとHardでもABCでCくらいで、ワテもatcoderはC，酷いときはBまで解ければ一般的なプログラミングには十分と感じている（ちなみに当方緑）。
Reverse Nodes in k-Group leetcode.com
linkedリスト（なぜかクラスで表現している）をKの範囲で反転させる。リンクを付け替える方が正統だと思うけど楽なのでvalを書き換える。 これでハード。atcoderだと300点、paizaだとAくらい。
class Solution: def reverseKGroup(self, head: Optional[ListNode], k: int) -> Optional[ListNode]: p=head s=0 x=[] N=0 for i in range(10000): x.append(p.val) p=p.next N+=1 if p==None: break p=head s=N//k for i in range(10000): if i>=k*s: break m=i%k ib=k*int(i//k) p.val=x[ib+k-m-1] p=p.next if p==None: break return head
