月: 2006年7月

オススメのスタミナ料理

たまたま本日食してまいりました。 千葉県で非常に店舗を増やしている、ラーメン壱鵠堂の、 冷やし豚しゃぶ胡麻辛味噌麺。 写真は無い。 でも冷やし中華状の麺に、ネギやキュウリやモヤシなどを載せ、 冷しゃぶがまわりにのせてあり、とうがらしでスパイシーになった、 胡麻ダレがかけてあります。 夏らしく、ひんやりしているのに、辛くてスタミナが付くので、オススメ!

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hallo goodbye

この日は、今の部の新入社員+偉い方々の面々と割と若手の 人たちでの飲み。 自分は「あいだ」にいることになるんだけど、 上も、下も、いろいろな事情や関係とかが、 目の前にいる新入社員よりも、見えすぎてて、 そのフレッシュさがウラヤマしかったりしてしまいました。 新入社員は、着任の日から会ってなかったので、 話したのは今日で2度目。新たな出会いです。 2次会まで行って、11:30くらいに終了したのだけど、 その後、これまで大変お世話になった方の送別会だったので、 急いで新橋までとんぼ返り。 もう、言葉で語ることができないくらい、お世話になっているので、 なかなか感謝の言葉も伝えられなかったのが悔し […]

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リスク計算なんてアテにならないものです

 致命的にならない限りは失敗してもいいと思っていました。  やってみないと分からない。行動してみる前に考えても無駄です。  行動して、考えて修正すればいい。それが人生だし、それが商売だと  思っているんです。   柳井正(ファーストリテイリング CEO) まず、やってみること。それが人生だし。

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オークションの理論価格(実証編)その3

さて、前回では簡単に落札理論価格をだしてしまった訳だが、 実はこの式にも、どれだけしっくりしてるかという指標があったり、どれだけ信頼できる変数か?という指標が あったりします。でも基本に勉強するわけではないので、詳しくは知っておく必要はないかと思いますが、 これだけは知っていると、非常に精度があがるので、ご紹介します。 上記の前回の結果から、利用したそれぞれの変数(ビーコンありかとか、落札の月とか)の係数が出たわけですが、そのとなりのとなりに「t」とだけ書いた列がありますね。 その数値が2以下(1.7以下でもよし)であれば、その変数はあまり信用できません。 これは、t値といって変数の信頼性を表 […]

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オークションの理論価格(実証編)その2

さて、ちょっと間があいてしまったが、(ヒロトチさんごめんなさい) データも完成したことだし、オークションの理論価格の算出にとりかかろう。 一応、ワタクシの作ったデータをそのままおいてみる。 ここに至るまでの参考にしていただきたい。 4.実際に理論価格を出すために、回帰分析を行う。 ここでは回帰分析の中でもヘドニックプライスモデルを利用する。 つまり、被説明変数にプライスをおき、説明変数にその商品や財の機能などを 入れることで、商品価格を割り出すものだ。 (よく物件や電化製品に使うが、異なる製品間の差をみるのに適している) この場合は、すでに購入する商品AVIC-ZH009は決まっているので、 […]

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オークションの理論価格(実証編)

オークションでは、出品者でも落札者でも、唯一の関心事は落札価格の水準だ。 オークションはその水準を決めるための決戦の場。人気も出るのも良く分かる。 しかし、これだけは覚えておかねばならない。 オークションで自分が落札した場合、それはもっとも高値をつけたということと 同義なので、再出品しても同じ価格で売れることは無い。 つまり、市場価値(価格)はもっともっと低いところにあるということ。 情報の非対称性など考慮すべきことはいっぱいあるけど、 落札する側はアタマの片隅においておくべきだろう。 さて、今回はオークションでの理論価格の算出を行いたい。 今はオークファンがあるので、とてもラクだ。 エクセル […]

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ヤフオクのススメ

最近やたら、ヤフオクにはまっている。いや、いたと言うべきか。 ちょっと大きい買い物をしたので、その周辺機器を買い揃えるために、 ヤフオク、kakaku.comなどで比較検討したためだが、 ヤフオク、kakaku、楽天などオンラインでショッピングするときに考慮しなければならないことが 数点あるので、ご存じない方はご注意いただければよい。(備忘もふくむ) ・単純に商品価格だけで比較するのはよくない。送料も確認するべき。 ・ヤフオクでも送料コミの場合がある。要チェック。 ・支払方法でカードが使える場合は、ポイント分還元で安くなるときもある。 ・しかし、ヤフオクはカード分割はきかない。大きい買い物はツ […]

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