• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Structural estimation on the statistical learning model : Application on the competition and social policy for the digital economy

Research Project

Project/Area Number 22K01485
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 07040:Economic policy-related
Research InstitutionTokyo Keizai University

Principal Investigator

黒田 敏史  東京経済大学, 経済学部, 准教授 (80547274)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywordsサーチコスト / 消費者レビュー / メディアバイアス / 抱き合わせ / 需要関数 / オンラインコマース / 統計的学習 / 構造推定 / サーチ理論 / 組織の経済学 / 企業行動 / 競争政策 / 社会政策
Outline of Research at the Start

本研究では、生産者の学習過程を組み込んだモデルの構造推定を行い、生産者の学習が市場均衡の動学的過程に与える影響と、競争政策のシミュレーションを行います。
第一の対象は日本の携帯電話市場です。携帯電話市場において、非線形価格の設定において統計的学習が行われる事で、これまでの料金水準の変化がどこまで説明できるかを明らかにします。特に移動体通信事業者となることで費用構造が変わった結果、競争圧力が強まるかについて検討を行います。
第二の対象は、日本のメディア産業です。既存研究が外生的としてきたメディアの報道内容をメディアが市場環境を学習して内生的に決める変数として分析するモデルを構築し推定します。

Outline of Annual Research Achievements

生産者の学習行動を解明するため、携帯電話の需要関数の推定、メディア市場の需要関数の推定と需給均衡の解明、オンラインコマース市場における需給データの整備と消費者行動モデルの推定を行った。
携帯電話市場の分析では、固定ブロードバンドとモバイルデータ通信の価格プランの組み合わせに関する消費者の完全情報を仮定した消費者需要・供給行動の需給均衡モデルの推定を行った。消費者行動は一定の精度で推定ができたものの、供給行動については不十分な段階であり、供給側のモデルについてのさらなる探求が必要である。
メディア市場の分析では、過去に実施したフィールド実験データから、需要関数を推定し、生産者の供給行動の動機となる消費者需要のパターンを明らかにした。今回推定に利用したデータ期間は2016年12月の一部の期間であり、当該期間において民放と公共放送の報道内容の違いは消費者の選好と整合的であり、企業は消費者の求める傾向のある情報を報道していることを明らかにした。今後は期間を通じた供給の変化を分析することで、企業の学習行動を明らかにしたい。
オンラインコマース市場では企業が行う利潤最大化のための、価格や情報提示についての探索行動の結果が観察可能である。そこで、2023年度にオンラインコマース市場における価格・数量のデータを購入するとともに、Webスクレイピングによって取得した価格・Web掲載情報と突合し、オンラインコマースにおける消費者行動、生産者行動が共に推定可能なデータベースを整備した。今後は消費者サーチがある状況における供給側の情報提示のモデルを構築し、需給均衡モデルの推定を行いたい。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

メディア市場の分析では、需要と供給の関係についての推定が修了している。
携帯電話市場の分析では、生産者行動の分析が不十分な段階であるが、時間のかかるデータの整備と需要推定は完了している。
オンラインコマース市場の分析では、データの収集・整備は概ね完了している。

Strategy for Future Research Activity

メディア市場の分析については、消費者が完全情報で近視眼的な下での需要・供給モデルの推定ができているため、研究の完成に向け、供給行動を学習行動として分析を行いたい。
携帯電話市場の分析においては需給均衡モデルを完成させ、プラン導入前に企業の取りこぼしていた利潤を特定し、それを吸収するようなプランが作れているかを明らかにしたい。
オンラインコマース市場の分析においては、消費者にサーチコストが係る状況における企業の最適化行動についての理論のサーベイを行い、モデルの構築を行いたい。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (1 results)

All 2024

All Presentation (1 results)

  • [Presentation] Effect of the product order and the product review on the product choice2024

    • Author(s)
      黒田敏史
    • Organizer
      SWIE2024
    • Related Report
      2023 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi