2017 Fiscal Year Research-status Report
確率論理学習に基づく統一的意思決定モデルの構築と経済実験データへの応用
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17K18569
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
石川 竜一郎 早稲田大学, 国際学術院, 准教授 (80345454)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| Keywords | 資産取引実験 / 事例ベース意思決定理論 / 帰納的ゲーム理論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度では、資産取引実験を行い、被験者の推論能力と資産価格の関係性を示すデータ収集に注力した。そのために、被験者の将来価格の予測データが、他者の価格予測を開示することでどのように変化するかを分析した。また、長期間の将来価格の予測データを分析することで、短期と長期の予測の違いおよびその関係性を分析した。
ゲーム的状況で、他者の取りうる行動の不確実性を減じたとしても、必ずしも将来価格の予測に対する自信が向上するとは限らないこと。また、他者の予想価格に関する平均値や中央値が与えられたとしても、それ自体が各被験者の価格予測に影響を与えるとは言えないことなどの結果を得た。これらを踏まえると、被験者は他者の思考や行動の情報よりも、社会制度（本実験では市場制度）などの制度がもたらす帰結に重きを置いた意思決定を行なっていることがわかる。
こうした知見から、意思決定主体がどのように過去の事例を用いて意思決定を行うかを考察する「事例ベース意思決定理論」や「帰納的ゲーム理論」の検証やそれに基づく行動モデルの構築につなげていくことが可能になる。特に資産取引実験データを生かすために、理論研究では事例ベース意思決定理論や帰納的ゲーム理論が、資産取引実験の分析に適応できる形での拡張を試みている。こうした分析を通じて、当初の研究目的である「環境認識に基づく社会観の形成」および、そうした社会観に基づく意思決定分析を遂行していく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当該年度では、行動モデルを構築するための実験データを効率よく収集することができ、その分析も行うことができた。これは当初の目的にある、認識の基盤となる「認識データ集合」の具体的データとして取り扱うことができ、理論的基礎付けの準備を行えたと言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究初年度では、データの収集および分析に注力した。これを踏まえて、「事例ベース意思決定理論」および「帰納的ゲーム理論」の資産取引やそれに付随する社会制度に依存した理論の拡張を行う。
特に重要なのは、意思決定主体の行動データを主体自身がどのように認識の形成に用いているかを説明することである。このために、データと整合的に説明できる理論の構築の必要がある。その構築には理論と実験データを結びつける行動モデルの役割が大きいため、いくつかの行動モデルを援用しながら考察を試みる。
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| Causes of Carryover |
実験データをサーバ上におき、データベース化し、認識データ集合のデータベースの構築を試みた。しかし、分析を優先させたため、サーバー構築までには至らなかった。今年度中にはそうしたサーバーの構築を試みる所存である。
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