2022 Fiscal Year Research-status Report
企業倒産が取引ネットワークに与える影響と自発的なレジリエンスの評価
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20K14982
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
尾崎 順一 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (40846739)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 複雑ネットワーク / 社会・経済物理学 / レジリエンス / 企業間取引ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は当初研究目的に従い、企業倒産について研究を行ったが、企業取引ネットワークについては部分的倒産(partial bankruptcy)も大きな影響を与えることが明らかになってきた。特に大企業においては完全に倒産させるよりは、むしろ会社を分割し売却する・一部のビジネスを放棄することにより会社のサイズを大幅に縮小することが多いことが明らかになってきた。
現在までに考えていたモデルに上記の効果を取り入れなくてはならなくなったため、研究計画を一部変更し、部分的倒産を取り入れたモデルの作成を急遽進めることとした。既存の企業取引ネットワーク時間発展モデルに部分的倒産を取り入れたモデルを作成し、新しい企業の時間発展モデルがより良く成長率分布を再現できることを確認した。
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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
本年度は、価値ある新しい発見があったため、当初予想されていた研究計画に完全には従わずにモデリングの精緻化を大幅に進めた。モデルの精度はより良くなり、したがって、概ね順調に進展していると判断している。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は、それまでに得られた知見を元に企業間取引ネットワークの時間発展のモデル構築・アップデートを行う。これによって、現実の企業ネットワークにおける不均一性を考慮に入れたネットワーク生成モデルが構成される。また、それらを並列にシミュレーションすることによって、企業間取引ネットワークにおける脆弱性などのリスク評価を行う。
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| Causes of Carryover |
2022年度は想定外の新たな発見があったためそれに集中しており、計算資源の状況を鑑み翌年度分予算と合わせて新たな計算機資源を購入する方向で調整したため、次年度使用額が生じた。
翌年度は、最終年度の研究計画の実行にあたり、不足している計算資源を補うために計算機費用として主に支出する予定である。またImperial College Londonとの国際共同研究や国際会議発表、論文投稿に支出する予定である。
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