2015 Fiscal Year Annual Research Report
帰納的学習による意思決定理論の構築と資産取引実験への応用
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26285043
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
石川 竜一郎 筑波大学, システム情報系, 准教授 (80345454)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
秋山 英三 筑波大学, システム情報系, 教授 (40317300)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 動的認識論理 / 構造学習 / 高次認識 / 資産取引実験 / バブル / 帰納的学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、理論研究として「動的認識論理」を用いた構造学習に関する論理体系を構築した。また実験の研究として、実験に参加する被験者の認知能力の違いが資産取引にどのような影響を与えるかを検証した。
理論研究で行った構造学習に関する論理体系の構築においては、合理性に関する意思決定基準を設け、限定的な構造に関する知識・情報と合理性から意思決定を考察可能にする枠組みを構築した。帰納的推論に関する分析に弱さがあるものの、構造学習とそれに基づく意思決定を分析する基礎的な枠組みを構築できたと考えている。
実験研究では、Raven testを用いた認識能力に関するスコアを用いて、被験者を分類し、異なる認識能力の被験者間での資産取引実験および同じ認識能力をもつ被験者間での資産取引実験を行い、他者の認識能力をどの程度まで読み取り取引を行うか、資産価格バブルの大きさがどのように異なるかを検証した。
結果として、異なる認識能力の被験者間で資産取引実験を行うと、被験者、特に認識能力の高い被験者が将来の資産価格の高騰を読み込み、取引が多く行われ、バブルが助長される現象を観察することができた。
特に実験結果に関しては、国際学会での発表も数回なされ、そこでの議論を通じて今後の指針も明確になった。
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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
理論的研究として、動的認識論理をもちいた構造学習に関する論理体系の構築の基礎を行うことができた。特に意思決定のための基準を設けたことで、主体の学習過程と意思決定過程の違いをより明確に分析することが可能になった。
実験研究では、Raven testやBeauty contestを用いて、被験者の認識能力を多面的に考察することができた。また実験結果としても、認識能力の違いが資産取引量や資産取引価格の違いをもたらす実験結果を得ることができ、次年度に向けてより精査する実験計画を立てることが可能になった。また実験結果を複数の国際学会で発表することができたため、様々な研究者から実験に関する興味を持ってもらえ、活発な活動が行えたと考えるためである。
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| Strategy for Future Research Activity |
理論的研究においては、帰納的推論を通じて特に将来に関する予想をどのように行うかを明確にしていく所存である。構造学習においては、過去に得た経験・情報を基礎として、主体が直面している状況の推定と意思決定の分析を行うことができるようになったが、将来の期待に関する論理的分析が不十分なので、その点を重点的に行う。これを通じて、資産取引実験の行動モデル構築の礎とする。
また資産取引実験では、将来価格の予想とその後の取引選択がどのように関係しているかを分析する計画を行う。これにより、この実験結果を用いた行動モデル、上記理論分析の接合を図り、当初計画の実験・行動モデル・理論分析という一貫した研究成果を完成させていくこととする。
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