研究課題
基盤研究(C)
不確実性下の動学的意思決定で標準的なベイジアンモデルでは、個人が直面する不確実な状態空間及び、状態の初期確率、状態の追加情報を表現する情報構造を仮定し、確率をベイズ改訂する個人の意思決定を考える。しかし、個人が持つ確率や情報構造は私的情報であり、分析者の事前知識として前提にできない場合が多い。本研究では、個人の主観的確率を導出したSavageモデルを拡張し、主観確率と主観的情報構造を同時に導出する一般的フレームワークの開発とその拡張について研究を行った。先行研究の多期間への拡張および情報構造の内生的選択モデルの公理化、状態分布の情報に加えて将来の選好情報の学習への拡張などを行った。
ミクロ経済学、意思決定理論
