| 研究課題/領域番号 |
21K18309
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
松井 知子 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (10370090)
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| 研究分担者 |
村上 大輔 統計数理研究所, データ科学研究系, 助教 (20738249)
椿 広計 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 名誉教授 (30155436)
高橋 泰城 北海道大学, 文学研究院, 准教授 (60374170)
船渡川 伊久子 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (80407931)
山形 与志樹 慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 教授 (90239864)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2025-03-31
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| キーワード | 異分野相関 / 統合評価モデル / データ駆動 / 確率モデル |
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| 研究実績の概要 |
古典的なDICE（Dynamic Integrated Climate-Economy）モデルは、経済と気候システムの結合モデリングのための広く受け入れられた統合評価モデルであり、すべてのモデル状態変数は時間とともに決定論的に進化する。このモデルは、炭素濃度、温度、経済資本に関連する6つの状態変数（炭素排出緩和率と消費に影響を受ける）が時間とともに決定論的に進化する最適制御動的計画問題として再構成し、経済と気候変数への離散的で連続的な確率的衝撃を追加することで確率的DICEモデルとして拡張することができる。しかし、その場合、決定論的な数値方法は高次元では計算上不可能になるため、シミュレーション法などを使用することにより、この問題を解決する必要がある。今年度は、主に金融分野で最適確率的制御問題を解くために開発されたシミュレーション法の一つ、最小二乗モンテカルロ法を確率的DICEモデルに適用して、さらにR言語からJulia言語に実装を変更することにより、ほぼ50倍の計算効率を達成した。
また、DICEモデルの地域版であるRICE（Regional Dynamic General-Equilibrium）モデルについてGAM版を実装し、基本的なシミュレーション結果を得た。
さらに、DICE/RICEモデルの長所と短所について、月1回の頻度で検討会を開催し、DICE/RICEモデルにおいて金融の影響を新たに考慮する必要があること、RICEモデルでは地域ごとに経済に関わる変動（確率的成分）や産業分野間の連関、気候変動対策のための革新的な技術の出現を考慮する必要があることを議論して明らかにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究スケジュールでは、2022年度には主にDICEモデルについて、計算効率に優れた不確かさへの対応機能の汎用化、および状況変化への対応を検討し、DICEモデルへの取り組みは予定通りに進展した。しかし、RICEモデルに関しては、基本的なシミュレーション結果を得るに止まり、取り組みが遅れているため、おおむね順調に進展していると判断する。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、昨年度に引き続き、DICE/RICEモデルをデータ駆動型の確率モデルに転換する課題に取り組む。また深層ニューラル・ネットワークを用いて、不確かさや状況変化への対応に関して、一層の計算効率の向上、および汎用化の課題に取り組む。またパンデミック発生の負の突発事象に加えて、気候変動対策のための革新的な技術の出現などの正の突発事象を統合する課題に取り組む。これらを通して、昨年度に引き続き、多目的に対応して様々な突発・緩行事象を包括できるモデル統合の汎用的な方法論IIの検討を進める。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍のため、当初予定の学会参加や研究打合せのための出張ができなかったため。
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