| 研究課題/領域番号 |
25282094
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
藤原 義久 兵庫県立大学, シミュレーション学研究科, 教授 (50358892)
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| 研究分担者 |
中村 知道 兵庫県立大学, その他の研究科, 准教授 (50615789)
木村 真 兵庫県立大学, その他の研究科, 准教授 (50419959)
島 伸一郎 兵庫県立大学, その他の研究科, 准教授 (70415983)
眞鍋 雅史 兵庫県立大学, その他の研究科, 准教授 (20537071)
佐藤 哲也 兵庫県立大学, その他の研究科, 教授 (80025395)
青山 秀明 京都大学, 理学(系)研究科(研究院), 教授 (40202501)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 社会システム / 複雑系ネットワーク / 経済システム / financial crisis / complex network |
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| 研究概要 |
初年度は大規模データの整備とその解析を中心に行った。まず、財政・金融システムにおける信用ネットワークについては、研究分担者の青山が代表者となっている欧州連合（EU）研究プロジェクト（FP7）『経済危機の予測』（Forecasting Financial Crises）のデータを活用して、日本の金融機関と企業間の貸出・借入の関係性からなる重み付き２部グラフの信用ネットワークの構造解析を行った。さらにその上での経済的な脆弱性の伝播モデルを構築して、研究協力者のGuido Caldarelli (IMT Lucca, Italy), Stefano Battiston(ETH, Switzerland)らの構築した脆弱性指標であるDebtRank の解析を行って、経済産業研究所(RIETI)発行の論文を発表した。また関連する論文を研究協力者のMauro Gallegati (Ancona, Italy)と共同で査読付き論文として発表した。
一方、実際に生起した破綻に関する実証データを整備するため、東京商工リサーチと協力して同社が独自に保有する倒産データ、倒産企業と取引・保有等の関係をもつ企業のリストおよび財務情報を含む大規模データの特別仕様niよるデータ購入を行った。また、関連するデータとして社会・人口体系のデータも整備した。
さらに今後用いることができると想定される基礎的な解析手法として、多変量時系列データに対するモデルからネットワーク構造を読み解く手法の開発、ベイズ統計を用いた一般状態空間モデルにおける推定手法であるデータ同化に関する研究も進めた。
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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
データの整備については、東京商工リサーチと協力してデータ内容に関する調査を行った。その調査に予想以上に時間がかかったものの、年度内にデータ購入を完了した。またデータ解析、モデル化、シミュレーションについては、研究協力者と緊密な協力態勢を敷くとともに、欧州連合（EU）の研究プロジェクトを通じて積極的に人的ネットワークを広げて活用していくことができた。
基礎的な研究手法の研究についても、多変量時系列データに対するモデルからネットワーク構造を読み解く手法、ベイズ統計を用いた一般状態空間モデルにおける推定手法であるデータ同化に関する研究も進めることができた。
一方、整備したデータの高度な活用、基礎的な研究手法のさまざまなデータへの適用、モデルやシミュレーションの検証計画の点での進展が若干遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
購入した大規模なデータの解析を深化させ、またモデリングとシミュレーションの準備を中心に研究を進める。
モデリングでは、対象となる現象に立脚した極小モデルから出発して、実際にその様な振る舞いを再現する現象論モデルの構築をめざす。経済現象や自然現象におけるクライシス連鎖には、系の詳細によらない何らかの普遍的な統計的性質がある事が、研究代表者の予備的研究により分かってきた。とりわけ大地震における地殻の大規模破壊とその後の余震現象に相当するプロセスがネットワークの大規模破壊時にも生じているように思われ、一種の自己組織化臨界現象として現象論的な扱いが可能であると考えている。よって、自己組織化臨界現象のアナロジーが成り立つ範囲とそうでない部分を見極めつつモデリングを行う。
データ解析とモデリングのプロセスを経て、データで観測される破綻とその伝播過程、データ解析による統計的モデル、クライシス連鎖に関する自己組織的なモデル化を詳細に比較検討した後、次年度に実行するシミュレーションの準備として実データに基づくネットワーク構造を計算機上に再現する。その際、破壊の長期記憶性、規模などの統計的性質、ネットワーク構造との関係などを明らかにするようにシミュレーションを設計する。
モデリングではデータの対象分野の特質を把握することが非常に重要になることから、メンバー間で議論を重ねて行い、連携研究者の助言も仰ぐ。
連携研究者として以下の研究者を追加する。家富 洋（新潟大学・自然科学系・教授）経済物理，計算物性、池田 裕一（京都大学・大学院総合生存学館・教授）複雑系科学，データ科学、相馬 亘（日本大学・理工学部・准教授）複雑系ネットワーク、吉川 洋（東京大学・経済学研究科・教授）マクロ経済学。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
大規模データ購入にあたって、当初計画段階の見積金額よりも安く抑えることができた（データ内容は変わらない）ため。
研究成果の発表に重点の一部を置きたいため、それに対応する旅費に充てる計画である。
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