2020 Fiscal Year Annual Research Report
モデル予測政策決定のためのエージェントベース・データ同化モデル
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17H02035
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
倉橋 節也 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40431663)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
寺野 隆雄 千葉商科大学, 基盤教育機構, 教授 (20227523)
吉田 健一 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40344858)
津田 和彦 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (50302378)
高橋 大志 慶應義塾大学, 経営管理研究科(日吉), 教授 (60420478)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | エージェントモデル / 参加型エージェントモデル / データ同化モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
政策効果をモデルベースで予測・評価をし、不確実性やリスクを削減することで、効果的な政策決定を行うためのモデル基盤の構築を研究目的とし、１）モデル予測政策決定のためのエージェントベース・データ同化モデルの研究、２）金融政策や感染症などの社会・経済制度設計のモデル構築、３）学校での教授法などの社会サービス評価を実施した。主な成果として、新型感染症に対する予防策推定、株式市場の将来予想と構造解明、スタートアップ企業に対する外部支援効果の分析、学校での教授法モデルなどを公表してきており、当初計画で予定していたシミュレーションモデルでのデータ推定手法の開発は達成できている。さらに、談合発生のメカニズム解明、多様性と組織行動、事故の予兆モデルなどへ研究領域が広がってきている。
また、社会経済システムにおける因果推論モデルや、シェアサイクル事業におけるダイナミックプライシングエージェントベースモデル、交渉エージェントを用いた工場内無人搬送車システムの検討、橋渡し人財と組織のパフォーマンスの関係性、一般化加法モデルと勾配ブースティング木によるインバランス料金単価の推定などへの取り組みを行った。
これらのように、当初予定していたエージェントベース・データ同化モデルを参加型シミュレーションモデルへ拡張する研究は成果を上げてきたことに加えて、2020年2月から始まった新型コロナ感染症研究の中についても、研究領域を広げることが出来つつある。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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