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
【研究分野】理論経済学
【研究キーワード】
帰納的学習 / 帰納的ゲーム理論 / 資産取引実験 / 資産価格バブル / 高次認識 / 経験 / 期待形成 / バブル / 価格予測 / 認識論 / 経済理論 / ゲーム理論 / 学習理論 / 認識と意思決定 / 金融政策 / 量的緩和 / 資産価格 / 金融論 / 実験経済学 / ゲーム論理 / 動的認識論理 / 構造学習 / 国際研究者交流 / 認識 / 長期契約 / 経済実験
【研究成果の概要】
本プロジェクトの目的は、限定合理的な主体が経験を通じて行動の学習過程を描写する帰納的学習理論の構築である。特に市場取引実験に注目し、被験者の(i)合理性の分類 (ii)高次期待の影響の抽出 (iii)将来価格の予測 (iv)経験の違いの影響を明らかにする行動データの分析を行った。その結果、市場参加者の認知能力の多様性が資産価格バブルを助長し、それが被験者の高次期待に起因することが明らかになった。また資産取引実験の経験を持つ被験者も、現在の状況に適応的に学習することも検証された。加えて、これらの一連の実験を通じて、被験者に複数の動機付けが実験内に存在する際の動機付け統制の手法を提示した。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 秋山 英三 | 筑波大学 | システム情報系 | 教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究協力者】 |
| 花木 伸行 | ソフィアアンティポリス大学 | 経済経営学部 | 教授 |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2014-04-01 - 2018-03-31
【配分額】15,210千円 (直接経費: 11,700千円、間接経費: 3,510千円)