学習を含む動学サーチ・マッチングの理論

私は不確実情報下における探索行動のマッチングモデルを定式化し、その理論的性質を調べた。現実の経済において、経済主体は探索環境(例えば求職活動における、労働市場全体の様子)を完全に把握しているとはいえず、そのため不確実情報を組み込んだモデルは応用上重要である。しかしこの種のモデルでは動的意思決定問題が複雑化するため、既存研究では十分な分析がされてこなかった。私のモデルではすべての市場参加者が私的な観察データに基づいて情報の改訂をおこなっているために、お互いの意思決定が他者の情報改訂に影響を与える。結果として、既存文献で主張されてきたassortative matchingという異質な参加主体のソーティング現象が不確実情報に関して頑健ではないということがわかった。また、情報獲得精度を改善することによる含意も調べられた。論文は関西大学で開かれているサーチ理論の専門的なワークショップにて発表され、国際ジャーナルにて査読中である。また関連して、不確実性をともなった動的なモデルとして、均衡選択の研究プロジェクトをはじめた。すなわちゲーム理論での中心概念であるナッシュ均衡が複数存在する場合に、どの均衡が動的な環境下における頑健性の意味で望ましいかどうかを調べた。東京大学経済学研究科の尾山大輔氏との共同研究として、多数の経済主体によって構成される社会で、ゲームの利得表がプレイヤー達の動きに影響されて確率的に推移して行くモデルを分析した。これは都市経済や労働市場など様々な応用が考えられる。

私は不確実情報下における探索行動のマッチングモデルを定式化し、その理論的性質を調べた。現実の経済において、経済主体は探索環境(例えば求職活動における、労働市場全体の様子)を完全に把握しているとはいえず、そのため不確実情報を組み込んだモデルは応用上重要である。しかしこの種のモデルでは動的意思決定問題が複雑化するため、既存研究では十分な分析がされてこなかった。私のモデルではすべての市場参加者が私的な観察データに基づいて情報の改訂をおこなっているために、お互いの意思決定が他者の情報改訂に影響を与える。結果として、既存文献で主張されてきたassortative matchingという異質な参加主体のソーティング現象が不確実情報に関して頑健ではないということがわかった。また、情報獲得精度を改善することによる含意も調べられた。論文は関西大学で開かれているサーチ理論の専門的なワークショップにて発表され、国際ジャーナルにて査読中である。また関連して、不確実性をともなった動的なモデルとして、均衡選択の研究プロジェクトをはじめた。すなわちゲーム理論での中心概念であるナッシュ均衡が複数存在する場合に、どの均衡が動的な環境下における頑健性の意味で望ましいかどうかを調べた。東京大学経済学研究科の尾山大輔氏との共同研究として、多数の経済主体によって構成される社会で、ゲームの利得表がプレイヤー達の動きに影響されて確率的に推移して行くモデルを分析した。これは都市経済や労働市場など様々な応用が考えられる。