不確実性下における学習の公理的研究

本研究は，不確実性下において情報収集の後に選択を行う意思決定者のモデル化とその公理的基礎付けを行った．具体的には，意思決定者は分析者には直接観察できない情報構造と信念を持ち，それらの下で最適停止問題を解く形で情報収集を行うと想定し，選択対応と反応時間という観察可能なデータからそれらのパラメタを逆算するために，データが満たすべき規則性（公理）を明らかにした．2019年度は情報構造の逆算の手順を提示し，一定の公理の下でデータからパラメタを抽出し，それらが定める最適停止問題の解としてデータが説明できる事を示した．さらに，逆にデータがモデルにより説明されるなら，提示した公理を概ね満たすことも示した．これにより，データが公理を満たすことと，最適停止問題の解として説明されることがほぼ同値であると分かった事になる．また，同様の結果をより一般の，反応時間に加えて情報構造自体も選択変数であるようなモデルに対して示すこともできた．既存の不確実性下における意思決定の研究はほとんどの場合，意思決定者が選択肢集合から選んだものを記録したデータのみが観察可能であると仮定していた．この種の仮定を採用しても，意思決定者が複数回選択を行うと想定すれば情報増大系を識別できることが知られている．これに対して本研究は反応時間をデータに加えれば，選択が一度だけでも識別が可能になるを明らかにした．反応時間は比較的近年実験経済学に取り入れられたデータである．これを選択のデータと共に使用することで，意思決定者の選択をより良く理解できると形式的に示したことが本研究の貢献である．

本研究は，不確実性下において情報収集の後に選択を行う意思決定者のモデル化とその公理的基礎付けを行った．具体的には，意思決定者は分析者には直接観察できない情報構造と信念を持ち，それらの下で最適停止問題を解く形で情報収集を行うと想定し，選択対応と反応時間という観察可能なデータからそれらのパラメタを逆算するために，データが満たすべき規則性（公理）を明らかにした．2019年度は情報構造の逆算の手順を提示し，一定の公理の下でデータからパラメタを抽出し，それらが定める最適停止問題の解としてデータが説明できる事を示した．さらに，逆にデータがモデルにより説明されるなら，提示した公理を概ね満たすことも示した．これにより，データが公理を満たすことと，最適停止問題の解として説明されることがほぼ同値であると分かった事になる．また，同様の結果をより一般の，反応時間に加えて情報構造自体も選択変数であるようなモデルに対して示すこともできた．既存の不確実性下における意思決定の研究はほとんどの場合，意思決定者が選択肢集合から選んだものを記録したデータのみが観察可能であると仮定していた．この種の仮定を採用しても，意思決定者が複数回選択を行うと想定すれば情報増大系を識別できることが知られている．これに対して本研究は反応時間をデータに加えれば，選択が一度だけでも識別が可能になるを明らかにした．反応時間は比較的近年実験経済学に取り入れられたデータである．これを選択のデータと共に使用することで，意思決定者の選択をより良く理解できると形式的に示したことが本研究の貢献である．