Study on a methodology that gives a bird's-eye view of interdisciplinary relationships based on statistics and machine learning

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古典的なDICE（Dynamic Integrated Climate-Economy）モデルは、経済と気候システムの結合モデリングのための広く受け入れられた統合評価モデルであり、すべてのモデル状態変数は時間とともに決定論的に進化する。このモデルは、炭素濃度、温度、経済資本に関連する6つの状態変数（炭素排出緩和率と消費に影響を受ける）が時間とともに決定論的に進化する最適制御動的計画問題として再構成し、経済と気候変数への離散的で連続的な確率的衝撃を追加することで確率的DICEモデルとして拡張することができる。しかし、その場合、決定論的な数値方法は高次元では計算上不可能になるため、シミュレーション法などを使用することにより、この問題を解決する必要がある。今年度は、主に金融分野で最適確率的制御問題を解くために開発されたシミュレーション法の一つ、最小二乗モンテカルロ法を確率的DICEモデルに適用して、さらにR言語からJulia言語に実装を変更することにより、ほぼ50倍の計算効率を達成した。また、DICEモデルの地域版であるRICE（Regional Dynamic General-Equilibrium）モデルについてGAM版を実装し、基本的なシミュレーション結果を得た。さらに、DICE/RICEモデルの長所と短所について、月1回の頻度で検討会を開催し、DICE/RICEモデルにおいて金融の影響を新たに考慮する必要があること、RICEモデルでは地域ごとに経済に関わる変動（確率的成分）や産業分野間の連関、気候変動対策のための革新的な技術の出現を考慮する必要があることを議論して明らかにした。