2024欧洲杯投注官网_沙巴博彩公司-官网平台

基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	経済理論特殊研究(理論経済学Ⅰ)(D)／ECONOMIC THEORY（THEORETICAL ECONOMICS I）
開講所属 ／Course Offered by	大学院／
ターム?学期 ／Term?Semester	2023年度／2023 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	月3／Mon 3
開講区分 ／semester offered	通年／Yearlong
単位数 ／Credits	4.0
主担当教員 ／Main Instructor	藤山　英樹
科目区分 ／Course Group	大学院科目　講義科目

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
藤山　英樹	国際環境経済学科／ECONOMICS ON SUSTAINABILITY

授業の目的?内容 ／Course Objectives	経済理論の応用として発展が著しい社会ネットワーク分析について、代表的な理論研究と実証研究の双方について学ぶ．理論的には、中心性概念とナッシュ均衡の関係、ネットワーク上での公共財供給問題、プロジェクト参加問題、そして、部門間調整モデルにおけるネットワーク形成問題を取り上げる。ネットワーク上における実証分析としては、Social interaction models, Stochastic Actor-Oriented Models, そして、Exponential Random Graph Modelsを取り上げる。目的は、受講生が社会ネットワーク分析の理論を理解し、実証分析まで可能になることである。 つまり、ディプロマ?ポリシー(DP)の1-b「社会や組織の現状や収集した情報から高度に抽象化、特定化された研究課題を設定する能力」および、1-a「専門分野にとどまらず、周辺の分野まで含めて、国内外の文献やデータその他の情報を網羅的に参照し、評価できる能力」を身に着けることである。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	授業は輪読形式であり、受講者が授業内で事前に指定された文献の内容を報告し、その際に教員からは適宜コメントを行う。さらに、質疑応答を通じて内容の理解を深める。授業後は内容理解の確認を目的とする課題をだす。 事後の課題を行う上で生じた質問は、授業内で受けつける。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	事前の学修としては，指示された文献について報告の準備をし、ハンドアウトを作成する。また、そのときに疑問点を整理する（２時間）。 事後の学修としては，課題への取り組みを通じて、授業内で理解した点について再確認をする（２時間）。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 特になし。 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title 必要な論文及び資料は指示もしくは配布する。 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	授業内の貢献(70%)：指定された文献にしたがい、社会ネットワーク分析の標準的な理論分析、実証分析を理解しているかについて評価する。 学期末のレポート(30%)：標準的な社会ネットワーク分析の応用ができるかについて評価する。
備考 ／Notes
関連科目 ／Related Subjects
到達目標 ／Learning Goal	経済理論についての博士レベルの知識を修得し，経済現象を精密に分析できるようにする．

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	イントロダクション	社会ネットワーク分析、経済理論、実証分析の関係について概観する。
2	ナッシュ均衡と中心性概念の関係：記号表現と主張の確認	Ballester et al. (2006)の主張を確認する。
3	ナッシュ均衡と中心性概念の関係：主張の導出	Ballester et al. (2006)の主要な主張の証明について学ぶ。
4	ナッシュ均衡と中心性概念の関係：発展	Ballester et al. (2006)からの発展したモデルを確認する。
5	ネットワーク上での公共財供給モデル：記号表現と主張の確認	Bramoulle and Kranton (2007)の主張を確認する。
6	ネットワーク上での公共財供給モデル：主張の導出	Bramoulle and Kranton (2007)の主張の証明について学ぶ。
7	ネットワーク上でのプロジェクト参加モデル：記号表現と主張の確認	Bloch and Querou (2013)の主張を確認する。
8	ネットワーク上でのプロジェクト参加モデル：主張の導出	Bloch and Querou (2013)の主張の証明について学ぶ。また、その応用となるIto and Nakajima (2021)についても学ぶ。
9	部門間の調整モデル：記号表現と主張の確認	Cremer (1990)の部門間調整モデルを確認する。
10	部門間の調整モデル：ネットワーク分析への発展	Cremer (1990)の部門間調整モデルの応用としてのネットワーク分析を学ぶ。
11	学校内の生徒のネットワーク分析	Add-Healthデータは、中高生の友人関係を含んでおり、ネットワーク分析に多く用いられている。いくつかの応用例についていくつか概観する。
12	企業間ネットワーク分析	役員兼任を通じた企業間ネットワークを中心に、いくつかの分析事例を確認する。
13	中心性概念についての実証分析	中心性概念に対する実証分析について概観する。
14	春学期のまとめ	春学期に学んだ理論モデルと実証研究のそれぞれの関係に注目しながら、全体を復習する。
15	Reflection 問題について	ネットワークの実証分析に伴う困難としてのReflection問題を学ぶ。
16	Linear in Means Model	Reflection問題でも取り上げられるLinear in Means Modelの経済モデルについて学ぶ。
17	Social interaction models: 基礎	Liu and Lee (2010)で示されたネットワークの計量モデルについて、どのような定式化がなされ、何が主張されているかを学ぶ。
18	Social interaction models: いくつかの主張の導出	Liu and Lee (2010)で示されたネットワークの計量モデルで導出された主要な結果のいくつかについて証明を含めて、より深く学ぶ。
19	Social interaction models: 応用	Spatial interaction modelを応用した実証分析として、Patacchini et al. (2017)を取り上げる。
20	Stochastic Actor-Oriented Models: 基礎	ネットワークの進化的な形成を扱うStochastic Actor-Oriented Modelsの基本的な内容を学ぶ。
21	Stochastic Actor-Oriented Models: 発展	ネットワークと行動の共進化を含めた発展モデルを学ぶ。
22	Stochastic Actor-Oriented Models: 応用	Stochastic Actor-Oriented Modelsを応用した実証分析を学ぶ。
23	Exponential Random Graph Models: 基礎	ネットワークそれ自身の生成確率に注目するExponential Random Graph Models の基本的な内容を学ぶ。
24	Exponential Random Graph Models: 発展	Exponential Random Graph Models の発展と、このモデルへの批判を学ぶ。
25	Exponential Random Graph Models: 応用	Exponential Random Graph Modelsを応用した実証分析を学ぶ。
26	二つのモデルの比較	Exponential Random Graph ModelsとStochastic Actor-Oriented Modelsの違いを学ぶ。
27	ソフトウェアについて	Spatial interaction models、Exponential Random Graph ModelsとStochastic Actor-Oriented Models のソフトを学ぶ。
28	秋学期のまとめ	秋学期に学んだ３つの実証モデルの関係に注目しながら、全体を復習する。