データサイエンスの経済学　調査・実験，因果推論・機械学習が拓く行動経済学

ビッグデータの集積や人工知能の活用が叫ばれる中、エビデンス重視の実証革命が進み、データサイエンスを駆使した新たな経済学が要請されている。著者の過去２０年間の研究を踏まえ、因果推論や機械学習などを用いるデータ分析の手法だけでなく、適切にデータを取得する調査・実験の手法を解説し、使える経済学の手引を提供する。

ビッグデータの集積や人工知能の活用が叫ばれる中、エビデンス重視の実証革命が進み、データサイエンスを駆使した新たな経済学が要請されている。著者の過去20年間の研究を踏まえ、因果推論や機械学習などを用いるデータ分析の手法だけでなく、適切にデータを取得する調査・実験の手法を解説し、使える経済学の字引を提供する。

目次

はじめに

序 章　行動経済学の死から再生へ
　1. ビッグデータ時代の行動経済学
　2. 行動経済学は死んだのか
　3. 再現性問題を考える
　4. 実験倫理の重要性
　5. WEB調査は信頼できるか
　6. 内的妥当性と外的妥当性
　7. 異質性こそ研究の最先端

　付録 調査・実験研究倫理及び実験倫理委員会設置規程

第Ｉ部　アンケート調査の経済学

第1章　アンケート調査の力――離散選択分析
　1. 本章の目的
　2. インターネット接続のアンケート調査
　　2.1 アンケート調査の背景
　　2.2 アンケート調査の解説
　3. 調査票の計量経済モデル
　　3.1 離散選択分析
　　3.2 ランダム効用理論
　　3.3 条件付きロジット・モデル
　　3.4 入れ子ロジット・モデル
　　3.5 ミックスド・ロジット・モデル
　4. 調査票の計量経済分析結果
　　4.1 電気通信分野の離散選択分析
　　4.2 4選択肢モデルの計量経済分析
　　4.3 ADSL部分市場の計量経済分析
　5. その後の研究の発展

　付録 ｢電気通信事業分野における競争状況の評価」アンケート調査

第2章　コンジョイント分析の技――表明選好分析
　1. 本章の目的
　2. 喫煙・依存症の行動経済学
　　2.1 依存症の経済モデル
　　2.2 割引効用モデル
　　2.3 期待効用モデル
　3. コンジョイント分析
　　3.1 RPデータとSPデータ
　　3.2 コンジョイント分析
　　3.3 ニコチン依存度調査
　　3.4 コンジョイント分析調査票
　4. コンジョイント分析の計量経済分析結果
　　4.1 ミックスド・ロジット・モデル
　　4.2 喫煙習慣と時間選好率，相対的危険回避度
　　4.3 個人レベルのパラメータ分布
　5. クロスアディクションの計量経済分析結果
　　5.1 クロスアディクションとは何か
　　5.2 嗜癖行動別に見る時間選好率と相対的危険回避度

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