実験経済学β15: 理解の確認

講義内期末試験をしました。お疲れ様でした。

実験経済学β14: 投票行動の実験

投票行動についての実験内容を紹介しました。（補講でした）

実験経済学β13: ベイズ学習と強化学習

ベイズ学習と強化学習をあぶりだす実験について。また、モンティ・ホール問題もやってもらいました。そして、中位投票者定理の説明にあたって、「平均値」が代表としてどのような性格をもっているのか、説明しました。

実験経済学β12: 支払意志額とアイトラッキング研究

齋藤誠先生との共同研究の発表。

実験経済学β11: 時間選好の研究

私が現在行なっている研究発表。ESA厦門での発表内容です。

実験経済学β10: 被験者保護について紹介

IRBの運用や背景について解説。

実験経済学β09: サルたちの社会的選好

第15章　Social Preferences in Primates の内容。

実験経済学β08: アイオワギャンブリングタスク・株取引

アイオワギャンブリングタスク（IGT)を実際にやってみました。その研究も紹介。

実験経済学β07: 寄附行為・時間選好

寄附行為に関する研究、時間選好に関する研究を紹介。

実験経済学β06: 社会的選好と脳

Fehr先生の15章 social preference and brain。

実験経済学β05: 線条体・効用

教科書25章、Representation of Subjective Value in the Striatumと、29章　Neural Representations of Value。

実験経済学β04: 扁桃体

扁桃体とリスク・ambiguityなど。

実験経済学β03: 選択と視線

教科書２８章、Goal-directed choiceの話。そして、アイトラッキングリサーチ。

実験経済学β02: 参照点・心の理論

参照点があることを裏付ける神経基盤の研究。心の理論についての神経基盤。

実験経済学β01： 神経経済学

第１章「Introduction: A Brief History of Neuroeconomics」。
イントロとして、神経経済学の成立の背景と簡単な歴史について解説した章です。
認知神経科学が意思決定モデルに経済学的なアプローチを採用し、一方で、行動経済学が現実的な意思決定モデルに、非経済的（心理学的知見をとりいれた）行動モデルを作っていった。一部の行動経済学者は、意思決定の瞬間に実際に起きているプロセスを観察し、規範的なモデルではなく実証的なモデルを手に入れたいという思いがあり、それが脳機能の観察に結びついていった。

こういうながれで、認知神経科学と行動経済学があわさって、神経経済学が生まれたとのことです。テキストはこちらを使います。

Neuroeconomics: Decision Making and the Brain Paul W. Glimcher Academic Press 2008-10-17 by G-Tools

実験経済学12: オークション

オークションの理論を解説してから、実験結果をすこしだけ紹介。来週は試験です。

実験経済学11: 時間選好

自分の論文の発表スライドで講義しました。

"Non-parametric test of time consistency: Present bias and future bias"
Games and Economic Behavior
Volume 71, Issue 2, March 2011, Pages 456-478.

内容はこちらに。
http://takekan.blogspot.com/2010/08/games-and-economic-behavior.html

実験経済学10：時間選好と現在バイアス

時間選好のアイディアを勉強しました。そして、指数割引が時間整合的であることを数値例でもって確認しました。そのうえで、現在バイアスがどういう意味でアノマリーなのかを確認。

実験経済学9：プロスペクト理論・エルズバーグのパラドクス

アレのパラドクスを整合的に説明するモデルとして、プロスペクト理論の確率加重関数を勉強しました。確率加重関数のアイディアは、人は、客観的に与えられた確率を、一旦、バイアス（加重）をかけて認識して、その確率にもとづいて意思決定しているというもの。そして、加重後の確率にもとづいて期待効用を計算し、それが最大化されるような意思決定を行っていると考えれば、パラドクス（期待効用説では説明できない現象）に対しても一貫性のある説明ができるというわけです。

逆S字型の確率加重関数をもとに、Machina-Marschakの三角形に無差別曲線を描けば、うまい具合に扇形になります。その他にも、ギャンブルの選択におけるアノマリーも、逆S字型の確率加重関数にたよれば、それなりに説明がつきます。

最後に、エルズバーグのパラドクスを紹介しました。現実世界で「リスクがある」と言った場合、必ずしも「確率３０％で、～が起きる」なんて事態を想定しているわけではありません。その確率の数字自体が未知であることが多いでしょう。それを経済学の文脈では、
ambiguity（あいまいさ）があるという言い方をします。エルズバーグのパラドクスは、あいまいさ回避という判断基準をあぶりだす好例でしょう。

学生さんのひとりに、altruistic punishment 論文紹介発表（２０分）をしていただきました。とてもわかりやすい説明で、堂々とした発表でした。どうもありがとうございました。

実験経済学8：リスク選好・アレのパラドクス

アレのパラドクスを、さらに２つのやり方で実感してみる。ひとつは、別のギャンブルをひとつだけ用意して、そのギャンブルでの意思決定を考えることで、パラドクスがよりわかりやすくなるというもの。もうひとつは、Machina-Marschakの三角形で、再度、アレのパラドクスを図解してみました。宿題が出ていますので、コースナビを必ずチェックしてください。