48 件の論文
この論文は、適応型ロバスト最適化を用いた欧州電力システム計画において、地域的な「ダンケルフラウテ（低風・低日照）」事象を内生的に考慮することで、事象の地理的範囲が拡大するにつれてシステムコストが非線形的に急増し、大規模な事象には水素貯蔵や負荷削減が必要となり、欧州全体の調整された政策とインフラ投資の重要性を明らかにしています。
この論文は、データ漏洩のリスクが明確な場合よりも不確実（曖昧）な場合の方が、ユーザーの AI パーソナライゼーション採用を著しく抑制し、透明性への需要が高いことを実験的に示している。
この論文は、情報非対称性を持つ市場における大規模言語モデル（LLM）エージェントの相互作用をシミュレーションし、人間とは異なる行動特性（価格への過度な集中や詐欺の定着など）を示すため、市場効率性を高めるには従来の制度設計ではなく、エージェントの社会的選好の整合性が決定的に重要であることを明らかにしています。
この論文は、次元の呪いによって従来の動的計画法が困難となる高次元の経済モデルに対し、強化学習が柔軟な解決策を提供する一方で、その実用性はサンプル効率やシミュレータの精度などの制約に依存していることを示す調査である。
明治期の徴兵制と免除規定の変遷を分析した本研究は、私学学生の徴兵免除特権が家族長（家督相続人）の入学意欲を一時的に高めたものの、その結果として教育の量的な拡大は実現したものの質的な学業成績の向上にはつながらなかったことを示している。
この論文は、移動サービスにおける時間変動の悪影響を定量化し、ユーザーのリスク選好や変動係数に基づいた理論的上限を導出することで、信頼性向上への支払意思額や初期段階の意思決定におけるデータに依存しないベンチマークを提供するものである。
この論文は、2016 年から 2024 年の個人レベルのパネルデータを用いて分析した結果、COVID-19 以前は男性の方が女性の活躍を肯定的に捉えていたが、パンデミック後は女性の方が男性よりも肯定的な見解を持つようになり、性別や年齢、婚姻状況に関わらずパンデミック後に女性の活躍に対する肯定的な見方が全体的に高まったことを明らかにしています。
この論文は、19,000 件以上の個人レベルパネルデータを用いた分析により、トランスジェンダーの人々が非トランスジェンダーの人々と比較して幸福度や健康状態が低く、性別に関する価値観やキャリアの意思決定において必ずしも進歩的な見解と一致しない傾向があることを明らかにしている。
この論文は、競合相手の状態や行動を直接知らずに学習するコンテキストフリーのマルチアームバンディットアルゴリズムが、行動の同期性によって「単純な共謀（naive collusion）」を学習する現象を解明し、その発生が使用されるアルゴリズムの確率的・決定論的特性に依存することを示しています。
本論文は、数値データと言語的推論を統合する「Think-Speak-Decide」パイプラインを採用したマルチエージェント強化学習フレームワーク「LAMP」を提案し、経済的意思決定における累積収益、頑健性、解釈可能性を大幅に向上させることを実証しています。
LLM を活用した経済学研究の自動化において、人間の監督を維持しつつ、データセットの制約を考慮した仮説生成や多段階のレビューループを通じて、実現可能な実証研究を低コストで効率的に生み出す「HLER」というマルチエージェント・アーキテクチャを提案し、その有効性を検証した論文です。
この論文は、多様な農家の事情に合わせた意思決定を支援するため、AI 気象予測モデルと「変化する農家の期待」を反映した統計モデルを融合させた確率的なモンスーン予報システムを開発し、2025 年にインドの 3800 万人の農家に展開して効果を実証したことを報告しています。
この論文は、現在の最先端 AI 安全政策が予防に偏り、失敗発生時の調整能力を欠く構造的な欠陥を抱えていると指摘し、核安全やパンデミック対策などの事例から、事前コミットメントや共有プロトコル、常設調整機関などの枠組みの導入を提言しています。
この論文は、熱力学的な枠組みを用いてマクロ経済を分析する「熱力学的マクロ経済学」の理論に基づき、コンピュータシミュレーションを通じて、ミクロ的基礎付けが不可能な複雑な交換経済においても、物理学的な熱量測定のアナロジーとして経済システムのエントロピーを実証的に測定可能であることを示しています。
この論文は、家計のレバレッジと金利の間に正の相関があるという金融摩擦を考慮したイスラエル経済の半構造的 DSGE モデルを提案し、金融政策が信用市場の変動にも反応することの重要性と、マクロプルーデント政策が過剰な借入を抑制し、需要減退時の信用スプレッド低下を通じて需要を刺激する可能性を明らかにしています。
この論文は、大規模言語モデル（LLM）に基づく価格設定エージェントが寡占市場において自律的に競争を超えた価格と利益に到達し、指示文の些細な変化や価格戦争への懸念がその程度に影響を与えることを示し、AI 価格設定エージェントの規制に新たな課題を提起している。
この論文は、2022 年の PISA データと解釈可能な機械学習手法を用いて、ラテンアメリカの低学力生徒の主要な決定要因（言語、経済状況、学校環境など）を特定し、教育格差是正への示唆を提供するものである。
この論文は、ウルグアイの公的支出再配分を分析する非線形理論枠組みを開発し、制度的硬直性と調整コストを考慮したシミュレーションにより、構造改革が短期的な支出増（J 字カーブ）を伴うことを示し、財政改革の検討において移行期のダイナミクスと調整コストを考慮する重要性を強調しています。
この論文は、日本のデータを用いた分析を通じて、パンデミック以前は社会的規範に支えられていた再分配支持が、危機後は政府への信頼に依存する条件付きの態度へと変化し、特に高所得層においてその依存度が高まることで「格差」が生じていることを明らかにしています。
2016 年から 2024 年までの日本における個人パネルデータを用いた本研究は、COVID-19 パンデミック後に高所得層の再分配支持が低下したことを示し、その低下幅は政府への信頼が高いほど小さくなるが、一般的な信頼や互恵性は影響しなかったと結論付けています。