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科目一覧へ戻る/Return to the Course List | 2021/03/25 現在/As of 2021/03/25 |
開講科目名 /Course |
経済理論研究(理論経済学Ⅲ)/ECONOMIC THEORY(THEORETICAL ECONOMICS III) |
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開講所属 /Course Offered by |
大学院/ |
ターム・学期 /Term・Semester |
2021年度/2021 Academic Year 春学期/SPRING SEMESTER |
曜限 /Day, Period |
木5/Thu 5 |
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 |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Affiliation |
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藤山 英樹 | 国際環境経済学科/ECONOMICS ON SUSTAINABILITY |
授業の目的・内容 /Course Objectives |
経済学におけるネットワーク分析をテキストにしたがって学んでいく。 | ||||||||||
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授業の形式・方法と履修上の注意 /Teaching method and Attention the course |
授業の形式はゼミナール形式であり、受講者が授業内で報告をし、それに対して教員からは適宜コメントをする。 |
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事前・事後学修の内容 /Before After Study |
事前の学修としては,指示された資料・論文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。 事後の学修としては,授業内で理解した点について再度確認をする。 |
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テキスト1 /Textbooks1 |
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テキスト2 /Textbooks2 |
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テキスト3 /Textbooks3 |
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参考文献等1 /References1 |
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参考文献等2 /References2 |
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参考文献等3 /References3 |
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評価方法 /Evaluation |
授業時の報告(70%),学期末のレポート(30%). | ||||||||||
備考 /Notes |
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関連科目 /Related Subjects |
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到達目標 /Learning Goal |
経済理論についての修士レベルの知識を修得し,経済現象を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 |
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1 | 1. Introduction |
具体的な例と、最も単純なモデルを通じて、ネットワーク分析についての簡単なイメージをもつ。 | |
2 | 2. Representing Networks | 基本的なネットワークの記号を学ぶ。 | |
3 | 3. Summary Statistics of Networks | ネットワークについての様々な記述統計を学ぶ。 | |
4 | 4. Characteristics of Networks |
線形代数の視点から見たネットワークの性質を学ぶ。 | |
5 | 5. Empirical Background |
いくつかの現実のデータがどのような性質をもつか、ネットワークの記述統計を踏まえて簡単に確認をする。 | |
6 | 6. Random-Graph Models of Networks 1: 基礎編 |
Random-Graph Modelの基礎について学ぶ。 | |
7 | 7. Random-Graph Models of Networks 2: 発展編 | Random-Graph Modelから導かれるいくつかの性質について学ぶ。 | |
8 | 8. Growing Random Networks 1: 基礎編 |
ネットワークサイズが大きくなっていくモデル(Barabasi and Albert Model)の基礎について学ぶ。 | |
9 | 9. Growing Random Networks 2: 発展編 | ネットワークサイズが大きくなっていくモデルから導かれるいくつかの性質について学ぶ。 | |
10 | 10. Jackson and Rogers (2007)モデル |
Jackson and Rogers (2007)ではpreferential attachmentとrandomness を混合したモデルが提示されたこれについて学ぶ。 | |
11 | 11. Strategic Network Formation 1: 基礎 | ネットワークのlinkの生成に対するゲームの基礎を学ぶ。 | |
12 | 12. Strategic Network Formation 2: 安定性と効率性 |
ネットワークのlinkの生成に対するゲームから導かれるいくつかの性質について学ぶ。 | |
13 | 13. Strategic Network Formation 3: 共著モデル |
Coauthor modelについて学ぶ。 | |
14 | 14. Strategic Network Formation 4: Small Worlds |
Small Worlds in an Islands-Connections Modelについて学ぶ。 | |
15 | 15. Introduction |
秋学期はネットワークを所与として、ノードの属性や行動がどのように変化するかというところに注目する。このことに関連する簡単なイメージを持てるようにする。 | |
16 | 16. Diffusion through Networks 1: 基礎編 |
Diffusion モデルの基礎を学ぶ。 | |
17 | 17. Diffusion through Networks 2: 発展編 |
Diffusion モデルから導かれるいくつかの性質について学ぶ。 | |
18 | 18. Search and Navigation on Networks |
Navigation モデルの基本を学ぶ。 | |
19 | 19. Learning and Networks 1: Bayesianモデル |
Bayesian学習モデルの基礎を学ぶ。 | |
20 | 20. Learning and Networks 2: DeGroot Modelの基礎 | DeGroot Modelの基本を学ぶ。 | |
21 | 21. Learning and Networks 3: DeGroot Modelの発展 |
DeGroot Model導かれるいくつかの性質について学ぶ。 | |
22 | 22. Games on Networks 1: Markov Chain Model |
Markov Chain Modelの基礎を学ぶ。 | |
23 | 23. Games on Networks 2: Graphical Games | Graphical Gamesの基礎を学ぶ | |
24 | 24. Games on Networks 3: Galeotti et al. (2010) |
ランダムに相手が選ばれるGaleotti et al. (2010)モデルの基礎を学ぶ。 | |
25 | 25. Games on Networks 4: 公共財供給 |
ネットワーク上での公共財供給問題の基礎を学ぶ。 | |
26 | 26. Games on Networks 5: Ballester et al. (2006) | Peer effectを数学的に定式化し、中心性との関係を明らかにしたモデルの基礎を学ぶ。 | |
27 | 27. Networks in Labor Markets |
ネットワークモデルの労働市場への応用を学ぶ。 | |
28 | 28. Model of Networked Markets |
ネットワークモデルのより一般的な市場への応用を学ぶ。 |