川越敏司のレビュー一覧

「意思決定」の科学 なぜ、それを選ぶのか

行動経済学などにおける意思決定理論の入門書，前知識は高校数学レベルで十分（曲線の関数，不等式くらいしか出ない）。理論としては新しめのノンパラメトリック手法についても解説される。また，本書の読書案内はより意思決定理論を勉強したい人にとっては良いマップだと思う。

「意思決定」の科学 なぜ、それを選ぶのか

行動経済学の意志決定でした。管理会計としての、ゲーム理論としての意志決定を含めて、何かしらを決めていく科学と理解しました。それにしても、人間ってあいまいな生き物だとかんじました。

「意思決定」の科学 なぜ、それを選ぶのか

意思決定理論の基礎としての期待効用理論、発展形としてのプロスペクト理論、時間選好、社会選好、認知能力、そしてこれらを総合した統一理論を紹介。本書の特徴として15の実験とScratchという教育プログラミング言語を用いて読者本人の効用関数を導出できるということ。やらんかったけど。

行動経済学の真実

多分理解できた…と思いたいけど、今まで読んだ新書の中だとかなり難しかった。わたしが数学苦手なのもあると思う。各章の入口はわかりやすくて身近な例でとっつきやすさはあった。
行動経済学は「人間はホモ・エコノミクスではない」という入口で、合理性で説明できないものだと思っていたけど、あとがきの部分であくまで「伝統的な経済学における合理的な人間」ではないだけで、プロスペクト理論で説明できる合理性があるというのは新しい知見だった。
たぶん統計学を学んでいる人からしたらつっこめるところはあるんだと思うけど、初心者にとってはうまくデータを取捨選択されたいい本だった。

行動経済学の真実

ざっくり掻い摘まむと、行動経済学に反証可能性はある、保有効果や損失回避性やフレーミング効果など主要な概念は再現したりしなかったりするので前提条件があるようだ、という内容でした。
100%どんな時でも適用可能と主張すると逆に疑わしくなると思っているので、妥当な結果だと安心しました。
今後の研究に期待しつつ、分かっている成果は使っていきましょう。

行動経済学の真実

データに基づいた各種行動経済学理論の再検討ということで、中身としては専門家の考究にあたってのリファレンスのような扱いに感じられ、
ふむふむなるほど読み進める類の本とはいえない。

行動経済学を称える流行りの書籍で触れられるような耳目を集める判然とした答えが正否いずれも出るような形ではなく、実験手法の微妙な差異などの取り組みを見るにつけ、ひとまず手放しで行動経済学的な理論を掲げようとすることには、ネットビジネスで見るような一過性のはやりの演出への一定の距離感のようなものも必要だと思わされる。

行動経済学の真実

行動経済学は科学として正しいか。
その可能性と限定性が理解できる。
平易に書かれているが平易すぎて逆に混乱もする。
あらためて、数理心理学として考えてみたい。

マーケット・デザイン オークションとマッチングの経済学

ノーベル経済学賞のオークション理論に興味を抱いて。

マーケットデザインや実験経済学などの市井では耳にすることもそうない分野の取り組みを知ることが出来た。
研究対象として、現実的なシーンに生じながらも曖昧模糊とした上記の経済活動を捉え、それを現実に再投入する究明の手続きはある種の禅問答のようにも思え、それが一層門外漢の自分にも興味深く読み進められた。

はじめてのゲーム理論 ２つのキーワードで本質がわかる

ゲーム理論がわかりやすく解説されている。特に、囚人のジレンマが量子ゲーム理論ではナッシュ均衡の解が存在する事と量子相関の関係が見てとれ、興味深い。

はじめてのゲーム理論 ２つのキーワードで本質がわかる

ゲーム理論はもともと、ジョン・フォン・ノイマンらによるポーカーについての分析から生まれ、有名になった理論です。いまでは医療の世界であたらしい医者の配属の仕方に用いられていたり、建築業界などで工事の入札を自分の会社が赤字にならない金額でうまく権利をものにするために使われる論理だったりするそうです。

そうじゃなくても、有名な「囚人のジレンマ」（別々に取り調べを受けるAとBの両者のうち一人だけ自白しもうひとりが黙秘すると前者は無罪放免で後者は長期の刑期に服すことになり、ともに自白するならば刑期は免れないが情状酌量の余地がもたらされ、両者が黙秘だと両者とも軽微な罰だけで済む状況のなかで、AとBはどう行動するべきか？　を考える問題）と呼ばれる状況と似たようなジレンマ・葛藤に僕たちも日常ででくわすときがあり、そのときに頭をひねろうとするその思考パターンを洗練させて学問化しているのがゲーム理論だといえるでしょう。

そのようなジレンマに対してナッシュ均衡とパレート効率性という二種類の最善手があります。その二つを中心に、そしてそれらの性質を見ていきながらゲーム理論の領域に足を踏み入れていく読書になりました。

余談ですが、僕は大学生の頃にバイト仲間たちと社会心理学の範囲で知った「囚人のジレンマ」の論議をしたことがありました。軽い雑談の中でですが、みんな懸命に最善の解や新しい解をひきだそうといろいろ言いあったものでした。その流れもあって、バイト仲間とラッセル・クロウ主演のアカデミー賞受賞作『ビューティフル・マインド』を観にいったりしたんですよねえ。この映画の主人公が、ナッシュ均衡を生んだノーベル経済学賞受賞者・ジョン・ナッシュ博士だったのです。

本書はさまざまなジレンマのケースを扱いながら、ゲーム理論を用いた社会デザインの学問である「メカニズム・デザイン論」にも足を踏み込んでいきます。ゲーム理論でわかる人の動きを考えながら規制やルールを決めて、上手に人を動かす仕組みを作ろうというのがこれです（それに付随するコラムでは、低賃金と高賃金では、高賃金のほうが労働者の労働に対する真剣味が増し、生産性が上がる効果があることについての説明があって、そのとおりだな、と膝を打ちました）。身近で使える簡単なルールでいえば、二人でケーキをわけるとき、一方がケーキをカットし、もう一方がどちらを自分のものとするかを先に決める、というのがありました。カット＆チューズ法というそうです。これは上手なやりかたですよね。公平です。

でも、ゲーム理論には「不可能性定理」という問題があることも解説されていきます。たとえば「コンドルセ・パラドックス」という、多数決では決定不可能なことを証明したものがあるのですが、さらに、「コンドルセ・パラドックス」を発展させて考えた投票制度に関する「アローの不可能性定理」というのがあって、これによると、民主的で公平でというように、理想の投票制度の満たすための5つの条件をかかげてそれら全てを満たすパターンを導き出せばそれは「独裁制」に行き着くのだそうです。これは当初の目的と相反する答えなので、完璧な投票制度は作れない、という不可能性定理となるのでした。

不可能性定理には、「個人の自由の尊重」と「全員一致の原則」を同時に満たすルールは存在しない、というものもあると書かれていました（アマルティア・センの「リベラル・パラドックス」）。こういうのを知ると、自身が探している理想のようなものはセピア色の牧歌的なものだったのか、と残念に思う方もいると思います（僕も思いました）。

また、人々の思惑にもとづく戦略的操作とは無縁の社会を、僕たちは作ることが出来ないこともわかっているそうです。しかしながら著者は、そこで悲観せず、だからこそゲーム理論をいかして戦略的に「したたかな生き方」をしてほしい、という願いを綴ってもいたのでした。著者が本書を著し、この学問に邁進するのには、そういう考え方が土台にあるのでした。

じゃあ、ゲーム理論を学んで社会のデザインに生かそうとしても様々な不可能性定理によってまったく役に立たないかといえば、今後を考えると決してそうではない兆しがあるようなのです。それが「量子ゲーム（量子ゲーム理論）」の分野。量子力学の知見である「量子の重なり」や「量子もつれ」を活かして考えると、囚人のジレンマなどの数々の難問が解けてしまう。今後、量子コンピュータが試験段階から実働段階にうつると、量子ゲームの方法でたとえばネットカジノのブラックジャックを勝ちまくるようなボットプレイヤーが登場するかもしれないという話もありました。

というようなところです。数式がでてくるところはわずかで、文章での解説力（論理力）がしっかりしていてなおかつわかりやすいので、読解力があれば数式にもついていけるくらいの初歩のレベルだったと思います。僕はあまり数学だとかをやってこなかったのでこういう本にはたじたじになりやすいのですが、なんとかついていけました。それどころか、楽しく読めました。

はじめてのゲーム理論 ２つのキーワードで本質がわかる

ナッシュ均衡、パレート効率性といったゲーム理論の基本となることが具体的に学べる。量子ゲームという考え方を初めて知った。また、参考図書が難易度別にたくさん掲載されているので、さらに勉強したいと思っても困らないようになっていて素晴らしいと思った。

はじめてのゲーム理論 ２つのキーワードで本質がわかる

ナッシュ均衡って聞いたことあるというレベルだったので面白く読めました。ゲーム理論の入門書としてオススメ

行動経済学の死 再現性危機と経済学のゆくえ

ナッジの効果はほとんどない。
少額のくじでリスク回避姓を示す人は、高額の利益が見込まれても拒否する。リスク回避姓では説明できない。損失回避性でしか説明できない。
損失回避性とは、現状維持バイアスにすぎない。
ナッジは成功のウラで、失敗例も多い。貯蓄をデフォルトとしても低所得者は差は出ない。
介入の意図がはっきりしているほうがいいかどうか、は結論が出ていない。
出版バイアスによる影響＝効果があるという結果以外は論文になりにくい。
p値は、サンプル数が多くなると低くなる。

個人の行動は行動経済学の成果に従うとしても、全体としては不合理姓は相殺される。
囚人のジレンマにおける合成の誤謬＝個人では不合理に振る舞うほうが全体は良くなる。逆も言える。

経済主体の心のうちで何が起こっているのかはしらなくてもいい、という主張。神経科学に助けられて、個人に限定して研究をしても、社会全体の厚生の改善には繋がらない。

行動経済学の死 再現性危機と経済学のゆくえ

いまいちよく判らんかった。

伝統的な経済学では、ホモエコノミクスとも呼ばれる、理想的な仮想人格が前提となっている反省から、リアルな人間の心理を考慮した、行動経済学という学問が立ち上がっていると聞いたのは少し前。
心理学みたいなんだが、経済学らしくモデル化して数式にしてるところが、ちょっと違う感じなのかと思ってた。

ナッジという、同じことをやらすにも、言い方やり方で効果が違うというのも、まあ、独り歩きしてる感じだった。

それが、その主たる主張である論文を再検証すると、どうもデータの取扱が違ってるとか、再現性がないとかっていう話になったようなのだ。

その辺のところは、さほど難しい文章でもなかったが、あんまり頭に入んなかったな。むしろ、それを枕に色々な統計学の話が書いてあって、そっちの方がすんなり頭には入った。

で、一旦死んだ行動経済学だが、一般理論というのが提唱されて、これがパラメータの設定で伝統的経済学でも行動経済学でも説明できるというもので、息を吹き返したという。
なんでも説明できるなら反証可能性がないので科学的とは言えないんじゃないかという問いを著者が設定したうえで、そんなことはない、と言った。

なぜなら、一般理論で説明できない、つまり、反証があるので科学的だという。

反証可能性があることが大事で、反証があるってことは。
それって、一般理論が間違ってるという意味ではないの？

よく判らんかったが終了。

行動経済学の死 再現性危機と経済学のゆくえ

利己的で合理的な人間を前提とした経済学
経済活動の場における人間行動に関する研究の行動経済学
経済学の中に行動経済学が組み込まれてきた歴史は、既に行動経済学の死だと筆者は考えてきた。
必ずしも人間は合理的な行動をしないことで、以下の行動経済学の理論は崩れるとか。統計学の知識があると、もっと理解しやすかったのかな。

損失回避性
プラスペクト理論
ナッジの政策効果
現在バイアス
再現性問題
出版バイアス

行動経済学の死 再現性危機と経済学のゆくえ

著者のバックグラウンドから結論は見えていたと言うべきか。
私もご多分に漏れず行動経済学の存在を知った時に「こんな面白い学問があるのか！」と興奮を隠せなかった。すぐにでも社会に還元できる実用的な考え方に見えたし、当然そうなることを期待した。
コロナの専門家会議に阪大の大竹先生が入っているのを見て、いよいよ行動経済学の成果がこの目で見られるのかと思ったが、結果は期待外れと言わざるを得ない。もちろん政府の発表の仕方に何らかの影響を与えたとは思うが、感染者の推移はそんなものとは全く無関係に見える。
仮に伝統的経済学との統一理論で学会内の対立が解消しても、そもそも「ナッジなんて大して効果ないんじゃないの？」と言う批判には本書をもってしても答えられていない。すべての学問が実用的である必要はないが、少なくとも経済学においては社会の役に立たない研究は意味がないと思う。

行動経済学の死 再現性危機と経済学のゆくえ

難しかった。
頭使いながら読まなきゃって感じ。

知らない論文がいっぱい登場するのは、自分が行動経済学の素人だからだと思う。

行動経済学の死 再現性危機と経済学のゆくえ

行動経済学自体には目新しい発見が見出される一方で効能はどこまでかという疑問はあるものの、それを検証するとなるといよいよ複雑な問題に踏み入れることになる。読んだ感想としては新書にしては高いと感じる。

行動経済学の死 再現性危機と経済学のゆくえ

行動経済学の現在が分かる本。どうも行動経済学は結論ありきの実験をしているようで、今ひとつ好きになれなかったが、今や経済学との統一がなされていることは初めて知った。しっかりした行動経済学の本。

はじめてのゲーム理論 ２つのキーワードで本質がわかる

私と違って、数学が「好き・得意」の人が見ている世界はどんなものだろうと興味があり手に取った本。「ケーキを分ける時にもめない方法」、帰りに3人でタクシーに乗り、順番に降りていく時にどれくらいお金を払って降りるべきか（「逐次費用分担法」）など、興味深い「ゲーム理論」がいくつかあった。