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イベント

カテゴリ
日時
タイトル
報告者/場所
詳細
2020/11/05 (木)
17:00〜18:30
Endogenous Ambiguity under Probabilistic Information Purchases
Patrick Beissner (Australian National University)
オンライン開催
2020/10/29 (木)
17:00〜18:30
Endogenous agglomeration in a many-region world
Minoru Osawa(Kyoto University)
オンライン開催
2020/10/15 (木)
16:45〜18:30
Obvious Belief-Free Pareto
Repeated games with collateralized borrowing
李 晨(京都大学)
野津 隆臣(京都大学)
オンライン開催

DCコンファレンス報告練習会

2020/10/01 (木)
17:00〜18:00
Divisible Resources and Signalling Effects in Two-Period Global Games
Qi Dengwei (Kyoto University)
オンライン開催

日本経済学会2020年度秋季大会 報告練習会

2020/09/29 (火)
16:30〜18:00
経済学におけるゲノム情報活用の可能性〜ながはまコホートにおける試み
広田 茂 (京都産業大学)
北館1階N101講義室
2020/09/10 (木)
17:00〜18:30
Strategy-Proof and Non-Exclusive Mechanisms in Probabilistic Provision of an Excludable Public Good
橋本 和彦 (大阪経済大学)
オンライン開催
2020/09/03 (木)
17:00〜18:30
Revealed preference analysis of random satisficing in choices from lists
Koji Shirai (Kwansei Gakuin University)
オンライン開催
2020/07/31 (金)
16:30〜18:00
Effects of non-pharmaceutical interventions on the mitigation of the spread of infectious diseases
藤原直哉(東北大学)
オンライン開催

要旨:Pandemic of COVID-19 required to change our lifestyles to contain or mitigate the spread of infectious diseases. Various Non-pharmaceutical intervention (NPI) measures have been implemented in the situation that no effective treatment or vaccine has been established. New methods for monitoring the spread of infection have been proposed based on the recent technological and theoretical developments. In this talk, I review basics of mathematical models of infectious diseases and recent topics related with NPIs, and report and discuss some results on the effects of NPIs and the future perspective.

2020/07/31 (金)
15:00〜16:30
Full information maximum likelihood estimation of quantitative spatial economics model
瀬木俊輔(京都大学)
オンライン開催

要旨:本研究は定量的空間経済モデル(quantitative spatial economics models)のパラメータを完全情報最尤推定(full information maximum likelihood, FIML)によって推定する新しい手法を提案する。内生変数の観測値から外生的な構造的残差(structural residuals)を一意に求められるモデルに対して、提案手法は適用可能である。構造的残差が確率分布に従うという仮定の下で、対数尤度関数を構築できる。提案手法は操作変数を必要としない。提案手法は、クロスセクションデータとパネルデータの双方に適用可能である。提案手法は、多くの場合において、パラメータの推定値を空間均衡が安定になる範囲に制約すると考えられる。本研究は、提案手法を二種類のデータに対して適用することにより、その有効性を確認する。一つ目は、既知のパラメータを有するモデルから発生させた実験データであり、二つ目は、1975年から2015年にかけての日本国内の観測データである。

2020/07/30 (木)
17:00〜18:00
Diversification and Decentralization (with Ming Li)
Hitoshi Sadakane(Kyoto University)
オンライン開催

Econometric Society World Congress 報告練習会

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