• 交通・キャンパス案内
  • オープンキャンパス
TOP > 研究活動 > 研究会

研究会

信州大学経法学部において月1回のペースで開催される「研究会」は、経済学、経営学、法学、政治学など、社会科学諸分野の研究成果 について報告・議論する場を提供し、さまざまな研究トピックスに関して相互理解を深めるとともに、研究者間でのコミュニケーションの促進を図ることを目的としています。
構想段階の研究や調査進行段階の研究も発表可能であり、研究者間の意見交換を通 じて研究内容の発展を図るなど、建設的な議論が展開されています。また、報告者は信州大学の教員にとどまらず、他機関の研究者も積極的に招き入れ、より広範なトピックスを取り扱うことを目指しています。
開催スケジュールと内容については、本ホームページに随時掲載する予定です。

  • 日時:2017年10月19日(木) 16:30--18:00
    題目:線形重回帰で効果がマスクされている変数の効率的探索
    講演者:川崎 能典
    所属:統計数理研究所
    場所:信州大学経法学部 研究棟4階 研究会室
    概要:多重共線性が深刻な説明変数群を使って推定された線形飽和重回帰モデルでは,有意な説明変数は偶発的に有意になっているに過ぎない可能性がある。一方,飽和重回帰モデルで有意にならず,かつ目的変数との周辺相関がないと思われる説明変数でも,特定の説明変数セットと共に推定されれば有意になることがある。本研究では,効果が他の変数にマスクされている説明変数を効率的に探索する方法を提案する。飽和回帰モデルが推定可能な状況であっても,部分回帰的全探索は計算負荷が高い。ここで提案する方法は,説明変数・被説明変数を合わせた変数グループ内で全てのペアの相関係数を計算し,特定の説明変数から目的変数までの最短経路をダイクストラ法で求めることで,効果を浮かび上がらせる共変量集合を特定する。この方法は,ケースの次元より説明変数の次元が大きい状況下で,かつ説明変数群に多重共線性が潜んでいる状況でも適用可能である。(本研究は,理化学研究所革新知能統合研究センターの植木優夫氏との共同研究である。)

  • 日 時 2017年9月22日(金) 18:00~19:30
    場 所 研究会室
    報告者 栗田晶氏(信州大学経法学部准教授)
    テーマ 約款契約における個別的合意の意義
    要 旨 約款の任意規定と異なる条項は、内容の合理性に関する審査を受けるが、当事者が個別的に合意を行った条項は、この内容審査を免れる。そこで、約款の条項に重ねて個別的合意を行う場合、個別的合意が成立するための条件が重要となる。顧客が個々の任意法規の排除について決定の自由を有している必要があるとする見方と、任意法規の排除と引換えの他の条件の譲歩からなる全体としての決定の自由があれば足りるとする見方とを対比し、消費者保護や交渉促進の観点から何れの見方が優位に立つべきかを考察する。
  • 日時:2017年9月14日(木) 16:30--18:00
    題目:客観的指標から作るプロ野球選手の評価指標とその課題
    講演者:小泉 和之
    所属:横浜市立大学
    場所:信州大学経法学部 研究棟4階 研究会室
    概要:本講演では近年注目を集めているスポーツ統計の中でもプロ野球に注目した研究を紹介する。中でも選手のチームへの貢献度を評価するため、投手と野手で役割を明確に分けることでそれぞれに対しての評価指標の構築を目的とする。投手では役割という意味での先発・救援以外の分類を行うことで貢献度以外の要素を排除した指標の構築を行う。また、提案する指標の応用例についても紹介する。野手では現在進行形ではあるがまずは場面などを的確に分類することが必要になることがあり、それらの分類方法について先行研究の解析例を用いることで現状の問題点や方向性などの紹介をする。さらにこれらを用いることで数字から見るプロ野球の面白さも紹介する。

  • 日 時 2017年9月6日(水) 16:00~18:00
    場 所 研究会室
    報告者 吉開多一(国士館大学教授、元東京地検特捜部検事)
    深水大輔(長嶋大野常松法律事務所・弁護士)
    テーマ 汚職犯罪と捜査
  • 日時:2017年8月3日(木) 16:30--18:00
    題目:確率場の幾何学とその統計学への応用
    講演者:栗木 哲
    所属:統計数理研究所
    場所:信州大学経法学部 研究棟4階 研究会室
    概要:滑らかなサンプルパスをもつ確率場 (確率過程) の最大値の分布関数の近似のための期待オイラー標数法を概観し,その統計学への応用や周辺の問題を紹介する.信号処理分野では,添字集合が1次元の場合,「サンプルパスの極値の個数」の期待値を具体的に計算し,それを最大値の裾確率の近似公式として用いることが行われている (Rice の公式).期待オイラー標数法は,その一般化として,添字集合が一般次元の場合について,確率場の「エクスカージョン集合のオイラー標数」の期待値を近似公式とするものである.とくに確率場が平均0,分散1のガウス確率場の場合は,ガウス確率場と同型なL2空間を考えると,確率過程の添字集合を単位球面の部分多様体とみなすことができ,その部分多様体のまわりのチューブ近傍領域の体積を求めることと裾確率を導くことが同値となる.このアプローチはチューブ法とよばれる.オイラー標数法との同等性は積分幾何の Kinematic fundamental formula に他ならない.統計学では,このような確率場の最大値分布はいろいろな検定問題の統計量の分布としてあらわれる.その中で,ここではランダム行列の最大固有値の分布近似問題について適用した例などを紹介する.

pagetop