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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。

  • 第5回数理経済談話会

    日時:2017年11月30日(木)16:30--18:00
    題目:非加法的測度と非線形積分
    講演者:本田 あおい
    所属:九州工業大学
    場所:経法学部 研究棟4階 研究会室
    概要:非加法的測度は空集合で0となる単調増加な集合関数であり、非加法的測度による積分は非線形な積分となる。これらの測度、積分に相当する概念は古くから数学の種々の分野で研究されていたが、非加法性、非線形性を明確に意識して考察を行ったのはSugeno(1974)が端緒であると思われる。その後、工学、数理経済等の分野からの要請に応え多岐にわたる精力的な研究がなされ、また数学分野においても徐々に注目が高まり重要な結果が得られてきている。本講演では非加法的測度による積分に焦点をあて、Choquet積分、Sugeno積分をはじめとする色々な積分を紹介しながら、積分の性質やデータ解析への応用手法などを紹介する。
  • ※本研究集会は信州大学理学部の数理科学談話会と合同開催です。

    日時:11月13日(月) 16:30 - 18:00
    題目:3次元リーマン多様体の局所等長埋め込み
    講演者:橋永 貴弘
    所属:北九州工業高等専門学校
    場所:理学部A棟4階 数理自然情報合同研究室(※場所が理学部ですのでご注意ください)
    概要:任意のリーマン多様体は十分大きな次元のユークリッド空間に局所的あるは大域的に等長にはめ込める(埋め込める)ことが知られている.しかしながらユークリッド空間の次元が小さくなると, 一般には等長に埋め込むことはできず, 等長埋め込み可能性を判定することも困難である.本講演ではリーマン多様体の局所等長埋め込みに関して, 初歩的な部分から解説するとともに, 最近得られた結果について紹介する.特に, 曲率に関するあるgeneric な仮定の下で, 3次元リーマン多様体が4次元ユークリッド空間へ局所等長埋め込み可能であるための内在的な量による必要十分条件を紹介する.尚本講演の内容は広島大学の阿賀岡芳夫氏との共同研究に基づく.
  • 日 時 2017年10月25日(水) 16:00~18:00
    場 所 研究会室
    報告者 小林寛氏(信州大学経法学部教授)
    テーマ Can RPS and FIT coexist? ~Implication from the U.S. Law of Renewable Energy~
    要 旨 再生可能エネルギー法制には大きく2つのアプローチがある。ポートフォリオ基準(Renewable Portfolio Standards)と固定価格買取制度(Feed-in Tariff)である。わが国は、RPSからFITに移行したという経緯があるが、アメリカ合衆国における複数の州ではRPSとFITが併存している例がある。そこで、わが国においてもRPSとFITが併存できると考える余地があるのではないか、アメリカ法の示唆を受けながら、検討を行う。
  • 日 時 2017年10月25日(水) 16:00~18:00
    場 所 研究会室
    報告者 小林寛氏(信州大学経法学部教授)
    テーマ Liability System for Marine Pollution ~Prevention of Water Pollution on the Sea~
    要 旨 船舶に起因する油による海洋汚染(油濁)に関する損害賠償・補償責任について、タンカーとタンカー以外の一般船舶に分けて、考察を行う。考察の際には、仮定的事例(一般船舶の衝突事故)の下で、油濁損害に係る債権が船舶の所有者等の責任の制限に関する法律(船主責任制限法)(昭和50年法律第94号)の適用を受けるかどうかを分析の視点とする。
  • 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。)

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