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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。

  • 講演者 岩田一哲
    所 属 信州大学経法学部
    日 時 2018年6月27日(水)16:30~18:00
    場 所 信州大学経法学部 研究棟4階 研究会室
    題 目 女性管理職のストレス因の探索-日米の比較から-
    概 要 女性管理職の割合は欧米と比べて低い水準に留まっており、女性管理職のより積極的な登用が喫緊の課題とされている。ただし、管理職はストレスフルな職種であるため、女性管理職の登用拡大を考える上で、ストレスの削減は重要な課題である。そこで、女性管理職のストレス因を日米両国で探索し、女性管理職登用や活躍の条件を検討する。調査結果は、日米の共通点は、役割葛藤が強力なストレス因であり、長時間労働の代理変数である月平均残業時間が、直接のストレス因であった。日米の相違点は、日本のみで仕事負荷と役割曖昧性が直接のストレス因であった。 したがって、女性管理職の登用・活躍のためには、役割葛藤への対策を急ぐべきであり、特に日本では、仕事や役割を明確にして、仕事の負担感を削減する必要がある。
  • 第3回数理経済談話会(トポロジーセミナーとの共同開催)
    日程:2018年7月4日(水) 16:30--18:00
    題目:位相的及び組合せ的手法を用いたモーション設計
    講演者:田中 康平 氏
    所属:信州大学
    場所:理学部A棟4階 数理攻究室 (A-427)
    概要:近年,自動走行による人や物資の輸送技術が急速に発達してきている.これら自動走行を制御するプログラムの根幹にあるのは,与えられた2つの地点(始点,終点)をどのようなルートで繋ぐかという問題である. 本講演では,位相幾何学の視点から連続的なモーション設計の話題を提供したい. これはM. Farberによって導入された位相的複雑さという概念であり,自走プログラムを実現するためには何種類の局所的なモーションプランを用意すればよいかという問題に帰着される. また,その組合せ論的な近似,さらに対称性を持つモーション設計についても紹介したい.
  • 第2回数理経済談話会数理科学談話会との共同開催)
    日程:2018年6月6日(水) 16:30--18:00
    題目:契約つき多対多マッチング問題における安定マッチングの存在について
    講演者:坂東 桂介 氏
    所属:信州大学
    場所:理学部A棟4階 数理・自然情報合同研究室
    概要:ゲーム理論の一分野であるマッチング理論を紹介する。マッチング理論は、男性と女性、研修医と病院などの二つの異なる集団の間の望ましい組み合わせを見つけることを目的とする。望ましさの代表的な基準として安定マッチングがある。これは、結婚問題を例にいえば、現在の結婚相手よりもお互いに好ましいと思いあう男女ペアがいないマッチングである。本報告では契約付き多対多マッチング問題と呼ばれるモデルにおける安定マッチングの新たな存在条件を紹介する。
  • 日 時 2018年5月30日(水) 17:00~18:45
    場 所 研究会室
    報告者 山代忠邦(信州大学経法学部准教授)
    テーマ 消費者契約法にいう「勧誘」の意義
    要 旨 消費者契約法は,事業者が消費者契約の締結について「勧誘」したことを,消費者による消費者契約の取消し,そして適格消費者団体による差止請求の要件としている。いかなる行為が「勧誘」にあたるかは,消費者,適格消費者団体及び事業者にとって重要な問題となる。本報告では,従前の議論,平成29年1月24日の最高裁判決(民集71巻1号1頁),そして消費者契約法の改正議論を概観し,「勧誘」の意義を考察した。
  • 日程:2018年5月23日(水) 16:30--18:00

    題目:位相的データ解析への機械学習的アプローチ
    講演者:福水 健次
    所属:統計数理研究所
    場所:経法学部 研究棟4階 研究会室
    概要:パーシステントホモロジーを使った位相的データ解析では,データの位相的・幾何的情報をパーシステント図などの視覚的手段を使って表現してデータ解析に用いる.しかしながら,パーシステント図を如何にデータ解析に用いるかについては,必ずしも定まった方法が確立しているわけではない.本講演では,統計科学ないしは機械学習的な方法を用いてパーシステント図をデータ解析する研究を紹介する.本講演では特に,機械学習分野で使われるカーネル法を用いてパーシステント図を関数空間のベクトルに写像することによって,ベクトルデータに対して適用可能な標準的データ解析手法を適用する枠組みを論じ,変化点検出や時系列解析に応用した例を紹介する.

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