内容説明
本書では実験経済学のアプローチを基に，マルチエージェントシミュレーションにおける意思決定主体の行動モデル構築を解説した。NetLogoを用いたプログラミングやz-Tree を用いて，誰でも経済実験ができるようにした。
目次
1．はじめに
1.1 社会経済システムと創発
1.2 行動モデルを裏付ける理論の不足
1.3 行動モデルとして見る経済理論
1.4 経済学における経済人の仮定
1.5 実験経済学の発展
1.6 マルチエージェントと実験経済学の融合による新たな社会科学の可能性
1.7 本書のねらい
2．市場実験を体験してみよう
2.1 はじめに
2.2 実験内容の説明
2.2.1 実験1：ダブルオークション
2.2.2 実験2：負の外部性が働く場合
2.2.3 実験3：ピグー税
2.3 実験結果の集計
2.4 市場均衡
2.4.1 需要関数と供給関数
2.4.2 均衡解
2.4.3 負の外部性と市場の失敗
2.4.4 負の外部性の問題に対する一つの解決方法
2.5 発展的な実験
3．エージェントシミュレーションをプログラミングしよう
3.1 はじめに
3.2 行動モデル：ゼロ知能エージェントモデル
3.3 プログラミングしてみよう
3.4 シミュレーションの実行
3.4.1 シミュレーション結果
3.4.2 結果の考察
3.5 経済実験の結果との比較
3.6 発展的なシミュレーション
4．より複雑な市場実験とエージェントシミュレーション1
4.1 はじめに
4.2 資産市場実験
4.2.1 実験の説明
4.2.2 実験してみよう
4.2.3 実験結果の解説
4.3 発展型ゼロ知能エージェントモデル
4.3.1 エージェントの行動ルール
4.3.2 NetLogoでの実装
4.4 発展モデル：3タイプ相互作用モデル
4.4.1 3種類のエージェント
4.4.2 エージェントの行動ルール
5．より複雑な市場実験とエージェントシミュレーション2
5.1 はじめに
5.2 価格予測実験
5.2.1 実験の概要
5.2.2 実験の結果
5.3 Heuristics Switchingモデル
5.3.1 代表的な行動ルール（Heuristics）
5.3.2 Heuristics Switchingモデル
6．ゲームの経済実験に参加しよう1：美人投票ゲーム
6.1 はじめに
6.2 美人投票ゲーム実験
6.3 このゲームの背後にある考え方
6.4 均衡分析
6.5 行動モデル1：レベルKモデル
6.6 戦略的環境の影響
6.7 行動モデル2：認知階層モデル
7．ゲームの経済実験に参加しよう2：公共財ゲーム
7.1 はじめに
7.2 公共財ゲーム実験
7.3 背後の理論とナッシュ均衡からの逸脱
7.4 実験結果
7.5 実験におけるゲームの繰返しについて
7.6 処罰可能な公共財ゲーム
8．ゲーム環境下でのエージェントシミュレーション
8.1 はじめに
8.2 2つの学習モデル
8.3 NetLogoプログラミング
8.4 シミュレーションの実行
8.4.1 結果
8.4.2 考察
8.5 寡占市場実験
8.5.1 実験の説明
8.5.2 寡占市場実験の結果
8.5.3 発展課題
8.6 より発展した学習モデル
9．マルチエージェント行動科学
9.1 はじめに
9.2 エージェントの行動モデル
9.3 行動モデルの分類
9.4 システムを理解するvs.行動を理解する
9.5 シミュレーションで経済実験の行動を再現する
9.6 行動モデルを所与としてシステム全体の挙動を見る
9.7 経済実験の参加者をエージェントに代替させる
10．実験経済学
10.1 はじめに
10.2 実験経済学の発展の経緯
10.3 選好の統制を可能にする価値誘発理論
10.4 これまでに行われている実験トピック
11．おわりに
11.1 マルチエージェントが抱える問題の所在
11.2 マルチエージェントシステムの構成について再検討する
11.3 実験経済学とマルチエージェントの融合に対する今後の期待
引用・参考文献
索引
