データサイエンスの経済学 調査・実験, 因果推論・機械学習が拓く行動経済学

ビッグデータの集積や人工知能の活用が叫ばれる中、エビデンス重視の実証革命が進み、データサイエンスを駆使した新たな経済学が要請されている。著者の過去２０年間の研究を踏まえ、因果推論や機械学習などを用いるデータ分析の手法だけでなく、適切にデータを取得する調査・実験の手法を解説し、使える経済学の手引を提供する。

目次 : 行動経済学の死から再生へ/ 第１部　アンケート調査の経済学（アンケート調査の力―離散選択分析/ コンジョイント分析の技―表明選好分析）/ 第２部　フィールド実験の経済学（フィールド実験の実践―無作為比較対照試験/ フィールド実験の作法―オプトインｖｓ．オプトアウト）/ 第３部　因果推論・機械学習の経済学（ポリシー・ターゲティングの経済学（上）―コウザル・フォレスト/ ポリシー・ターゲティングの経済学（下）―限界介入効果・経験厚生最大化）

【著者紹介】
依田高典 : １９６５年、新潟県生まれ。１９８９年、京都大学経済学部卒業。１９９５年、同大学院経済学研究科修了。博士（経済学）。甲南大学経済学部専任講師、同助教授などを経て、京都大学大学院経済学研究科教授。その間、イリノイ大学、ケンブリッジ大学、カリフォルニア大学バークレー校、ローレンス・バークレー国立研究所客員研究員を歴任。２０２１年度より、京都大学経済学部学部長、同大学院経済学研究科研究科長を務める（任期２０２３年度まで）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）