2020/05/19 理論談話会#2
Modeling the Choice of Residential Location
発表者：月田 (議事録：前田)

【質疑】
前田：式(45)の導出はしたのか？自分も読んだときになぜこの式になるのか分からなかったので
月田：式(43)の第三項がβ'x_cnの分散であるという解釈だった。詳しい導出はしていない
羽藤先生：ブレイクダウンして考えてみると良いのでは

鈴木：この論文はそもそもどういった目標を目指して書かれたのか？
月田：主に二つやっていて、一つ目がGEVモデルの構築。
羽藤先生：NML、NLモデルをG関数を使って一般化する手法を提案した
月田：二つ目が選択肢を限定したいという話で、あり得そうな選択肢だけを選んで推定しても良いことを示した。
　　　例えば、駒場から本郷へ移動する経路が無限にある中で、主に使われる経路のみを選択肢として推定しても良い

浦田さん：(議題の)一つ目が良い。G関数の特徴を満たせばモデルとして使用してよい
羽藤先生：この頃はこういう書き方が流行っていた

原さん：浦田さんと同じで、G関数がすごい。どこから降って湧いたのか…
羽藤先生：鈴木君にも萌えてほしい
鈴木：こういうものがありますよと提示されると、すごさが分かりにくい

小林さん：G関数もすごいが、(議題の)二つ目の選択肢を限定しても良いというのは、
　　　　　フォロワーの論文でも使用されていて実務的にはとても有用である。抜かりないという印象。

羽藤先生：前田さんの研究なら説明変数ｘに何を入れるか？
前田：被災のしにくさとか？
羽藤先生：危険地域内か否か、標高など。
小林さん：説明変数にする特徴は観測できることが前提

石井さん：居住地選択の式変形のところで、ネストで組まれているときなどは、サンプリングしてしまうと後続の選択肢も
　　　省かれてしまって効用が変わってしまう問題にどう対処すればよいのか
月田：式(18)でもネストは表現されている

飯塚さん：質問はないが、感想は、証明を全部しっかりやってて素晴らしい(月田君が)
　　　この論文は、経路分析モデルの研究が盛んになってきた時期に、どのようにサンプリングするのかの手法の参考として再び脚光を浴びた

原さん：選択肢の集約の話は、パスサイズとも関係する。また最近は何でもデータが取れると思いがちだが、住居立地の場合は
　　　必ずしもそうではなく、個々の選択肢に関する変数だけでなくゾーンに関する変数も入れなくてはいけないことも多い。
　　　そういった場合の考え方をマックファドンが早いうちから提案してくれていた
羽藤先生：前田さんも研究の際には参考になるはず

出原さん：自分の研究にも使えそう。選択肢サンプリングのところが。ここから派生してどんどん生まれていったものなんだなあと。
　　　自分がやっているCUEモデルでは立地選択確率の導出はある意味適当に、全選択肢を使用しているが、
　　　選択肢の集約的なことも考えていった方が良さそうなので、しっかりと勉強しなおしたい

羽藤：月田君は、飯塚さんに聞いて、前田さんは出原さんに。
　　　出原さんはいろいろなデータを取ってきて同一のモデルで扱おうとしている。
　　　粒度が違うデータ同士を扱う時にどう対処すればよいか等、聞くと参考になるのでは

月田：(感想)論文を読んで、穴を埋めていって理解していくのが骨の折れる作業だと思った。また簡潔に説明するのは難しいと思った。
羽藤先生：G関数は4つの条件を満たせばよいという優れた提案。(それを満たすのが難しいのだが)
　　　経路選択の問題においてやれる余地はまだまだあると思う。これをベースに積み上げていくと良い
　　　飯塚さんも(同じ論文を)読んでいるから、先輩に聞くなどして考え方を広げていくのも良い。


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おー
ええなー