B4チーム
最終的な住宅需要や住宅供給量を外生的に与えているがそれに意味はあるのか

加藤　途上国計画において、「この土地には何万人住ませる」と決めて計画を作ることはあるので、そのような場合に意味のあるモデルだと思う

浦田　数理的にはこの条件を緩和できる

加藤　できそうだが…実際に回してみないとわからない

羽藤　普通は内生的に決めそうな変数だが…

加藤　なんで外生的に与えてるのかまでは読み取れなかった。ベッドタウン開発みたいなところでは使えそう

教員チーム
大局的最適解が保証されないということは、ODペアやネットワークが複雑化したときに最適解が決まらないということか

加藤　論文では最適解が保証されないというところしか書いていなかった

奥田　上位問題と下位問題、下位問題では消費者余剰を効用関数に変えて行動選択をする。それを予測した上で開発者が自分の戦略を決めているということであってる？

加藤　そうです

奥田　消費者余剰の最大化や開発者の利益最大化は三期トータルで考えている？

加藤　このモデルでは前の情報しかわからないから、各期で利得の最大化をしている

奥田　つまりトータルとして最大化できているかどうかはわからない？

加藤　違った、トータルの最大化をしている

奥田　このモデルでは行政は行動を起こしている？

加藤　「行政」と言っても政策変数はディベロッパーのもの、行政の制御変数も住宅供給量と鉄道サービスの供給量

M2以上チーム
現在のモデルは家賃を地域住民みんなで割るような結果になっていて現実を表現できてるような気がしない。家賃Φの決定モデルなどで地域の集積レベルなどを取り込んだ方がいいと思った。

加藤　いろんな説明変数があると最適化できなくなるか。

チャット
14:14:37 開始 EIJI HATO から 全員:
	準動的なモデルですね．でもマルコフ性仮定したり，Bellmanも導入できなくはない．けどたいへんだよなー．動学化は．
14:20:32 開始 EIJI HATO から 全員:
	これは，白井さんのに関係してますね．居住地の選択よりも，習慣の破壊と考えると変更モデルでハザードと関連して考えても面白いと思います．
14:23:36 開始 EIJI HATO から 全員:
	鉄道からBRTにグレードダウンしたけど，頻度とアクセスがよくなると，居住が増えているかは，マクロなデータを使って三陸復興のモデルでも実証できそうですね．
14:23:55 開始 EIJI HATO から 全員:
	被災地の場合は居住地の提供もあるからな．
14:24:03 開始 EIJI HATO から 全員:
	結構いいなー
14:24:42 開始 EIJI HATO から 全員:
	支払い意思額とリスク関係のモデリングが潜在変数として扱う感じになるのが難しそうですね．実証だと．
14:25:13 開始 EIJI HATO から 全員:
	解の挙動で面白いものはなんかあるんですかね．経路依存か．
14:26:29 開始 EIJI HATO から 全員:
	政策実施順番は組み合わせ最適を解いてるだけか．
14:28:10 開始 EIJI HATO から 全員:
	TODが鉄道需要をどう増やしているか？はこのモデルで計算可能だから，TODにどういうインセンティブ（通勤手当と家賃手当とリモート手当）をどう与えるべきかの問題を考えることはできる．
14:28:38 開始 EIJI HATO から 全員:
	車の選択は明示的に取り込まれてない？
14:28:54 開始 EIJI HATO から 全員:
	入ってるか
14:32:51 開始 Junji Urata から 全員:
	人口増減（流入・流出）は、定式化されている？
14:36:10 開始 EIJI HATO から 全員:
	オフィス固定なのが，あれだね．
14:41:43 開始 Ryo Kato から 全員:
	@浦田先生　人口増減は，外生的に与えられる（所与のもの）とされています
	例えば，１８枚目では，１００戸住宅が増えるということを仮定しています
14:42:15 開始 Junji Urata から 全員:
	最後の消費者余剰CSが０になるのは、最後の課題で示した仮定の影響もあるんですか？
14:44:02 開始 Ryo Kato から 全員:
	@浦田先生　居住地が１つしかないことが問題だと思います．CSは７ページ目で式を出していますが，家賃について，居住地sが一つしかないと，Φ=WP-ln(S)となり，つまり消費者余剰CS=WP-Φ=-ln(S)となり，住宅供給量のみに依存する関数となってしまっています