著者

酒井 才介 小寺 剛 荒木 大惠 中澤 正彦 石川 大輔 中沢 伸彦 神代 康幸

出版者

Institute of Economic Research, Kyoto University

雑誌

KIER Discussion Paper

巻号頁・発行日

vol.1507, 2015-07

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リーマンショック以降、金融政策がゼロ金利制約に直面する中で、財政政策の役割が再び注目されている。財政政策の効果については、標準的なRBCモデルやニューケインジアンモデルでは政府支出ショックに対して民間消費が減少してしまい、Blanchard and Perotti (2002) 等による実証結果と矛盾することが知られている (「政府支出パズル」)。政府支出と民間消費の関係について、Karras (1994)、Okubo (2003)、Iwata (2013) 等は、政府消費が民間消費の限界効用に影響を与えるモデルを構築し、政府消費と民間消費との間に補完性 (エッジワース補完性) があるとの実証分析を行っている。また、Fiorito and Kollintzas (2004) はヨーロッパ各国のデータを用いて、政府消費のうち医療等のメリット財の支出が民間消費との間に強い補完性があることを示している。日本における政府消費については、今後高齢化に伴い医療や介護等の社会保障支出 (メリット財支出) が大きく増加することが見込まれており、上記の先行研究を踏まえれば、エッジワース補完性を考慮した上で政府支出の効果を分析する意義は大きいと考えられる。本稿では、廣瀬 (2012) のモデルに非リカード的家計、政府投資の社会資本効果、政府消費と民間消費のエッジワース補完性を導入したDSGE (Dynamic Stochastic General Equilibrium) モデルを用いて、日本の政府支出増加の効果を実証的に分析する。特に、政府消費についてはメリット財支出と公共財支出に区分し、それぞれの支出を増加させた場合の政策効果の違いを検証する。MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 法によるベイズ推定の結果、Fiorito and Kollintzas (2004) と同様、メリット財支出の増加が民間消費に対して正の影響を与え、メリット財支出をGDP比で1%増加させた場合の乗数が1を上回ることを示す。本稿の分析は、エッジワース補完性の存在が「政府支出パズル」の解決に向けて一定の示唆を与えること、また政府支出の類型によって経済変数への影響が異なることを示している。

著者

荒木 大地 長田 拓也 中内 靖 川口 孝泰

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

日本機械学会論文集 (ISSN:21879761)

巻号頁・発行日

vol.83, no.856, pp.17-00210-17-00210, 2017 (Released:2017-12-25)

参考文献数

33

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Falling from the bed is a common type of accident and places considerable burdens on patients and nurses. Structural and risk factors for the occurrence of falls have been identified, but fall prevention remains extremely difficult due to the patient’s physical, mental, and social factors and treatment environment. Most fall prevention measures involve ascertaining the risk of falls through the use of risk assessment score sheets and bed sensors, but there are few measures for active fall prediction. To develop a method for fall prediction, we applied area trajectory analysis and spectrum analysis to the characteristics of center-of-gravity variation in certain movements. We used these analysis methods and applied Support Vector Machine (SVM) that is one of the methods of machine learning. Experiments were performed with 5 healthy male and female. Each participant performed 3 movements, Reach out, Bed rail and Active, on a bed for 1 min each, during which time-series data on center-of-gravity variation were recorded. In the micro-average about unknown data, the Precision rate was 90.6%. To evaluate the movements respectively, Active were both higher in Precision rate and Recall rate. However in the Reach out has low Precision rate and that likely cause misinformation, in the Bed rail has low Recall rate and that likely cause overlook. The results of this study suggest the possibility of fall prediction through center-of-gravity analysis. In the next step about this study, need to explore the discriminate about static posture and improvement in accuracy by increasing the learning data.

著者

泉 知論 吉川 寿広 荒木 大

雑誌

研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信(MBL)

巻号頁・発行日

vol.2010-MBL-53, no.17, pp.1-7, 2010-03-19

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システム設計の効率化を求めて,動作記述から回路を自動的に合成する動作合成の技術が実用化されてきており,また,より抽象度の高いシステムレベルの仕様記述言語も提案されている.一方で,高度な最適化のため,あるいは,外部回路とのインターフェースをとるため,サイクル精度のタイミングまで考慮した詳細な設計が求められる場面も依然存在する.仕様記述によるモデリングと検証,ハードウェア化する部分については動作記述からの回路合成,そして必要に応じてサイクル精度記述による最適化,と設計を進めていくにあたって,記述言語や処理系の断絶なく設計レベルを徐々に深めていくことが望ましい.そこで,仕様記述言語 SpecC では 2.0 版でレジスタ転送レベル記述のための言語仕様が追加されている.しかし一般には,シミュレータやシンセサイザなどの処理系が必ずしも言語仕様上可能なすべての記述に対応するわけではない.そこで,Spec-C 2.0 と現在利用可能なシミュレータを対象に,基本的な回路例を取り上げながら,サイクル精度の記述を試行し,記述法を確認していく.