---
# System prepended metadata

title: 2019/11/20
tags: [ビジネスエコノミクスI]

---

# 2019/11/20
###### tags: `ビジネスエコノミクスI`
## 現在価値と割引率(6)
* 割引率
    * 割引率$\frac1{(1+r)}$は、将来のお金で現在のお金を購入するときの価格とみなせる
    * つまり、将来のお金1円で、現在のお金$\frac1{(1+r)}$が購入できる
    * 【注】$(1+r)$は、現在のお金で将来のお金を購入するときの価格とみなされる

## 「自然の状態」が異なるモノ
* 自然の状態
    * 人間の意志では、コントロールできず、「自然」が決定する状態
        * 天候、天才、人の生死等の自然現象に起因するもの
        * 社会現象であっても人のコントロールの及ばないものは自然の状態とみなす（例：予期せざる企業倒産など）
* 自然の状態が異なる状況で利用されるモノは異なる有用性をもたらすから別の財とみなす
    * 例：「雨の日の傘」と「晴天の日の傘」

## 「自然の状態」間の取引と保険
* 生命保険を例にとると......
* 2つの「自然の状態（state of nature)」
    * 「状態１」
    * 「状態２」
## 「自然の状態」間の取引と保険（２）
* 生命保険とは？
    * わずかな**保険料**と引き換えに、潜在的なリスクが顕在化したとき（＝「一定期間内に死んでしまう」＝「『状態１』が実現する」）に、**保険金**が支払われるサービス
        * 換言すれば、保険に加入することは、「潜在的なリスクが顕在化したときに一定の保険金を受け取る権利」を買うことを意味している
    * つまり、保険に加入することは __「状態２」（生きる）のお金で、「状態１」（死ぬ）のお金を買うことと理解できる__
## 「自然の状態」間の取引と保険（３a)
* 例：生きていれば3000万の所得が見込まれるが、死ねばそれがゼロになってしまう人
    * 保険加入前
        * ![](https://i.imgur.com/yfTEGFm.png)
            * 所得格差→リスク
## 「自然の状態」間の取引と保険（３ｂ）
* 30万円の保険料で、2000万円の死亡保険金がもらえる保険に加入すると、
    * 保険加入後
    * ![](https://i.imgur.com/YfeBi3V.jpg)
        * なお、1970万円は2000万円-30万円

## リスクが売買される市場
* 保険市場
    * 伝統的なリスク売買の市場
* 金融派生商品（デリバティブ）の市場
    * 先物
    * オプション　など

## 一般均衡分析と部分均衡分析（１）
* 市場を分析する２つのアプローチ
    * 一般均衡分析ｖｓ部分均衡分析
        * 市場A,市場B,市場C...
            * 相互依存
* 一般均衡分析
    * 市場間の相互依存関係を明示的にモデルに組み込んだアプローチ(Leon Walras)
        * 長所：より詳細な市場描写
        * 短所：モデルが複雑化しすぎて、難しい数学的分析となる⇒必ずしも明瞭な結論が得られない
## 一般均衡分析と部分均衡分析（２）
* 部分均衡分析
    * 市場間の相互依存関係をあえて無視して、１つの市場の動きだけに注目した分析を行うアプローチ（Alfred Marshall)
        * 長所：分析が単純であり（基本的には需要曲線と供給曲線の図で足りる）、明瞭な結論を得やすい
        * 短所：市場観の相互依存関係がもたらす影響の分析が軽くなりがち（モデルの中に相互依存関係を多少は表現できないわけではないが）
            * ![](https://i.imgur.com/GXRTBvl.png)
* この授業では、部分均衡分析に焦点を当てている
    * ![](https://i.imgur.com/sHHmLTg.png)
## 需要曲線（１）
* 需要曲線
    * 需要者（買い手）（主に消費者、労働市場や中間財市場では企業も需要者となる）の意志を表現するもの
        * 需要関数:$q=D(p)$
            * 価格ｐと需要量ｑの関係を表す関数
    * 個別需要曲線=個々の需要者の意志を表現
        * 個別需要関数:$q_i=D_i(p)$
    * 市場需要曲線=個別需要曲線を市場全体で合計したもの
        * 市場需要関数:$q=\sum_{i=1}^XD_i(p)$