２０１７年のノーベル経済学賞はリチャード・セイラー氏が受賞した。

悩み多きあなたに行動経済学の考え方と応用例を紹介！人生に悩みはつきもの。悩みにはさまざまなレベルがある。

ゲーム理論とは、ある種の意思決定を人間が行った結果、何が起きるかを予測する理論だ。と言うと何やら難しげに聞こえるかもしれないが、実は単純明快、初学者でもすぐ使いこなせる理論なのだ。

医者「なぜ患者さんは治療方針を決められないのか」
患者「なぜお医者さんは不安な気持ちをわかってくれないのか」
人間心理のクセがわかれば、溝は埋められる！

「ここまでやって来たのだから続けたい」
「まだ大丈夫だからこのままでいい」
「『がんが消えた』という広告があ

ミクロ経済学はつまずきの石だ．無差別曲線，限界効用，ナッシュ均衡，……．ミクロの迷宮に落ち込んだら最後，入門書すら歯が立たなくなる.

■「行動経済学」「統計学」「情報学」の3つの研究分野からアプローチ。合計60の認知バイアスを解説します。

廉価になったコンピュータ，質・量ともに優れたデータにより，経済学の主流はいまや実証分析へと大きくシフトした．そこで，ますます重要なのが数学だ．

★★★人は、なぜそれを買うのか？ 　使える！ 最新経済学を池上彰氏がわかりやすく解説！ ★★★・売上を上げたいなら、二択より三択！・損切りができないのは「サンクコス

12万部突破の大ヒット!
ビジネスに効く「心理学」+「経済学」=「行動経済学」!行動経済学は個人の心理を扱う経済学で、知識ゼロの人でも理解しやすく、かつ実際のビジネスに役立つテーマです。

本の見つけ方。ネット検索の極意。現場で調査。値を測定。そして人の声を聴く。専門家でないからこそできる「調査のデザイン」により、これらを縦横無尽に組み立てながら、統計や分析で調べていく方法

■「60の心のクセ」に3つの研究分野からアプローチして解説。陰謀論やフェイクニュースが溢れている情報過多な時代において、あなたは正しく情報を選択できているでしょうか？

実例をベースに、リスクの取り方の原則を提示 ビジネスや投資で避けて通れない「リスク」。その本質や正しいマネジメント法について、経済学者アリソン・シュレーガーが社会の現場で探

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PDF提供元：東洋経済新報社
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「データサイエンス」。ここ数年、数量的思考力を高めようとするビジネスパーソンが増えている。そこで、データを分析する際に必要な統計の基礎知識をざっとおさらいし、景気動向や証券市場動向の理解に役立ててはどうか。数学が苦手でも基本原理や落とし穴を知ればレベルアップ。また経済学理論の変遷を交え、使える！経済学を紹介する。
　本誌は『週刊東洋経済』2016年10月1日号掲載の22ページ分を電子化したものです。　

保険料の見積りや企業の人事評価、医師の診断や裁判。均一な判断が前提とされる組織において判断のばらつき（ノイズ）が生じるのはなぜか？　フェアな社会を実現するために、行動経済学の第一人者たちが

人はまちがえる。それは、どんなにがんばっても、脳がまちがいを生み出すような情報処理を行っているから。

初学者にとって偉大な案内役となる経済学入門。読者に力強く訴えかけて、ワクワクさせる本だ。この世界を理解するうえで、どのような貢献を経済学者がしてきたかが見事に説明されている。

これまで数多くの一般向け統計本が出版され、人気を博してきた。だがその多くは「こんなデタラメな統計や調査がありますので、気をつけましょう」といったメッセージを発するものだった。

読まれると経済学者・官僚が困る本ナンバー1 経済常識が180度変わる衝撃! 第1部 経済の基礎知識をマスターしよう

「格差」とは何か？　 世界的ベストセラー『21世紀の資本』著者による大注目作！世界的ベストセラー『21世紀の資本』のトマ・ピケティが、「格差」について考察。

赤字国債を発行し財政の力を使って景気を浮上させることができるという画期的な学説によって、世界恐慌から世界経済を救ったケインズ経済学。 この大きすぎるインパクトからしばしばケインズ革命と呼ばれている。

健康、筋トレ、ダイエット、新型コロナウイルス、すべて「たんぱく質」がカギだった！

古代以来の前近代経済、アダム・スミスの自由主義経済学。マルクスの共産主義経済学、ケインズの修正資本主義。財務省の増税信仰、日銀の金融引き締め理論。MMTとリフレ派・アベノミクス。

第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、

あなたは誰のメガネで世界を見ているのか　自分の頭で思考する限り、すべての人は「自分バイアス」を持っている。

本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。