2025S-Seminar #8 / Dynamic Population Movements Forecasts & Demand Responce & Willingness of Indian Customers for EVs

2025.05.27

今回のゼミでは、B4村上さん、M1上山さんと、M2田村さんが、各自関心がある分野の論文をついて、発表しました。
In this seminar, M1 students Murakami and Kamiyama, as well as M2 student Tamura, gave presentations based on papers related to their fields of interest.

B4村上さんは、「小関 玲奈, 羽藤 英二：大規模災害後の動学的人口移動予測に基づく復興補助政策の決定とその修正」に基づいて、発災後の長期避難プロセスを経路選択問題としてモデル化し，動学的ネットワークデザインにより復興政策の修正に向けた枠組みについて発表しました。また、M1上山さんは、「C. Silva, et. al. (2022)： Demand response performance and uncertainty: A systematic literature review」に基づいて、デマンドレスポンスコントロールのメカニズム及び分析について発表しました。そして、M2田村さんは、「Prateek, et. al. (2021)：Willingness to pay and attitudinal preferences of Indian consumers for electric vehicles」に基づいて、インドの消費者のEVに対する支払い意思と態度の選好をSP調査とモデル構造に通じて考察することについて発表しました。
Murakami (B4) presented a study based on the paper “Reina Koseki and Eiji Hato: Determination and Revision of Reconstruction Support Policies Based on Dynamic Population Movement Predictions After Large-Scale Disasters.” He modeled the long-term evacuation process after a disaster as a route choice problem, and proposed a framework for revising reconstruction policies through dynamic network design. Kamiyama (M1) presented on demand response control mechanisms and analysis, based on the paper “C. Silva, et al. (2022): Demand response performance and uncertainty: A systematic literature review.” Tamura (M2) gave a presentation based on “Prateek, et al. (2021): Willingness to pay and attitudinal preferences of Indian consumers for electric vehicles,” which discusses Indian consumers’ willingness to pay and attitudinal preferences toward electric vehicles, as explored through SP (stated preference) surveys and modeling.

発表者のまとめを通して、詳しい内容を見ていきましょう。
Let’s now take a closer look at each presentation through the presenters’ summaries.

村上 (Murakami) :
論文では、どこを居住地とするかという被災者の意思決定モデルである動的居住地モデルを作成し、家賃補助額を変更した場合に被災者の居住地選択にどのような変化が起きるのかを見て最適な補助政策を考えるための時空間NDPの定式化を行っています。構築したフレームワークを用いて検証を行い、長期の計画では、適宜修正を加えることでより実情を踏まえた計画になること、集団移転政策やグループ単位で補助金を与える政策が有用であることを示しています。
The paper constructs a dynamic residential location model that captures disaster victims’ decision-making on where to live. It formulates a spatiotemporal network design problem (NDP) to determine optimal housing subsidy policies by analyzing how changes in rental subsidies affect residential choices. Using the proposed framework, it is shown that long-term plans should be revised over time to reflect actual conditions, and that policies involving group relocation or group-based subsidies are effective.

上山 (Kamiyama) :
修士研究で取り組む，電力市場におけるデマンドレスポンスに関する体系的なレビュー論文について発表しました。デマンドレスポンス(DR)という用語には電力需要の変動を抑制するためのさまざまな施策方法が内包されていて，一口にDRの研究といっても様々な方法があります。今回は論文の説明ということで浅く広く紹介しましたが，この中から自分はどの部分について取り組んでいくのか，本論文で引用されていた論文の様々な分野から検討していきます。
He presented a systematic literature review on demand response (DR) in electricity markets, which will serve as the basis for his undergraduate thesis. The term “demand response” encompasses a wide range of measures to regulate fluctuations in electricity demand. As there are many approaches to DR research, he introduced them broadly and briefly this time, and will later narrow his focus by reviewing specific areas cited in the paper.

田村 (Tamura) :
EV普及施策決定のために自動車購入者の選好を把握することを目的として、インドで初めて本格的なEV選好に関するSP調査を行っています。構造方程式と離散選択モデルを組み合わせた統合選択潜在変数モデルが用いられていることにより、航続距離といった車両の属性だけでなく、環境意識などの態度属性やガソリン車との参照依存性を考慮できるのが特徴です。モデルに基づくEVに対する支払い意思額の算出についても紹介しました。
The study aims to understand the preferences of vehicle buyers in order to inform EV promotion policies, and conducts India’s first full-scale stated preference (SP) survey on EV choice. A combined discrete choice and structural equation model—specifically, an integrated choice and latent variable model—is used, enabling the analysis to incorporate not only vehicle attributes like driving range but also attitudinal attributes such as environmental awareness and reference dependence relative to gasoline cars. The presentation also introduced how the model estimates willingness to pay for EVs.

written by Wei Miaoheng (M2)