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長幡 英明  Nagahata Hideaki

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 00815128
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 特任研究員
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2022年度: 統計数理研究所, リスク解析戦略研究センター, 外来研究員
2022年度: 統計数理研究所, リスク解析戦略研究センター, 客員准教授
2020年度 – 2021年度: 統計数理研究所, リスク解析戦略研究センター, 特任助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分07080:経営学関連
キーワード
研究代表者
転移学習 / ビックデータ / デフォルト時損失率 / データ結合 / データ構造化 / 機械学習 / 信用リスク
  • 研究課題

    (1件)
  • 研究成果

    (2件)
  • 共同研究者

    (1人)
  •  実務利用可能な中小企業の期待損失率推計手法の開発:地銀統合ビッグデータを用いて研究代表者

    • 研究代表者
      長幡 英明
    • 研究期間 (年度)
      2020 – 2022
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分07080:経営学関連
    • 研究機関
      統計数理研究所

すべて 2023 2020

すべて 雑誌論文 図書

  • [図書] ANOVA with Dependent Errors2023

    • 著者名/発表者名
      Yuichi Goto, Hideaki Nagahata, Masanobu Taniguchi, Anna Clara Monti, Xiaofei Xu
    • 総ページ数
      100
    • 出版者
      Springer Nature
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K13581
  • [雑誌論文] Comparison study of two-step LGD estimation model with probability machines2020

    • 著者名/発表者名
      Tanoue Yuta、Yamashita Satoshi、Nagahata Hideaki
    • 雑誌名

      Risk Management

      巻: 22 号: 3 ページ: 155-177

    • DOI

      10.1057/s41283-020-00059-y

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-18K12873, KAKENHI-PROJECT-20K13581, KAKENHI-PROJECT-16H02013
  • 1.  田上 悠太
    共同の研究課題数: 0件
    共同の研究成果数: 1件

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