| 研究者番号 |
40835279
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| その他のID |
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| 所属 (現在) |
2026年度: 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授
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| 所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 |
2023年度 – 2025年度: 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授
2020年度 – 2023年度: 一橋大学, ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター, 准教授
2019年度 – 2021年度: 東北大学, 経済学研究科, 准教授
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| 審査区分/研究分野 |
- 研究代表者
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小区分07030:経済統計関連 /
合同審査対象区分:小区分07030:経済統計関連、小区分07060:金融およびファイナンス関連 /
小区分07060:金融およびファイナンス関連
- 研究代表者以外
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小区分07030:経済統計関連 /
合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連 /
小区分61030:知能情報学関連 /
小区分60030:統計科学関連
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| キーワード |
- 研究代表者
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偽発見率 / e値 / 頑健性 / 変数選択 / 探索的データ分析 / ファクター / 高次元時系列 / FDRコントロール / 統計的推測 / ノックオフ
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/ バイアス修正 / ベクトル自己回帰 / 検出力 / ポートフォリオ選択 / 分散共分散行列 / 高次元データ / スパース性 / 高次元統計学 / ベクトル自己回帰モデル / ファクターモデル
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- 研究代表者以外
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高次元データ / 統計的推測 / 高次元金融経済データ / 罰則付回帰 / ポートフォリオ選択 / 統計的推定・推論 / 深層モデル / 非スパースモデル / 高次元統計学 / 大規模モデル / 統計的推論 / 深層学習 / ニューラルネットワーク / 比例的高次元 / climate change / co2 emission / energy consumption / inflation / factor model / IPCC / climate sensitivity / Revealed prior / 多重検定 / 高次元ベクトル自己回帰 / 政策の事前公表の効果 / 情報開示 / panel data / Multiple testing / Weak factors / 罰則項付縮小ランク回帰 / 共トレンド推定 / Asset pricing / 景気循環成分 / ホドリック・プレスコット・フィルター / トレンド / 罰則化法 / ファクターモデル / 時系列データ / パネルデータ
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