※統計数理研究所リスク解析戦略研究センター金融・保険リスク研究プログラムとの共催ワークショップ
※ 2016年1月25日現在の予定です。
| 日時 | 2016年1月29日（金 Friday） 13:00-17:50 ※時間にご注意下さい |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）2階 小島コンファレンスルーム [地図] in Kojima Conference Room on the 2nd floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 研究集会「経済統計・政府統計の理論と応用」 |
プログラム(Program) |
＜挨拶＞ 13:00〜13:05 山本拓「研究プロジェクトの計画」 ＜セッションI：政府統計・経済統計を巡る課題＞ Chair: 川崎能典 13:05-13:40 椿広計(統計センター) 「公的統計２次利用などに関わる取り組み」 13:40-14:20 金子隆一(社会保障人口問題研究所) 「地方創生と人口統計」 14:20-15:00 星野崇宏(慶応大学) 「マクロデータとミクロデータの統計的データ融合について」 ＜セッションII：政府統計・経済統計の理論と応用＞ Chair: 国友直人 15:10-15:50 星野伸明(金沢大学) 「匿名データの開示リスク評価例」 15:50-16:20 高岡愼(琉球大学) 「季節調整プログラムX-13ARIMA-SEATSについて」 ＜セッションIII：小地域統計の理論と応用＞ Chair:久保川達也 16:20-16:50 廣瀬雅代(統計数理研究所) 「小地域推定問題に対する"モデルに基づくアプローチ"の新たな課 題−海外の事例を通して−」 16:50-17:20 菅澤翔之助 (統計数理研究所) 「正値地域データを解析するための変換モデルについて」 17:20-17:50 川久保友超 (千葉大学) 「空間重み付き経験ベイズ推定と死亡データへの応用」 |
<以下本年度終了分＞
| 日時 | 2015年4月10日（金 Friday）16:50-18:35 ※時間にご注意ください。 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | Matt Masten (Duke University) Random coefficients on endogenous variables in simultaneous equations models |
| プログラム(Program) | This paper considers a classical linear simultaneous equations model with random coefficients on the endogenous variables. Simultaneous equations models are used to study social interactions, strategic interactions between firms, and market equilibrium. Random coefficient models allow for heterogeneous marginal effects. For two-equation systems, I give two sets of sufficient conditions for point identification of the coefficients’ marginal distributions conditional on exogenous covariates. The first allows for small support continuous instruments under tail restrictions on the distributions of unobservables. The second requires full support instruments, but allows for nearly arbitrary distributions of unobservables. I discuss how to generalize these results to many equation systems. I suggest a nonparametric kernel estimator for these distributions based on the identification arguments. I also discuss a simple semiparametric minimum distance estimator. I apply my results to the Add Health data to analyze peer effects in education. |
| 日時 | 2015年4月17日（金 Friday）16:50-18:35 ※時間にご注意ください。 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | Ajay Jasra (National University of Singapore) A Stable Particle Filter in High-Dimensions |
| 要旨(Abstract) | We consider the filtering problem in high-dimension, that is, when the hidden state lies in dimension d, with d large. This problem is ubiquitous in financial problems, for instance, in the online estimate of volatility. This is a notoriously difficult problem as required exact numerical procedures, such as particle filters, can have a cost that is exponential in d, for the algorithm to be stable in some sense. We develop a new particle filter for a specific class of state-space models in discrete-time. This new class of particle filters provide correct Monte Carlo estimates for any fixed d, as do standard particle filters. However, under an i.i.d. structure, we show that in order to achieve some stability properties, this new filter has cost O(nNd2), where n is the time parameter and N is the number of Monte Carlo samples, that are fixed, independent of d. This suggests that it is possible to tackle some high-dimensional filtering problems using exact Monte Carlo methods that were not previously possible to do so. |
| 日時 | 2015年5月15日（金 Friday）16:50-18:35 ※時間にご注意ください。 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | Andriy Norets (Brown University) Adaptive Bayesian Estimation of Conditional Densities |
| 要旨(Abstract) | Nonparametric estimation of conditional distributions is important in empirical work across many fields. The Bayesian approach to this problem has several attractive properties. It does not require fixing a bandwidth or similar tuning parameters. Instead, it provides estimates of the objects of interest where the tuning parameters are averaged out with respect to their posterior distribution. Also, the Bayesian approach performs well in out-of-sample prediction and Monte Carlo exercises. In this talk, I will discuss theoretical properties of Bayesian nonparametric models and provide an explanation for their excellent performance in applications.
I will focus on mixtures of Gaussian densities with covariate dependent mixing weights and a variable number of mixture components for which a prior on positive integers is specified. Conditional on the number of mixture components, the mixing weights are modelled by a multinomial logit with a common scale parameter. This model is closely related to mixture-of-experts also known as smooth mixtures in econometrics. The main theoretical result of the talk is that the posterior in this model contracts at a minimax rate up to a logarithmic factor. The assumed prior distribution does not depend on the smoothness level of the true conditional density. Thus, the obtained posterior contraction rate is adaptive across all smoothness levels.
I will also briefly discuss some applications and estimation methods for nonparametric Bayesian modelling of conditional densities. |
| 日時 | 2015年5月22日（金 Friday）16:50-18:35 ※時間にご注意ください。 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 海道宏明 (Boston University) Robust Confidence Regions for Incomplete Models (joint with Larry G. Epstein and Kyoungwon Seo) |
| 要旨(Abstract) | Call an economic model incomplete if it does not generate a probabilistic prediction even given knowledge of all parameter values. We propose a method of inference about unknown parameters for such models that is robust to heterogeneity and dependence of unknown form. The key is a Central Limit Theorem for belief functions; robust con?dence regions are then constructed in a fashion paralleling the classical approach. Monte Carlo simulations support tractability of the method and demonstrate its enhanced robustness relative to existing methods. |
| 日時 | 2015年6月5日（金 Friday）16:50-18:35 ※時間にご注意ください。 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | Brendan K. Beare (University of California, San Diego) Global limit theory for the Grenander estimator under potentially nonstrict concavity (joint with Zheng Fang) |
| 要旨(Abstract) | We provide global limit theory for the Grenander estimator of a concave distribution function under minimal assumptions. In particular, we allow the true concave distribution function to violate strict concavity, so that the Grenander estimator is no longer asymptotically equivalent to the empirical distribution function. Our results are proved by demonstrating the Hadamard directional differentiability of the least concave majorant operator. While the standard bootstrap fails, we provide a modified bootstrap procedure based on which we may construct valid confidence bands for the Grenander estimator, and valid statistical tests of concavity. Generalizations of the Grenander estimator formed from the least concave majorant of an arbitrary distribution estimator satisfying a version of the functional central limit theorem also fall within the scope of our analysis. |
| 日時 | 2015年6月12日（金 Friday）16:50-18:35 ※時間にご注意ください。 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 早川和彦（広島大学） Alternative Over-identifying Restriction Test in GMM with Grouped Moment Conditions |
| 要旨(Abstract) | This paper proposes a new over-identifying restriction test called the diagonal J test in the generalized method of moments (GMM) framework. Different from the conventional over-identifying restriction test, where the sample covariance matrix of moment conditions is used in the weighting matrix, the proposed test uses a block diagonal weighting matrix constructed from the efficient optimal weighting matrix. We show that the proposed test statistic asymptotically follows a weighted sum of chi-square distributions with one degree of freedom. Since we need to decompose the moment conditions into groups when implementing the proposed test, we propose two methods to split the moment conditions. The first is to use K-means method that is widely used in the cluster analysis. The second is to utilize the special structure of moment conditions where they are available sequentially. Such a case typically appears in the panel data models. We also conduct a local power analysis of the diagonal J test in the context of dynamic panel data models, and show that the proposed test has almost the same power as the standard J test in some specific cases. Monte Carlo simulation reveals that the proposed test has substantially better size property than the standard test does, while having almost no power loss in comparison to the standard test when it has no size distortions. |
| 日時 | 2015年6月19日（金 Friday）16:50-18:35 ※時間にご注意ください。 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | Alexander J. McNeil (Heriot-Watt University) Backtesting Trading Book Models Using Estimates of VaR, Expected Shortfall and Realised p-Values |
| 要旨(Abstract) | With the suggested change to the use of expected shortfall for market risk measurement in the trading book of a bank, there has been renewed interest in the problem of backtesting risk measure estimates. At the same time it has been suggested that there is a fundamental problem with backtesting expected shortfall due to its "non-elicitability" (Gneiting). Elicitable risk measures are functionals of distributions that minimise expected scores calculated using so-called consistent scoring functions; examples are Value-at-Risk and the expectile risk measure. We examine different ways in which scoring functions may be used in practical backtesting. While scoring functions offer new tools for comparing the effectiveness of banks' risk models, we concur with the conclusion of a recent paper by Acerbi and Szekely (2014) that the lack of elicitability does not undermine the potential use of expected shortfall as a measure for the trading book. We also consider the use of realised p-values in backtesting. |
| 日時 | 2015年6月26日（金 Friday）16:50-18:35 ※時間にご注意ください。 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | Harry Joe (University of British Columbia) Copula models with conditional independence and graphical representations |
| 要旨(Abstract) | For multivariate Gaussian with a large number of variables, there are several approaches to obtain parsimonious dependence models via conditional independence relationships. Such models with graphical representations include factor models, structural equation models, Markov trees, truncated vines and Bayesian networks. The graphical structures are path diagrams, vines and directed acyclic graphs. Any Gaussian dependence model that can be reparametrized to a partial correlation vine (or a set of algebraically independent partial correlations) can be extended to a more general copula model. Applications will show typical situations where copula models are used with parsimonious dependence structures. The extension from Gaussian models to copula models is typically needed when there is tail dependence or tail asymmetry relative to Gaussian joint tails. |
| 日時 | 2015年7月10日（金 Friday）16:50-18:35 ※時間にご注意ください。 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 大津泰介 (London School of Economics and Political Science) Measurement Errors in Non/Semiparametric Problems |
| 要旨(Abstract) | I will talk about several applications of nonparametric deconvolution methods on measurement error problems to econometric problems. In particular, (i) estimation of conditional moment restrictions, (ii) specification testing of regression models, (iii) estimation of single index models, and (iv) estimation of nonparametric instrumental variable regression are discussed. |
| 日時 | 2015年7月16日（木 Thursday）16:50-18:35 ※曜日・会場にご注意ください。 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）2階 小島コンファレンスルーム [地図] in Kojima Conference Room on the 2nd floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 奥井亮 (京都大学) Doubly Robust Uniform Confidence Band for the Conditional Average Treatment Effect Function (with Sokbae Lee and Yoon-Jae Whang) |
| 要旨(Abstract) | In this paper, we propose a doubly robust method to present the heterogeneity of the average treatment effect with respect to observed covariates of interest. We consider a situation where a large number of covariates are needed for identifying the average treatment effect but the covariates of interest for analyzing heterogeneity are of much lower dimension. Our proposed estimator is doubly robust and does not suffer from the curse of dimensionality. We propose a uniform condence band that is easy to compute, and we illustrate its usefulness via Monte Carlo experiments and an application to the effects of smoking on birth weights. |
| 日時 | 2015年9月18日（金 Friday）16:50-18:35 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 廣瀬雅代 （統計数理研究所） An Empirical Best Linear Unbiased Predictor in Small Area Estimation via Adjusted Maximum Likelihood Method |
| 要旨(Abstract) | 政府が企画するサービス計画のために, 地域ごとに補助金等を分配することがあ る. しかしながら, 小地域においては, 各地域の標本のみに基づく推定量(標本 平均)は非常に不安定であり, その結果不平等な予算割り当てが行われてしまう ことが多々ある. この小地域における推定問題に対処するべく, 線形混合モデル に基づく経験的最良線形不偏予測量(EBLUP)が現実面でよく用いられているが, 近年従来用いられてきたEBLUPにも様々な問題が指摘されており, 新たなEBLUPの 活用が期待されている. 本報告では従来のEBLUPの問題とその問題をクリアした 調整済み最尤法に基づくEBLUPについて紹介する. |
| 日時 | 2015年10月2日（金 Friday）16:50-18:35 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 福水健次 （統計数理研究所） 「カーネル法を用いた分布の表現と粒子フィルタへの応用」 |
| 要旨(Abstract) | カーネル法を用いた確率分布の表現法と，それに基づく新しい粒子フィルタ法を紹介 する．近年，正定値カーネルを用いて，再生核ヒルベルト空間の元として確率分布を 表現するカーネル平均埋め込みの方法が開発され，ベイズ推論を含むさまざまなノン パラメトリック推論法に応用されている．本講演では，カーネル平均埋め込みの推定 量が，負の重みも許した粒子表現として確率分布を近似表現することを説明し，この 粒子表現を使った新しい粒子フィルタ法を提案する．特に，状態空間モデルにおい て，観測モデルの尤度関数値が陽に求められない（intractable likelihood）が，観 測モデルからのサンプリングが可能な設定の場合に，状態遷移モデルからのサンプリ ング，カーネルベイズ則による粒子重み更新，Kernel Herding法によるリサンプリン グを組み合わせた，カーネル平均粒子フィルタについて説明する．このフィルタ法 を，intractable likelihood の例である，多変量\alpha安定確率的ボラティリティ モデルに適用して，類似手法である ABCフィルタなどと比較する．また，通常の粒子 フィルタが利用できるtractableな場合である多変量正規確率的ボラティリティモデ ルへの適用例に関しても議論する． 本講演は，金川元信（総研大），植松良公（統数研，JSPS-PD）との共同研究に基づ いている |
| 日時 | 2015年10月16日（金 Friday）16:50-18:35 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 鎌谷研吾 （大阪大学大学院基礎工学研究科、JST CREST） 「対称な提案を有するMCMCの高次元解析」 |
| 要旨(Abstract) | 近年，高次元・大標本・複雑なモデルにも有効なマルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC)法の解析が注目されている． 本発表ではランダムウォーク型メトロポリス法，pCN法や，MpCN法といった，対 象な提案カーネルを有するMCMC法に注目し， その高次元での性質を解析する． |
| 日時 | 2015年11月16日（月 Monday）12:10-13:10 ※時間にご注意ください。 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | Roger Koenker （University of Illinois） Unobserved Heterogeneity in Income Dynamics: An Empirical Bayes Perspective (joint with Jiaying Gu) |
| 要旨(Abstract) | Empirical Bayes methods for Gaussian compound decision problems involving longitudinal data are considered. The new convex optimization formulation of the nonparametric (Kiefer-Wolfowitz) maximum likelihood estimator for mixture models is employed to construct nonparametric Bayes rules for compound decisions. The methods are first illustrated with some simulation examples and then with an application to models of income dynamics. Using PSID data we estimate a simple dynamic model of earnings that incorporates bivariate heterogeneity in intercept and variance of the innovation process. Profile likelihood is employed to estimate an AR(1) parameter controlling the persistence of the innovations. We find that persistence is relatively modest, ρ≈0.48, when we permit heterogeneity in variances. Evidence of negative dependence between individual intercepts and variances is revealed by the nonparametric estimation of the mixing distribution, and has important consequences for forecasting future income trajectories. |
| 日時 | 2015年11月20日（金 Friday）16:50-18:35 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | Sorawoot Tang Srisuma (University of Surrey) Estimation of Private Value Densities in Ascending Auctions and Generalized Competing Risks Models |
| 要旨(Abstract) | Most known nonparametric identification results of auction models, and subsequent estimation strategies, in the literature assume bidders are symmetric from commonly available datasets. Komarova (2013) shows that the distribution of the bidders' valuations from asymmetric bidders can be identified from a solution to some system of non-linear differential equations using the identity of the winning bidder and the transaction price. This paper proposes a nonparametric estimator for the bidders' valuations and derives its distribution theory using the identity of the winning bidder and the transaction price. |
| 日時 | 2015年12月4日（金 Friday）16:50-18:35 |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 島谷健一郎 （統計数理研究所） 「田中・尾形のPalm尤度法の拡張による非定常なクラスター点過程のパラメー タ推定」 |
| 要旨(Abstract) | 森林樹木などの空間点分布で普通に見られるパターンは、点がクラスターを形成 し、かつ、全体的な密度も環境傾度によって変動するというものである。これ は、非定常Neyman-Scott過程で容易にモデル化できる。ところが、環境傾度に 沿って変動する（既にいなくなった）親の密度と（現存する）娘世代の生残率を 回帰するときの回帰係数と、親の周囲への娘の散布パラメータを同時に、かつ尤 度原理に基づいて推定する方法は、未だ未開発である。苦肉の策として2段階に 分けた推定法が提唱されている。一方、定常Neyman-Scott過程については田中・ 尾形のPalm尤度法というパラメータ推定法が提唱されている。これは自然に非定 常な場合へ拡張でき、かつ、MCMCアルゴリズムによるパラメータの事後分布推定 も可能である。本研究では、その人工データ及び実際の森林樹木データへの適用 結果を報告する。 |
| 日時 | 2015年12月16日（水 Wednesday）15:00-16:30 ※日時にご注意下さい |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 北村祐一 （Yale University） "Methods for Microeconometric Analysis of Heterogeneous Agents" |
| 要旨(Abstract) | This talk deals with recent methodological developments in microeconometric analysis that treats unobserved heterogeneity in flexible ways. It emphasizes the direct use of preference orderings (e.g. revealed preference), which are potentially powerful in terms of dealing with unobserved heterogeneity in high-dimensions (Kitmaura and Stoye, 2013). We explore the approach based on preference orderings in details, though we also contrast it with other recently proposed nonparametric methods which often rely on smoothing techniques. The nonparametric methods discussed in the course require computation in high dimensions, and therefore we investigate their algorithmic aspects as well. As recognized in the recent literature, accounting for unobserved heterogeneity is tremendously important for applied microeconometric analysis (Compiani and Kitamura, 2015). In particular, it is highly desirable and often crucial to incorporate infinite dimensional heterogeneity in empirical research. This makes some of conventional nonparametric methods, which often demand monotonicity type restrictions and smoothness assumptions, difficult to apply. We pursue an alternative framework based on preference orderings. It enables us to avoid reliance of smoothness assumptions and other ad hoc restrictions on functional properties: it instead utilizes geometric properties (see, for example, Ziegler, 1995, Gruber, 2007 and Grunbaum, 2003 for geometric background) provided by economic theory. Another benefit is that implementing this approach typically requires only linear/quadratic programming, which can be carried out even in extremely high dimensions, and recent progress in computational methods can be used to execute them. Our approach is quite general and avoids arbitrary restrictions, and consequently we typically need to deal with partially identified objects. To that end, we briefly review basics of modern methods in partially identified models and moment inequalities. |
| 日時 | 2015年12月18日（金 Friday） 13:00-17:40 ※時間にご注意下さい |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）1階 第1セミナー室 [地図] in Seminar Room 1 on the 1st floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 研究集会「経済リスクの統計学の新展開：稀な事象と再起的事象」 |
| 要旨(Abstract) | ＜セッションI：経済リスクの統計学＞ Chair: 楠岡成雄 13:00-13:40 田中周二(日本大学) 「公的年金運用の基本ポートフォリオの検証−リスクとファクター配分の観点から−」 13:40-14:20 塚原英敦(成城大学)"Evaluating Capital Allocation with Distortion Risk Mmeasures" 14:20-15:00 一場知之(カリフォルニア大学) "G-expectation and Statistical Problems" ＜セッションII：経済リスク分析の統計的基礎＞ Chair: 川崎能典 15:10-15:40 栗栖大輔・国友直人(東京大学) "Effects of Jump and Noise via the Small Noise Asymptotics in High-Frequency Financial Econometrics" 15:40-16:10 江原斐夫・国友直人・栗栖大輔(東京大学) "Intensity and G-Causality in Financial Econometrics : an Empirical Analysis" ＜セッションIII：金融市場の統計分析＞ Chair:国友直人 16:20-17:00 川崎能典(統計数理研究所) 「経験類似度に基づくボラティリティ予測」 17:00-17:40 大屋幸輔(大阪大学) 「株価指数と先物間の因果関係の変化の検証」 |
| 日時 | 2016年1月9日（土 Saturday）、10日（日 Sunday） |
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| 場所 | 東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 （小島ホール）2階 小島コンファレンスルーム [地図] in Kojima Conference Room on the 2nd floor of the Economics Research Annex (Kojima Hall) [Map] |
報告 | 「計量経済学・計量ファイナンスの新展開」 |
| 要旨(Abstract) |
● 2016年1月9日(土) 【セッション1】 (9:30-11:00) 座長： 中島 上智 (日本銀行) ・入江 薫 (Department of Statistical Science, Duke University) Fox News Network Data Analysis: Bayesian Dynamic Modeling ・マクリン 謙一郎 (Department of Statistical Science, Duke University) Bayesian Predictive Synthesis (Mike Westと共著) ・中島 上智 (日本銀行) Bayesian analysis of multivariate stochastic volatility with skew return distribution 【セッション2】 (11:10-12:10) 座長： 飯塚 信夫 (神奈川大学経済学部) ・松下 幸敏 (東京工業大学情報理工学研究科) Nonparametric Likelihood for Volatility under High frequency data (Camponovo, L, T., Otsuと共著) ・飯塚 信夫 (神奈川大学経済学部) ＧＤＰ速報改定の特徴と、推計が抱える問題点について 【昼休み】 (12:10-13:10) 【セッション3】 (13:10-14:40) 座長： 黒住 英司 (一橋大学経済学研究科) ・岩澤 政宗 (京都大学経済学研究科) Optimal Minimax Rates of Specification Tests for IV Regression ・山崎 大輔 (一橋大学経済学研究科) Testing for Shifts in Mean with Monotonic Power against Multiple Structural Changes ・黒住 英司 (一橋大学経済学研究科) Monitoring Parameter Constancy with Endogenous Regressors 【セッション4】 (14:50-15:50) 座長： 塚原 英敦 (成城大学経済学部) ・塚原 英敦 (成城大学経済学部) The empirical beta copula ・田中 勝人 (学習院大学経済学部) Limiting local powers and power envelopes of panel AR and MA unit root tests and panel stationarity tests 【セッション5】 (16:00-18:00) 座長： 久保川 達也 (東京大学経済学研究科) ・竹村 彰通 (東京大学情報理工学系研究科) 最近の活動報告: 統計検定，学術会議; HGM法，ゲーム論的確率論 ・矢島 美寛 (東京大学経済学研究科) On discrete Fourier transforms of irregularly spaced spatial data and their applications ・國友 直人 (東京大学経済学研究科) 経済時系列におけるジャンプ・ノイズ・稀な現象の計量分析(Jumps, Noises and Rare Events in Economics Time series) ● 2016年1月10日(日) 【セッション6】 (9:00-10:30) 座長： 姚 峰 (香川大学経済学部) ・姚 峰 (香川大学経済学部) Stock Market Causal Relationships between the U.S. and East Asian Countries ・栗田 高光 (福岡大学経済学研究科) Modeling the nexus of US monetary policy rule and inflation over the past quarter century ・市村 英彦 (東京大学経済学研究科) The influence function of semiparametric estimators (Whitney Newey （MIT）と共著） 【セッション7】 (10:40-12:10) 座長： 竹内 惠行 (大阪大学経済学研究科) ・竹内 惠行 (大阪大学経済学研究科) UCL応用統計学科と統計学者ネットワーク：1911-1933 ・刈屋 武昭 ショッピングセンターの戦略的経営ーリアル・オプション・アプローチ ・縄田 和満 (東京大学工学系研究科) Comparison of the length of stay and medical expenditures among Japanese hospitals for type 2 diabetes treatments: The Box-Cox transformation model under heteroscedasticity 【昼休み】 (12:10-13:10) 【セッション8】 (13:10-14:40) 座長： 下津 克己 (東京大学経済学研究科) ・下津 克己 (東京大学経済学研究科) Testing the Number of Components in Normal Mixture Regression Models ・茂木 快治 (早稲田大学 政治経済学術院) Testing for Money Illusion Hypothesis in Aggregate Consumption Function: Mixed Data Sampling Approach (Akira Sadahiroと共著) ・久田 貴紀 (大阪大学経済学研究科) Female Intrapreneurship （安達貴教と共著) 【セッション9】 (14:50-16:20) 座長： 大森 裕浩 (東京大学経済学研究科) ・高梨 耕作 (慶応大学経済学研究科) Pointwise Asymptotic Normality of Concave Extended Linear Model ・菅原 慎矢 (東京大学情報理工学系研究科) A Basket Two-Part Model to Analyze Medical Expenditure on Interdependent Multiple Sectors (Tienyi Wu, Kenji Yamanishiと共著） ・今泉 允聡 (東京大学経済学研究科) Approximation method for discrete Markov decision model with large state space |