研究者紹介
- 私の専門であるベイズ統計学は、皆さんが慣れ親しんできた統計学（古典的統計学）とは異なる方法でデータ分析を行います。ベイズ統計学では未知の変量（例えば母集団の平均など）を値に関する不確実性を反映した分布に従う確率変数として扱い、この分布に観測されたデータの情報を反映させて未知の変量に関する推測を行うことを目指します。このデータ情報の反映に使われるのがベイズの定理で、そこから「ベイズ統計学」と呼ばれます。ベイズ統計学は、データ以外の情報（専門家の意見や学界のコンセンサスなど）も活用でき、不確実性の下での意思決定に使いやすいという特徴を持っており、多くの分野でさかんに活用され始めています。
研究業績紹介
- ■日本酒市場の計量経済分析
・研究目的: 計量経済学的手法を用いた灘地域の大手酒造と他地域の中小酒造の間での日本酒輸出動向の比較分析
- タイトル: Comparative Analysis of Japanese Rice Wine Export Trends: Large Firms in the Nada Region vs. SMEs in Other Regions, Saito Wakuo, Nakakita Makoto, Nakatsuma Teruo （World） 5 （ 3 ） 700-722 2024年8月
・研究目的: 階層ベイズモデリングを用いた日本酒のヘドニック価格モデルの構築と、生産地域、米品種、味の特徴が日本酒の価格に与える影響の検証
- タイトル: Hierarchical Bayesian hedonic regression analysis of Japanese rice wine: is the price right?, Saito Wakuo, Nakatsuma Teruo （International Journal of Wine Business Research） 35 （ 2 ） 256-277 2023年5月
■金融市場の計量経済分析
・研究目的: 日中季節性と板情報の導入による約定間隔の確率的条件付き持続時間モデルの拡張
- タイトル: Stochastic Conditional Duration Model with Intraday Seasonality and Limit Order Book Information, Toyabe Tomoki, Nakatsuma Teruo （Journal of Risk and Financial Management） 15 （ 10 ） 470 2022年10月
・研究目的: 日中季節性と非対称で裾の厚い分布に従う誤差項の導入による高頻度株式リターンの確率的ボラティリティモデルの拡張
- タイトル: Bayesian Analysis of Intraday Stochastic Volatility Models of High-Frequency Stock Returns with Skew Heavy-Tailed Errors, Nakakita Makoto, Nakatsuma Teruo （Journal of Risk and Financial Management） 14 （ 4 ） 145 2021年3月
・研究目的: 非線形レバレッジ効果を持つ確率的ボラティリティモデルによる株式ボラティリティの予測
- タイトル: Volatility forecasts using stochastic volatility models with nonlinear leverage effects, McAlinn Kenichiro, Ushio Asahi, Nakatsuma Teruo （Journal of Forecasting） 39 （ 2 ） 143-154 2020年3月
■確率モデルのベイズ推定法
・研究目的: 縮小事前分布を用いたベイズグラフィカルモデルにおける精度行列の正定値性を保証する修正ブロックギブスサンプラーの提案
- タイトル: A positive-definiteness-assured block Gibbs sampler for Bayesian graphical models with shrinkage priors, Oya Sakae, Nakatsuma Teruo （Japanese Journal of Statistics and Data Science） 5 （ 1 ） 149-164 2022年7月
・研究目的: ARMA-GARCHモデルのベイズ推定のための新しいマルコフ連鎖モンテカルロ法の提案
- タイトル: Bayesian analysis of ARMA–GARCH models: A Markov chain sampling approach, Nakatsuma Teruo （Journal of Econometrics） 95 （ 1 ） 57-69 2000年3月
研究の応用領域
- ・統計科学
・計量経済学
社会的意義
- ・市場動態の理解の向上
・取引戦略の改善
・市場の効率性と透明性の向上
