Masahito Kobayashi
小林 正人 教授

プロフィール

学位博士(経済学)東京大学

最終学歴東京大学経済学研究科

専門分野理論計量経済学

主要研究テーマ

  • 回帰分析
  • 時系列分析
  • ロジット分析
  • コピュラ
主要担当科目

計量経済学、経済統計学、統計学

所属学会・役職

日本経済学会、日本統計学会

主要な研究業績
  • 学術論文、共著
    Nagakura,D.and M. ,“Testing the Sequential Logit Model Agaist the Nested Logit
    Model, Japanese Economic Reviews, 6 ( 3 ) 345 – 361, 2009
  • 学術論文、共著
    Kobayashi,M. and X.Shi, 2005,Testing for EGARCH Against Stochastic Volatility
    Models,Journal of Time Series Analysis, 26 ( 1 ) 135 – 150,2005.
  • 学術論文、共著
    Kobayashi,M. and M.McAleer,
    Tests of Linear and Logarithmic transformations for Integrated Processes
    Journal of the American Statistical Association , 94 ( 447 ) 860 – 868,1999.
  • 学術論文、単著
    Testing for Autocorrelated Disturbances in Nonlinear Regression Analysis,
    Econometrica 59, 1153 – 1159 , 1991.
  • 学術論文、単著
    A Bounds Test of Equality between Sets of Coefficients in Two Linear Regressions When the Disturbance Variances are Unequal
    Journal of the American Statistical Association, 81 , 510 – 513, 1986.
ゼミナール紹介
演習のテーマ

Pythonとpandasによるデータ分析

演習の内容

コンピュータ言語Pythonと、その上で動くライブラリpandasを学び、データ分析に応用します。
 
3年次は、Pythonやpandasの基本文法を学んだ後、manaba上の演習サイトで基礎的なスキルを練習します。
4年次は、卒論執筆を目標に、OECDの「生徒の学習到達度調査(PISA)」や東京大学社会科学研究所の「親子パネル調査」など、数千件規模の調査データを実際に分析します。過去の卒論テーマには、「低所得層・地方出身者の進路選択」、「PISA2015データを用いたいじめ要因の分析」、「婚活の効果」、「幸せな結婚と不幸な結婚」などがあります。

プログラミング未経験者も歓迎しますが、統計学を履修済みであることを望みます。
Pythonは社会調査やマーケット調査など大規模データ処理に適しており、文系で使える人材はまだ少ないため、習得するメリットは大きいと考えます。
インターゼミや合宿、ゼミ後の飲み会は行いません。

学生によるゼミナール紹介