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によるデータ分析

演習の内容

人気のコンピュータ言語Pythonを学び、データ分析に応用していく。
まず教科書『すっきりわかりPython入門』を用いてPython言語の基礎を学んだ後、データ分析用のモジュールPandas を学ぶ。そのあと、ゼミ生の希望に応じて、機械学習やスクレーピングなどの応用に進んでいく。この分野の変化は急速であり、Pythonの習得には2年間はあまりにも短いので、自主的に情報を収集し、参考書をよみすすめる意欲のある学生を希望する。

ゼミに応募する前に:
プログラミングという作業は人によって向き不向きもあり、ゼミの応募前に少しでもプログラミングを体験しておくのが望ましいので、pythonを少しいじってから応募してください。PCにPythonをインストールするには

https://www.anaconda.com/products/distribution#

から、自分のPCにあったインストーラをダウンロードして、anacondaをインストールしてください。anacondaがインストールできたら、「すべてのアプリ」「anaconda」「jupyter-notebook」と選択していってください。自動でブラウザーが起動したら、「jupyter」というtabを開き、右のほうにある[New][Oython3]を選択すればPythonが使える状態になります。カーソルが点滅しているところに1+1と書き入れ、SHIFTとEnterの二つのキーを一緒におしてください。2と表示されれば成功です。

上記の教科書やweb上に色々記事がありますが、 メールアドレスに御連絡いただければ小林がアドバイスいたします。

学習内容の性格上、ゼミの仲間と議論をしながら学習をするという通常のゼミのスタイルとはちがうので、がっかりしないように。

学生によるゼミナール紹介