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

プログラミング、データ分析、機械学習

演習の内容

ゼミではデータ分析のスキルの習得を目標に、
(1)データのありか、見つけ方、入手の仕方
(2)データの加工方法、統計分析
(3)機械学習の入門
の学習をおこないます。

 言語はRをまずマスターし、プログラミングの基本があるていどわかったところで、Pythonを学びます。

 私は統計学の教師なので、統計学済みのかたの応募を歓迎しますが、データ分析には統計学以外のスキルのウェイトのほうが大きく、統計学未履修でもハンディキャップは全くありません。機械学習もデータ分析もその理論をきわめるには数学を必要とするのですが、このゼミでは理論にたちいることなく、生のデータとの格闘をとおして現実にたいする洞察力を高めることをめざします。いまは、『社会科学のためのデータ分析入門』(今井耕介著、岩波書店)の巻末問題を相談しながら解いていますので、本屋で立ち読みをして、データ分析でこんなことやるのかと興味をもっていただいたら、ぜひ応募してください。

学生によるゼミナール紹介