ソーシャル・データサイエンス研究科
渡部　敏明（ワタナベ　トシアキ）

書籍等出版物

1. 日本の物価・資産価格 : 価格ダイナミクスの解明
渡辺, 努, 清水, 千弘 （分担執筆）
東京大学出版会 2023年6月 （ISBN：9784130403108）
2. Stochastic Volatility and Realized Stochastic Volatility Models (SpringerBriefs in Statistics)
Makoto Takahashi, Yasuhiro Omori, Toshiaki Watanabe （共著）
Springer 2023年4月 （ISBN：9819909341）
3. ファイナンス・景気循環の計量分析
浅子, 和美, 渡部, 敏明 （共編者(共編著者)）
ミネルヴァ書房 2011年12月 （ISBN：9784623060474）
4. ボラティリティ変動モデル
渡部, 敏明 （単著）
朝倉書店 2003年2月 （ISBN：9784254275049）

論文

1. High-frequency realized stochastic volatility model
Toshiaki Watanabe, Jouchi Nakajima
Journal of Empirical Finance 79巻101559頁 2024年12月
doi
2. Bayesian estimation of realized GARCH-type models with application to financial tail risk management （査読有り）
Cathy W.S. Chen, Toshiaki Watanabe, Edward M.H. Lin
Econometrics and Statistics 28巻30-46頁 2023年10月
doi
3. Tail risk forecasting of realized volatility CAViaR models （査読有り）
Cathy W.S. Chen, Hsiao-Yun Hsu, Toshiaki Watanabe
Finance Research Letters 51巻103326頁 2023年1月
doi
4. Forecasting Daily Volatility of Stock Price Index Using Daily Returns and Realized Volatility （査読有り）
Makoto Takahashi, Toshiaki Watanabe, Yasuhiro Omori
Econometrics and Statistics 2021年8月
doi
5. Realized Stochastic Volatilityモデルー拡張と日本の株価指数への応用ー （査読有り）
高橋慎, 大森裕浩, 渡部敏明
『統計数理』 68巻1号65-85頁 2020年6月
その他のサイト
6. Heterogeneous Autoregressive モデルーサーベイと日経225 株価指数の実現ボラティリティへの応用ー
渡部 敏明
『広島経済大学経済研究論集』 42巻3号5-18頁 2020年3月
7. Bayesian modeling and forecasting of Value‐at‐Risk via threshold realized volatility （査読有り）
Cathy W.S. Chen, Toshiaki Watanabe
Applied Stochastic Models in Business and Industry 35巻3号747-765頁 2019年6月
doi
8. 時変多変量自己回帰モデルを用いた日本の輸出量の計量分析 （査読有り）
中島上智, 渡部敏明
『経済研究』 68巻3号237-249頁 2017年7月
その他のサイト
9. Bayesian Forecasting of Value-at-Risk Based on Variant Smooth Transition Heteroskedastic Models （査読有り）
Cathy W.S. Chen, Monica M.C. Weng, Toshiaki Watanabe
Statistics and Its Interface 10巻3号451-470頁 2017年1月
doi
10. Volatility and Quantile Forecasts by Realized Stochastic Volatility Models with Generalized Hyperbolic Distribution （査読有り）
Makoto Takahashi, Toshiaki Watanabe, Yasuhiro Omori
International Journal of Forecasting 32巻2号437-457頁 2016年4月
doi その他のサイト
11. Evaluating the Performance of Futures Hedging Using Multivariate Realized Volatility （査読有り）
Masato Ubukata, Toshiaki Watanabe
Journal of the Japanese and International Economies 38巻148-171頁 2015年12月
doi その他のサイト
12. A State Space Approach to Estimating the Integrated Variance under the Existence of Market Microstructure Noise （査読有り）
Daisuke Nagakura, Toshiaki Watanabe
Journal of Financial Econometrics 13巻1号45-82頁 2015年6月
doi その他のサイト
13. Stochastic Volatility and Realized Stochastic Volatility Models （査読有り）
Yasuhiro Omori, Toshiaki Watanabe
S. K. Upadhyay, U. Singh, D. K. Dey and A. Loganathan eds. Current Trends in Bayesian Methodology with Applications, Chapman & Hall/CRC Press 435-456頁 2015年5月
14. 景気循環の計量分析－サーベイと日本の景気動向指数への応用－ （査読有り）
石原庸博, 渡部敏明
『経済研究』 66巻2号145-168頁 2015年4月
その他のサイト
15. Pricing Nikkei 225 Options Using Realized Volatility （査読有り）
Masato Ubukata, Toshiaki Watanabe
Japanese Economic Review 65巻4号431-467頁 2014年12月
doi その他のサイト
16. Market Variance Risk Premiums in Japan for Asset Predictability （査読有り）
Masato Ubukata, Toshiaki Watanabe
Empirical Economics 47巻1号169-198頁 2014年8月
doi その他のサイト
17. アメリカにおける量的緩和の効果－実証分析のサーベイ－
渡部 敏明
『証券アナリストジャーナル』 52巻4号28-34頁 2014年4月
その他のサイト
18. Bayesian Analysis of Business Cycle in Japan using Markov Switching Model with Stochastic Volatility and Fat-tail Distribution （査読有り）
Toshiaki Watanabe
『経済研究』 65巻2号156-167頁 2014年4月
その他のサイト
19. News Impact Curve for Stochastic Volatility Models （査読有り）
Makoto Takahashi, Yasuhiro Omori, Toshiaki Watanabe
Economics Letters 120巻1号130-134頁 2013年7月
doi その他のサイト
20. 時変ベクトル自己回帰モデル―サーベイと日本のマクロデータヘの応用― （査読有り）
中島上智, 渡部 敏明
『経済研究』 63巻3号193-208頁 2012年7月
その他のサイト
21. Realized Stochastic Volatilityモデル－マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いたベイズ分析
大森裕浩, 渡部敏明
『日本統計学会誌』 42巻2号273-303頁 2012年6月
22. Quantile Forecasts of Financial Returns Using Realized GARCH Models （査読有り）
Toshiaki Watanabe
Japanese Economic Review 63巻1号68-80頁 2012年3月
doi その他のサイト
23. 中原奨励賞受賞講演 MCMCのマクロ計量モデルへの応用
渡部 敏明
『景気とサイクル』 53巻53号63-72頁 2012年3月
24. Bayesian Analysis of Time-varying Parameter Vector Autoregressive Model for the Japanese Economy and Monetary Policy （査読有り）
Jouchi Nakajima, Munehisa Kasuya, Toshiaki Watanabe
Journal of the Japanese and International Economies 25巻3号225-245頁 2011年9月
doi その他のサイト
25. 実現ボラティリティ－ボラティリティの計測方法の発展とリスクマネジメントへの応用可能性－
生方雅人, 渡部敏明
『証券アナリストジャーナル』 49巻8号16-26頁 2011年8月
26. マクロ動学一般均衡モデル--サーベイと日本のマクロデータへの応用-- （査読有り）
藤原 一平, 渡部敏明
『経済研究』 62巻1号66-93頁 2011年1月
その他のサイト
27. Applications of Gram-Charlier Expansion and Bond Moments for Pricing of Interest Rates and Credit Risk （査読有り）
Keiichi Tanaka, Takeshi Yamada, Toshiaki Watanabe
Quantitative Finance 10巻6号645-662頁 2010年6月
doi その他のサイト
28. 日本の景気循環の構造変化
渡部 敏明
深尾京司 編 『バブル/デフレ期の日本経済と経済政策１－マクロ経済と産業構造－』慶應義塾大学出版会 429-456頁 2009年9月
29. GARCH型モデルと Realized Volatility を用いたTOPIX日次リターンの非線形性の検証 （査読有り）
渡部敏明, 長倉大輔
『日本統計学会誌』 39巻1号65-94頁 2009年9月
30. マルコフ・スイッチング・モデルを用いた日本の景気循環の計量分析 （査読有り）
渡部 敏明
『経済研究』 60巻3号253-265頁 2009年7月
その他のサイト
31. Estimating Stochastic Volatility Models Using Daily Returns and Realized Volatility Simultaneously （査読有り）
Makoto Takahashi, Yasuhiro Omori, Toshiaki Watanabe
Computational Statistics & Data Analysis 53巻6号2404-2426頁 2009年4月
doi その他のサイト
32. 日本の株式市場におけるボラティリティの長期記憶性とオプション価格 （査読有り）
竹内明香, 渡部敏明
『現代ファイナンス』 24巻24号45-74頁 2008年9月
33. MCMC法とその確率的ボラティリティ変動モデルへの応用
大森裕浩, 渡部敏明
国友直人 監修・編, 山本拓 監修・編『21世紀の統計科学 I 社会・経済と統計科学』東京大学出版会 223-266頁 2008年7月
34. Block Sampler and Posterior Mode Estimation for Asymmetric Stochastic Volatility Models （査読有り）
Yasuhiro Omori, Toshiaki Watanabe
Computational Statistics & Data Analysis 52巻6号2892-2910頁 2008年2月
doi その他のサイト
35. Realized Volatility－サーベイと日本の株式市場への応用 （査読有り）
渡部敏明
『経済研究』 58巻4号352-373頁 2007年10月
その他のサイト
36. Effects of the Bank of Japan's Intervention on Yen/Dollar Exchange Rate Volatility （査読有り）
Toshiaki Watanabe, Kimie Harada
Journal of the Japanese and International Economies 20巻99-111頁 2006年4月
その他のサイト
37. Bayesian Analysis of a Markov Switching Stochastic Volatility Model （査読有り）
Mai Shibata, Toshiaki Watanabe
Journal of the Japan Statistical Society 35巻2号205-219頁 2005年4月
その他のサイト
38. A Multi-move Sampler for Estimating Non-Gaussian Time Series Models: Comments on Shephard & Pitt (1997) （査読有り）
Toshiaki Watanabe, Yasuhiro Omori
Biometrika 91巻1号246-248頁 2004年3月
doi その他のサイト
39. ベイズ推定法によるGARCHオプション価格付けモデルの分析 （共著） （査読有り）
三井秀俊, 渡部敏明
『日本統計学会誌』 33巻3号307-324頁 2003年12月
40. The estimation of dynamic bivariate mixture models: Reply to Liesenfeld and Richard comments （査読有り）
T Watanabe
JOURNAL OF BUSINESS & ECONOMIC STATISTICS 21巻4号577-580頁 2003年10月
doi その他のサイト
41. Margin Requirements, Positive Feedback Trading, and Stock Return Autocorrelations: The Case of Japan （査読有り）
Toshiaki Watanabe
Applied Financial Economics 12巻6号395-403頁 2002年6月
doi その他のサイト
42. Price Volatility, Trading Volume, and Market Depth: Evidence from the Japanese Stock Index Futures Market （査読有り）
Toshiaki Watanabe
Applied Financial Economics 11巻6号651-658頁 2001年12月
doi その他のサイト
43. On sampling the degree-of-freedom of Student's- t disturbances （査読有り）
Toshiaki Watanabe
Statistics and Probability Letters 52巻2号177-181頁 2001年4月
doi その他のサイト
44. 日本の商品先物市場における価格と出来高の変動：動学的2変量分布混合モデルによる分析
渡部敏明, 大森裕浩
先物取引研究 5巻1号111-130頁 2000年9月
45. Excess kurtosis of conditional distribution for daily stock returns: the case of Japan （査読有り）
T Watanabe
APPLIED ECONOMICS LETTERS 7巻6号353-355頁 2000年6月
doi その他のサイト
46. Bayesian analysis of dynamic bivariate mixture models: Can they explain the behavior of returns and trading volume? （査読有り）
T Watanabe
JOURNAL OF BUSINESS & ECONOMIC STATISTICS 18巻2号199-210頁 2000年4月
doi その他のサイト
47. A Nonlinear Filtering Approach to Stochastic Volatility Models with an Application to Daily Stock Returns （査読有り）
Toshiaki Watanabe
Journal of Applied Econometrics 14巻2号101-121頁 1999年3月
doi その他のサイト

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MISC

1. 一橋大、72年ぶり新学部
渡部敏明
日本経済新聞朝刊 27頁 2023年4月
2. 新型コロナウイルス禍での日経平均株価のボラティリティと分散リスクプレミアム(2)
渡部敏明
日本取引所グループ『先物・オプションレポート』 33巻3号1-5頁 2021年3月
3. 新型コロナウイルス禍での日経平均株価のボラティリティと分散リスクプレミアム(1)
渡部敏明
日本取引所グループ『先物・オプションレポート』 33巻2号1-8頁 2021年2月
4. Stock Return Predictability and Variance Risk Premia around the ZLB
Toshiaki Ogawa, Masato Ubukata, Toshiaki Watanabe
IMES Discussion Paper Series, Institute for Monetary and Economic Studies, Bank of Japan, 2020-E-9 2020年7月
5. 「ベイズ計量経済学へのいざない～入門から実践へ」第6回(ファイナンスやマクロ経済学への応用(2))
大森裕浩, 渡部敏明
『経済セミナー』 2019年2・3月号号94-98頁 2019年1月
6. 日経 225 先物のリターン、ボラティリティ、出来高の日中周期性
渡部敏明
日本取引所グループ『先物・オプションレポート』 30巻11号1-10頁 2018年11月
7. 「ベイズ計量経済学へのいざない～入門から実践へ」第5回(ファイナンスやマクロ経済学への応用(1))
大森裕浩, 渡部敏明
『経済セミナー』 2018年12・2019年1月号号 2018年11月
8. 「ベイズ計量経済学へのいざない～入門から実践へ」第4回(さまざまなミクロ計量経済モデル)
大森裕浩, 渡部敏明
『経済セミナー』 2018年10・11月号号 2018年9月
9. 「ベイズ計量経済学へのいざない～入門から実践へ」第3回(シミュレーションで問題を解く)
大森裕浩, 渡部敏明
『経済セミナー』 2018年8・9月号号 2018年7月
10. 「ベイズ計量経済学へのいざない～入門から実践へ」第2回(役に立つモデルとは)
大森裕浩, 渡部敏明
『経済セミナー』 2018年6・7月号号 2018年5月
11. 「ベイズ計量経済学へのいざない～入門から実践へ」第1回(データを使って学習する)
大森裕浩, 渡部敏明
『経済セミナー』 2018年4・5月号号 2018年3月
12. クリストファー・シムズ教授講演“Credit and Crises”解説
渡部 敏明
『経済セミナー』 2017年6・7月号号51-55頁 2017年6月
その他のサイト
13. 日経225分散リスク・プレミアムの予測力
渡部 敏明
日本取引所『先物・オプションレポート』 28巻11号1-8頁 2016年11月
14. ルーカス批判とマクロ計量分析
渡部 敏明
『経済セミナー』増刊「進化する経済学の実証分析」日本評論社 37-41頁 2016年9月
15. 経済指標・金融政策の公表が日本国債先物の日中流動性に与える影響
土田直司, 吉羽要直, 渡部敏明
日本取引所『先物・オプションレポート』 28巻9号1-6頁 2016年9月
16. The Intraday Market Liquidity of Japanese Government Bond Futures
Naoshi Tsuchida, Toshiaki Watanabe, Toshinao Yoshiba
IMES Discussion Paper Series, 2106-E-7, Institute for Monetary and Economic Studies, Bank of Japan 2016年6月
17. 条件付き不均一分散の頑強推定の展望
渡部 敏明
北川源四郎・田中勝人・川崎能典監訳『時系列分析ハンドブック』朝倉書店 137-170頁 2016年2月
18. Employing Bayesian Forecasting of Value-at-Risk to Determine an Appropriate Model for Risk Management （共著）
Cathy W. S. Chen, Monica M, C. Weng, Toshiaki Watanabe
Discussion Paper, HIAS-E-16, Hitotsubashi Institute for Advanced Studies 2015年12月
19. 分散リスク・プレミアム
渡部 敏明
日本取引所グループ『先物・オプションレポート』 26巻9号1-7頁 2014年9月
20. モデル・フリー・インプライド・ボラティリティの計算方法について
渡部 敏明
大阪証券取引所『先物オプションレポート』 25巻7号 2013年7月
21. 条件付分散モデリング
渡部 敏明
刈屋武昭・前川功一・矢島美寛・福地純一郎・川崎能典（編）『経済時系列分析ハンドブック』朝倉書店 143-157頁 2012年10月
22. 資産収益率のモデル
渡部 敏明
刈屋武昭・前川功一・矢島美寛・福地純一郎・川崎能典（編）『経済時系列分析ハンドブック』朝倉書店 413-430頁 2012年10月
23. Realized GARCHモデル
渡部 敏明
大阪証券取引所『先物オプションレポート』 23巻8号1-6頁 2011年8月
24. Bayesian Analysis of Time-varying Parameter Vector Autoregressive Model with the Ordering of Variables for the Japanese Economy and Monetary Policy
Jouchi Nakajima, Toshiaki Watanabe
Global COE Hi-Stat Discussion Paper Series, Hitotsubashi University 196巻 2011年7月
25. Realized Volatilityのモデル化とオプション価格
渡部 敏明
大阪証券取引所『先物オプションレポート』 22巻11号1-5頁 2010年11月
26. 日経225のRealized Volatility－マイクロストラクチャ・ノイズと昼休み・夜間の調整
渡部 敏明
大阪証券取引所『先物オプションレポート』 22巻2号1-7頁 2010年2月
27. DSGE-VARモデルの日本のマクロデータへの応用
渡部 敏明
ESRI Discussion Paper Series 225-J巻 2009年10月
28. Bayesian analysis of an asymmetric stochastic volatility model
渡部 敏明, 大森 裕浩
日本統計学会講演報告集 70巻45-46頁 2002年9月

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講演・口頭発表等

No. 会議名 開催・発表年月日 開催地
1. Forecasting Daily Volatility of Stock Price Index Using Daily Returns and Realized Volatility（The 25th International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT 2023)）
 開催年月日： 2023年8月23日 ～ 2023年8月25日
発表年月日： 2023年08月22日
2. Time-varying parameter heterogeneous autoregressive model with stochastic volatility（The 6th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2023)）
 開催年月日： 2023年8月1日 ～ 2023年8月3日
発表年月日： 2023年08月01日
3. ソーシャル・データサイエンス（ビジネス+IT Webセミナー DX時代のデータ活用・分析 2023 夏）
 開催年月日： 2023年6月30日
発表年月日： 2023年06月30日
4. 一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部・研究科の概要（データサイエンティスト・ジャパン2023）
 開催年月日： 2023年3月31日
発表年月日： 2023年03月31日
5. High-Frequency Realized Stochastic Model（Seminar on Data Analytics and Risk Managemen）
 開催年月日： 2022年6月15日
発表年月日： 2022年06月15日
6. High-frequency realized stochastic volatility model（The 11th Conference of the IASC-ARS, The Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing (IASC-ARS 2022)）
 開催年月日：
発表年月日： 2022年02月23日
7. Stochastic volatility models with time-varying leverage effect（The 15th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 2021)）
 開催年月日：
発表年月日： 2021年12月19日
8. Realized stochastic volatility models with skew t distributions（The 15th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 2021)）
 開催年月日：
発表年月日： 2021年12月19日
9. High-frequency realized stochastic volatility model（Insper Data Science and Decision Seminar Series）
 開催年月日：
発表年月日： 2021年12月02日
10. データ・サイエンスの発展とファイナンス研究の方向性（ファイナンス・ワークショップ）
 開催年月日：
発表年月日： 2021年11月05日
11. High-frequency realized stochastic volatility model（HSI2021-The 7th Hitotsubashi Summer Institute, Macro- and Financial Econometrics）
 開催年月日：
発表年月日： 2021年08月31日
12. High-frequency realized stochastic volatility model（The 4th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2021)）
 開催年月日：
発表年月日： 2021年06月24日		 Zoom (Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong)
13. Stochastic volatility models with time-varying leverage effect（The 4th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2021)）
 開催年月日：
発表年月日： 2021年06月24日		 Zoom (Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong)
14. High-frequency realized stochastic volatility model（Applied Time Series Econometrics Workshop）
 開催年月日：
発表年月日： 2021年04月09日
15. High-frequency realized stochastic volatility model (Special Invited Session “Advances in Bayesian analysis and applications”)（The 14th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 2020)）
 開催年月日：
発表年月日： 2020年12月19日		 Zoom (King’s College, London)
16. High-frequency Realized Stochastic Volatility Model（HSI2020－6th Hitotsubashi Summer Institute）
 開催年月日：
発表年月日： 2020年10月31日		 Zoom (Hitotsubashi Institute for Advanced Study, Hitotsubashi University)
17. High-frequency Stochastic Volatility Models（HSI2019-5th Hitotsubashi Summer Institute）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年08月03日		 Hitotsubashi University, Kunitachi, Japan
18. Intraday Range-based Stochastic Volatility Models with Application to the Japanese Stock Index（The 4th Eastern Asia Chapter Meeting on Bayesian Statistics, EAC-ISBA2019）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年07月13日		 Kobe University, Kobe, Japan
19. Intraday Range-Based Stochastic Volatility Models with Application to the Japanese Stock Index（3rd International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2019)）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年06月25日		 National Chung Hsing University
20. High-frequency Stochastic Volatility Models for the Japanese Stock Index（International Workshop on “One Belt & One Road”）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年03月		 青山学院大学青山キャンパス
21. High-frequency Stochastic Volatility Models for the Japanese Stock Index（The 12th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 2018)）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年12月		 University of Pisa,Italy
22. High-frequency Stochastic Volatility Models for the Japanese Stock Index（ベイズ計量経済分析研究集会）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年11月		 関西学院大学大阪梅田キャンパス
23. Bayesian Analysis of Time-Varying Heterogeneous Autoregressive Models（2018 ISBA World Meeting）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年06月		 University of Edinburgh, UK
24. Predictability of Excess Bond Premium and Variance Risk Premium for Business Cycles and Recession Risk（Workshop “Financial/Economic Analytics”）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年03月09日		 Hung Hom Bay Campus, The Hong Kong Polytechnic University SPEED
25. Predictability of Excess Bond Premium and Variance Risk Premium for Business Cycles and Recession Risk（一橋大学経済研究所共同利用・共同研究拠点プロジェクト研究集会「高頻度データを用いた資産価格の計量分析」）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年02月10日		 一橋大学経済研究所
26. Predictability of Excess Bond Premium and Variance Risk Premium for Business Cycles and Recession Risk（マクロ研究会）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年01月25日		 学習院大学
27. Predictability of Excess Bond Premium and Variance Risk Premium for Business Cycles and Recession Risk（計量経済学セミナー）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年01月16日		 慶應義塾大学
28. Predictability of Excess Bond Premium and Variance Risk Premium for Business Cycles and Recession Risk（The 11th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 2017)）
 開催年月日：
発表年月日： 2017年12月16日		 Senate House, University of London, UK
29. Bayesian Estimation of Time-varying Price Impact in Financial Markets Using Intraday Data（The International Society for Bayesian Analysis (ISBA) 2016 World Meeting）
 開催年月日：
発表年月日： 2016年06月14日		 Forte Village Resort Convention Center Sardinia, Italy
30. Volatility and Quantile Forecasts by Realized Stochastic Volatility Models with Generalized Hyperbolic Distribution（Seminar at the Department of Statistics, Feng Chia University, Taichung, Taiwan）
 開催年月日：
発表年月日： 2016年04月22日		 Feng Chia University, Taichung, Taiwan
31. The Predictability of the Market Variance Risk Premium in Japan（Seminar at the Department of Economics, Feng Chia University, Taichung, Taiwan）
 開催年月日：
発表年月日： 2016年04月21日		 Feng Chia University, Taichung, Taiwan
32. The Predictability of the Market Variance Risk Premium in Japan（Computational and Financial Econometrics）
 開催年月日：
発表年月日： 2015年12月13日		 University of London, London, UK
33. Stock Return Predictability of the Market Variance Risk Premium in Japan（Hitotsubashi Summer Institute Workshop "Frontiers in Financial Econometrics"）
 開催年月日：
発表年月日： 2015年08月05日		 Hitotsubashi University, Tokyo, Japan
34. Volatility and Quantile Forecasts by Realized Stochastic Volatility Models with Generalized Hyperbolic Distribution（Computational and Financial Econometrics）
 開催年月日：
発表年月日： 2014年12月06日		 University of Pisa, Pisa, Italy
35. Volatility and Quantile Forecasts by Realized Stochastic Volatility Models with Generalized Hyperbolic Distribution（China Meeting of Econometric Society）
 開催年月日：
発表年月日： 2014年06月25日		 Xiamen University, Xiamen, China
36. Bayesian Analysis of Business Cycle in Japan Using Markov Switching Model with Stochastic Volatility and Fat-tail Distribution（研究集会「マクロ計量経済分析の最新の展開」）
 開催年月日：
発表年月日： 2014年03月22日		 長崎県立大学佐世保キャンパス
37. DSGE-VARモデルについて（広島経済大学ファイナンス時系列研究会）
 開催年月日：
発表年月日： 2014年03月03日		 広島経済大学立町キャンパス
38. Modelling the Dynamics of Realized Volatility: Long Memory or Smooth Transition?（Workshop on High-frequency data and Financial Econometrics）
 開催年月日：
発表年月日： 2014年02月10日		 一橋大学経済研究所
39. Bayesian Analysis of Multiple Structural Changes in ARFIMA Models with an Application to Realized Volatility（ISBA Section on Economics, Finance and Business at Bayes 250 Workshop）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年12月15日		 Duke University, Durham, NC, USA
40. Bayesian Analysis of Business Cycle in Japan Using Markov Switching Model with Stochastic Volatility and Fat-tail Distribution（2013 Annual Meeting of the Taiwan Mathematical Society）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年12月06日		 National Sun Yat-sen University, Kaohsiung, Taiwan
41. Bayesian Analysis of Multiple Structural Changes in ARFIMA Models with an Application to Realized Volatility（Joint Meeting of the IASC Satellite Conference for the 59th ISI WSC and the 8th Asian Regional Section (ARS) of the IASC）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年08月21日		 Yonsei University
42. Bayesian Analysis of Multiple Structural Changes in ARFIMA Models with an Application to Realized Volatility（Workshop on Measuring and Modeling Financial Returns with High Frequency Data）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年06月27日		 European University Institute, Florence, Italy
43. Bayesian Analysis of Business Cycles in Japan Using Markov Switching Model with Stochastic Volatility and Fat-tail Distribution（International Conference "Frontiers in Macroeconometrics"）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年03月01日		 Hitotsubashi University, Tokyo
44. Bayesian Analysis of Multiple Structural Changes in ARFIMA Models with an Application to Realized Volatility（一橋大学経済研究所共同利用・共同研究拠点事業プロジェクト研究集会「高頻度データを用いた資産市場のミクロ構造とボラティリティの計量分析」）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年02月05日		 一橋大学
45. Volatility and Quantile Forecasts of Financial Returns Using Realized Stochastic Volatility Models with Generalized Hyperbolic Distribution（ISBA Regional Meeting）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年01月08日		 Banaras Hindu University, Varanasi, India
46. Volatility and Quantile Forecasts of Financial Returns Using Realized Stochastic Volatility Models with Generalized Hyperbolic Distribution（6th CSDA International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE12)）
 開催年月日：
発表年月日： 2012年12月03日		 Conference Center, Oviedo, Spain
47. Volatility and Quantile Forecasts of Financial Returns Using Realized Stochastic Volatility Models with Generalized Hyperbolic Distribution（The Third International Conference "High-Frequency Data Analysis in Financial Markets"）
 開催年月日：
発表年月日： 2012年11月16日		 Hiroshima University of Economics, Hiroshima
48. Realized Stochastic Volatility モデル－日次リターンとRealized Volatilityの同時モデル化（2012年度統計関連学会連合大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2012年09月10日		 北海道大学
49. Bayesian Analysis of Identifying Restrictions for the Time-Varying Parameter Vector Autoregressive Model（11th World Meeting of the International Society of Bayesian Analysis (ISBA 2012)）
 開催年月日：
発表年月日： 2012年06月28日		 Kyoto Terrsa, Kyoto
50. Volatility and Quantile Forecasts of Financial Returns Using Realized Stochastic Volatility Models with Generalized Hyperbolic Distribution（The Joint Usage and Research Center Project Workshop "The Estimation of Financial Volatility Using High-Frequency Data with Applications to Financial Risk Management"）
 開催年月日：
発表年月日： 2012年03月17日		 Hiroshima University of Economics Tatemachi Campus, Hiroshima
51. Bayesian Analysis of Time-varying Parameter Vector Auto- regressive Model with the Ordering of Variables for the Japanese Economy and Monetary Policy（International Workshop on Statistical Computing in Quantitative Finance and Biostatistics: A Satellite Meeting for the 7th IASC-ARS Conference）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年12月20日		 Feng Chia University, Taichung, Taiwan
52. Bayesian Analysis of Time-varying Parameter Vector Auto- regressive Model with the Ordering of Variables for the Japanese Economy and Monetary Policy（Joint Meeting of the 2011 Taipei International Statistical Symposium and 7th Conference of the Asian Regional Section of the IASC）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年12月16日		 Academia Sinica, Taipei, Taiwan
53. MCMCのマクロ計量モデルへの応用（景気循環学会（中原奨励賞受賞記念講演））
 開催年月日：
発表年月日： 2011年11月19日		 東洋経済ビル、東京
54. Estimating Realized GARCH Models with Different Volatility Measures（The Second International Conference "High Frequency Data Analysis in Financial Markets"）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年10月28日		 Osaka University Nakanoshima Center, Osaka
55. Bayesian Analysis of Time-varying Parameter Vector Auto- regressive Model with the Ordering of Variables for the Japanese Economy and Monetary Policy（5th Japanese-European Bayesian Econometrics and Statistics Meeting）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年08月23日		 Norges Bank, Oslo, Norway
56. Quantile Forecasts of Financial Returns Using Realized GARCH Models（Stanford Institute for Theoretical Economics Summer 2011 Workshop）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年06月20日		 Stanford University, Stanford, CA, USA
57. Bayesian Analysis of Time-varying Parameter Vector Auto- regressive Model with the Ordering of Variables for the Japanese Economy and Monetary policy（Recent Developments in Dynamic Analysis in Economics-30 Years after Macroeconomics and Reality (Conference in Honor of Christopher A. Sims)）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年05月25日		 Seoul National University, Seoul, Korea
58. Value-at-Risk Using Realized GARCH Models（日本経済学会2011年度春季大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年05月21日		 熊本学園大学、熊本
59. マクロ動学一般均衡モデル－サーベイと日本のマクロデータへの応用（内閣府経済社会総合研究所セミナー）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年03月04日
60. Pricing Nikkei 225 Options Using Realized Volatility（日本大学経済学部セミナー）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年01月25日
61. Pricing Nikkei 225 Options Using Realized Volatility（計量経済学・計量ファイナンス研究集会）
 開催年月日：
発表年月日： 2010年12月23日		 広島経済大学立町キャンパス
62. A New Method for the Evaluation of Dynamic Stochastic General Equilibrium Models（4th CSDA International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE'10)）
 開催年月日：
発表年月日： 2010年12月10日		 University of London, UK
63. 動学的マクロモデルの計量分析（日本経済学会2010 年度春季大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2010年06月05日		 千葉大学
64. Bayesian Analysis of Structural Changes in ARFIMA Models with an Application to Realized Volatility（International Workshop on Bayesian Econometrics and Statistics）
 開催年月日：
発表年月日： 2010年02月04日		 University of Tokyo
65. Bayesian Analysis of Time-Varying Parameter Vector Autoregressive Model for the Japanese Economy and Monetary Policy（グローバルCOE Hi-Stat 経済統計若手研究会「MCMCの経済データへの応用」）
 開催年月日：
発表年月日： 2009年09月15日		 一橋大学
66. DSGEモデルとVARモデルの計量分析－MCMCのマクロ金融政策への応用（2009年度統計関連学会連合大会チュートリアルセッション）
 開催年月日：
発表年月日： 2009年09月06日
67. Bayesian analysis of structural changes in ARFIMA models with an application to realized volatility（日本統計学会）
 開催年月日：
発表年月日： 2007年09月01日		 神戸

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受賞

No. 賞名 受賞年月
1. 日本統計学会研究業績賞 2012年9月
2. 景気循環学会中原奨励賞 2011年11月

共同研究・競争的資金等の研究課題

No. 研究題目 研究種目（提供機関・制度） 研究期間
1. 新たな不確実性指標の構築と金融市場およびマクロ経済に与える影響の理論・計量分析
基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 ） 		2023年4月 ～ 2028年3月
2. 大規模・高頻度データを用いた資産価格変動のリスクと景気循環の計量分析
その他のサイト 		基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2020年4月 ～ 2023年3月
3. 高次元データモデリングの新展開と統計的リスク分析
基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2019年4月 ～ 2024年3月
4. 新たなマクロ計量モデルの構築と大規模データを用いた経済予測への応用
その他のサイト 		基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2017年4月 ～ 2020年3月
5. 経済・金融多変量データのベイズモデリングと政策・行動の確率的評価
その他のサイト 		基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2014年4月 ～ 2019年3月
6. 人口減少・高齢化の下での日本の経常収支のダイナミクス
その他のサイト 		基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2013年10月 ～ 2017年3月
7. 超高速注文執行システムにおける市場データの統計的推測と実証分析
その他のサイト 		基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2013年4月 ～ 2016年3月
8. 金融工学からＥＲＭへ： 基礎理論と実証に関する研究
その他のサイト 		基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2012年10月 ～ 2016年3月
9. 金融リスクの計量化と統計的推測に関わる諸問題の解明
その他のサイト 		基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2010年4月 ～ 2012年3月
10. 金融危機下のマクロ経済政策の計量分析
その他のサイト 		基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2010年4月 ～ 2012年3月
11. 金融リスクと経済行動のベイズ計量経済分析
その他のサイト 		基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2009年4月 ～ 2014年3月
12. ＤＳＧＥ-ＶＡＲモデルの日本のマクロデータへの応用

（ 提供機関： 内閣府経済社会総合研究所 制度： 共同研究（国際共同研究） ） 		2008年4月 ～ 2009年3月
13. 景気循環・経済成長の総合研究-景気判断モデルの構築と日本経済の実証分析
その他のサイト 		基盤研究(S)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(S) ） 		2006年4月 ～ 2010年3月
14. 高頻度データを用いた日本の証券市場の計量分析
その他のサイト 		基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2006年4月 ～ 2008年3月
15. セミパラメトリックモデルのベイズ計量分析
基盤研究(B)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(B) ） 		2006年4月 ～ 2007年3月
16. 高頻度データを用いた日本の証券市場の計量分析

（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 ） 		2006年 ～ 2008年
17. 潜在変数モデルを用いた構造の統計的分析
基盤研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(A) ） 		2003年4月 ～ 2006年3月
18. 非線形ダイナミックモデルのMCMCによる統計的推測
基盤研究(C)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(C) ） 		2003年4月 ～ 2004年3月
19. ボラティリティ変動モデルを用いた日本の株式市場の計量分析
基盤研究(C)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 基盤研究(C) ） 		2003年4月 ～ 2004年3月
20. ボラティリティが確率的に変動する場合のオプション価格の評価
奨励研究(A)
（ 提供機関： 日本学術振興会 制度： 科学研究費助成事業 奨励研究(A) ） 		1998年4月 ～ 1999年3月

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