経済学研究科
本田　敏雄（ホンダ　トシオ）

書籍等出版物

1. 『教養としての経済学』4-5-3分担執筆（一橋大学経済学部編）
本田 敏雄 （分担執筆）
有斐閣 2013年2月 （ISBN：4641164045）
2. 『計量経済学ハンドブック』第3章分担執筆（縄田和満，蓑谷千凰彦，和合肇編） （共著）
本田 敏雄 （共著）
朝倉書店 2007年4月 （ISBN：9784254290073）

論文

1. Sparse quantile regression via l_0-penalty
Toshio Honda
Discussion Paper Series No. 2023-03, Graduate School of Economics, Hitotsubashi University 2023年12月
その他のサイト その他のサイト
2. Forward variable selection for ultra-high dimensional quantile regression models (共著) （査読有り）
Toshio Honda, Chien-Tong Lin
Annals of the Institute of Statistical Mathematics 75巻3号393-424頁 2023年6月
doi
3. 高次元Cox回帰モデルの統計的推測について （査読有り）
本田 敏雄
日本統計学会誌和文誌 52巻2号113-129頁 2023年3月
doi
4. Forward Variable Selection for Sparse Ultra-High Dimensional Generalized Varying Coefficient Models （共著） （査読有り）
Toshio Honda, Chien-Tong LIN
Japanese Journal of Statistics and Data Science 4巻151-179頁 2021年7月
doi その他のサイト
5. The de-biased group Lasso estimation for varying coefficient models （査読有り）
Toshio Honda
Annals of the Institute of Statistical Mathematics 73巻3-29頁 2021年2月
doi その他のサイト
6. Adaptively weighted group Lasso for semiparametric quantile regression models （共著） （査読有り）
Toshio Honda, Ching-Kang ING, Wei-Ying WU
Bernoulli 25巻3311-3338頁 2019年10月
doi その他のサイト
7. Variable selection and structure identification for varying coefficient Cox models （共著） （査読有り）
Toshio Honda, Ryota Yabe
Journal of Multivariate Analysis 161巻103-122頁 2017年9月
doi
8. Efficient estimation in semivarying coefficient models for longitudinal/clustered data （共著） （査読有り）
Ming-Yen Cheng, Toshio Honda, Jialiang Li
Annals of Statistics（http://imstat.org/aos/） 44巻5号1988-2017頁 2016年10月
doi その他のサイト
9. Forward variable selection for sparse ultra-high dimensional varying coefficient models （共著） （査読有り）
Ming-Yen Cheng, Toshio Honda, Jin-Ting Zhang
Journal of the American Statistical Association 111巻515号1209-1221頁 2016年9月
doi その他のサイト
10. Discussion on "Varying Coefficient Regression Models: A Review and New Developments by B.U.Park et al."
Toshio Honda
International Statistical Review 83巻1号68-70頁 2015年4月
doi その他のサイト
11. Nonparametric independence screening and structure identification for ultra-high dimensional longitudinal data （共著） （査読有り）
Ming-Yen Cheng, Toshio Honda, Jialiang Li, Heng Peng
Annals of Statistics 42巻1819-1849頁 2014年8月
その他のサイト
12. Variable selection in Cox regression models with varying coefficients （共著） （査読有り）
Toshio Honda, Wolfgang Karl Härdle
Journal of Statistical Planning and Inference 148巻67-81頁 2014年5月
doi その他のサイト
13. Nonparametric LAD Cointegrating Regression （査読有り）
Toshio Honda
Journal of Multivariate Analysis 117巻150-162頁 2013年7月
doi その他のサイト
14. Nonparametric Quantile Regression with Heavy-Tailed and Strongly Dependent Errors （査読有り）
Toshio Honda
Annals of the Institute of Statistical Mathematics 65巻23-47頁 2013年1月
doi その他のサイト
15. Nonparametric estimation of conditional medians for linear and related processes （査読有り）
Toshio Honda
ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS 62巻6号995-1021頁 2010年12月
doi その他のサイト
16. Nonparametric regression for dependent data in the errors-in-variables problem （査読有り）
Toshio Honda
JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE 140巻11号3409-3424頁 2010年11月
doi その他のサイト
17. Nonparametric density estimation for linear processes with infinite variance （査読有り）
Toshio Honda
ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS 61巻2号413-439頁 2009年6月
doi その他のサイト
18. A limit theorem for sums of bounded functional of linear processes without finite mean （査読有り）
Toshio Honda
Probability and Mathematical Statistics 29巻2号337-351頁 2009年4月
その他のサイト
19. Estimation in Partial Linear Models under Long-Range Dependence
Toshio Honda
Discussion Papers #2007-07, Graduate School of Economics, Hitotsubashi University 2007年7月
その他のサイト
20. Estimation in additive cox models by marginal integration （査読有り）
T Honda
ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS 57巻3号403-423頁 2005年9月
doi その他のサイト
21. Nonparametric regression in proportional hazards models （査読有り）
Toshio Honda
Journal of the Japan Statistical Society 34巻1号1-17頁 2004年4月
22. Quantile regression in varying coefficient models （査読有り）
T Honda
JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE 121巻1号113-125頁 2004年3月
doi
23. Nonparametric regression with current status data （査読有り）
T Honda
ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS 56巻1号49-72頁 2004年3月
24. Nonparametric density estimation for a long-range dependent linear process （査読有り）
T Honda
ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS 52巻4号599-611頁 2000年12月
25. Nonparametric estimation of the conditional median function for long-range dependent processes （査読有り）
Toshio Honda
Journal of the Japan Statistical Society 30巻2号129-142頁 2000年12月
その他のサイト
26. Nonparametric estimation of a conditional quantile for α-mixing processes （査読有り）
Toshio Honda
Annals of the Institute of Statistical Mathematics 52巻3号459-470頁 2000年9月
27. Root-N-consistent semiparametric estimation of partially linear models for weakly dependent observations （査読有り）
T Honda
COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS 28巻8号2001-2020頁 1999年
28. Sequential Estimation of the Marginal Density Function for a Strongly Mixing Process （査読有り）
Toshio Honda
Sequential Analysis 17巻239-251頁 1998年4月
doi
29. Testing the goodness of fit of a linear model by kernel regression （査読有り）
T Honda
COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS 27巻3号529-546頁 1998年
30. The CUSUM tests with nonparametic regression residuals （査読有り）
Toshio Honda
Journal of the Japan Statistical Society 27巻1号45-63頁 1997年4月
その他のサイト
31. Exact distribution of an F-test statistic under misspecified error covariance matrices （共著）
Toshio Honda, Akimichi Takemura
大学院重点特別経費研究成果（筑波大学大学院社会科学研究科） 204-230頁 1997年3月
32. 非定常回帰モデルにおける構造変化の検定について
本田敏雄
経済学論集（筑波大学社会科学系経済学専攻） 35号1-16頁 1996年4月
33. The effect of heteroscedasticity on the actual size of the Chow test （共著） （査読有り）
Toshio Honda, Akimichi Takemura
Journal of the Japan Statistical Society 26巻2号127-134頁 1996年4月
その他のサイト
34. 非定常回帰モデルにおける構造変化の検定について（続）
本田敏雄
経済学論集（筑波大学社会科学系経済学専攻） 36号87-89頁 1996年4月
35. 誤差項が独立同一分布でない時の回帰係数の検定について （共著） （査読有り）
竹村彰通, 本田敏雄
経済学論集（東京大学経済学会） 60巻1号28-50頁 1994年4月
その他のサイト
36. Estimating a covariance matrix of a normal distribution with unknown mean （共著） （査読有り）
Tatsuya Kubokawa, Toshio Honda, Kenji Morita, A. K. E. Saleh
Journal of the Japan Statistical Society 23巻2号131-144頁 1993年10月
doi その他のサイト
37. Construction of a confidence interval by triple sampling （査読有り）
Toshio Honda
Sequential Analysis 11巻273-287頁 1992年4月
doi
38. Estimation of the mean by three stage procedures （査読有り）
Toshio Honda
Sequential Analysis 11巻73-89頁 1992年4月
39. Minimax estimators in the manova model for arbitrary quadratic loss and unknown covariance matrix （査読有り）
Toshio Honda
Journal of Multivariate Analysis 36巻1号113-120頁 1991年
doi

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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. Sparse quantile regression via l_0 penalty（統計科学・機械学習・情報数学の最前線（科研費シンポジウム））
 開催年月日： 2024年1月26日 ～ 2024年1月27日
発表年月日： 2024年01月27日		 東北大学大学院情報科学研究科
2. Forward variable selection for ultra-high dimensional models（EcoSta2023）
 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02日		 Waseda University, Tokyo
3. 高次元Cox回帰モデルの統計的推測について（2022年度統計関連学会連合大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2022年09月06日		 成蹊大学
4. Forward variable selection for ultra-high dimensional quantile regression models（Waseda International Symposium Topological Data Science, Causality, Analysis of Variance & Time Series）
 開催年月日：
発表年月日： 2022年03月09日		 早稲田大学（ハイブリッド開催）
5. Forward variable selection for ultra-high dimensional quantile regression models（IASC-ARS 2022）
 開催年月日：
発表年月日： 2022年02月23日		 同志社大学（ハイブリッド開催）
6. Forward variable selection for ultra-high dimensional quantile regression models（科研費研究集会「データサイエンス・統計学における方法論と応用の新展開」）
 開催年月日：
発表年月日： 2021年12月03日		 長崎大学情報科学部（オンライン開催）
7. Forward Variable Selection for Sparse Ultra-High Dimensional Generalized Varying Coefficient Models（科研費研究集会『多様な分野のデータに対する統計科学・機械学習的アプロー チ』）
 開催年月日：
発表年月日： 2020年09月28日		 滋賀大学データサイエンス学部（オンライン開催）
8. 高次元データ解析と前進型変数選択法（統計数理研究所リスク解析戦略研究センターシンポジウム）
 開催年月日：
発表年月日： 2020年08月31日		 統計数理研究所（オンライン開催）
9. The de-biased group Lasso estimation for varying coefficient models（科研費研究集会「多様な高次元モデルにおける理論と方法論，及び，関連分野への応用」）
 開催年月日：
発表年月日： 2020年02月01日		 イーアスつくば，茨城県
10. The de-biased group Lasso estimation for varying coefficient models（関西計量経済学研究会）
 開催年月日：
発表年月日： 2020年01月11日		 一橋大学
11. The de-biased group Lasso estimation for varying coefficient models（DSSV2019）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年08月13日		 同志社大学
12. The de-biased group Lasso estimation for varying coefficient models（統計数理セミナー）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年06月12日		 統計数理研究所
13. The de-biased group Lasso estimation for varying coefficient models（Seminar, Institute of Staistical Science, Academia Sinica）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年03月25日		 Institute of Statistics, National Tsing Hua University, Taiwan
14. The de-biased group Lasso estimation for varying coefficient models（Seminar, Institute of Statistics, National Tsing Hua University）
 開催年月日：
発表年月日： 2019年03月21日		 Institute of Staistical Science, Academia Sinica, Taiwan
15. The de-biased group Lasso estimation for varying coefficient models（CMStatistics 2018）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年12月14日		 University of Pisa, Italy
16. Adaptively weighted group Lasso for semiparametric quantile regression models（The 5th IMS-APRM Meeting）
 開催年月日：
発表年月日： 2018年06月26日		 National University of Singapore
17. Adaptively weighted group Lasso for semiparametric quantile regression models（CMStatistics 2017）
 開催年月日：
発表年月日： 2017年12月16日		 Senate House, University of London, UK
18. Variable selection and structure identification for varying coefficient Cox models（Seminar, Institute of Statistics, National Tsing Hua University）
 開催年月日：
発表年月日： 2017年08月22日		 Institute of Statistics, National Tsing Hua University, Taiwan
19. Adaptively weighted group Lasso for semiparametric quantile regression models（European Meeting of Statisticians 2017）
 開催年月日：
発表年月日： 2017年07月24日		 University of Helsinki, Finland
20. Adaptively weighted group Lasso for semiparametric quantile regression models（Seminar, Department of Statistics, The Chinese University of Hong Kong）
 開催年月日：
発表年月日： 2017年06月15日		 Department of Statistics, The Chinese University of Hong Kong
21. Variable selection and structure identification for varying coefficient Cox models（EcoSta 2017）
 開催年月日：
発表年月日： 2017年06月15日		 The Hong Kong University of Science and Technology
22. Variable selection and structure identification for varying coefficient Cox models（CMStatistics 2016）
 開催年月日：
発表年月日： 2016年12月09日		 University of Seville, Seville, Spain
23. Variable selection and structure identification for varying coefficient Cox models（科研費研究集会『応用統計学のひろがり』）
 開催年月日：
発表年月日： 2016年10月29日		 統計数理研究所
24. Variable selection and structure identification for varying coefficient Cox models（統計数理セミナー）
 開催年月日：
発表年月日： 2016年10月19日		 統計数理研究所
25. Variable selection and structure identification for varying coefficient Cox models（大規模統計モデリングと計算統計Ⅲ）
 開催年月日：
発表年月日： 2016年09月27日		 東京大学大学院数理科学研究科
26. Variable selection and structure identification for varying coefficient Cox models（統計関連学会連合大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2016年09月04日		 金沢大学
27. Efficient estimation in semivarying coefficient models for longitudinal/clustered data（The 4th IMS-APRM Meeting）
 開催年月日：
発表年月日： 2016年06月27日		 香港中文大学
28. Forward variable selection for sparse ultra-high dimensional varying coefficient models および Efficient estimation in semivarying coefficient models for longitudinal/clustered data（応用統計ワークショップ, 東京大学）
 開催年月日：
発表年月日： 2016年05月06日		 東京大学
29. Efficient estimation in semivarying coefficient models for longitudinal/clustered data（IASC-ARS 2015）
 開催年月日：
発表年月日： 2015年12月17日		 National University of Singapore
30. Efficient estimation in semivarying coefficient models for longitudinal/clustered data（統計数理セミナー）
 開催年月日：
発表年月日： 2015年11月25日		 統計数理研究所
31. Forward variable selection for sparse ultra-high dimensional varying coefficient Models（Waseda International Symposium "High Dimensional Statistical Analysis for Spatio-Temporal Processes & Quantile Analysis for Time Series"）
 開催年月日：
発表年月日： 2015年11月09日		 早稲田大学
32. Efficient estimation in semivarying coefficient models for longitudinal/clustered data（Seminar, Institute of Staistical Science, Academia Sinica）
 開催年月日：
発表年月日： 2015年08月24日		 Institute of Staistical Science, Academia Sinica, Taiwan
33. Efficient estimation in semivarying coefficient models for longitudinal/clustered data（European Meeting of Statisticians）
 開催年月日：
発表年月日： 2015年07月07日		 VU University Amsterdam, Amsterdam
34. Efficient estimation in semivarying coefficient models for longitudinal/clustered data（Waseda International Symposium "Asymptotic Sufficiency, Asymptotic Efficiency and Semimartingale"）
 開催年月日：
発表年月日： 2015年03月02日		 早稲田大学
35. Nonparametric independence screening and structural identification for ultra-high dimensional longitudinal data（Joint Satistical Meetings 2014）
 開催年月日：
発表年月日： 2014年08月02日		 Boston, Massachusetts
36. Nonparametric independence screening and structural identification for ultra-high dimensional longitudinal data（Waseda International Symposium on "Stable Process, Semimartingale, Finance & Pension Mathematics"）
 開催年月日：
発表年月日： 2014年03月03日		 早稲田大学
37. Nonparametric independence screening and structural identification for ultra-high dimensional longitudinal data（ERCIM 2013）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年12月14日		 Senate House, University of London, UK
38. Variable selection in Cox regression models with varying coefficients（The 59th World Statistics Congress）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年08月25日		 Hong Kong
39. Nonparametric quantile regression for time series（Seminar, Department of Mathematics, Hong Kong Baptist University）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年08月20日		 Hong Kong
40. Nonparametric quantile estimation for time series（統計数理セミナー）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年05月22日		 統計数理研究所
41. Nonparametric quantile regression for time series（NCTS/TPE Statistics Seminar, National Taiwan University）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年02月05日		 Dept. of Mathematics, National Taiwan University
42. Variable selection in Cox regression models with varying coefficients（ISI-ISM-ISSAS Joint Conference 2013）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年02月01日		 Academia Sinica, Taipei
43. Nonparametric quantile estimation for time series（関西計量経済学研究会）
 開催年月日：
発表年月日： 2013年01月12日		 一橋大学佐野書院
44. Variable selection in Cox regression models with varying coefficients（研究集会 数理統計学の沃野）
 開催年月日：
発表年月日： 2012年11月01日		 慶應義塾大学理工学部
45. Variable selection in Cox regression models with varying coefficients（NCTS/TPE Statistics Seminar, National Taiwan University）
 開催年月日：
発表年月日： 2012年07月25日		 Dept. of Mathematics, National Taiwan University
46. Nonparametric LAD cointegrating regression（IMS-APRM2012）
 開催年月日：
発表年月日： 2012年07月03日		 Tsukuba, Japan
47. Variable selection in Cox regression models with varying coefficients（Economic Risk Seminar (CRC649, Humboldt-Universität zu Berlin)）
 開催年月日：
発表年月日： 2012年06月25日		 Berlin, Germany
48. Nonparametric LAD cointegrating regression（Haindorf Seminar 2012 (Humboldt-Universität zu Berlin)）
 開催年月日：
発表年月日： 2012年02月09日		 Hejnice, Czech Republic
49. Nonparametric LAD Cointegrating Regression（Recent Developments in Statistics, Empirical Finance and Econometrics）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年11月29日		 京都大学
50. Nonparametric Quantile Regression with Heavy-Tailed and Strongly Dependent Errors（Joint Satistical Meetings 2011）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年08月01日		 Miami Beach, Florida
51. Nonparametric Quantile Regression with Heavy-Tailed and Strongly Dependent Errors (poster presentation)（Graybill Conference 2011）
 開催年月日：
発表年月日： 2011年06月22日		 The Department of Statistics, Colorado State University
52. 線形過程における密度関数と回帰関数のノンパラメトリックス推定について（日本数学会2010年度年会統計数学分科会特別講演）
 開催年月日：
発表年月日： 2010年03月24日		 慶應義塾大学
53. Estimation in Partial Linear Models under Long-Range Dependence (poster presentation)（The 2008 International Symposium on Econometric Theory and Applications）
 開催年月日：
発表年月日： 2008年05月01日		 Seoul National University
54. Noncentral Limit Theorems for Bounded Functions of Linear Processes without Finite Mean（統計関連学会連合大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2007年09月06日		 神戸大学
55. Nonparametric Density Estimation for Linear Processes with Infinite Variance（Taipei International Statistics Workshop）
 開催年月日：
発表年月日： 2006年12月01日		 National Taiwan University, Taiwan
56. Nonparametric Density Estimation for Linear Processes with Infinite Variance（統計関連学会連合大会）
 開催年月日：
発表年月日： 2006年09月01日		 東北大学

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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 2022年5月
2. 統計学研究奨励小川基金会賞 1998年10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. 超高次元セミパラメトリックモデルに対する統計的推測に関する研究（研究代表者）
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) ） 		2020年4月 ～ 2023年3月
2. 超高次元データに対する説明変数のスクリーニング手法に関する研究(研究代表者)
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 ） 		2016年4月 ～ 2019年3月
3. 高次元変動係数モデルにおける変数選択に関する研究（研究代表者）
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 ） 		2013年4月 ～ 2016年3月
4. 金融工学からERMへ：基礎理論と実証に関する研究（研究分担者）
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 ） 		2012年4月 ～ 2016年3月
5. 高次元データに関する研究
2012年4月
6. 計算代数統計学の展開（研究分担者）
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 ） 		2006年4月 ～ 2010年3月
7. 生存時間解析に関する研究
2002年4月
8. ノンパラメトリックおよびセミパラメトリック回帰に関する研究
1997年4月

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