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末石 直也

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末石 直也  SUEISHI Naoya 教授

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研究テーマ

最近は主として、高次元データ(ビッグデータ)と呼ばれる規模の大きいデータを分析するための手法を研究しています。大規模なデータには役に立たない情報が多く含まれており、これらを除去しないと、適切に統計分析を行うことができません。そこで、できるだけ有用な情報を失うことなく、データの次元を削減する方法を考察しています。

講義・ゼミの内容

【学部講義】
「統計学」
私たちの身の回りには様々なデータがあふれていますが、データは適切に処理をほどこして分析を行わなければほとんど役に立ちません。本講義では、データ分析のための基本的なアイデアや、推定・検定などの手法について学びます。本科目は、計量経済学や経済統計学などの発展的な科目を学ぶための基礎となります。

「上級計量経済学B」
大学院の「計量経済学B」と同一科目ですので、そちらを参照してください。

 

【大学院講義】
「計量経済学B」
卒業論文、修士論文などで実証研究を行う際に必要となる計量経済学の手法を学びます。扱うトピックは古典的なものが多いですが、現代的な視点から解説を行います。

 

【学部ゼミ】
3年次では教科書の輪読やコンピュータを用いた作業を通じて、機械学習の基礎を学びます。RもしくはPythonを用いて、データ分析が行えるようになることを目指します。そのため、kaggleに参加して、実データの分析を行うことを予定しています。
4年次には各自が関心のあるテーマを選び、卒業論文の執筆に取り組みます。私自身は計量経済学の理論研究が専門ですが、理論と実証のどちらで論文を書くかは、学生の判断に委ねます。

 

【大学院ゼミ】
大学院ゼミは、参加者各自の研究課題の報告を中心に進めていきます。


主要業績
  • 1. "Identification Problem of the Exponential Tilting Estimator under Misspecification," Economics Letters, (2013), 118, 509-511.

  • 2. "Generalized Empirical Likelihood-Based Focused Information Criterion and Model Averaging," Econometrics, (2013), 1, 141-156.

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