研究者詳細

顔写真

マツダ　ヤスマサ
松田　安昌
Yasumasa Matsuda
所属
大学院経済学研究科　経済経営学専攻　システム科学講座
職名
教授
学位

  • 博士（理学） （東京工業大学）

経歴 4

  • 2000年4月 ～ 2005年9月
    新潟大学経済学部　助教授

  • 2003年9月 ～ 2004年9月
    ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス統計学科　研究員

  • 1997年4月 ～ 2000年3月
    神奈川大学工学部　助手

  • 2005年10月 ～
    東北大学大学院経済学研究科　助教授

学歴 2

  • 東京工業大学　情報理工学研究科　数理・計算科学専攻

    ～ 1999年3月

  • 東京工業大学　理学部　数学科

    ～ 1991年3月

委員歴 4

  • Journal of Spatial Econometrics Association, Associate Editor

    2020年4月 ～ 継続中

  • American Mathematical Society　Reviewer

    2005年4月 ～ 継続中

  • Japanese Journal of Statistics and Data Science, Coordinating Editor

    2018年6月 ～ 2023年5月

  • 日本統計学会　理事

    2017年6月 ～ 2021年5月

所属学協会 3

  • 日本統計学会

  • 応用統計学会

    2008年9月 ～ 継続中

  • Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability

研究キーワード 6

  • ピリオドグラム

  • スペクトル

  • 相関

  • 回帰モデル

  • 空間データ

  • 時系列

研究分野 2

  • 人文・社会 / 経済統計 /

  • 情報通信 / 統計科学 /

受賞 3

  1. 日本学術振興会賞

    2011年3月3日　日本学術振興会　時空間統計学の理論と空間計量経済学への応用

  2. 日本統計学会研究業績賞

    2019年9月　日本統計学会

  3. 応用統計学会賞

    2008年6月　応用統計学会

論文 33

  1. Spatial extension of generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models 査読有り

    Takaki Sato, Yasumasa Matsuda

    SPATIAL ECONOMIC ANALYSIS　16　(2)　148-160　2021年4月

    DOI： 10.1080/17421772.2020.1742929 　

    ISSN：1742-1772

    eISSN：1742-1780

  2. Continuous auto-regressive moving average random fields on (n) 国際誌 査読有り

    Peter J. Brockwell, Yasumasa Matsuda

    JOURNAL OF THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY SERIES B-STATISTICAL METHODOLOGY　79　(3)　833-857　2017年6月

    DOI： 10.1111/rssb.12197 　

    ISSN：1369-7412

    eISSN：1467-9868

  3. Fourier analysis of irregularly spaced data on R-d 査読有り

    Yasumasa Matsuda, Yoshihiro Yajima

    JOURNAL OF THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY SERIES B-STATISTICAL METHODOLOGY　71　(1)　191-217　2009年

    DOI： 10.1111/j.1467-9868.2008.00685.x 　

    ISSN：1369-7412

  4. A test statistic for graphical modelling of multivariate time series 査読有り

    Yasumasa Matsuda

    BIOMETRIKA　93　(2)　399-409　2006年6月

    DOI： 10.1093/biomet/93.2.399 　

    ISSN：0006-3444

    eISSN：1464-3510

  5. Series ridge regression for spatial data on R𝑑 査読有り

    Daisuke Kurisu, Yasumasa Matsuda

    Bernoulli　32　(1)　2026年2月

    DOI： 10.3150/25-BEJ1871 　

  6. Density‐Valued ARMA Models by Spline Mixtures 招待有り 査読有り

    Yasumasa Matsuda, Rei Iwafuchi

    Journal of Time Series Analysis　2025年10月14日

    DOI： 10.1111/jtsa.70025 　

  7. How long do voluntary lockdowns keep people at home? The role of social capital during the COVID-19 pandemic

    Yuta Kuroda, Takaki Sato, Yasumasa Matsuda

    The Japanese Economic Review　2025年5月26日

    出版者・発行元： Springer Science and Business Media LLC

    DOI： 10.1007/s42973-025-00206-8 　

    ISSN：1352-4739

    eISSN：1468-5876

    詳細を見る 詳細を閉じる

    Abstract Using data from over 80 million mobile devices, we create a city-by-day-level mobility index for the duration of the COVID-19 pandemic to analyze how voluntary prevention and policy compliance varies with social capital levels. We find that in the second year of the pandemic, both voluntary preventative activities and policy compliance were substantially reduced in areas with low levels of social capital but not in areas with high levels of social capital. Additionally, the impact of social capital is heterogeneous, and norms and culture may play a minor role in more developed and urbanized areas. Additionally, in Japan, the observed heterogeneity in behavior regarding supporting political parties was not based on ideology, position, or ruling status but rather on whether a party was a majority or minority. These results suggest that valuing conformity with others is an essential driver of behavior that benefits the community.

  8. Stock Market Index Movement Prediction Using Partial Contextual Embedding BERT-LSTM

    Youjia Liu, Yasumasa Matsuda, Zhijie Zhang

    Lecture Notes in Computer Science　49-60　2024年11月12日

    出版者・発行元： Springer Nature Singapore

    DOI： 10.1007/978-981-96-0119-6_5 　

    ISSN：0302-9743

    eISSN：1611-3349

  9. Local polynomial trend regression for spatial data on Rd

    Daisuke Kurisu, Yasumasa Matsuda

    Bernoulli　30　(4)　2024年11月1日

    出版者・発行元： Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability

    DOI： 10.3150/23-bej1694 　

    ISSN：1350-7265

  10. Spatial extension of mixed models of the analysis of variance

    Takaki Sato, Yuta Kuroda, Yasumasa Matsuda

    Spatial Economic Analysis　1-15　2024年2月26日

    出版者・発行元： Informa UK Limited

    DOI： 10.1080/17421772.2024.2312132 　

    ISSN：1742-1772

    eISSN：1742-1780

  11. Estimation of Large Covariance Matrices with Mixed Factor Structures

    Runyu Dai, Yoshimasa Uematsu, Yasumasa Matsuda

    The Econometrics Journal　2023年9月27日

    出版者・発行元： Oxford University Press (OUP)

    DOI： 10.1093/ectj/utad018 　

    ISSN：1368-4221

    eISSN：1368-423X

    詳細を見る 詳細を閉じる

    Abstract We extend the Principal Orthogonal complEment Thresholding (POET) framework by Fan, J., Y. Liao, M. Mincheva (2013) to estimate large covariance matrices with a “mixed” structure of observable and unobservable strong/weak factors, and we call this method the extended POET (ePOET). Especially, the weak factor structure allows the existence of much slowly divergent eigenvalues of the covariance matrix that are frequently observed in real data. Under some mild conditions, we derive the uniform consistency of the proposed estimator for the cases with or without observable factors. Furthermore, several simulation studies show that the ePOET achieves good finite-sample performance regardless of data with strong, weak, or mixed factors structure. Finally, we conduct empirical studies to present the practical usefulness of the ePOET.

  12. Estimating spatial regression models with sample data-points: A Gibbs sampler solution

    Giuseppe Arbia, Yasumasa Matsuda, Junyue Wu

    Spatial Statistics　47　100568-100568　2022年3月

    出版者・発行元： Elsevier {BV}

    DOI： 10.1016/j.spasta.2021.100568 　

  13. Spatial analysis of subjective well-being in Japan

    Anqi Li, Takaki Sato, Yasumasa Matsuda

    JAPANESE JOURNAL OF STATISTICS AND DATA SCIENCE　2022年1月

    DOI： 10.1007/s42081-021-00143-x 　

    ISSN：2520-8756

    eISSN：2520-8764

  14. Discussion on Competition for Spatial Statistics for Large Datasets 招待有り

    Yasumasa Matsuda

    JOURNAL OF AGRICULTURAL BIOLOGICAL AND ENVIRONMENTAL STATISTICS　26　(4)　612-613　2021年12月

    DOI： 10.1007/s13253-021-00463-1 　

    ISSN：1085-7117

    eISSN：1537-2693

  15. A threshold extension of spatial dynamic panel model with fixed effects 査読有り

    Junyue Wu, Yasumasa Matsuda

    Journal of Spatial Econometrics　2　(1)　2021年12月

    出版者・発行元： Springer Science and Business Media LLC

    DOI： 10.1007/s43071-021-00008-1 　

    ISSN：2662-2998

    eISSN：2662-298X

  16. Log-periodogram regression of two-dimensional intrinsically stationary random fields 査読有り

    Yoshihiro Yajima, Yasumasa Matsuda

    Japanese Journal of Statistics and Data Science　3　(1)　333-347　2020年6月20日

    出版者・発行元： Springer Science and Business Media {LLC}

    DOI： 10.1007/s42081-020-00078-9 　

    ISSN：2520-8756

    eISSN：2520-8764

  17. Special feature: spatial statistics 招待有り

    Yasumasa Matsuda

    Japanese Journal of Statistics and Data Science　3　(1)　103-105　2020年6月

    出版者・発行元： Springer Science and Business Media LLC

    DOI： 10.1007/s42081-020-00081-0 　

    ISSN：2520-8756

    eISSN：2520-8764

  18. Evaluation of regional variations in healthcare utilization 査読有り

    Yoko Ibuka, Yasumasa Matsuda, Keishi Shoji, Tsukasa Ishigaki

    Japanese Journal of Statistics and Data Science　3　(1)　349-365　2020年6月

    出版者・発行元： Springer Science and Business Media LLC

    DOI： 10.1007/s42081-020-00082-z 　

    ISSN：2520-8756

    eISSN：2520-8764

  19. Locally stationary spatio-temporal processes 査読有り

    Yasumasa Matsuda, Yoshihiro Yajima

    JAPANESE JOURNAL OF STATISTICS AND DATA SCIENCE　1　(1)　41-57　2018年6月

    DOI： 10.1007/s42081-018-0003-9 　

    ISSN：2520-8756

    eISSN：2520-8764

  20. Spatial Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models 査読有り

    Takaki Sato, Yasumasa Matsuda

    JOURNAL OF THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY　47　(2)　221-236　2017年12月28日

    出版者・発行元： The Japan Statistical Society

    DOI： 10.14490/jjss.47.221 　

    ISSN：1882-2754

    eISSN：1348-6365

  21. Generalized Nelson-Siegel term structure model: do the second slope and curvature factors improve the in-sample fit and out-of-sample forecasts? 査読有り

    Wali Ullah, Yasumasa Matsuda, Yoshihiko Tsukuda

    JOURNAL OF APPLIED STATISTICS　42　(4)　876-904　2015年4月

    DOI： 10.1080/02664763.2014.993363 　

    ISSN：0266-4763

    eISSN：1360-0532

  22. Dynamics of the term structure of interest rates and monetary policy: is monetary policy effective during zero interest rate policy? 査読有り

    Wali Ullah, Yasumasa Matsuda, Yoshihiko Tsukuda

    JOURNAL OF APPLIED STATISTICS　41　(3)　546-572　2014年3月

    DOI： 10.1080/02664763.2013.845142 　

    ISSN：0266-4763

    eISSN：1360-0532

  23. Term Structure Modeling and Forecasting of Government Bond Yields: Does a Good In-Sample Fit Imply Reasonable Out-of-Sample Forecasts?

    Wali Ullah, Yasumasa Matsuda, Yoshihiko Tsukuda

    Economic Papers　32　(4)　535-560　2013年12月1日

    出版者・発行元： Wiley-Blackwell

    DOI： 10.1111/1759-3441.12046 　

    ISSN：1759-3441 0812-0439

  24. Term Structure Forecasting of Government Bond Yields with Latent and Macroeconomic Factors: Do Macroeconomic Factors Imply Better Out-of-Sample Forecasts? 査読有り

    Wali Ullah, Yoshihiko Tsukuda, Yasumasa Matsuda

    JOURNAL OF FORECASTING　32　(8)　702-723　2013年12月

    DOI： 10.1002/for.2266 　

    ISSN：0277-6693

    eISSN：1099-131X

  25. Broadband semi-parametric estimation of long-memory time series by fractional exponential models 査読有り

    Masaki Narukawa, Yasumasa Matsuda

    JOURNAL OF TIME SERIES ANALYSIS　32　(2)　175-193　2011年3月

    DOI： 10.1111/j.1467-9892.2010.00690.x 　

    ISSN：0143-9782

  26. ON NONPARAMETRIC AND SEMIPARAMETRIC TESTING FOR MULTIVARIATE LINEAR TIME SERIES 査読有り

    Yoshihiro Yajima, Yasumasa Matsuda

    ANNALS OF STATISTICS　37　(6A)　3529-3554　2009年12月

    DOI： 10.1214/08-AOS610 　

    ISSN：0090-5364

  27. Selecting models with different spectral density matrix structures by the cross-validated log likelihood criterion 査読有り

    Y Matsuda, Y Yajima, H Tong

    BERNOULLI　12　(2)　221-249　2006年4月

    DOI： 10.3150/bj/1145993973 　

    ISSN：1350-7265

  28. On testing for separable correlations of multivariate time series 査読有り

    Y Matsuda, Y Yajima

    JOURNAL OF TIME SERIES ANALYSIS　25　(4)　501-528　2004年7月

    DOI： 10.1111/j.1467-9892.2004.01795.x 　

    ISSN：0143-9782

  29. 非線形回帰モデルによるヘドニック・アプローチ 招待有り 査読有り

    松田安昌

    住宅土地経済　52　(52)　29-35　2004年3月

    出版者・発行元： 日本住宅総合センタ-

    ISSN：0917-3498

  30. A spatio-temporal regression model for the analysis of functional MRI data. 国際誌 査読有り

    Kota Katanoda, Yasumasa Matsuda, Morihiro Sugishita

    NeuroImage　17　(3)　1415-28　2002年11月

    DOI： 10.1006/nimg.2002.1209 　

    ISSN：1053-8119

  31. A test of linearity against functional coefficient autoregressive models 査読有り

    Yasumasa Matsuda

    Communications in Statistics - Theory and Methods　28　(11)　2539-2551　1999年1月

    出版者・発行元： Informa UK Limited

    DOI： 10.1080/03610929908832437 　

    ISSN：0361-0926

    eISSN：1532-415X

  32. A diagnostic statistic for functional-coefficient autoregressive models 査読有り

    Yasumasa Matsuda

    Communications in Statistics - Theory and Methods　27　(9)　2257-2273　1998年1月

    出版者・発行元： Informa UK Limited

    DOI： 10.1080/03610929808832226 　

    ISSN：0361-0926

    eISSN：1532-415X

  33. A NONPARAMETRIC TEST FOR NONLINEARITY BY THE WEIGHTED LEAST SQUARES METHOD 査読有り

    Matsuda Yasumasa

    JOURNAL OF THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY　27　(2)　141-156　1997年

    出版者・発行元： THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY

    DOI： 10.14490/jjss1995.27.141 　

    ISSN：1882-2754

    eISSN：1348-6365

    詳細を見る 詳細を閉じる

    We propose nonparametric time domain statistics to test time series nonlinearity. We show the asymptotic properties of our statistics for an autoregressive process and also discuss the asymptotic results for some kinds of nonlinear processes. Next, we show the power of our statistics for various time series and compare the power of our statistics with that of other well known nonparametric statistics proposed by McLeod and Li [7], Tsay [11] and Hjellvik and Tjøstheim [12] by simulation studies.

︎全件表示 ︎最初の5件までを表示

MISC 26

  1. 東京23区賃貸不動産市場の深層学習生存時間分析

    佐藤 圭悟, 松田 安昌

    統計関連学会連合大会　2025年9月

  2. Density on density regression by spline mixtures

    Yasumasa Matsuda, Rei Iwafuchi

    Tohoku-NTU Joint Seminar　2025年1月

  3. Spatial factor models for surface time series 招待有り

    Yasumasa Matsuda

    2024 First Macau International Conference on Business Intelligence and Analytics　2024年12月

  4. Fourier Analysis of Surface Time Series 招待有り

    Time Series, Random Fields and beyond　2024年9月

  5. Deep learning extensions of Cox regression and their applications to rental property market in Tokyo 招待有り

    Yasumasa Matsuda

    10th Annual Data Science in Engineering and Life Sciences Symposium　2024年8月

  6. Spatial factor models for surface time series 招待有り

    Spatial factor models, for surface time series

    EcoSta 2024　2024年8月

  7. Spatial Factor Models 招待有り

    Yasumasa Matsuda, Runyu Dai

    York-Tohoku Symposium　2024年6月

  8. Estimation of high-dimensional volatility matrices by spatial AR models with unknown linkages

    Yasumasa Matsuda, Runyu Dai, Jieying Zhang, Rei Iwafuchi

    Spatial Econometrics Association　2024年6月

  9. Functional PCA of human population in Tokyo 招待有り

    Yasumasa Matsuda

    NTU-Tohoku U 7th Symposium on AI and Human Studies, Taipei　2024年3月

  10. Fourier analysis of spatio temporal data 招待有り

    Yasumasa Matsuda

    IMS-APRM 2024　2024年1月

  11. 高次元ファイナンス時系列におけるボラティリティ推定

    松田安昌, 岩淵澪

    統計関連学会連合大会　2023年9月

  12. Deep learning for multivariate volatility forecasting in high-dimensional financial time series

    Yasumasa Matsuda, Rei Iwafuchi

    CWRU x Tohoku Joint Workshop　2023年8月

  13. Deep learning for multivariate volatility forecasting in high-dimensional financial time series 招待有り

    Yasumasa Matsuda, Rei Iwafuchi

    EcoSta 2023　2023年8月

  14. How long do voluntary lockdowns keep people at home? The role of social capital during the COVID-19 pandemic.

    Yuta Kuroda, Takaki Sato, Yasumasa Matsuda

    Data Science and Service Research Discussion Paper　(125)　2022年5月

  15. 連続時間ARMAモデルの理論と応用

    松田安昌

    日本統計学会誌　49　(2)　2020年

    ISSN： 0389-5602

  16. WAVELET ANALYSIS OF IRREGULARLY SPACED DATA AND ITS SPATIO-TEMPORAL EXTENSION

    Matsuda Yasumasa

    DSSR Discussion Papers　(30)　1-21　2014年11月

    出版者・発行元： 東北大学大学院経済学研究科

  17. Generalized Whittle Estimate for Nonstationary Spatial Data

    Matsuda Yasumasa

    DSSR Discussion Papers　(9)　1-20　2013年5月

    出版者・発行元： 東北大学大学院経済学研究科

  18. 時空間統計解析:新たなる分野横断的展開 一般化Whittle法による不等間隔時空間データの分析

    松田安昌

    統計数理　60　(1)　2012年

    ISSN： 0912-6112

  19. 長期記憶確率ボラティリティモデルにおける局所Whittle法の拡張

    生川雅紀, 松田安昌

    日本統計学会誌　39　(2)　2010年

    ISSN： 0389-5602

  20. Spectral analysis of irregularly spaced data on R[d]

    松田 安昌, 矢島 美寛

    研究年報経済学　68　(3)　483-496　2007年3月

    出版者・発行元： 東北大学経済学会

    ISSN： 0387-3056

  21. 不等間隔時空間データに対するフーリエ解析

    松田安昌, 矢島美寛

    応用統計学　36　(1)　1-14　2007年

    出版者・発行元： Japanese Society of Applied Statistics

    DOI： 10.5023/jappstat.36.1 　

    ISSN： 0285-0370

    eISSN： 1883-8081

  22. 空間バンドスペクトラム回帰による仙台市中古マンション価格の分析

    久保田茂裕, 松田安昌

    日本統計学会誌　37　(1)　2007年

    ISSN： 0389-5602

  23. C-1 多変量時系列におけるノンパラメトリックおよびセミパラメトリック検定について(経済時系列)(2003年度統計関連学会連合大会記録(日本統計学会第71回大会))

    矢島 美寛, 松田 安昌

    日本統計学会誌　33　(3)　384-384　2003年

    出版者・発行元： 日本統計学会

    ISSN： 0389-5602

  24. On Testing for Separable Correlations for Multivariate Time Series

    Matsuda, Y, Yajima, Y

    J.Time Series Analysis　25　501-528　2001年

    DOI： 10.1111/j.1467-9892.2004.01795.x 　

  25. <論説>ある家電製品販売数のモデル化について

    松田 安昌

    新潟大学経済論集　69　13-21　2000年9月

    出版者・発行元： 新潟大学

    ISSN： 0286-1569

  26. ONPARAMETRIC TEST FOR NONLINEARITY BY THE WEIGHTED LEAST SQUARES METHOD

    Matsuda Yasumasa

    Journal of the Japan Statistical Society　27　(2)　141-156　1997年12月1日

    出版者・発行元： 日本統計学会

    ISSN： 0389-5602

︎全件表示 ︎最初の5件までを表示

講演・口頭発表等 6

  1. ファクター系列をもつ密度関数値をとるVARモデル 招待有り

    松田安昌

    2nd Tohoku NTU joint seminar　2026年3月26日

  2. 混合治癒モデルを用いたオンラインフリーマーケットの生存時間解析 招待有り

    込山湧士, 松田安昌, 石原昌和

    DEIM2026 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム　2026年3月2日

  3. 密度関数値をとるVARモデル 招待有り

    松田安昌

    空間データサイエンスの新地平：理論と実践と共創　2026年2月19日

  4. 密度関数値をとるARMAモデル 招待有り

    岩淵澪, 松田安昌

    2025年12月15日

  5. オンラインフリーマーケット市場への生存時間分析の応用

    込山湧士, 松田安昌, 石原昌和

    NII-IDRユーザフォーラム2025　2025年11月26日

  6. 空間上の確率密度関数のB-splineによるSieve 推定とその応用

    岩淵澪, 松田安昌

    2025年度統計関連学会連合大会　2025年9月10日

︎全件表示 ︎最初の5件までを表示

共同研究・競争的資金等の研究課題 19

  1. 時空間系列分析の理論と応用 競争的資金

    制度名：Cooperative Research

    2005年10月 ～ 継続中

  2. 再生可能エネルギー需給予測にむけた大規模気象予測モデルの構築と社会経済分析

    松田 安昌

    2026年4月1日 ～ 2030年3月31日

  3. 顎骨由来骨格幹細胞の造骨能力を担保する規格設定技術の開発

    齋藤 正寛, 李 銀星, 松田 安昌, 大庭 伸介, 石垣 司, 八幡 祥生, 鎌野 優弥, MOESANDARKYAW

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2025年4月1日 ～ 2028年3月31日

  4. 大規模時空間データモデル構築と社会科学における実証研究への応用

    松田 安昌, 石原 卓弥, 佐藤 宇樹, 李 銀星, 矢島 美寛

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2021年4月1日 ～ 2026年3月31日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    大規模な時空間データを収集し、社会科学への応用実証研究を行った。まずは、回帰不連続デザインを空間データに拡張して、地域間の政策の差が収入に与える効果を実証分析を行った。空間回帰不連続デザインでは独立な直線状の観測値を想定する従来の方法を空間データに拡張するものである。ドイツでは1991年のベルリンの壁崩壊による統一後、旧西ドイツと東ドイツの国境でGDPにどのような差があるのかを空間回帰不連続デザインを応用して分析した。その結果、東西ドイツの政治体制が統一後においてもなお収入に影響を与えていることが明らかになった。 マクロミルが保持するに３万人のモニターに対して、幸福度の調査を実施した。ここでモニターは沖縄を除く４６都道府県に居住する日本人25,000人にサーベイした幸福度を従属変数とし、住所の郵便番号から空間上の位置を考慮した空間分析を行った。その結果、公共心が高い地域ほど幸福度が高くなるという興味深い分析を行った。 東京都下の不動産賃貸情報をスクレーピングで収集したビッグデータに対してCox比例ハザードモデルをフィットし、価格弾力性を評価した。ここで、価格弾力 性を場所の関数としてニューラルネットワークモデルをあてはめて価格弾力性の地域変動を評価し、賃貸市場の地域特性を分析した。 国際研究集会Risk and Statistics, 3rd Tohoku-ISM-UUlm Joint Workshop（Oct 12-14, 2022）を東北大学にて開催した。

  5. 大規模時空間データモデル構築と社会科学における実証研究への応用

    松田 安昌

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2021年4月1日 ～ 2026年3月31日

  6. 大規模複雑データの理論と方法論の革新的展開

    青嶋 誠, 矢田 和善, 星野 伸明, 金森 敬文, 鈴木 大慈, 松田 安昌, 松井 秀俊, 石井 晶

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究機関：University of Tsukuba

    2020年4月1日 ～ 2025年3月31日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    青嶋と矢田と中山は、高次元データの特徴空間を幾何学的に捉え、カーネル法の高次元漸近理論を展開して、高速かつ高精度な高次元異常値検出法を考案した。青嶋と矢田と石井は、高次元データの異質性を特徴空間における幾何学的差異に見い出し、高精度な高次元分類法を提案した。植木は、医療・生命科学の大規模複雑データに対して、ゲノムデータと環境要因を組み合わせたモデリング法を研究した。小森は、クラスタリングにおけるk-means法、fuzzy c-means法、正規混合分布モデリング法の統一的枠組みを考案し、パラメータ推定のアルゴリズムを開発して、シミュレーションと実データで性能を評価した。鈴木は、高次元関係データの解析にLatent Block Modelのブロック構造を検定する選択的推論法を提案し、妥当性を理論的に示した。深層学習を用いた行列再整列化手法を提案し、関係データの解析法を一般化した。また、真が横幅の狭いニューラルネットワークであれば二層ニューラルネットワークの学習にスパース推定の効果が現れ、真のニューラルネットワークのパラメータ分布に収束することを示した。蛭川は、単位根仮説のもとで、局所定常イノベーションをもつ1次自己回帰パラメータのSelf-weight最小絶対偏差推定量の漸近分布を導出し、無限分散の場合にブラウン運動とLevy過程の2変量の時変汎関数となることを示した。松田は、金融時系列のボラティリティに用いられるAutoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) modelを空間データに拡張したSpatial ARCH modelを提案し、首都圏公示地価の実証分析を行った。 得られた研究成果は国内外の学会や学術誌で発表し、さらに、研究テーマに沿ったシンポジウムを筑波大学・新潟大学・成蹊大学・長崎大学・東北大学で開催した。

  7. 空間計量経済学における最重要課題への挑戦と新たな展開

    堤 盛人, 松田 安昌, 瀬谷 創, 村上 大輔

    2018年4月1日 ～ 2023年3月31日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    空間計量経済学の最重要課題を解決するとともにさらなる発展を目的として、［Ⅰ］空間重み行列の内生化に関する実証研究と新たなモデル開発 ［Ⅱ］ビッグデータへの新たな対処法の開発 ［Ⅲ］組成データ解析を応用した空間計量経済学の新たな展開 ［Ⅳ］研究成果の公開・利用促進と日本における空間計量経済学分野の研究者の育成 の四つの課題に取り組んだ。具体的には、 ［Ⅰ］空間計量経済学における空間重み行列Wの内生性をモデル化する第一段階として、サンプルの偏りを扱うHeckmanモデルと空間計量経済モデルの統合を試みた。また、地理学の分野で提案されたEigenvector Spatial Filtering (ESF)を応用し、新たな空間分位点回帰モデル及び空間可変パラメータモデルを開発した。 ［Ⅱ］空間計量経済学におけるビッグデータへの対処法として、次元縮減アプローチに着目して、標本数と(ハイパー)パラメータ数の両方に関して線形時間で空間回帰モデルを推定するアルゴリズムを新規開発した。また、そのアルゴリズムを空間計量経済モデルの推定に応用してその精度と計算効率を確認した。さらに、複数の地域において調査された個人レベルの調査データに対して回帰モデルを考える際、回帰係数を全地域で共通とせず地域別にことなるが近い地域では似た値をとるモデルを構築し、推定法を考案した。 ［Ⅲ］Conditional Autoregressive (CAR) Modelに基づく組成データモデルの開発を進め、空間計量経済学の中で提案されてきた他の様々なモデルをCoDaへ拡張するための方法論の検討を行った。 ［Ⅳ］空間計量経済学に関するセミナー開催のための企画について検討を行った。また、空間計量経済学に関する国際学会である Spatial Econometrics Association と連携しながら、学会開催の準備を進めた。

  8. 時空間計量経済学における新たなモデルの構築とその統計的推測理論

    矢島 美寛, 松田 安昌, 三浦 良造, 中島 賢太郎

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2017年4月1日 ～ 2022年3月31日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    年度当初に計画した4つの課題について研究を遂行した。 第1に昨年度提案した固有定常確率場に対する新たな非等方型モデルおよび2つの推定量（Log periodogram regression estimator, Gaussian semiparametric estimator）に関して計算機シミュレーションを実行しまた実際データ解析に応用した。その結果従来提案されてきた推定法に比べモデルの特定化の誤りに対してロバストであり、安定的な推定値を得ることを明らかにした。さらに現在までに提案されている非等方型モデルとの異同について明らかにし。これらのモデルに対して非等方性の検定方法を提案した。 第２にContinuous Autoregressive Moving Average Model(CARMA Model)を超大規模非定常時空間モデルへ拡張し、時空間計量経済学、疫学、環境学への応用可能性について考察した。 第3に時空間ファイナンスデータの解析については、誤差項に分布の非対称性を考慮したセミパラメトリックモデルを当てはめた線形回帰モデルを構築し、その非対称性と回帰係数の推定精度との関係を明らかにした。その結果、通常回帰係数の推定に用いられる最小２乗法より観測値の大きさの順序に基づく順位推定法の方が理論的にも実際の株価データの解析においても優れている場合があることを指摘した。 第４に都市・地域経済分析については、集積の経済に関する分析を行った。特に集積の範囲を同定し、同定された集積についてその効果を測定した。また現実の商業集積における効果についての分析を進めた。

  9. CARMA確率場モデルの開発と大規模時空間データ分析への応用

    松田 安昌, 栗原 考次, 西井 龍映, 矢島 美寛

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2017年4月1日 ～ 2021年3月31日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    2018年度の最大の成果は、CARMA確率場を大規模データに対応するように、モデルを改良した点にある。CARMAモデルの特長は、knotとよばれる節点をデータ空間上に設定して、節点上の移動平均でモデルを構成する。したがって、knotの数を増やし過ぎると移動平均の推定に時間がかかり、大規模データの分析には改良が必要であった。そこで、空間データを低周波成分と高周波成分にわけ、それぞれ独立にCAR(1)モデルをあてはめることで、節点数の困難を乗り越える方法を提案した。さらに、高・低周波成分におけるCAR(1)の和は、CARMA(2,1)と実質的に同等であることを示した。アメリカ合衆国における降水量データに改良したCARMAモデルによる分析をおこない、7000地点を超える大規模空間データに対してもモデル化が可能で、補間によるパフォーマンスからみて従来法を上回ることを実証した。 <BR> 共同研究者を含む国内外の研究者を東北大学に招待し、さらに国内外の会議に出席して成果を発表し、多くの空間モデルの研究者たちとCARMAモデルによる大規模データ分析法について議論を行った。その中で、大規模データ、大規模モデルにおけるBayes分析法の役割について大きな示唆を受けることができた。CARMAモデルは連続モデルであり、空間データは大規模とはいえ離散観測である。離散と連続のギャップをうめる一つのアプローチがBayes法だという新たな解釈を思いつき、CARMAモデルの大規模化の改良法に応用することができた。

  10. 自然現象や社会現象から得られる時空間データの統計モデリングと現象の理解の研究

    西井 龍映, 持田 恵一, 恩田 義彦, 松田 安昌, 田中 章司郎, 前園 宜彦, 増田 弘毅, 二宮 嘉行, 松井 秀俊, 江田 智尊

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Kyushu University

    2015年4月1日 ～ 2019年3月31日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    以下の研究を行った。 １）IGARSS 2015 で、コロンビア大学とリモートセンシング画像の社会応用に関する特別セッションを企画した。２）太陽活動に関する物理量を用いて 磁気嵐指数を予測する時系列回帰モデルを推定した。３）試験植物の遺伝子発現の時系列データに、自己回帰型回帰モデルの疎推定により遺伝子間ネットワークを推定した。４）超高解像度土地被覆画像に対し，出力層の階層的構造と入力層の従属性を考慮したマルチラベル判別について機械学習に基づく判別器を提案した．

  11. 大規模で非定常な時系列・時空間データのモデル化とその推定・検定・予測法の研究

    松田 安昌, 陳 春航, 栗原 考次, 柿沢 佳秀, 西山 慶彦, 丸山 祐造, 生川 雅紀, 西井 龍映, 高橋 邦彦, 矢島 美寛

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    研究機関：Tohoku University

    2013年4月1日 ～ 2017年3月31日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    非定常な構造をもつ大規模な時空間系列を研究対象として、そのモデル化とその推定・検定・予測法を提案し、実データを使って実証研究を行った。本研究では時空間相関を時間相関と空間相関の積で与えられるセパラブルモデルを用い、空間相関にはContinuous Autoregressive Moving Average (CARMA) モデルを、時間相関にはARMAモデルをあてはめる時空間モデルを開発した。そしてアメリカ大陸6000地点で月次で観測される降雨量のデータに応用し、大規模データに対応する高速なパラメータ推定法、時空間相関のセパラビリティの検定、大規模データに対応する高速な予測法を提案した。

  12. 金融緩和政策がおよぼす日本国債市場へのインパクトのモデル分析

    松田 安昌, ULLAH Wali

    2013年4月1日 ～ 2015年3月31日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    Nelson-Siegelモデルは金利期間構造のモデル化に伝統的に広く使われてきた。実際、欧米諸国の国債金利の期間構造はNelson-Siegelモデルによって高い精度で説明されることが多くの実証研究によって知られている。一方、失われた２０年とよばれる長い不況からいまだに脱し切れていない日本経済において、日本国債の金利は非常に特殊な特徴を持つ。日本銀行のゼロ金利政策により短期金利はほぼゼロであるが、長期金利は複数の変曲点をもつ。Nelson-Siegelモデルはこれらの日本国債金利の特殊な変動を説明することができない。そこで本研究では、Nelson-Siegelモデルを一般化して２つのスロープパラメータを時変構造にし、さらに誤差項のボラティリティをEGARCHモデルによって分散の不均一構造を持たせた。この一般化Nelson-Siegelモデルの良さを検証するために、1)データへのあてはまりの良さ、2)予測量とその予測誤差、の２点を計算して既存のNelson-Siegelモデルの結果と比較を行った。その結果、提案した一般化Nelson-Siegelモデルは日本国債のイールドカーブへのあてはまりを改善するのみならず、国債金利の予測パフォーマンスを様々な満期設定の下で改善することがわかった。さらに、外部の経済ショックに対し、プラスのショックとマイナスのショックはボラティリティに対称でない影響を与え、過去のショックより直近の経済ショックが現在のボラティリティに影響していることを示した。

  13. 不規則に位置する時空間データ解析の理論と環境データへの応用

    松田 安昌

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Tohoku University

    2009年4月1日 ～ 2014年3月31日

    詳細を見る 詳細を閉じる

    本研究の成果は、ランダムに位置する時空間データに対して、非定常なフーリエ解析によるモデル推定法を提案し、その漸近的性質を明らかにしたことである。非定常な時空間相関をもつ時空間データに対し、局所ピリオドグラムを計算してWhittle尤度を定義し、モデルパラメータの時間依存性を同定する方法を提案した。これは非定常時系列に対するDahlhausの方法の時空間データへの自然な拡張になっている。その推定方法の一致性を証明した。さらに関東圏地価データに本モデルを応用し、地価のもつ非定常な動きを同定し、関東各地域における地価変動がもつ非定常な特長を実証分析した。

  14. 時空間現象データに対する統計科学モデルの構築および解析に関する組織的研究

    矢島 美寛, 間瀬 茂, 清水 邦夫, 西井 龍映, 岸野 洋久, 栗原 考次, 吉田 あつし, 久保川 達也, 福地 純一郎, 永井 圭二, 西山 慶彦, 松田 安昌, 丸山 祐造, 高橋 邦彦, 尾形 良彦, 尾形 良彦

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究機関：The University of Tokyo

    2007年 ～ 2010年

    詳細を見る 詳細を閉じる

    すべてのデータは時間的、空間的な相互作用を同時に受けながら変動していく時空間データである。本研究では統計科学的方法論に基づき時空間データの構造を的確に表現するモデルの構築、その理論的性質の導出、応用可能性の研究を学際的な視点から行った。

  15. 時系列相関が存在する場合の統計的因果性分析法について

    松田 安昌

    2004年 ～ 2006年

    詳細を見る 詳細を閉じる

    時系列グラフィカルモデリングについて平成17年度までに出した成果を2本の論文にまとめ、Bernoulli, Biometrikaの2誌に発表した。Bernoulliでは、モデル選択基準: Cross Validateed log likelihood criterion (CVLL 交差確認対数尤度基準)を用いたグラフィカルモデリング法を提案し、Biometrikaでは検定統計量を用いた同定法を提案した。統計モデリングでは、モデル選択を使うか、検定統計量を使うか、の二通りの方法があるが、時系列グラフィカルモデリングにおいても、二種の同定法を提案したことになる。二種の方法は互いに補完し合う性質を持っていて、どちらかが常に他方を優越することはなく、現実的には両方法を試みてモデル同定を行っていく。 次に、上記論文で発表したグラフィカルモデリング同定法を実行するプログラムパッケージをC言語で作成し、公開した。本パッケージでは定常化した多変量時系列を入力すれば、先の述べた二種の同定法によって二通りのグラフィカルモデルが出力される。実行上、注意点がいくつかある。まず多変量時系列を定常化する必要がある。本方法では多変量時系列に定常性を仮定しているので、そのままの形で入力しても有意なグラフィカルモデルを同定できない。通常は、差分をとるか移動平均を用いて定常かを行う。次に、両方法とも手続き中にスペクトル密度関数のスムージングを行う箇所があるが、必ずしも最適なものではない。最後に、検定統計量による方法では。モデリングを行う前に有意水準を決定しておかなければならない。通常は5%に設定するが、必ずしも根拠のある数字でない。

  16. 時空間統計解析の理論と応用

    矢島 美寛, 尾形 良彦, 久保川 達也, 西井 龍映, 松田 安昌, 丸山 祐造, 間瀬 茂, 福重 元嗣, 大瀧 慈, 清水 邦夫, 鎌倉 稔成, 吉田 あつし

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

    研究機関：The University of Tokyo

    2003年 ～ 2006年

    詳細を見る 詳細を閉じる

    本研究では毎年分担者および本分野の専門家による研究集会を開催した。さらに最終年度には指導的研究者7人を海外から招聰し、国際シンポジウムを開催した。これらの研究集会を通して時空間統計解析手法およびその実際データへの応用可能性について一定の発展を遂げるとともに、今後解決すべき課題についての情報を共有することができた。 次に分担者は大まかに5つのグループに分かれ研究を遂行したが、その研究成果は以下の通りである。確率場の推測理論と応用については、サンプリング間隔が不規則なデータに対してフーリエ解析理論の一般化およびその実際データへの応用可能性を示した。また多変量時系列に対してクロス・バリデーション法に基づくノンパラメトリックなモデル選択規準を提案しその漸近的性質を示した。 時空間点過程の推測理論と応用については、時間相関と空間相関を同時に考慮した強度関数をモデル化し、地震データへ応用した。また閾値法による空間点過程の標本分散推定法を開発し、雨量データなどへの応用可能性を示した。さらに疫学データの時空間相関分析を行った。 大規模データの推測理論と応用については、球面上の確率分布、角度データに対する回帰モデルなど時空間データ特有の性質を表現するモデルの理論的性質の導出およびその応用可能性を考察した。またマルコフ確率場におけ判別分析法を開発し、リモートセンシング・データなどへの応用可能性を示した。また3次元空間データにおけるホット・スポットを検出するためにEchelon法を開発した。さらに観測地域の異なる複数個のデータから未知の地域の値を予測する手法を開発した。 小地域統計の推測理論と応用については,標本数が少ないときにミニマックスな経験ベイズ推定量を開発した。また多重共線性を回避する新しい推定量を開発した。 最後にパネルデータの推測理論と応用では、空間的競争とそれから定まる立地均衡に関して歯科診療所などを例に取り実証分析を行った。また時間的相関および空間的分散不均一性が、実際には無関係なデータ間に見せかけの相関を生じさせる可能性についてシミュレーションにより明らかにした。また地域ごとの所得格差・不平等の実証分析を通じ、その空間的相互関係について議論した。

  17. 時空間モデルの理論と環境データ等への応用

    松田 安昌, 矢島 美寛

    2002年 ～ 2004年

    詳細を見る 詳細を閉じる

    時空間データ分析の理論として、時空間データ相関構造の検定法を提案し、実データ等への応用として、fMRIデータ解析および地価データの分析を行った。 時空間データの相関構造の検定とは、2種のスペクトルを考え、どちらのスペクトルがデータにふさわしいかを定めることである。今年度の研究では、2種のスペクトルとして多くの応用可能性があるクラスを考え、択一を行う統計量をカルバック・ライブラーの距離を導入することで考案した。この検定統計量により適用可能な例として、複数の系列間の因果性の分析がある。さらに、統計量の漸近分布を導出し、検定手順を確立した。 実データヘの応用では、まずfMRIデータヘ時空間データ解析法を適用した新しい分析法を提案した。そこでは誤差が時空間モデルにしたがう回帰モデルを提案し、誤差の相関構造をノンパラメトリックに扱って回帰係数を推定する方法を使った。この方法を実際のfMRIデータに適用してみた結果、有効な方法であることが確かめられた。 最後に地価データ分析を行った。関東一円の16851地点の2001年度公示地価データを収集し、商業施設、公園・緑地の地価への効果を回帰分析により測定した。標本地点間の相関関係をどのように表現するかが課題であるが、ここではfunctional-coefficient regression modelという非線形回帰モデルを適用し、相関関係を表現した。この非線形回帰分析により、土地利用面積の地価への効果と標本地点からの距離の関係を分析した。

  18. リサイクル・リユースを含むリバースロジスティクスの研究

    唐澤 豊, 松田 安昌, 相浦 宣徳, 若林 敬三, 内田 智史, 佐藤 勝尚, 若林 敬造, 高橋 均

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Kanagawa Univ.

    1999年 ～ 2002年

    詳細を見る 詳細を閉じる

    1.アンケートの実施と回収 アンケート結果の分析:1985年の予備調査および1990年、1995年に実施された物流学会会員等を対象に行われた定点調査に続くアンケート調査として、新たに調査項目と拡張したアンケート調査票を作成した。また、アンケートの実施において対象母集団数の拡張を図り、対象を各学会会員に加えて、大別して、食品、建設、繊維科学、CPG、ゴム・窒業、鉄関係、電気機器、機械関係、流通業、物流関係、公共・サービスおよびその他に属する東証一部上場企業に対しアンケート依頼を送付した。その結果、送付数1,300に対し回収率は10.0%となった。 アンケートの集計および中間報告書の作成:大項目11(1大項目平均2-3頁)から構成される調査票に対し、中項目毎にクロス集計、暦年構成比率の算出等を行い、各々についてグラフを作成し、2冊の中間報告書および最終報告書を作成した。 2.調査内容の報告 調内容の報告(学会等):アンケート結果の分析に基づき、学術論文9編、予稿集等24編、著書1冊並びに学術講演を公表した。更には、各大会で得られた議論に基づき、一部項目に対し再集計を行った。 調査内容の報告(中間報告書の作成):平成13年度末に作成・配布した第2次中間報告書(約550頁)を再編集(再分析結果の追加、平成14年度発表マテリアルの追加)し最終報告書とするとともに、平成14年度4月初旬には、分析データを含む第2次中間報告書をアンケート調査にご協力いただいた企業に配布した。

  19. ロジスティクスの発展形態に関する理論の研究とその実証的検証及び調査

    唐澤 豊, 松田 安昌, 内田 智史, 若林 敬造, 北岡 正敏, 守谷 栄一, 小沢 幸夫

    提供機関：Japan Society for the Promotion of Science

    制度名：Grants-in-Aid for Scientific Research

    研究種目：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

    研究機関：Kanagawa University

    1996年 ～ 1998年

    詳細を見る 詳細を閉じる

    本調査は、「ロジスティクスの発展形態に関する理論の研究とその実証的検証及び調査」の初期調査として位置づけることが出来る。 本報告は平成8年1月から3月に渡って日本ロジスティクスシステム協会会員約700社にアンケート調査を依頼し、150社(21.4%)の有効回答数に基いて分析したものである。 本調査を分析し、わが国におけるロジスティクスの現状と動向を把握するとともに、1991年の調査結果あるいは一部の領域では米国の調査結果と比較検討し、わが国のロジスティクス発展の時系列的比較ならびに日米の差異を検討することが可能となった。加えて、ロジスティクス発展の仮説のさらなる検証が可能となり、学術的、理論的分野においても、これまで通り学会をリードする役割を担うことが出来るものと確信している。 かかる意味から、本研究はロジスティクスにおける学術的な研究はもとより、実社会に対しても有意義な結果をもたらしたものと確信している。本研究は5年間毎の定点調査データに基づき、研究を重ねているが、2000年には更なる調査と研究を続け、より学問的、論理的並びに実務的に発展させる予定である。

︎全件表示 ︎最初の5件までを表示