研究指導2011年度指導記録

研究指導2011年度記録

（作成：西郷浩；掲示開始：2011年4月1日；最終更新：2012年3月20日）

研究指導（統計学基礎研究指導）

l 曜日・時限・教室：（春学期）月5；（秋学期）月5

l 内容：修士論文作成のための指導

l 教科書（春学期）：
[1] “Using R for Data Analysis and Graphics - Introduction, Examples and Commentary” by John Maindonald
[2] Freedman, D. A. (2010), Statistical Models and Causal Inference, Cambridge Univ. Press.

l 評価：project

l 参加者：M1＊1名

l 講義記録

1. 4月 26日：科目選択指導

2. 5月9日：研究指導

Ø 内容：教科書[1] を使ったR実習（1.4節まで）

Ø 課題：続き

3. 5月16日：研究指導

Ø 内容：教科書[1] を使ったR実習（1.5から2.1.4まで）

Ø 課題：続き

4. 5月23日：研究指導

Ø 内容：教科書[1] を使ったR実習（2.1.4から2.4.2まで）

Ø 課題：続き

5. 5月30日：研究指導

Ø 内容：教科書[1] を使ったR実習（2.4.2から2.6まで）

Ø 課題：続き

6. 6月6日：研究指導

Ø 内容：教科書[1] を使ったR実習（2.7から3.2まで）

Ø 課題：続き

7. 6月13日：研究指導

Ø 内容：教科書[1]を使ったR実習（3.3から5.1まで）

Ø 課題：続き

8. 6月20日：研究指導

Ø 内容：教科書[1]を使ったR実習（5.2から5.4まで）

Ø 課題：続き

9. 6月27日：研究指導

Ø 内容：教科書[1]を使ったR実習（5.5）

Ø 課題：続き

10. 7月4日：研究指導

Ø 内容：教科書[1]を使ったR実習（5.6, 5.7）

Ø 課題：続き

11. 7月11日：研究指導

Ø 内容：教科書[1]を使ったR実習（5.8）

Ø 課題：続き

12. 7月18日：研究指導

Ø 内容：教科書[1]を使ったR実習（6.1-6.3）

Ø 課題：続き

13. 7月25日：研究指導

Ø 内容：教科書[1]を使ったR実習（6.4-7.6）

Ø 課題：続き

14. 8月1日：研究指導

Ø 内容：教科書[1]を使ったR実習（7.8-8.4）

15. 9月26日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 1.

Ø 課題：統計学の復習

16. 10月3日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 1.

Ø 課題：Chap. 1 の続き

17. 10月10日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 1.

Ø 課題：Chap. 1 の続き

18. 10月17日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 1.

Ø 課題：Chap. 1 の続き＋Chap. 2

19. 10月24日：研究指導

Ø 内容：修士論文の計画、教科書[2] Chap. 1.

Ø 課題：Chap. 1 の続き＋Chap. 2

20. 10月31日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 2., 2.1

Ø 課題：教科書[2] Chap. 2

21. 11月7日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 2, 2-2.5.

Ø 課題：教科書[2] Chap. 2

22. 11月14日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 2, 2.6.

Ø 課題：教科書[2] Chap. 2

23. 11月21日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 2, 2.7.

Ø 課題：教科書[2] Chap. 2

24. 11月28日：研究指導

Ø 内容：修士論文の報告

Ø 課題：年金制度についての理解、シミュレーションモデル、データ

25. 12月5日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 2, 2.7.

Ø 課題：教科書[2] Chap. 2

26. 12月12日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 2, 2.8, 2.9

Ø 課題：教科書[2] Chap. 3

27. 12月19日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 3, 3.1

Ø 課題：教科書[2] Chap. 3

28. 1月16日：研究指導

Ø 内容：教科書[2] Chap. 2, 3.2

Ø 課題：教科書[2] Chap. 3

29. 1月24日：研究指導

Ø 内容：修士論文のテーマ（中国における賦課方式による老齢年金制度の持続可能性の分析）

Ø 課題：世代重複モデルの理解

研究指導（統計学応用研究指導）

l 曜日・時限・教室：（春学期）月4；（秋学期）月4

l 内容：修士論文作成のための指導

l 教科書（春学期）：未定

l 評価：project

l 参加者：M2＊3名+M1

l 講義記録

1. 4月 26日：科目選択指導

2. 5月9日：研究指導

Ø 内容：文献リストの提出

(a) Performance Measurement of Listed Companies Based on Financial Data

ü Key Words: Grey Relational Analysis, Grey Decision-Making, Multivariate Analysis

(b) 信用リスク解析

ü Key Words: Proportional Hazard Model, Duration Time

(d) 次回提出

Ø 課題：

(a) Report on Grey Relational Analysis

(b) Report on Yamashita and Ando (2006)

(d) Report on the references

3. 5月16日：研究指導

Ø 内容：修士論文中間報告

(a) Explanation of Grey Relation

ü Next step: Report on the empirical results of Kung, C. Y. and Wen K. L. (2007), “Applying Grey Relational Analysis and Grey Decision-Making to evaluate the relationship between company attributes and its financial performance: A case study of venture capital enterprises in Taiwan,” Decision Support System, 43, 842-852.

(b) 山下智志・安道知覚(2006)「時間異存共変量を用いたハザードモデルによるデフォルト確率期間構造の推計手法」『統計数理』第54巻第1号23-38 の説明

ü 課題：山下智志・安道知覚(2006)のmotivation（なぜ、ハザードモデルにB-splineを利用したか）に関する説明

ü 課題：データの利用可能性の確認

4. 5月23日：研究指導

Ø 内容：修士論文中間報告

(a) Checking the availability of data; Explanation of a hazard model

ü 課題：hazard model の説明の続き

(b) The Impact of Official Development Assistance (ODA) on Economic Development: The case of Zambia (1975-2007)

ü Next step: Availability of Zambian Household Microdata

(d) Availability of data（日本長期統計総覧）

ü Next step: descriptive statistics on data used.

5. 5月30日：研究指導

Ø 内容：修士論文中間報告

(a) Kung and Wen (2007) の報告

ü Next step: Explanation of a motivation of Grey Relation (coefficient of correlation).

(b) The Harrod-Dormar Model and Jones’ endogenous growth model.

ü Next step: Explanation about why “endogenous” and presentation of microdata.

6. 6月6日：研究指導

(a) Availability of data

ü Next step：descriptive statistics on data used

(b) Properties of Spline and B-spline functions

ü Next step：Why B-spline is appropriate for modeling credit risk?

7. 6月13日：研究指導

Ø 内容：

(a) Explanation of Degree of Grey Incidences (Lin and Liu (2006), Grey Information: Theory and Practical Application, Springer.)

ü Next step: Empirical use of Grey Incidences.

(b) 多変量解析による不動産価格の形成要因に関する研究

ü Next step: descriptive statistic analysis of data on the real estate market

8. 6月20日：研究指導

Ø 内容：

(a) Relationship between Foreign Direct Investment (FDI) and Income Inequality: An Analysis Using Variable Reduction

(b) Strengths of B-spline functions

ü Show (a)the theme of your Master Thesis; (b)the data used; (c) the model used; and (d) the references

9. 6月27日：研究指導

Ø 内容：

(a) An Evaluation System of Corporate Performance

ü Quantile regression for corporate performance to deal with nonlinearity and heteroskedasticity
Next step: Look at the data set

(b) Credit Risk Model

ü B-splines for multi-term logit model
Next step: Look at the data set

ü 公示地価のヘドニック関数の推定、時系列データによる分析
Next step: Look at the data set

(d) The Impact of Official Development Assistance on Economic Development: the case of Zambia

ü Panel data analysis of household microdata in Zambia
Next step: Look at the data

10. 7月4日：研究指導

Ø 内容：

(a) 伊藤大悟・近藤光男・廣瀬義伸(2002)「時間要因と空間要因を考慮した指数関数型地価形成モデルの理論的構築」『日本不動産学会誌』第16巻65-76.

ü Next step：変数の意味の精査

(b) Credit Risk Model

ü Next Step：Show data.

11. 7月11日：研究指導

Ø 内容：

(a) Data set used in the thesis

ü Next step: Show data.

(b) Data set used in the thesis

ü Next step: Show data.

12. 7月18日：研究指導

Ø 内容：

(a) An evaluation system of firm performance (use of B-spline)
Reference, Laudajo, M., et al. (2008), “Measuring firm performance by using linear and non-parametric regression,” Applied Statistics, 57, 227-250.

ü Next step: Show data.

(b) Overview on variables used in the analysis

ü Next step: Show data

ü Next step: two-stage approach (computation of a quality-adjusted price index followed by modeling expectation formation)

13. 7月25日：研究指導

Ø 内容：

(a) An evaluation system of firm performance
Checking lm(y~x), where y = return and x = asset. Residual vs leverage plot.

ü Next step: Why do we need quantile regression instead of log transformation.

(b) Overview on variables used in the analysis

ü Next step: Show scatter plots for discrete choice models.

ü Next step: Set up the data set.

14. 8月1日：研究指導

Ø 内容：

(a) Histograms of variables used in the analysis

ü Next step: Show scatter plots for discrete choice models.

(b) Scatter plots and fit simple regression lines

ü Next step: Check histograms and select variables.

ü Next step: Justify use of quantile regression.

(d) Scatter plots showing relationship among ODA-related macroeconomic data

ü Next step: Show microdata.

15. 9月26日：研究指導

Ø 内容：

(a) Exhibit some plots and fit multiple regression lines

ü Next step: To show histograms of explanatory variables, and a scatter matrix; To examine appropriate functional forms.

(b) Using Data Envelopment Analysis to evaluate company performance

ü Next step: To show why DEA is effective.

16. 10月3日：研究指導

Ø 内容：

(a) Living Standard Survey in Zambia

ü Next step: Analysis based on Official Statistics (Population, Household, etc)

17. 10月10日：研究指導

Ø 内容：

(a) Histograms of valuables used in regression for 1985, scatter matrix, fitting linear and gam models, fitting tree models

ü Next step: Checking interaction between years and independent variables

(b) An evaluation system of firm performance: an empirical analysis for efficiency of banks, efficiency measure, application of Tobit model

ü Next step: Try the method for other years, application of tree model to check linearity

ü Next step: Checking linearity

18. 10月17日：研究指導

Ø 内容：

(a) Modeling Credit Risk, Model selection based on AIC, diagnostics for logit models

ü Next step: Detecting outliers based on Mahalanobis distance, checking linearity using gam

(b) Definition of efficiency

ü Next step: Linearity of Tobit model

19. 10月24日：研究指導

Ø 内容：

(a) Data obatained

ü Next step: Univariate analysis, Bivariate analysis

(b) Modeling Credit Risk, outlier detection

ü Next step: Checking linearity using gam

20. 10月31日：研究指導

Ø 内容：

(a) Tobit model for pooed data

ü Next step: Panel data analysis, linearity

(b) Modeling Credit Risk, outlier detection

ü Next step: Checking linearity

ü Next step: use of log.

21. 11月7日：研究指導

Ø 内容：

(a) Checking interaction among explanatory variables and linearity of them

ü Next step: Calculation of land price indexes and comparison of them with CPI and stock prices

(b) Panel data analysis for firm performance

ü Next step: Checking of goodness of fit

ü Next step: Diagnostic plot

(d) Histograms and scatter plots using log for micro data of Family Income data in Zambia

ü Next step: Regression analysis

22. 11月14日：研究指導

Ø 内容：

(a) Application of ARMA models to Land Price Index and CPI

ü Next step: Comparison of AR(1) and AR(2) in terms of influence.

(b) Incorporating the macro economic growth rate

ü Next step: Checking the linearity

ü Next step: Completing the thesis

(d) Regression models for macro and micro data

ü Next step: Cleaning the micro data

23. 11月21日：研究指導

Ø 内容：

(a) Comparison of AR models for CPI and Land Price Index

ü Next step: ACF based on the estimated coefficients

(b) Checking goodness of fit via ROC curves

ü Next step: Writing the thesis.

24. 11月28日：研究指導

Ø 内容：

(a) VAR for Land Prices and CPI

ü Next step: Preparation for the presentation on November 30, 2011.

25. 12月5日：研究指導

Ø 内容

(a) The structure of the Master thesis

(b) The structure of the Master thesis.

26. 12月12日：論文の執筆指導（研究室）

Ø 内容：修士論文第1稿の執筆指導

修士論文第1稿提出：2011年12月15日 on Course N@vi

27. 12月19日：研究指導

Ø 内容：修士論文第1稿（添削済み）の返却

28. 1月16日：研究指導

Ø 内容：修士論文審査へ向けての準備

Ø 内容要約（10分）、質問への対応（修士論文の再読、理論・実証のポイントの確認）、時間厳守

29. 1月24日：研究指導

Ø 内容：

(a) A Cohort Analysis of Household Saving in Norway by Hovorsen, Elin.

ü Next step: Apply Hovorsen’s approach to the Zambian data.

研究指導（統計学研究指導）

l 曜日・時限・教室：月3（春学期）；月3（秋学期）

l 内容：博士論文作成のための指導

l 評価：project

l 参加者：研究生＊1

l 講義記録

1. 4月 26日：科目選択指導

2. 5月9日：研究指導

Ø 内容：補助情報を活用した路線価による平均地価の推定

Ø 課題：PPSサンプリングの実行

3. 5月16日：研究指導

Ø 内容：PPSサンプリングを実行する際の課題（道路の処理、Lahiriの方法、alias method）

Ø 課題：PPSサンプリングの実行

4. 5月23日：研究指導

Ø 内容：PPSサンプリングの実行に関する諸注意、路線価の経済統計としての価値、次の論文の投稿先の検討

Ø 課題：PPSサンプリングの実行

5. 5月30日：研究指導

Ø 内容：PPS サンプリングの実行（道路の取り扱い）

Ø 課題：PPS サンプリングの実行

6. 6月6日：研究指導

Ø 内容：PPS サンプリングの実行

Ø 課題：論文の執筆

7. 6月13日：研究指導

Ø 内容：道路・非道路部分の推定に関する検討

Ø 課題：Hajek estimator の利用

8. 6月20日：研究指導

Ø 内容：Hajek estimator の長所

Ø 課題：報告集原稿の作成

9. 6月27日：研究指導

Ø 内容：連合大会の報告集原稿・報告内容の確認

Ø 課題：紀要論文の執筆、地価推定への層別確率比例抽出の利用の検討

10. 7月4日：研究指導

Ø 内容：連合大会の報告集原稿・報告内容の確認（ランダムサンプリングの参照）

Ø 課題：紀要論文の執筆

11. 7月11日：研究指導

Ø 紀要論文のチェック

Ø 課題：紀要論文の投稿

12. 7月18日：研究指導

Ø 内容：紀要論文の最終チェック、確率比例抽出に関する論文の内容の検討

Ø 課題：確率比例抽出に関する論文の内容の検討

13. 7月25日：研究指導

Ø 内容：応募書類の点検

Ø 課題：確率比例抽出に関する論文の内容の検討

14. 8月12日：研究指導

Ø 内容：確率比例抽出法による地価の推定

Ø 課題：論文の完成（stopping rule によるサンプルサイズの決定）

15. 9月3日：研究指導

Ø 内容：統計関連学会連合大会の報告内容のチェック

Ø 課題：報告の準備

16. 9月26日：研究指導

Ø 内容：紀要論文の点検（査読者のコメントへの返答）

Ø 課題：紀要論文の完成

17. 10月3日：研究指導

Ø 内容：紀要論文の点検（査読者のコメントへの返答）、Sinfonica への寄稿論文の点検

Ø 課題：紀要論文、寄稿論文の点検

18. 10月10日：研究指導

Ø 内容：Sinfonica への寄稿論文の点検

Ø 課題：紀要論文の点検

10月17日：研究指導：休講（本人風邪のため）；補講：TBA

19. 10月24日：研究指導

Ø 内容：Sinfonica への寄稿論文の提出、紀要論文の点検

Ø 課題：確率比例抽出法を利用した論文の執筆

20. 10月31日：研究指導

Ø 内容：紀要論文の確認、層別重点抽出の路線価への応用

Ø 課題：層別の効果（補助変数を利用したモデルの想定過誤への対処）

21. 11月7日：研究指導

Ø 内容：学術雑誌（計算機統計学）掲載の報告、層別確率比例サンプリングの検討

Ø 課題：層別確率比例サンプリングの試算

22. 11月14日：研究指導

Ø 内容：擬似母集団の作成方法

Ø 課題：擬似母集団にもとづくシミュレーション

23. 11月21日：研究指導

Ø 内容：紀要論文の検討

Ø 課題：紀要論文の完成

24. 11月28日：研究指導

Ø 内容：紀要論文の検討

Ø 課題：紀要論文の完成

25. 12月5日：研究指導：Cancelled（受講者の体調不良）

26. 12月12日：研究指導

Ø 内容：紀要論文の検討

Ø 課題：紀要論文の完成

27. 12月19日：研究指導

Ø 内容：紀要論文の検討

Ø 課題：紀要論文の完成

28. 1月16日：研究指導

Ø 内容：紀要論文の結果報告、投稿論文の検討

Ø 課題：投稿論文、博士論文の執筆

29. 1月24日：研究指導

Ø 内容：投稿論文の検討

Ø 課題：投稿論文の執筆

30. 1月30日：研究指導

Ø 内容：投稿論文の検討

Ø 課題：投稿論文の執筆

31. 2月11日：研究指導

Ø 内容：投稿論文の検討（追加サンプルのためのウェイト）

Ø 課題：投稿論文の執筆

32. 3月15日：研究指導

Ø 内容：博士論文の構成、次の研究課題についての検討

Ø 課題：博士論文の執筆

以上