教員紹介
田中 勝人 教授

田中 勝人 (タナカ カツト) 教授

経済学科:統計学、計量経済学

略歴

  • 1973年:一橋大学経済学部卒業
  • 1979年:オーストラリア国立大学大学院統計学科修了およびPh. D.取得
  • 1979年:金沢大学経済学部講師
  • 1984年:一橋大学経済学部助教授
  • 1990年:一橋大学経済学部教授
  • 2013年:学習院大学経済学部教授


研究分野

統計学、計量経済学


主要実績

  • “Distributions of the maximum likelihood and minimum contrast estimators associated with the fractional Ornstein-Uhlenbeck process,” Statistical Inference for Stochastic Processes, Vol. 16(2013)
  • “Distributions of quadratic functionals of the fractional Brownian motion based on a martingale approximation, ” Econometric Theory, Vol. 30 (2014)
  • “The ET interview: Professor Katsuto Tanaka, ” Econometric Theory, Vol.30 (2014)
  • “Linear nonstationary models - A review of the work of Professor P.C.B. Phillips, ” Econometric Theory, Vol. 30 (2014)
  • “Maximum likelihood estimation for the non-ergodic fractional Ornstein-Uhlenbeck process, ” Statistical Inference for Stochastic Processes, Vol.18 (2015)
  • Time Series Analysis: Nonstationary and Noninvertible Distribution Theory, 2nd ed.,Wiley, New York (2017)
  • “Computing limiting local powers and power envelopes of panel MA unit root tests and stationarity tests, ” Econometric Theory, Vol.34 (2018)

学外での活動

所属学会:日本統計学会、日本数学会、Econometric Society


統計学への誘い

統計学は、それぞれの学問分野あるいは企業・官庁で、調査、実験、観測など、さまざまな方法で得られるデータに基づいて、数量的な分析をしたり、理論を検証したりする場合に必要不可欠な方法論的科学です。データ分析では、まず、全体の分布、傾向、特徴などを把握するためにデータを整理することが不可欠です。そのための方法論を議論する領域は「記述統計」と呼ばれ、皆さんがプレゼンテーションをする場合にも、非常に有用な分野です。講義は、理論的な側面の細部にこだわるのではなく、全体の大きな流れを把握できるようにするとともに、各自がコンピュータを使って、実際のデータ分析ができるように配慮しています。

演習では、テキストを決めて輪読形式で報告してもらいます。今までに採用したテキストは、主として、統計ソフト「R」に関するものです。報告内容に対してコメントや質問、議論などをすることにより、例年、回を追うごとに立派な報告となっています。また、演習の中で、統計検定などの資格試験のための勉強をすることも考えています。統計の資格は、「データサイエンティスト」などの統計関連の仕事を希望する学生には必須です。演習は、将来の仕事のための修練の場と考えて指導しています。


私の研究分野

時系列データの分析に関する統計理論を研究しています。具体的な研究テーマは、次の通りです。

  1. 非定常および反転不可能な時系列モデルの統計理論
  2. フラクショナルな和分、共和分過程の分析
  3. ウェーブレットの方法による時系列分析
  4. 長期記憶時系列の統計的推測
  5. 連続時間確率過程の推測理論

メッセージ

私のような歳になっても、人生の楽しみは、若い頃と変わらずに、「よく遊び、よく学べ」です。高校までの生活に比べて、自由度が格段に増える大学生活が、前者だけに終わらない有意義なものになるように、健闘を祈ります。

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