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安道知寛

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』

安道 知寛(あんどう ともひろ)は日本の経営学者メルボルン大学ビジネススクール教授(日本では教授より上位の職階にあたる Distinguished Professor に相当[1])。

職歴

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  • 2005年-2007年 慶應義塾大学大学院経営管理研究科専任講師
  • 2007年-2008年 シカゴ大学ビジネススクール客員研究員
  • 2007年-2015年 慶應義塾大学大学院経営管理研究科准教授
  • 2010年 カリフォルニア大学バークレー校客員准教授
  • 2011年 カリフォルニア大学ロサンゼルス校客員准教授
  • 2015年-2020年 メルボルン大学ビジネススクール准教授(日本の教授に相当[1]
  • 2021年- メルボルン大学ビジネススクール教授(日本では教授より上位の職階にあたる Distinguished Professor に相当[1]
  • 2021年- メルボルン大学ビジネススクール博士課程 プログラムディレクターを併任
  • 2021年- メルボルン大学副学長アドバイザーグループ委員を併任

受賞

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  • 最優秀論文賞:学術論文誌 Econometric Reviews より、論文 "Selecting the regularization parameters in high-dimensional panel data models" に授与される.

著書

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  • Bayesian statistical modeling and model selection, Chapman & Hall/CRC.
  • ベイズ統計モデリング. 朝倉書店.
  • 高次元データ分析の方法. 朝倉書店.

論文

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  • Large-scale generalized linear models for longitudinal data with grouped patterns of unobserved heterogeneity. (共著) Journal of Business and Economic Statistics, 2022.
  • A spatial panel quantile model with unobserved heterogeneity. (共著) Journal of Econometrics, 2022.
  • Modelling tail behaviour in the topology of financial networks. (共著) Management Science, 2022.
  • Bayesian and maximum likelihood analysis of large-scale panel choice models with unobserved heterogeneity. (共著) Journal of Econometrics, 2022.
  • Quantile co-movement in financial markets. (共著) Journal of the American Statistical Association, 2020.
  • A weight-relaxed model averaging approach for high-dimensional generalized linear models. (共著) Annals of Statistics, 2017.
  • Clustering huge number of financial time series: A panel data approach with high-dimensional predictors and factor structures. (共著) Journal of the American Statistical Association, 2016.
  • Panel data models with grouped factor structure under unknown group membership. (共著) Journal of Applied Econometrics, 2016.
  • A model averaging approach for high-dimensional regression models. (共著) Journal of the American Statistical Association, 2014.
  • A direct Monte Carlo approach for Bayesian analysis of the seemingly unrelated regression model.(共著) Journal of Econometrics, 2010.
  • Bayesian predictive information criterion for the evaluation of hierarchical Bayesian and empirical Bayes models. Biometrika, 2007.
  • Bayesian information criteria and smoothing parameter selection in radial basis function networks.(共著) Biometrika, 2004.

脚注

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外部リンク

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