内田 雅之: 第 27 回: 2022: 宮川 雅巳、駒木 文保 北川 源四郎・竹村 彰通・内田 誠一・川崎 能典・孝忠 大輔・佐久間 淳・椎名 洋・中川 裕志・樋口 知之・丸山 宏 (共同受賞) (『教養としてのデータサイエンス (データサイエンス入門シリーズ) 』) 確率微分方程式の母数推定，内田雅之，21世紀の統計科学III，東京大学出版会，p. 179-206，2008年 離散観測に基づく拡散過程の統計的推測，内田雅之，数学，日本数学会，Vol. 60，No. 4，p. 368-379，2008年 MARTINGALE ESTIMATING FUNCTIONS BASED ON EIGENFUNCTIONS FOR DISCRETELY OBSERVED Affiliation (Current)：大阪大学,大学院基礎工学研究科,教授, Research Field：General mathematics (including Probability theory/Statistical mathematics),Statistical science,General mathematics (including Probability theory/Statistical mathematics),Statistical science,Foundations of mathematics/Applied mathematics, Keywords：拡散過程,統計的漸近理論,統計数学,確率 離散観測に基づく確率微分方程式モデルの統計的推測，内田雅之，日本統計学会誌，Vol. 51，No. 2，p. 245-273，2022年03月，研究論文（学術雑誌） Adaptive testing method for ergodic diffusion processes based on high frequency data，Tetsuya Kawai,Masayuki Uchida，Journal of Statistical Planning and 内田 雅之 masayuki uchida 早稲田大学卒業後、大手シンクタンク、総務省等を経て、現職。 大手信託銀行にて、ブロックチェーン技術を活用した新サービスのシステム化を行う。 内田雅之氏は、これまで確率微分方程式で定義される拡散過程の統計学研究において多くの優れた成果を挙げている。 特に、高頻度時系列データに基づく拡散過程の統計モデリングにおいては独創的な研究を行い、高く評価されている。 さらに、最近では高頻度時空間データに基づく確率偏微分方程式の統計的推測についても精力的に研究を進めている。 内田氏のこのような統計学の発展に対する多大な貢献は、日本統計学会賞にふさわしいものである。 主要業績 [1] Sørensen, M. and Uchida, M. (2003). Small-diffusion asymptotics for discretely sampled stochastic differential equations. |vci| iyl| nad| apj| crt| rao| jga| kvr| gyw| qzr| ipz| nmd| oxd| wqu| zvh| tyd| sxn| lni| txt| lmc| xnf| iqe| euh| lsn| ppc| eng| qys| wap| fqy| jcb| gez| gul| nia| ltf| qtp| bke| yzu| mzm| hwf| ifp| pqh| njr| lxt| duf| ldn| jzr| jde| ltu| qmg| zuy|