中妻　照雄 （ナカツマ　テルオ）

Nakatsuma, Teruo

写真a

所属（所属キャンパス）

経済学部 （三田）

職名

教授

外部リンク
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その他の所属・職名 【 表示 ／ 非表示 】

  • 経済学研究科委員長

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経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 1998年04月
    -
    2000年03月

    一橋大学経済研究所 ,専任講師

  • 2000年04月
    -
    2003年03月

    大学専任講師(経済学部)

  • 2003年04月
    -
    2010年03月

    大学准教授（経済学部）

  • 2010年04月
    -
    継続中

    大学教授（経済学部）

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 1991年03月

    筑波大学, 第3学群社会工学類

  • 1994年03月

    筑波大学, 社会工学研究科

  • 1995年10月

    ラトガーズ大学, 経済学研究科, 計量経済学

    アメリカ合衆国

  • 1998年05月

    ラトガーズ大学, 経済学研究科, 計量経済学

    アメリカ合衆国

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • Ph.D.（経済学）, ラトガーズ大学

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 人文・社会 / 経済統計 （計量経済学）

  • 情報通信 / 統計科学 （ベイズ統計学）

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

  • The Mechanism of HFT and Its Merits and Demerits—The Information Efficiency Challenge

    Nakatsuma T., The Economics of Fintech, 2021年01月

  • Asset Management and Robo-Advisors

    Nakatsuma T., The Economics of Fintech, 2021年01月

  • Machine Learning Principles and Applications

    Nakatsuma T., The Economics of Fintech, 2021年01月

  • The Economics of Fintech

    Kaji S., Nakatsuma T., Fukuhara M., The Economics of Fintech, 2021年01月

    　概要を見る

    This book is a collection of academic lectures given on fintech, a topic that has been written about extensively but only from a business or technological point of view. In contrast to other publications on the subject, this book shows the reader how fintech should be understood in relation to economics, financial theory, policy, and law. It provides introductory explanations on fintech-related concepts and instruments such as blockchains, crypto assets, machine learning, high-frequency trading, and AI. The collected lectures also point to surrounding issues including start-ups, monetary policy, asset management, cyber and other security, and stability of financial systems. The authors include professors, a former central bank official, current officials at Japan's Financial Services Authority, a lawyer, the former dean of the Asian Development Bank Institute, and private sector professionals at the frontline of fintech. The book is most suitable for those both within and outside of academia who are beginning to learn about fintech and wish to successfully take part in the revolution that is certain to have wide-ranging effects on our economy and society.

  • Pythonによる計量経済学入門

    中妻照雄, 朝倉書店, 2020年11月,  ページ数： 214

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • Relationships Between Self-Esteem and Personal Attributes, Income, Consumption, and Assets: Japanese Panel Study

    Makoto Nakakita, Sakae Oya, Naoki Kubota, Tomoki Toyabe, Teruo Nakatsuma

    European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education 15 （ 5 ） 78 2025年05月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 最終著者, 査読有り

  • Panel Data Analysis of Socioeconomic Factors and COVID-19’s Impact on Drinking Habits: Evidence from a Japanese Survey

    Makoto Nakakita, Naoki Kubota, Tomoki Toyabe, Sakae Oya, Teruo Nakatsuma

    International Journal of Environmental Research and Public Health 22 （ 5 ） 663 2025年04月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 最終著者, 査読有り

  • Analysis of the trading interval duration for the Bitcoin market using high-frequency transaction data

    Nakakita M., Nakatsuma T.

    Quantitative Finance and Economics 9 （ 1 ） 202 - 241 2025年03月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 最終著者, 査読有り,  ISSN  2573-0134

    　概要を見る

    Analyzing the trading interval durations of cryptocurrencies is important both academically and practically, but there has been no previous research using tick data. Therefore, we conducted a time series analysis on the duration of the trading interval between consecutive transactions in the Bitcoin market to identify similarities and differences with conventional financial assets such as stocks and commodities. We applied high-frequency transaction tick data from the Bitcoin market to a stochastic conditional duration (SCD) model and estimated the effects of trade price changes and volumes on the trading interval duration simultaneously with the intraday seasonality of the durations. As a result, we captured the effects of the direction of price movements and trading volume on trading interval durations. We also found that the trading interval duration is strongly persistent for Bitcoin similar to conventional financial assets. In contrast, we could not find any clear pattern of intraday seasonality for duration in the Bitcoin market.

  • A hierarchical Bayesian approach for identifying socioeconomic factors influencing self-rated health in Japan

    Nakakita M., Nakatsuma T.

    Healthcare Analytics 6 2024年12月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 最終著者, 査読有り

    　概要を見る

    This study identifies socioeconomic factors that potentially influence self-rated health (SRH), an important indicator of health status, in the Japanese population. We used a panel data logit model to simultaneously estimate the effects of personal attributes, living environment, and social conditions. To achieve a stable estimation of the panel data logit model, we applied hierarchical Bayesian modeling and the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method to obtain its estimation. Furthermore, we used the ancillary-sufficiency interweaving strategy (ASIS) algorithm to improve the efficiency of the MCMC method for the panel data logit model. The results indicate that SRH within the Japanese population is affected by demographic and socioeconomic factors (e.g., age, marital status, educational background, and employment status) and daily habits such as frequency of drinking alcohol. We also obtained results that differed from previous studies in the research literature. Differences in the national character among countries may be reflected in these results. Since SRH is a subjective measure of health status and often differs from actual health status, it is crucial to remove the influences of the national character on SRH in evaluating the actual health status of individuals within a population. The study findings provide important insights into addressing these factors to understand SRH in the Japanese context better.

  • Comparative Analysis of Japanese Rice Wine Export Trends: Large Firms in the Nada Region vs. SMEs in Other Regions

    Wakuo Saito, Makoto Nakakita, Teruo Nakatsuma

    World 5 （ 3 ） 700 - 722 2024年08月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 最終著者, 査読有り

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

  • Bayesian analysis of intraday stochastic volatility models with skew heavy-tailed error and smoothing spline seasonality

    Teruo Nakatsuma

    Bayesian analysis of intraday stochastic volatility models with skew heavy-tailed error and smoothing spline seasonality （University of Pisa, Italy） , 

    2018年12月
    , 

    口頭発表（一般）, 12th International Conference on Computational and Financial Econometrics

  • Bayesian analysis of intraday stochastic volatility models with leverage and skew heavy-tailed error

    Teruo Nakatsuma

    11th International Conference on Computational and Financial Econometrics （University of London, UK） , 

    2017年12月
    , 

    口頭発表（一般）

  • Hierarchical Bayes Modeling of Autocorrelation and Intraday Seasonality in Financial Durations

    中妻 照雄

    10th International Conference on Computational and Financial Econometrics （University of Seville, Spain） , 

    2016年12月
    , 

    口頭発表（一般）, CFEnetwork

  • Hierarchical Bayes Modeling of Autocorrelation and Intraday Seasonality in Financial Durations

    中妻 照雄

    International Society for Bayesian Analysis (ISBA) World Meeting 2016 （Sardinia, Italy） , 

    2016年06月
    , 

    ポスター発表, International Society for Bayesian Analysis (ISBA)

  • Nonlinear Leverage Effects in Asset Returns Evidence from the U.S. and Japanese Stock Markets

    中妻 照雄

    9th International Conference on Computational and Financial Econometrics （London, U.K.） , 

    2015年12月
    , 

    口頭発表（一般）

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 金融市場における指値注文の発生過程に関するベイズ時系列分析

    2019年04月
    -
    2022年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 中妻　照雄, 基盤研究（Ｃ）, 補助金,  研究代表者

    　研究概要を見る

    本研究では、金融市場における指値注文(売買価格を指定する注文)の発生メカニズムを説明するための新しいモデルとして、日中季節性と板情報（指値注文の価格と数量）を反映させたACD (Autoregressive Conditional Duration) モデルとSCD (Stochastic Conditional Duration) モデルの拡張を提案するとともに、提案モデルをマルコフ連鎖モンテカルロ法でベイズ推定するための新しい効率的アルゴリズムの開発を行なった。そして、提案モデルを東京証券取引所における売買注文の情報に適用し、市場の流動性を示す指標が指値注文の間隔に与える影響を検証した。

  • データ駆動型アプローチによる高頻度での金融資産価格形成メカニズムの研究

    2016年04月
    -
    2019年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 中妻　照雄, 基盤研究(C), 補助金,  研究代表者

    　研究概要を見る

    本研究では金融市場における高頻度データ（取引単位で記録されたデータ）の特徴を捉えられるモデルをベイズ推定するための手法の開発に取り組んだ。特に（1）取引が成立する（約定する）間隔のモデル化と（2）短時間における資産収益率の分散のモデル化という2つのテーマに注力した。第1のテーマである約定間隔のモデル化においては、日中季節性をモデルの中で他のパラメータと同時に推定する方法を提案した。一方、第2のテーマである分散のモデル化においても分単位で分散が変動するモデルに同じく日中季節性を導入して他のパラメータと同時に推定する方法を提案した。そして、提案手法の有効性を実際の高頻度データを利用して検証した。

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • トークンエコノミーの理論と実践

    2025年度

  • スタートアップとビジネスイノベーション

    2025年度

  • 計量経済学演習

    2025年度

  • 研究会ｄ

    2025年度

  • 研究会ｃ

    2025年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • 計量経済学中級

    慶應義塾

    2025年04月
    -
    2026年03月

  • 研究プロジェクトｂ

    慶應義塾

    2025年04月
    -
    2026年03月

  • 研究プロジェクトａ

    慶應義塾

    2025年04月
    -
    2026年03月

  • ベイズ統計学

    慶應義塾

    2025年04月
    -
    2026年03月

  • トークンエコノミーの理論と実践

    慶應義塾

    2025年04月
    -
    2026年03月

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