中妻　照雄 （ ナカツマ　テルオ ）

Nakatsuma, Teruo

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所属（所属キャンパス）

経済学部 （ 三田 ）

職名

教授

外部リンク
Scopus 論文情報  
総論文数: 28 総引用数: 66 h-index: 4

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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 】

  • Determinants of Sports Participation in Japan: The Interplay of Sociodemographic Factors, Social Roles, and Behavioral Change

    Kubota N., Nakakita M., Nakatsuma T.

    Social Sciences 15 （ 3 ）  2026年03月

    　概要を見る

    Sports participation is a widely recognized facilitator of physical health, mental well-being, and social inclusion, but persistent and substantial disparities have been observed across socioeconomic groups. Focusing on Japan, this study examined the socioeconomic determinants of sports participation, particularly the roles of gender, age, employment, and caregiving responsibilities. It used nationally representative repeated cross-sectional data to analyze participation rates and annual participation days across multiple sports at the population-segment level, defined by combinations of demographic and social attributes. Results revealed prominent sport-specific gender differences, heterogeneous age effects across sports, significant age–gender interaction effects, and distinctive behavioral changes during the COVID-19 pandemic. During the pandemic, participation in competitive and group sports declined with age, but walking increased among middle-aged and older adults. In addition, constraints in employment and caregiving had limited overall effects but significantly reduced engagement in walking. These findings suggest the crucial influence of the interaction among social roles, life-stage transitions, and historical context, rather than biological sex differences alone, on sports participation patterns, highlighting the urgency of designing sports policies as inclusive social interventions that consider diverse motivations and limitations across population groups.

  • Who Chooses to Marry? A Bayesian Analysis of Marital Status and Sociodemographic Outcomes in Japan

    Nakakita M., Toyabe T., Saito W., Kubota N., Nakatsuma T.

    Societies 16 （ 3 ）  2026年03月

    　概要を見る

    Delayed marriage and non-marriage have become increasingly important issues in Japan, where marriage remains closely related to household formation and well-being. This study examines which sociodemographic characteristics are associated with being married and how marital status correlates with economic conditions, health behaviors, subjective well-being, and COVID-19-related measures. Using annual panel data from 2014 to 2022, we first conducted descriptive comparisons between married and non-married individuals and then estimated a Bayesian panel logit model with respondent-specific effects to account for unobserved heterogeneity. The analysis was designed to identify associations rather than causal effects. The results showed the strongest positive associations with being married for individuals aged 30–49 years, consistent with delayed marriage. Employment attributes such as holding side work and managerial positions were positively associated with marriage, whereas nonprofit employment and self-employment were negatively or imprecisely associated. Financial assets and total debt were positively correlated with marriage, consistent with joint household formation. Higher happiness and life hope were positively associated with being married; regular exercise and longer weekend sleep were negatively associated, whereas longer weekday sleep was positively associated. In addition, respondent-specific effects revealed substantial heterogeneity beyond observed covariates. These findings identify key socioeconomic and behavioral domains associated with marriage in Japan, highlight the importance of unobserved heterogeneity, and provide evidence that may help identify groups prone to delayed marriage under changing social and economic conditions.

  • An analytical study of worker well-being and COVID-19 impact using Bayesian panel modeling

    Nakakita M., Toyabe T., Kubota N., Saito W., Nakatsuma T.

    Healthcare Analytics 8 2025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 investigates how the determinants of Japanese workers’ well-being shifted before and during the COVID-19 pandemic. We estimate a Bayesian hierarchical panel model and Markov chain Monte Carlo sampling is implemented with the ancillarity–sufficiency interweaving strategy to handle the high parameter-to-sample ratio efficiently. Consequently, we observed that positive drivers include marriage, good health, job satisfaction, and conversion from nonregular to regular employment, whereas male gender, turnover intention, reduced family contact, and pandemic-related financial concerns lower well-being. Age traces a U-shape, and weekday sleep shows an inverse-U pattern. Although the evidence is correlational and confined to self-reported data from one country, the analysis clarifies how socio-economic and workplace factors interact with a major external shock.

  • Blockchain-Based Digital Vouchers as a Key Driver for Japanese Regional Tourism

    Ducroux M., Franzese G., Hamahira M., Nakakita M., Nakatsuma T., Pagani A., Saito W., Toyabe T.

    Smart Innovation Systems and Technologies 441 SIST   199 - 212 2025年10月

    研究論文（国際会議プロシーディングス）, 共著, 査読有り,  ISSN  21903018

    　概要を見る

    The tourism sector in Japan has been one of the key sectors put forward by the Japanese government to rejuvenate its economy. In recent years, significant efforts have been made to attract tourists and enrich their overall experience. However, a significant challenge remains: the lack of convenient payment methods beyond cash in rural areas. In this study, we propose a blockchain-based digital voucher system to facilitate digital payments for international tourists visiting Japan. Our research is two-fold. First, we design a token system that seamlessly integrates with existing voucher solutions commonly issued by local governments in Japan, streamlining the processes of issuance and management. Second, we explore the potential of digital vouchers to enhance the development of the tourism industry in rural areas, thereby promoting a more inclusive and sustainable tourism ecosystem across Japan.

  • Bayesian Analysis of Bitcoin Volatility Using Minute-by-Minute Data and Flexible Stochastic Volatility Models

    Nakakita M., Toyabe T., Nakatsuma T.

    Mathematics （MDPI AG）  13 （ 16 ） 2691 - 2691 2025年08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 analyzes the volatility of Bitcoin using stochastic volatility models fitted to one-minute transaction data for the BTC/USDT pair between 1 April 2023, and 31 March 2024. Bernstein polynomial terms were introduced to accommodate intraday and intraweek seasonality, and flexible return distributions were used to capture distributional characteristics. Seven return distributions—normal, Student-t, skew-t, Laplace, asymmetric Laplace (AL), variance gamma, and skew variance gamma—were considered. We further incorporated explanatory variables derived from the trading volume and price changes to assess the effects of order flow. Our results reveal structural market changes, including a clear regime shift around October 2023, when the asymmetric Laplace distribution became the dominant model. Regression coefficients suggest a weakening of the volume–volatility relationship after September and the presence of non-persistent leverage effects. These findings highlight the need for flexible, distribution-aware modeling in 24/7 digital asset markets, with implications for market monitoring, volatility forecasting, and crypto risk management.

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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

    [国際会議]  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

    [国際会議]  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

    [国際会議]  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

    [国際会議]  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

    [国際会議]  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 】

  • 暗号資産の価格変動のモデル化とポートフォリオ最適化およびリスク管理への応用

    2025年04月
    -
    2030年03月

    中妻 照雄, 基盤研究(B), 補助金,  研究代表者

  • 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 】

  • 研究会（卒業論文）

    2026年度

  • 研究会ｄ

    2026年度

  • データサイエンス実践

    2026年度

  • 研究会ｂ

    2026年度

  • データサイエンス・コンサルティング

    2026年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • スタートアップとビジネスイノベーション

    慶應義塾

    2026年04月
    -
    2027年03月

  • 計量経済学中級

    慶應義塾

    2026年04月
    -
    2027年03月

  • ベイズ統計学

    慶應義塾

    2026年04月
    -
    2027年03月

  • トークンエコノミーの理論と実践

    慶應義塾

    2026年04月
    -
    2027年03月

  • データサイエンス超入門（数値データ）

    慶應義塾

    2026年04月
    -
    2027年03月

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