林　高樹 （ハヤシ　タカキ）

Hayashi, Takaki

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所属（所属キャンパス）

経営管理研究科 （日吉）

職名

教授

外部リンク
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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2000年

    University of Chicago, －

    アメリカ合衆国, 大学院, 修了, 博士

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • Ph.D., －, 課程, 2000年

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 情報通信 / 統計科学 （データサイエンス ）

  • 人文・社会 / 経営学 （経営管理）

  • 人文・社会 / 経済統計 （計量ファイナンス）

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • データサイエンス

  • 時系列解析

  • 経営管理

  • 計量ファイナンス

  • 金融工学

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • Strategic liquidity provision in high-frequency trading

    Takaki Hayashi, Katsumasa Nishide

    International Review of Financial Analysis （Elsevier）  93   103168 2024年05月

    共著, 査読有り

  • A modelling framework for regression with collinearity

    Kariya T., Kurata H., Hayashi T.

    Journal of Statistical Planning and Inference （Journal of Statistical Planning and Inference）  228   95 - 115 2024年01月

    査読有り,  ISSN  03783758

    　概要を見る

    This study addresses a fundamental, yet overlooked, gap between standard theory and empirical modelling practices in the OLS regression model y=Xβ+u with collinearity. In fact, while an estimated model in practice is desired to have stability and efficiency in its “individual OLS estimates”, y itself has no capacity to identify and control the collinearity in X and hence no theory including model selection process (MSP) would fill this gap unless X is controlled in view of sampling theory. In this paper, first introducing a new concept of “empirically effective modelling” (EEM), we propose our EEM methodology (EEM-M) as an integrated process of two MSPs with data (yo,X) given. The first MSP uses X only, called the XMSP, and pre-selects a class D of models with individually inefficiency-controlled and collinearity-controlled OLS estimates, where the corresponding two controlling variables are chosen from predictive standard error of each estimate. Next, defining an inefficiency-collinearity risk index for each model, a partial ordering is introduced onto the set of models to compare without using yo, where the better-ness and admissibility of models are discussed. The second MSP is a commonly used MSP that uses (yo,X), and evaluates total model performance as a whole by such AIC, BIC, etc. to select an optimal model from D. Third, to materialize the XMSP, two algorithms are proposed with applications.

  • On the evaluation of intraday market quality in the limit-order book markets: a collaborative filtering approach

    Takaki Hayashi, Makoto Takahashi

    Japanese Journal of Statistics and Data Science 4 （ 1 ） 697 - 730 2021年05月

    研究論文（学術雑誌）, 共著, 査読有り

  • Exploring the Effects of Internet Memes in Social Media Marketing through A/B Testing

    Yang X., Hayashi T.

    Proceedings - 2021 IEEE 23rd Conference on Business Informatics, CBI 2021 - Main Papers （Proceedings - 2021 IEEE 23rd Conference on Business Informatics, CBI 2021 - Main Papers）  2   97 - 106 2021年

    　概要を見る

    This study is concerned with the'Internet meme', an image with a brief message attached to a Social Network Service (SNS) post expressing one's mood humorously. Internet memes have become popular especially among young users recently. Meme marketing, one of the growing corporate strategies designed for more effective online brand communication, has been evolving in environments where younger generations have become the most active individuals and constitute the majority of the virtual Internet society of today. The purpose of this study is to quantify the effects of Internet memes in the context of social media marketing on SNS platforms. A/B testing is conducted with dozens of post experiments on an SNS platform that has the most users in China to test the effect of Internet memes by measuring the post engagement rates. Further, a statistical analysis using generalized linear mixed models is conducted for exploring the characteristics of users who tend to react to Internet memes. Practical implications for SNS marketing are also drawn.

  • Quantification of Abrupt Driving Maneuver Utilizing ETC 2.0 Probe Data: A Case Study in Japan

    Matsushita H., Hayashi T.

    8th International Conference on Logistics, Informatics and Service Sciences, LISS 2018 - Proceeding （8th International Conference on Logistics, Informatics and Service Sciences, LISS 2018 - Proceeding）  2018年12月

    　概要を見る

    As of the end of October 2017, the utilization of ETC 2.0 in Japan is about 15%, which is growing at a faster rate than its predecessor ETC1.0. ETC 2.0 probe data is designed to store new data fields, or features, such as position information history of the vehicle and abrupt driving maneuver history. Up to the present, the use of these data has not been well spreading, and the government of Japan supports the utilization of ETC 2.0 by the administrative and private enterprises. In this study, we aim to explore a new, effective use of ETC 2.0 probe data. The probe data is sizable, accumulating about 400 GB for one month. Analysis is conducted focusing on the number of abrupt driving maneuver in ten most popular tourist areas in the Greater Tokyo Area ('Kanto region') from April 2015 to March 2016. Using the ETC 2.0 probe data, we propose a methodology to quantify abrupt driving maneuver of individual drivers and to evaluate their driving behaviors with a view towards business applications in mind.

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 回帰モデルにおける重共線性分析と変数・モデル選択法

    2021年04月
    -
    継続中

    刈屋 武昭 (研究代表者), 基盤研究(C), 研究分担者

  • 確率微分方程式モデルに基づく数理・データ科学とシミュレーション科学の融合的研究

    2017年04月
    -
    2022年03月

    内田 雅之 (研究代表者), 基盤研究(A), 補助金,  研究分担者

  • 高頻度注文板データを用いた高速での株価形成に関する統計解析

    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, 林 高樹, 基盤研究(C), 補助金,  研究代表者

  • インターネットにおける口コミ効果の国際比較

    2015年04月
    -
    2016年03月

    住田 潮 (研究代表者), 基盤研究(B), 研究分担者

  • 超高頻度データとリー ド・ラグ

    2014年04月
    -
    2017年03月

    吉田 朋広 (研究代表者), 挑戦的萌芽研究, 補助金,  未設定

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • 経営科学

    2023年度

  • ビジネス統計

    2023年度, 大学院専門科目, 講義

  • データサイエンス

    2023年度, 大学院専門科目, 講義

  • テキストデータ分析

    2023年度, 春学期, 大学院専門科目, 講義

  • Business and Data Analytics

    2023年度, 秋学期, 大学院専門科目, 講義

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • 金融時系列解析

    東京都立大学大学院ファイナンスプログラム

    2016年10月
    -
    継続中
    , 

    秋学期, 講義

  • 金融データサイエンス

    東京都立大学大学院ファイナンスプログラム

    2016年04月
    -
    継続中
    , 

    春学期, 大学院専門科目, 講義

  • 決定分析

    慶應義塾大学

    2011年01月
    -
    2013年03月
    , 

    秋学期, 大学院専門科目, 講義, 専任

  • 日本企業の経営Ⅵ

    慶應義塾大学

    2011年01月
    -
    2013年03月
    , 

    秋学期, 大学院専門科目, 講義, 専任

  • アクチュアリー統計セミナーII

    東京大学大学院数理科学研究科

    2006年
    -
    2008年
    , 

    大学院専門科目, 講義

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学術貢献活動 【 表示 ／ 非表示 】

  • 統計数理研究所 数学協働プログラム・金融作業グループ報告書

    統計数理研究所　数学協働プログラム・金融作業グループ, 

    2016年04月
    -
    2017年03月

  • JST/CRDS「社会動向予測モデル検討会」

    独立行政法人科学技術振興機構(JST)・研究開発戦略センター(CRDS)・システム科学ユニット, 

    2012年

  • JST/CRDS「システム科学技術俯瞰検討会」「意思決定とリスク・マネジメント分科会」

    独立行政法人科学技術振興機構(JST)・研究開発戦略センター(CRDS)・システム科学ユニット, 

    2011年
    -
    2012年

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2006年
    -
    継続中

    理事, 日本金融・証券計量・工学学会 (JAFEE)

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