山田 宏Hiroshi Yamada

Last Updated :2024/05/07

所属・職名
大学院人間社会科学研究科　教授
メールアドレス
yamadahiroshima-u.ac.jp

基本情報

学位

  • 博士（社会経済）　(筑波大学)
  • 修士　(筑波大学)
  • 学士　(広島大学)

研究分野

  • 社会科学 / 経済学 / 経済統計
  • 社会科学 / 経済学 / 経済政策

研究キーワード

  • 経済時系列

教育活動

授業担当

  1. 2024年, 教養教育, ４ターム, データサイエンス基礎
  2. 2024年, 学部専門, ２ターム, 計量経済学
  3. 2024年, 学部専門, ４ターム, 情報科学演習IV（データ科学プログラム）
  4. 2024年, 学部専門, １ターム, データサイエンスセミナーI
  5. 2024年, 学部専門, ２ターム, データサイエンスセミナーII
  6. 2024年, 学部専門, セメスター（後期）, 卒業論文
  7. 2024年, 修士課程・博士課程前期, １ターム, 計量経済学１
  8. 2024年, 博士課程・博士課程後期, 年度, 特別研究
  9. 2024年, 博士課程・博士課程後期, 年度, 特別研究
  10. 2024年, 修士課程・博士課程前期, １ターム, 情報科学特別演習A
  11. 2024年, 修士課程・博士課程前期, ２ターム, 情報科学特別演習A
  12. 2024年, 修士課程・博士課程前期, ３ターム, 情報科学特別演習B
  13. 2024年, 修士課程・博士課程前期, ４ターム, 情報科学特別演習B
  14. 2024年, 修士課程・博士課程前期, ３ターム, 情報科学特別演習B
  15. 2024年, 修士課程・博士課程前期, ４ターム, 情報科学特別演習B
  16. 2024年, 修士課程・博士課程前期, 年度, 情報科学特別研究

研究活動

学術論文（★は代表的な論文）

  1. Boosted HP Filter: Several Properties Derived from Its Spectral Representation, 2024
  2. Boosted Whittaker-Henderson Graduation of Order 1: A Graph Spectral Filter Using Discrete Cosine Transform, Contemporary Mathematics, 2024
  3. ★, Spatial Smoothing Using Graph Laplacian Penalized Filter, Spatial Statistics, 20240117
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  4. A New Perspective on Moran's Coefficient: Revisited, Mathematics, 12巻, 2号, pp. 253, 20240112
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  5. Geary's c and Spectral Graph Theory: A Complement, Mathematics, 11巻, 20号, pp. 4228, 20231010
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  6. HPX Filter: A Hybrid of Hodrick-Prescott Filter and Multiple Regression, Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, 20230626
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  7. A Unified Perspective on Some Autocorrelation Measures in Different Fields: A Note, Open Mathematics, 21巻, 1号, pp. 20220542, 20230401
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  8. l_{1} Common Trend Filtering: An Extension, Journal of Statistical Computation and Simulation, 93巻, 4号, pp. 493-512, 20221123
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  9. Quantile Regression Version of Hodrick-Prescott Filter, Empirical Economics, 64巻, pp. 1631-1645, 20220822
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  10. ★, Geary's c and Spectral Graph Theory, Mathematics, 9巻, 19号, pp. Article 2465, 20211003
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  11. ★, Trend Extraction from Economic Time Series with Missing Observations by Generalized Hodrick-Prescott Filters, Econometric Theory, 38巻, 3号, pp. 419-453, 20210611
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  12. ★, l_{1} Common Trend Filtering, Computational Economics, 59巻, pp. 1005-1025, 20210411
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  13. A Pioneering Study on Discrete Cosine Transform, Communications in Statistics – Theory and Methods, 51巻, 15号, pp. 5364-5368, 20201027
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  14. Principle of Duality in Cubic Smoothing Spline, Mathematics, 8巻, 10号, pp. Article 1839, 20201019
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  15. ★, A Smoothing Method That Looks Like the Hodrick-Prescott Filter, Econometric Theory, 36巻, 5号, pp. 961-981, 20200323
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  16. A Note on Whittaker-Henderson Graduation: Bisymmetry of the Smoother Matrix, Communications in Statistics – Theory and Methods, 20190123
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  17. An Explicit Formula for the Smoother Weights of the Hodrick-Prescott Filter, Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, 23巻, 5号, pp. 1-10, 20190123
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  18. Explicit Formulas for the Smoother Weights of the Whittaker-Henderson Graduation of Order 1, Communications in Statistics – Theory and Methods, 48巻, 12号, pp. 3153-3161, 20181117
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  19. A Modification of the Whittaker-Henderson Method of Graduation, Communications in Statistics – Theory and Methods, 48巻, 15号, pp. 3795-3800, 20181030
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  20. Some Results on l_{1} Polynomial Trend Filtering, Econometrics, 6巻, 3号, pp. Article 33, 20180710
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  21. A New Method for Specifying the Tuning Parameter of l_{1} Trend Filtering, Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, 22巻, 4号, pp. 1-8, 20180501
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  22. Several Least Squares Problems Related to the Hodrick-Prescott Filtering, Communications in Statistics – Theory and Methods, 47巻, 5号, pp. 1022-1027, 20180104
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  23. A Trend Filtering Method Closely Related to l_{1} Trend Filtering, Empirical Economics, 55巻, 4号, pp. 1413-1423, 2018
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  24. Why Does the Trend Extracted by the Hodrick-Prescott Filtering Seem to be More Plausible Than the Linear Trend?, Applied Economics Letters, 25巻, 2号, pp. 102-105, 20170317
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  25. The Frisch–Waugh–Lovell theorem for the lasso and the ridge regression, Communications in Statistics - Theory and Methods, 46巻, 21号, pp. 10897-10902, 20161102
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  26. Estimating the Trend in US Real GDP Using the l_{1} Trend Filtering, Applied Economics Letters, 24巻, 10号, pp. 713-716, 20160928
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  27. A small but practically useful modification to the Hodrick–Prescott filtering: A note, Communications in Statistics - Theory and Methods, 46巻, 17号, pp. 8430-8434, 20160811
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  28. Measuring the US NAIRU as a step function, Empirical Economics, 51巻, 4号, pp. 1679-1688, 20160104
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  29. Ridge Regression Representations of the Generalized Hodrick-Prescott Filter, Journal of the Japan Statistical Society, 45巻, 2号, pp. 121-128, 201512
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  30. Selecting the Tuning Parameter of the l_{1} Trend Filter, Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, 20巻, 1号, pp. 97-105, 20150610
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  31. ★, SOME THEORETICAL AND SIMULATION RESULTS ON THE FREQUENCY DOMAIN CAUSALITY TEST, ECONOMETRIC REVIEWS, 33巻, 8号, pp. 936-947, 20141117
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  32. Estimating the time-varying NAIRU and the Phillips curve slope simultaneously: a note, APPLIED ECONOMICS LETTERS, 21巻, 15号, pp. 1057-1059, 20141013
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  33. ★, When Grilli and Yang meet Prebisch and Singer: Piecewise linear trends in primary commodity prices, JOURNAL OF INTERNATIONAL MONEY AND FINANCE, 42巻, pp. 193-207, 20140430
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  34. ★, Japan's output gap estimation and l_{1} trend filtering, EMPIRICAL ECONOMICS, 45巻, 1号, pp. 81-88, 20130801
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  35. A Note on Bandpass Filters Based on the Hodrick-Prescott Filter and the OECD System of Composite Leading Indicators, Journal of Business Cycle Measurement and Analysis, 2011巻, 2号, pp. 105-109, 20120105
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  36. A comparison of two alternative composite leading indicators for detecting Japanese business cycle turning points, Applied Economics Letters, 17巻, pp. 875-879, 20100614
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  37. An Evaluation of the Japanese Leading Indicators, Journal of Business Cycle Measurement and Analysis, 3巻, 2号, pp. 217-233, 20070501
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  38. Nonlinear Co-trending and the Fisher Relation in Japan: A Note, Applied Financial Economics Letters, 1巻, 5号, pp. 285-287, 20050301
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  39. Wavelet-based beta estimation and Japanese industrial stock prices, APPLIED ECONOMICS LETTERS, 12巻, 2号, pp. 85-88, 20050210
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  40. Do Stock Prices Contain Predictive Information on Business Turning Points? A Wavelet Analysis, Applied Financial Economics Letters, 1巻, 1号, pp. 19-23, 20050101
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  41. Some Monte Carlo Evidence on the Hypothesis Tsting for the Mean of the Stationary Vector Autoregressive Process, MODSIM 2003 Proceedings, pp. 1251-1256, 20030701
  42. Real Interest Rate Equalization: Some Empirical Evidence from the Three Major World Financial Markets, Applied Economics, 34巻, 16号, pp. 2069-2073, 20021101
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  43. ★, On the linkage of real interest rates between the US and Canada: some additional empirical evidence, Journal of International Financial Markets, Institutons and Money, 12巻, 3号, pp. 279-289, 20020701
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  44. M2 Demand Relation and Effective Exchange Rate in Japan: A Cointegration Analysis, Applied Economics Letters, 7巻, 4号, pp. 229-232, 20000401
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  45. Empirical Evidence for the Export Promotion Strategies, Applied Economics Letters, 6巻, 12号, pp. 775-778, 19991201
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  46. ★, Inference in Possibly Integrated Vector Autoregressive Models: Some Finite Sample Evidence, Journal of Econometrics, 86巻, 1号, pp. 55-95, 19980901
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  47. A Note on the Causality between Export and Productivity: An Empirical Re-examination, Economics Letters, 61巻, 1号, pp. 111-114, 19980101
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  48. A Note on Hypothesis Testing Based on the Fully Modified Vector Autoregression, Economics Letters, 56巻, 1号, pp. 27-39, 19970901
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著書等出版物

  1. 2007年01月, 計量経済学の基礎　--統計的手法の理論とプログラミング, 東京大学出版会, 2007年, 01, 教科書, 共著, 戸田裕之 山田　宏 , 506
  2. 2003年07月, Co-trending: A Statistical System Analysis of Economic Trends, Springer-Verlag Tokyo, 2003年, 07, 単行本（学術書）, 共著, 畠中 道雄 山田　宏, 115

招待講演、口頭・ポスター発表等

  1. A Smoothing Method That Looks Like the Hodrick–Prescott Filter, Hiroshi Yamada, 2020年01月17日, 招待, 英語, Division of Economics, School of Social Sciences, Nanyang Technological University, Singapore
  2. Ten Things We Should Know About Graph Laplacian Penalized Smoothing, Hiroshi Yamada, SWET2019, 2019年08月09日, 通常, 日本語
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  3. Whittaker-Henderson Graduation and Graph Spectral Filtering, Hiroshi Yamada, HSI2019—5th Hitotsubashi Summer Institute, 2019年08月04日, 招待, 英語, Hitotsubashi University, Hitotsubashi University
    Related URL
  4. Some properties of the quantile regression version of Hodrick-Prescott filtering, Hiroshi Yamada, The 3rd International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2019), 2019年06月27日, 通常, 英語, National Chung Hsing University, Taiwan
    Related URL
  5. Whittaker-Henderson Graduation and Graph Spectral Filtering, Hiroshi Yamada, SH3 Conference on Econometrics, 2019年03月29日, 通常, 英語, Singapore Management University, Singapore Management University
    Related URL
  6. Whittaker-Henderson Graduation, Discrete Cosine Transform and Graph Spectral Filtering, Hiroshi Yamada, BK21PLUS Korean Economic Group International Conference on Econometrics, 2018年10月26日, 招待, 英語, Korea University, Seoul
    Related URL
  7. Whittaker–Henderson Graduation, Discrete Cosine Transform and Graph Spectral Filtering, Hiroshi Yamada, York - Hiroshima Joint Symposium 2018 Statistical Penalisation Methods and Dimension Reduction Methods for Economic and Financial Analysis, 2018年09月24日, 通常, 英語, York University and Hiroshima University, York University, UK
    Related URL
  8. Bridge Filtering, Hiroshi Yamada, HU-HUE-SMU Tripartite Conference on Econometrics, 2018年03月29日, 通常, 英語, Singapore Management University, Singapore Management University, Singapore
    Related URL
  9. Quantile Hodrick-Prescott Filtering, 山田宏, 開催計量経済学研究会(KKKK), 2017年01月07日, 通常, 英語, 広島大学
  10. Quantile Hodrick-Prescott Filtering, 山田宏, HU-CU Joint Research Workshop on Applied Economics, 2016年12月05日, 通常, 英語, 広島大学, 広島大学
  11. Qunatile Hodrick-Prescott Filtering, Hiroshi Yamada, 2016 Japan-Korea Allied Conference in Econometrics, 2016年11月19日, 通常, 英語, 一橋大学
    Related URL
  12. Qunatile Hodrick-Prescott Filtering, 山田宏, HOKKAIDO INTERNATIONAL SYMPOSIUM: Recent Developments of Statistical Theory in Statistical Science, 2016年10月26日, 通常, 英語, 北海道大学
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  13. Pure l1 Trend Filtering, 山田宏, CIRET 2016, 2016年09月16日, 通常, 英語, コペンハーゲン
  14. Whittaker-Henderson Graduation Provides BLUP, 山田宏, 2016 HU-HUE-SMU Tripartite Conference, 2016年03月24日, 通常, 英語, シンガポール・マネジメント大学, シンガポール
  15. A Small But Practically Useful Modification to the l1 Trend Filtering, 山田宏, 12th International Symposium on Econometric Theory and Applications, 2016年02月17日, 通常, 英語, ハミルトン, ニュージーランド
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  16. リニア・タイム・トレンド，HPトレンド，そしてl1トレンド, 山田宏, 金曜研究会, 2016年01月08日, 通常, 日本語, 広島大学理学研究科
  17. リニア・タイム・トレンド，HPトレンド，そしてl1トレンド, 山田宏, 小樽商科大学土曜研究会（経済学研究会）, 2015年12月07日, 通常, 日本語, 北海道小樽市
  18. Ridge Regression for Extracting the Hodrick-Prescott Cycle Directly and Several Related Results, 山田宏, 金曜研究会, 2015年09月04日, 通常, 日本語, 広島大学理学研究科
  19. Selecting the Tuning Parameter of the l1 Trend Filter, 山田宏, Gawon Yoon, 2015 HEU-HU-SMU Tripartite Conference, 2015年03月27日, 通常, 英語, シンガポール
  20. A Practical Method for Selecting the Tuning Parameter of the l1 Trend Filter, 山田宏, Gawon Yoon, 2014 Hitotsubashi-Sogang Conference on Econometrics, 2014年12月13日, 通常, 英語, ソウル, 大韓民国
  21. A Practical Method for Selecting the Tuning Parameter of the l1 Trend Filter, 山田宏, Gawon Yoon, Workshop in Economics between Faculty of Economics, Chulalongkorn University an Faculty of Economics, Hiroshima University, 2014年09月25日, 通常, 英語, バンコク, タイ王国
  22. Estimating the Time-Varying NAIRU and the Phillips Curve Slope Simultaneously, 山田宏, SMU-NTU-HUE-HU International Conference on Economics and Econometrics, 2014年03月25日, 通常, 英語, 広島

外部資金

競争的資金等の採択状況

  1. 科学研究費助成事業(基盤研究(C)), 多変量データに基づく重み付き隣接行列推定法の開発と応用, 2023年, 2025年
  2. 科学研究費助成事業(挑戦的研究(萌芽)), スペクトル・グラフ理論の空間計量経済学への応用, 2020年, 2022年
    関連URL
  3. 科学研究費助成事業(基盤研究(B)), 高次元データの統計分析, 2016年, 2020年
    関連URL
  4. 科学研究費助成事業(挑戦的萌芽研究), ブリッジ・フィルター：新しいフィルター・クラスの提案, 2015年, 2017年
    関連URL
  5. 科学研究費助成事業(基盤研究(C)), 景気循環のシンクロナイゼーションと景気指標の評価開発に関する研究, 2010年, 2014年
    関連URL
  6. 科学研究費助成事業(基盤研究(C)), バンドパスフィルタを用いた景気循環に関する研究, 2007年, 2009年
    関連URL
  7. 科学研究費助成事業(基盤研究(C)), ウェーブレット分析を利用した新しい景気指標の開発に関する研究, 2005年, 2006年
    関連URL
  8. 科学研究費助成事業(若手研究(B)), OLS残差の和分系列を用いた検定手法に関する研究, 2002年, 2003年
    関連URL
  9. 科学研究費助成事業(基盤研究(B)), 構造変化を含む定常・非定常経済時系列分析に関する研究, 2002年, 2004年
    関連URL
  10. 民間からの助成金, 新たな時変NAIRU推定法, 2014年01月28日, 2015年03月31日
  11. 民間からの助成金, 時変NAIRUとフィリップス・カーブの同時推定, 2011年

社会活動

委員会等委員歴

  1. 大学設置・学校法人審議会（大学設置分科会）専門委員（令和4年度，経済学専門委員会）, 2021年11月, 2022年10月
  2. 大学設置・学校法人審議会（大学設置分科会）専門委員（令和5年度，経済学専門委員会）, 2022年11月, 2023年10月
  3. 2段階書面審査委員　基盤研究C, 2022年11月, 2023年10月
  4. 代議員, 2022年05月, 2024年05月, 一般社団法人日本経済学会
  5. 統計思考院運営委員会委員, 2020年04月, 2021年03月, 情報・システム研究機構統計数理研究所
  6. ２段階書面審査審査委員, 2019年12月, 2020年11月, 独立行政法人日本学術振興会
  7. ２段階書面審査審査委員, 2022年11月, 2023年10月, 独立行政法人日本学術振興会
  8. 統計思考院運営委員会委員, 2019年04月, 2020年03月, 情報・システム研究機構統計数理研究所
  9. 科学研究費委員会専門委員, 2018年12月, 2019年11月, 独立行政法人日本学術振興会
  10. 科学研究費委員会専門委員, 2017年12月, 2018年11月, 独立行政法人日本学術振興会

学術雑誌論文査読歴

  1. 2024年, Journal of Applied Econometrics, その他, 査読委員, 1
  2. 2023年, Computational Economics, その他, 査読委員, 1
  3. 2023年, Empirical Economics, その他, 査読委員, 1
  4. 2023年, Journal of Applied Econometrics, その他, 査読委員, 1
  5. 2023年, Applied Economics Letters, その他, 査読委員, 1
  6. 2021年, Journal of International Money and Finance, その他, 査読委員, 1
  7. 2021年, Journal of Econometrics, その他, 査読委員, 1
  8. 2020年, Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics, その他, 査読委員, 1
  9. 2019年, Communications in Statistics – Theory and Methods, その他, 査読委員, 1
  10. 2018年, Econometric Reviews, その他, 査読委員, 1
  11. 2016年, Journal of Applied Statistics, その他, 査読委員, 1
  12. 2016年, Econometrics and Statistics, その他, 査読委員, 2
  13. 2016年, Empirical Economics, その他, 査読委員, 1
  14. 2014年, Applied Economics Letters, その他, 査読委員, 1