数理4-荻原

教員紹介

荻原 哲平(おぎはら てっぺい)
荻原 哲平

東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
准教授

〒113-8656 東京都文京区弥生2-11-16 工学部12号館212号室
Tel: 03-5841-7958 内線 27958
Fax:

E-mail:ogihara@mist.i.u-tokyo.ac.jp

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略歴

2007年3月 東京大学 理学部数学科 卒業
2009年3月 東京大学 大学院数理科学研究科 修士課程修了
2009年4月 株式会社三菱UFJトラスト投資工学研究所 研究員
2012年7月 大阪大学 金融・保険教育研究センター 特任助教
2014年7月 統計数理研究所 統計思考院 助教
2015年10月 科学技術振興機構 さきがけ研究者(兼任)
2016年4月 統計数理研究所 数理・推論研究系 助教
2019年4月 東京大学 数理・情報教育研究センター 准教授

研究テーマ

数理統計学,特に確率過程の統計解析と金融データ解析への応用.

拡散過程やジャンプ型拡散過程,自己励起型点過程といった確率過程に対する最尤型推定量やベイズ型推定量の理論や,Malliavin解析を用いた推定量の漸近有効性等の理論を研究している.応用研究として,日本・米国株式市場の一日内の全取引を記録したような「高頻度データ」を確率過程でモデリングして,ボラティリティ・共変動といったリスク量を計測する実証研究を行っている.

主な論文・著書

Teppei Ogihara, Parametric inference for nonsynchronously observed diffusion processes in the presence of market microstructure noise, Bernoulli, Volume 24, Issue 4B (2018), pp.3318-3383 (doi:10.3150/17-BEJ962).

Teppei Ogihara, Local asymptotic mixed normality property for nonsynchronously observed diffusion processes, Bernoulli, Volume 21 (2015), pp.2024-2072 (doi:10.3150/14-BEJ634).

Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for nonsynchronously observed diffusion processes, Stochastic Processes and their Applications, Volume 124 (2014), pp.2954-3008 (doi:10.1016/j.spa.2014.03.014).

Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for the stochastic differential equation with jumps, Statistical Inference for Stochastic Processes, Volume 14 (2011), pp. 189-229 (doi:10.1007/s11203-011-9057-z).

Lab. 4 – Ogihara

Profile

Teppei Ogihara(荻原 哲平)
Ogihara

Associate Professor,
Department of Mathematical Informatics, Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo

2-11-16 Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8656
Eng. 12 Bldg. Room 212
Tel: +81-3-5841-7958, ext. 27958
Fax:

E-mail:ogihara@mist.i.u-tokyo.ac.jp

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Curriculum Vitae

Mar. 2007 Bachelor degree from Department of Mathematics, The University of Tokyo
Mar. 2009 Master degree from Graduate School of Mathematical Science, The University of Tokyo
Apr. 2009 Researcher, Mitsubishi UFJ Trust investment Technology Institute Co., Ltd. Jul. 2012 Project Assistant Professor, Center for the Study of Finance and Insurance, Osaka University
Jul. 2012 Project Assistant Professor, Center for the Study of Finance and Insurance, Osaka University
Jul. 2014 Assistant Professor, School of Statistical Thinking, The Institute of Statistical Mathematics
Oct. 2015 PRESTO Researcher, Japan Science and Technology Agency (Concurrent post) Apr. 2016 Assistant Professor, Department of Mathematical Analysis and Statistical Inference, The Institute of Statistical Mathematics
Apr. 2016 Assistant Professor, Department of Mathematical Analysis and Statistical Inference, The Institute of Statistical Mathematics
Apr. 2019 Associate Professor, Mathematics and Informatics Center, The University of Tokyo

Research Themes

Statistical inference for stochastic processes and applications to financial data analysis

I am studying maximum-likelihood- and Bayes-type estimation for diffusion processes, jump diffusion processes and self-exciting point processes, and the theory of asymptotic efficiency of estimators by using Malliavin calculus. I am also working with high-frequency data in Japanese and US stock markets and forecasting stock volatility and covariation.

Selected Publications

Teppei Ogihara, Parametric inference for nonsynchronously observed diffusion processes in the presence of market microstructure noise, Bernoulli, Volume 24, Issue 4B (2018), pp.3318-3383 (doi:10.3150/17-BEJ962).

Teppei Ogihara, Local asymptotic mixed normality property for nonsynchronously observed diffusion processes, Bernoulli, Volume 21 (2015), pp.2024-2072 (doi:10.3150/14-BEJ634).

Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for nonsynchronously observed diffusion processes, Stochastic Processes and their Applications, Volume 124 (2014), pp.2954-3008 (doi:10.1016/j.spa.2014.03.014).

Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for the stochastic differential equation with jumps, Statistical Inference for Stochastic Processes, Volume 14 (2011), pp. 189-229 (doi:10.1007/s11203-011-9057-z).

 

数理情報第4研究室

統計情報学研究室(数理情報第4研究室)
– 深い理論と広い応用。それが統計 –
研究室のHomePage→
駒木 文保
駒木 文保

教授
清 智也
清 智也

准教授
長尾 大道
長尾 大道

准教授
荻原 哲平
荻原 哲平

准教授
理論統計
統計的な諸手法の基礎となる理論について研究をしています。確率論はもちろん、情報幾何などの幾何学的方法、グレブナー基底などの代数的方法、アルゴリズムなどの幅広い数理的手法が活躍します。

統計的モデリング
統計学的手法は、脳科学、地球科学、金融、医療、量子情報、スポーツ科学など、さまざまな分野で広く利用されています。実世界の複雑な現象を解析するための具体的な統計的モデルと解析手法の研究開発を行っています。

データ同化
大規模数値シミュレーションと大容量観測データを、ベイズ統計学の枠組みで統融合するデータ同化のアルゴリズム開発および応用研究を実施しています。

ダイナミクスを理解・予測・制御する
気象、再生可能エネルギー、地震、経済、脳、生物、医療等、実社会の対象には、背後にダイナミクスがあるものがたくさんあります。その理解・予測・制御のための時系列解析を研究しています。