数理6-久野

教員紹介

久野 遼平(ひさの りょうへい)
久野 遼平

東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理・情報教育センター
講師

〒110-0008 東京都台東区池之端 2-5-37 工学部 12号館 2階 214B 号室
Tel: 内線
Fax:

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

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略歴

2007年3月 慶應義塾大学 経済学部 卒業
2010年3月 一橋大学大学院 経済学研究科 修士課程修了
2013年8月 スイス連邦工科大学チューリッヒ校 博士課程修了
2013年9月 スイス連邦工科大学チューリッヒ校 博士研究員
2013年10月 国立情報学研究所 特任研究員
2014年4月 東京大学大学院 経済学研究科(日本学術振興会PD) 特任研究員
2015年12月 東京大学大学院 情報理工学系研究科 ソーシャルICT研究センター 特任助教
2020年4月 東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理・情報教育研究センター 講師

研究テーマ

社会や経済に関する様々なビッグデータを活用することで実証分析だけでなく、経済特性(経験的規則性など)を考慮したモデルや複数ソースの情報活用に関する技術開発に取り組んでいる。実証分析に関しては金融市場のデータ、ブロックチェーン、ニューステキスト、企業の財務諸表、企業関係、製品の売上などファイナンスやマクロ経済学に関係するものを扱うことが多かったが、特に限定しているわけではない。後者の技術開発に関してはネッワーク(シンプル、テンポラル、異質情報)やテキストマイニングに根差した手法が多い。
こうした実証分析とモデル開発を通じてショックの伝播と緩和、産業連関、総量の変動、企業のマッチング、ネットワークの生成過程、バブル、暴落、財務状況、システミックリスク、貨幣の流通速度、ニュースイベント、情報の信頼性といった複雑な事象をモデル化し、学術的探究を行うだけでなくリスク管理やデータ駆動型の政策に役立てることを目指している。

主な論文・著書

Ryohei Hisano, Didier Sornette, Takayuki Mizuno , “Prediction of ESG compliance using a heterogeneous information network”, Journal of Big Data 7, 22, 2020.
Ryohei Hisano, “Learning Topic Models by Neighborhood Aggregation”, IJCAI 2019, Macao, China, Aug 10 -16, 2019.
Ryohei Hisano, “Semi-supervised Graph Embedding Approach to Dynamic Link Prediction”, Complenet 2018, Northeastern University, Boston, Match 4-8, 2018. In: Sean Cornelius, Kate Coronges, Bruno Gonçalves, Roberta Sinatra, Alessandro Vespignani (Eds.), Complex Networks IX. Springer Proceedings in Complexity, page 109-121, 2018.
Ryohei Hisano, Tsutomu Watanabe, Takayuki Mizuno, Takaaki Ohnishi, Didier Sornette, “The gradual evolution of buyer-seller networks and their role in aggregate fluctuations”, Applied Network Science, Vol 2, 9, 2017.
Ryohei Hisano, “A new approach to building the interindustry input-output table using block estimation techniques”, 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Workshop Application of Big Data for Computational Social Science, 5-8 Dec. 2016.

 

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