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9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00�`12:00
9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00�`12:00 A‰ï�ê (‹³ˆçŠw•”“�1ŠK 156�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�FƒXƒ|�[ƒc‚É‚¨‚¯‚éƒrƒbƒOƒf�[ƒ^‚ÌŠˆ—p
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�À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE Žð�Ü•¶•� (’†‰›‘å�E—��H)
1 ƒŠƒIƒfƒWƒƒƒlƒCƒ�ƒIƒŠƒ“ƒsƒbƒN‚ÉŒü‚¯‚½ƒAƒiƒŠƒXƒgŠˆ“®
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2 ƒvƒ�–ì‹…‚ÌŽç”õ—Í‚ð•]‰¿‚·‚éUltimate Zone Rating�iUZR�jŽZ�o‚ÌŽŽ‚Ý
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3 ƒ‰ƒOƒr�[ƒ`�[ƒ€‚É‚¨‚¯‚éƒf�[ƒ^Šˆ—pŽ–—á‚Æ‰Û‘è
�{“¡ “Õ (ƒf�[ƒ^ƒXƒ^ƒWƒAƒ€Š”Ž®‰ïŽÐ�Eƒtƒbƒgƒ{�[ƒ‹Ž–‹Æ•”)
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‹v‰i Œ[ (ƒf�[ƒ^ƒXƒ^ƒWƒAƒ€Š”Ž®‰ïŽÐ�Eƒtƒbƒgƒ{�[ƒ‹Ž–‹Æ•”)
9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00�`12:00 B‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F“ú–{Œv—Ê�¶•¨Šw‰ïƒVƒ“ƒ|ƒWƒEƒ€�Fƒ�ƒ^ƒAƒiƒŠƒVƒX‚É‚¨‚¯‚é�ŋ߂̓WŠJ
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ Žè—ÇŒü‘� (‹ž“s•{—§ˆã‰È‘å�Eˆã)
–ìŠÔ‹vŽj (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†ŒnŒv—ʉȊwƒOƒ‹�[ƒv)
�À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE Žè—ÇŒü‘� (‹ž“s•{—§ˆã‰È‘å�Eˆã)
1 ƒlƒbƒgƒ��[ƒNƒ�ƒ^ƒAƒiƒŠƒVƒX‚Ì—�˜_‚Ɖž—p(1)�F�V‚µ‚¢ƒGƒrƒfƒ“ƒX“��‡‚Ì‚½‚߂̕û–@˜_‚Æ“�ŒvŽè–@
–ìŠÔ ‹vŽj (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
2 ƒlƒbƒgƒ��[ƒNƒ�ƒ^ƒAƒiƒŠƒVƒX‚Ì—�˜_‚Ɖž—p(2)�Fˆã–ò•i‚ÌComparative Effectiveness‚Ì•]‰¿‚ւ̉ž—p
“¡ˆä —z‰î (ƒtƒ@ƒCƒU�[Дޮ‰ïŽÐ�E—Õ�°“�Œv•”)
3 ƒ�ƒ^ƒAƒiƒŠƒVƒX‚ð—p‚¢‚½‘ã‘Ö•]‰¿�€–ڂ̑Ó–�«Šm”F
‘å’ë �KŽ¡ (“Œ‹ž‘å�Eˆã)
4 ‰uŠwŒ¤‹†‚É‚¨‚¯‚é—p—Ê”½‰žŠÖŒW‚̃�ƒ^ƒAƒiƒŠƒVƒX
�‚‹´ –M•F (–¼ŒÃ‰®‘å�Eˆã)
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”ª�d ‚ä‚©‚è (�¹˜H‰Á�‘�Û‘åŠw�EŠÅŒì)
9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00�`12:00 C‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Œv—ÊŒo�ÏŠw
�À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE ‘ºàV�N—F (‘å�ã•{—§‘å�EŒo�Ï)
1 Measuring composite index and business cycles in Japan
‘å’Ë –F�G (’·�茧—§‘åŠw�EŒo�Ï)
2 Performance of multiple testing in nonstationary panels
�¼–Ø —² (‘å�ãŠw‰@‘å�EŒo�Ï)
3 ‘€�ì•Ï�”–@‚É‚æ‚é�ØŒ”‰ïŽÐ•Ê“úŒo•½‹Ï�敨’´‰ßŽù—vŠÖ�”‚ÌŒv‘ª
�Vˆä Œ[ (–¾ŠC‘åŠw�EŒo�Ï)
4 The Beveridge--Nelson Decomposition of Mixed-Frequency Series: An Application
to Simultaneous Measurement of Classical and Deviation Cycles
‘ºàV �N—F (‘å�ã•{—§‘å�EŒo�Ï)
5 Improving the Finite Sample Performance of Tests for a Shift in Mean
ŽR�è ‘å•ã (ˆê‹´‘å�EŒo�Ï)
�•�Z ‰pŽi (ˆê‹´‘å�EŒo�Ï)
6 Žå�¬•ª•ª�͂ɂæ‚é“ú–{ДޮŽs�ꃊƒXƒN‚Ì“®“I‰ð�Í
�‚�Î “N–í (�L“‡Œo�Ï‘åŠw�E‹³—{‹³ˆç)
9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00�`12:00 D‰ï�ê (�Ô–å‘��‡Œ¤‹†“�2ŠK 200�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒRƒ“ƒyƒeƒBƒVƒ‡ƒ“ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�i‚P�j
�À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE ŽRŒû˜a”Í (—§‹³‘å�EŒo‰c)
1 ‘ŠŠÖ‚Ì‚ ‚é�¶‘¶ŽžŠÔƒf�[ƒ^‚ð‘Î�Û‚Æ‚µ‚½ƒAƒ_ƒvƒeƒBƒu�W’c‘I‘ðƒfƒUƒCƒ“‚É‚¨‚¯‚é’†ŠÔ‰ð�Í•û–@
‹›�Z —´Žj (‹ž“s‘åŠw‘åŠw‰@�EˆãŠwŒ¤‹†‰È)
•l“c ’m‹v”n (“Œ‹ž—�‰È‘å�E�H)
2 ƒ}ƒCƒNƒ�ƒAƒŒƒCƒf�[ƒ^‚É‚æ‚éƒ�ƒoƒXƒg‚Ȉâ“`Žqƒ‰ƒ“ƒLƒ“ƒO‚ð—p‚¢‚½•\Œ»Œ^—\‘ª
‘å‘O �Ÿ�O (‘��‡Œ¤‹†‘åŠw‰@‘å�E•¡�‡‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
�¬�X —� (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E“�ŒvŽv�l‰@)
�]Œû �^“§ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
3 L2‹óŠÔƒAƒvƒ��[ƒ`‚É‚æ‚éƒpƒ‰ƒ��[ƒ^ŒoŽž“I•s‹Ï�«‚ÌŒŸ’è
’Ï �NŽi (‘��‡Œ¤‹†‘åŠw‰@‘å�E•¡�‡‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
�¼ŽR —zˆê (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
4 ƒnƒCƒuƒŠƒbƒh�Eƒ}ƒ‹ƒ`ƒXƒeƒbƒv�„’è—ʂɂæ‚éŠgŽU‰ß’ö‚̃{ƒ‰ƒeƒBƒŠƒeƒB�„’è
–ì–k –¾Š° (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
Š™’J Œ¤Œá (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
“à“c ‰ë”V (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
5 ƒQ�[ƒ€˜_“IŠm—¦˜_‚É‚¨‚¯‚éEFKPŒ`Ž®‚Ì�d•¡‘Î�”‚Ì–@‘¥
�ùˆä Œ’�s (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
‹{•” Œ«Žu (–¾Ž¡‘å�E—��H)
’|‘º �²’Ê (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
6 ƒXƒRƒAƒ}ƒbƒ`ƒ“ƒO–@‚ÉŠî‚­�„’è—ʂ̑Q‹ßŒø—¦
œA“c �³”V (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
‹î–Ø •¶•Û (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00�`12:00 E‰ï�ê (�¬“‡ƒz�[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹�[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�FGLS‚Ì—�˜_“IŒ¤‹†‚Ì–£—͂ƎÀ�Ø“I—LŒø�«
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ ‘q“c”ŽŽj (“Œ‹ž‘å�E‹³—{)
�À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE ‘q“c”ŽŽj (“Œ‹ž‘å�E‹³—{)
1 GLSE‚ÌŠî‘bŒ¤‹†‚ÌŠT—v
‘q“c ”ŽŽj (“Œ‹ž‘å�E‹³—{)
2 •s‹Ïˆê•ªŽUƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚éFGLS‚Ì‘Q‹ß“I�«Ž¿‚ɂ‚¢‚Ä
ˆä�ã �~ (‘�ˆî“c‘å�E�­ŒoƒZƒCƒPƒC)
3 �üŒ`�¬�‡ƒ‚ƒfƒ‹‚ÆEBLUP‚ð—˜—p‚µ‚½�¬’nˆæ�„’è‚Ì�V“WŠJ
‹v•Û�ì ’B–ç (“Œ‹ž‘å�EŒo�σPƒCƒUƒC)
4 GLSE‚ÌŽÀ�Ø“I—LŒø�«‚Æ—\‘ª–â‘è
Š ‰® •��º (–¾Ž¡‘å�EƒOƒ��[ƒoƒ‹�EƒrƒWƒlƒX)
9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00�`12:00 F‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ1ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒ~ƒNƒ�ƒf�[ƒ^•ª�Í‚Ì�‘�Û“I“®Œü
�À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE ”n�ê�NˆÛ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E“�ŒvŽv�l‰@)
1 2000”N�¢ŠE”_—ыƃZƒ“ƒTƒX‚É‚æ‚銵�s‹¤—L—Ñ–ì‚Ì“�Œv“I”cˆ¬
�¼‰º �KŽi (‹ž“s‘å�E”_)
‹g“c ‰Ã—Y (‹ž“s‘å�E”_)
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‰ª–{ Šî (�î•ñ�EƒVƒXƒeƒ€Œ¤‹†‹@�\�EURAƒXƒe�[ƒVƒ‡ƒ“)
’Ö �LŒv (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
”n�ê �NˆÛ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E“�ŒvŽv�l‰@)
3 ƒAƒWƒA�”�‘‚Ì�‘�Ûƒ~ƒNƒ�“�Œvƒf�[ƒ^ƒx�[ƒX‚̃fƒUƒCƒ“‚ÉŠÖ‚µ‚Ä
�¼“c –F˜Y ((�à)“�Œv�î•ñŒ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^�[�EŒ¤‹†ŠJ”­–{•”)
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’†�ì ‰ë‹` ((�à)“�Œv�î•ñŒ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^�[�EŒ¤‹†ŠJ”­–{•”)
4 “Œ“ìƒAƒWƒA�”�‘‚Ì�¢‘Ñ•W–{’²�¸‚Ì�‘�Ûƒ~ƒNƒ�“�Œvƒf�[ƒ^ƒx�[ƒX�ì�¬‚ÉŒW‚éƒ~ƒNƒ�ƒf�[ƒ^‚¨‚æ‚у�ƒ^ƒf�[ƒ^‚Ì�”–â‘è
ŒÃ“c —T”É ((�à)“�Œv�î•ñŒ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^�[�E‹qˆõ�ã�ÈŒ¤‹†ˆõ)
5 �‘�Ûƒ~ƒNƒ�“�Œvƒf�[ƒ^ƒx�[ƒX‚ðŽg—p‚µ‚Ẵ^ƒC‚Ì�Š“¾•ª•z‚Ì�”–â‘è
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ˆÀˆä �_Žq (�iŒö�à�j“�Œv�î•ñŒ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^�[�E‘å�ã•ªŽº)
”n�ê �NˆÛ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E“�ŒvŽv�l‰@)
9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00�`12:00 G‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ3ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ‹óŠÔ“�Œv
�À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE ”öŒ`—Ç•F (“Œ‹ž‘å�E’n�kŒ¤‹†�Š)
1 �W’†Œ^“_”z’u‚©‚çŒQ‚ê‚Ì’†�S‚Ì‹óŠÔ•ª•z‚𓱂­
”öŒ` —Ç•F (“Œ‹ž‘å�E’n�kŒ¤‹†�Š)
“c’† ’ª (‘å�ã•{—§‘å�E�”ŠwŒn)
2 ‘å‹K–Í‹óŠÔƒf�[ƒ^‚ɑ΂·‚é�C�³‚³‚ꂽLinear Projection
•½–ì •q�O (“ú–{“d‹CДޮ‰ïŽÐ�E�î•ñ�EƒiƒŒƒbƒWŒ¤‹†�Š)
3 ‹óŠÔ�ÄŽŸŽ©ŒÈ‰ñ‹Aƒ‚ƒfƒ‹‚Ì—��”�¶�¬‚Æ‚»‚ê‚ÉŠî‚­ŽÀŒ±
—ÍŠÛ —C‹I (Œcœä‹`�m‘å�E—��H)
ŽÄ“c —¢’ö (�iŠ”�jƒf�[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\�[ƒVƒAƒ€�EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
4 ‘½•Ï—ÊŽž‹óŠÔwaveletƒ‚ƒfƒ‹
�¼“c ˆÀ�¹ (“Œ–k‘å�EŒo�Ï)
5 ‹óŠÔƒTƒ“ƒvƒŠƒ“ƒO‚ɂ‚¢‚Ä‚Ì�lŽ@‚ƃVƒ~ƒ…ƒŒ�[ƒVƒ‡ƒ“‚É‚æ‚錟�Ø
‘��¬ ŒhŽO (‘�ˆî“c‘å�EƒOƒ��[ƒoƒ‹ƒGƒfƒ…ƒP�[ƒVƒ‡ƒ“ƒZƒ“ƒ^�[)
6 “ú–{‚Ì“à—¤Šˆ’f‘w‚É‚¨‚¯‚é’n�k”­�¶ŠÔŠu‚̂΂ç‚‚«‚Ì‹óŠÔ•ª•z�„’è
–쑺 �rˆê (“Œ‹ž�H‹Æ‘å�E�î•ñ—��H)
”öŒ` —Ç•F (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�EƒŠƒXƒN‰ð�Í�í—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00�`12:00 H‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ1ŠK �¬�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ‹@ŠBŠw�K
�À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE “¡àV—m“¿ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
1 �‚ŽŸŒ³ƒf�[ƒ^‚ɑ΂·‚é“Á’¥‘I‘ð‚ð—p‚¢‚½‚QŽŸ”»•Ê–@‚ɂ‚¢‚Ä
–î“c ˜a‘P (’}”g‘å�E�”—�•¨Ž¿‰ÈŠw)
�“ˆ �½ (’}”g‘å�E�”—�•¨Ž¿‰ÈŠw)
2 ƒf�[ƒ^‹óŠÔ‚̋ȗ¦‚Æ‹——£•ÏŒ`‚ð—p‚¢‚½‰ð�ÍŽè–@
�¬—Ñ Œi (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
Wynn Henry, P. (London School of Economics�EDepartment of Statistics)
3 ƒlƒbƒgƒ��[ƒN�¬’·ƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é—D�æ“I‘I‘ðŠÖ�”‚Æ“K‰ž“x‚Ì“¯Žž�„’è
Pham The Thong (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
Sheridan Paul (“Œ‹ž‘å�Eˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
‰º•½ ‰pŽõ (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
4 4Dƒ‰ƒCƒuƒZƒ‹ƒCƒ��[ƒWƒ“ƒOƒf�[ƒ^“à‚Ì”ñ�í‚É‘½�”‚Ì�×–E‚ðŽ©“®’Ç�Õ‚·‚邽‚߂̋óŠÔ—±ŽqƒtƒBƒ‹ƒ^Žè–@‚ÌŠJ”­
�L�£ �C (‹à‘ò‘å�E—��HŒ¤‹†ˆæ)
“¿‰i ˆ®�« (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^“¯‰»Œ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^�[)
–L“‡ —L (“Œ‹ž‘å�E—�ŠwŒnŒ¤‹†‰È)
Ž›–{ �F�s (‹ã�B‘å�E—�ŠwŒ¤‹†‰@)
‹v‰º �¬•S�‡ (‹ã�B‘å�E—�ŠwŒ¤‹†‰@)
�ÎŒ´ Œ’ (‹ã�B‘å�E—�ŠwŒ¤‹†‰@)
”Ñ–ì —Yˆê (“Œ‹ž‘å�E—�ŠwŒnŒ¤‹†‰È)
‹g“c —º (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^“¯‰»Œ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^�[)
5 ƒJ�[ƒlƒ‹–§“xŠÖ�”‚Ì‹Ç�Š‹óŠÔ•ÏŒ`‚É‚à‚Æ‚­ƒCƒ��[ƒWƒAƒ‰ƒCƒ�ƒ“ƒg
“¿‰i ˆ®�« (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^“¯‰»Œ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^�[)
�L�£ �C (‹à‘ò‘å�E—��HŒ¤‹†ˆæ)
‹g“c —º (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^“¯‰»Œ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^�[)
6 ”¼‹³Žt•t‚«Šw�K‚É‚¨‚¯‚é‰e‹¿ŠÖ�”‚©‚ç�„’è•û’öŽ®‚Ì�\’z‚ɂ‚¢‚Ä
�ìŠì“c ‰ë‘¥ (‹ã�B‘å�EƒVƒXƒeƒ€�î•ñ‰ÈŠwŒ¤‹†‰@)
“¡àV —m“¿ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
9ŒŽ14“ú(“ú) 10:00�`12:00 I‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ3ŠK ‘å�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ‘½•ϗʉð�Í�i‚P�j
�À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE Žë–ì—T (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
1 ŽUˆí‚µ‚½ƒf�[ƒ^‚ª�¬�Ý‚·‚邯‚«‚̃�ƒoƒXƒg‚ȃNƒ‰ƒXƒ^�[•ª�Í
–ì’à �º•¶ (‘啪Œ§—§ŠÅŒì‰ÈŠw‘å�EŒ’�N�î•ñ‰ÈŠwŒ¤‹†Žº)
�]Œû �^“§ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
2 MAR counterpart‚ɂ‚¢‚Ä
�âŒû �OŽ÷ (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
Žë–ì —T (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
3 2-step ’P’²Œ‡‘ªƒf�[ƒ^‚̉º‚ÅŒ‡‘ª‚ÌŒ^‚ªˆÙ‚Ȃ镽‹ÏƒxƒNƒgƒ‹‚ÌŒŸ’è
”ª–Ø •¶�� (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—��E‰@)
�£”ö —² (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
4 MAR�«‚ƓƗ§�«‚ÌŠÖŒW
�‚ˆä Œ[“ñ (ŠÖ�¼‘å�E�¤)
5 Likelihood Ratio Test for Simultaneous Testing of the Mean Vector and the Covariance Matrix with Two-step Monotone Missing Data
�×’J ”ü‹M (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—��E‰@)
�£”ö —² (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
6 Œ‡‘ª’lƒf�[ƒ^‰ð�͂ɂ¨‚¯‚é•â�••Ï�”“±“ü‚ÌŒø‰Ê‚ɂ‚¢‚Ä
Žë–ì —T (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
�‚–Ø ‹`Ž¡ (ƒTƒmƒtƒB(Š”)�C‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00�`15:00 (ˆê•”ƒCƒ`ƒu 14:20‚Ü‚Å)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00�`15:00 A‰ï�ê (‹³ˆçŠw•”“�1ŠK 156�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�FŒö“I“�Œv‚É‚¨‚¯‚éƒI�[ƒvƒ“ƒf�[ƒ^‰»‚ÌŽæ‘g
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ �≺�M”V (“�ŒvƒZƒ“ƒ^�[�E“�Œv‹Z�pŒ¤‹†‰Û)
�À’· “n•Ó”ü’qŽq (Œcœä‹`�m‘å�EŒ’�Nƒ}ƒlƒWƒ�ƒ“ƒg)
1 ƒI�[ƒvƒ“ƒf�[ƒ^‚ÌŠT”O‚Æ“ú–{‚ÌŽæ‘g
�AŒ´ Œ[‰î (Œcœä‹`�m‘å�E�î•ñŠÂ‹«Šw•”)
2 Œö“I“�Œv‚É‚¨‚¯‚郊ƒ‚�[ƒgƒAƒNƒZƒX‚Ɣ閧•ÛŒì‚ɂ‚¢‚Ä—ƒCƒMƒŠƒX‚ÌŽ–—á‚ð’†�S‚É—
ˆÉ“¡ �L‰î (’†‰›‘å�EŒo�ÏŠw•”)
3 Œö“I“�Œv‚É‚¨‚¯‚éƒI�[ƒvƒ“ƒf�[ƒ^‚Ì—˜—p•û�ô�FAPI‹@”\‹y‚ÑGIS‹@”\
�¼‘º �³‹M (“�ŒvƒZƒ“ƒ^�[�E‹¤“¯—˜—pƒVƒXƒeƒ€‰Û)
4 Ž¿“I•Ï�”‚ÉŠÖ‚í‚é‹[Ž—ƒ~ƒNƒ�ƒf�[ƒ^‚ɂ‚¢‚Ä
‘êàV —L”ü (“�ŒvƒZƒ“ƒ^�[�E“�Œv‹Z�pŒ¤‹†‰Û)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00�`15:00 B‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F“ú–{Œv—Ê�¶•¨Šw‰ï�§—ã�ÜŽó�ÜŽÒ�u‰‰
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ Žè—ÇŒü‘� (‹ž“s•{—§ˆã‰È‘å�Eˆã)
�À’· �¼ˆä–ΔV (–¼ŒÃ‰®‘å�Eˆã)
1 Multiple Imputation–@‚É‚æ‚éƒlƒXƒeƒbƒhƒP�[ƒXƒRƒ“ƒgƒ��[ƒ‹Œ¤‹†�CƒP�[ƒXƒRƒz�[ƒgŒ¤‹†‚̉ð�Í
–ìŠÔ ‹vŽj (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†ŒnŒv—ʉȊwƒOƒ‹�[ƒv)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00�`14:20 C‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ‹³ˆç�E�S—��EŽÐ‰ï“�Œv
�À’· �Xˆê�« (“Œ‹ž‘å�E‹³—{)
1 Ž™“¶�¶“kŠú‚̑̌±‚ƉȊw‹Z�p‚ɑ΂·‚éˆÓޝ‚ÉŠÖ‚·‚é“�Œv‰ð�Í
�×’Ø Œì‹“ (•¶•”‰ÈŠw�È�@‰ÈŠw‹Z�p�EŠw�p�­�ôŒ¤‹†�Š�E‘æ3’²�¸Œ¤‹†ƒOƒ‹�[ƒv)
2 ”ñ‘Î�Ì‘¹Ž¸‚ð—p‚¢‚½‘½’lŒ^IRT—\‘ª—ʂ̋ߎ—
�X ˆê�« (“Œ‹ž‘å�E‘��‡•¶‰»)
3 ƒAƒ_ƒvƒeƒBƒuƒIƒ“ƒ‰ƒCƒ“IRTƒeƒXƒgƒVƒXƒeƒ€‚É‚¨‚¯‚é–â‘è“ïˆÕ“x‚ÌŽ©“®ƒLƒƒƒŠƒuƒŒ�[ƒVƒ‡ƒ“
“¿’å ”üŽq (‹ã�B�H‹Æ‘å�E�î•ñ�HŠw )
ˆ¤àV —D (‹ã�B�H‹Æ‘å�E�î•ñ�HŠw )
–ìŒû ˜a‹v (‹ã�B�H‹Æ‘å�E�î•ñ�HŠw )
�쑺 Œš‹I (’†‰›‘å�E—��H)
œA�£ ‰p—Y (‹ã�B�H‹Æ‘å�E�î•ñ�HŠw )
4 ‘å�O•¶Šw‚Ì•¶�͂ɂ¨‚¯‚鎷•MŽÒ‚Ɠǎ҂̃Rƒ~ƒ…ƒjƒP�[ƒVƒ‡ƒ“ƒ‹�[ƒ‹‚Ì‘¶�݂Ɋւ·‚éˆê�lŽ@
ŒKŒ´ —D”ü (�´˜a‘åŠw�E–@)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00�`15:00 D‰ï�ê (�Ô–å‘��‡Œ¤‹†“�2ŠK 200�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒRƒ“ƒyƒeƒBƒVƒ‡ƒ“ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�i‚Q�j
�À’· ’|“àœ¨�s (‘å�ã‘å�EŒo�Ï)
1 2-step’P’²Œ‡‘ªƒf�[ƒ^‚Ì‚à‚Æ‚ł̕½‹ÏƒxƒNƒgƒ‹‚ɑ΂·‚錟’è“�Œv—ʂ̃oƒCƒAƒX�C�³
�ì�è ‹ÊŒb (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—��E‰@)
�£”ö —² (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
2 �‚ŽŸŒ³ƒf�[ƒ^‚É‚¨‚¯‚é“ñ’iŠKƒ‚ƒfƒ‹‘I‘ð–@‚Æ‚»‚Ì�«Ž¿
ˆÉ�X �W•½ (�L“‡‘å�E—�)
3 •Ï“®‰»”±‘¥�€‚ð•t‰Á‚µ‚½Šî’ê“WŠJ–@‚É‚æ‚é“ñŒQ”»•Ê
‹g“c ‹v’j (‹ã�B‘å�E�”—�)
“ñ‹{ ‰Ã�s (‹ã�B‘å�Eƒ}ƒX�EƒtƒHƒA�EƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†�Š)
4 “ÁˆÙ’l�k�¬Œ^Ž–‘O•ª•z‚É‚æ‚éƒxƒCƒY—\‘ª
�¼“c –З¯ (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
‹î–Ø •¶•Û (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
5 ˆöŽq‚Ì•sŠm’è�«‚ð—˜—p‚µ‚½ƒNƒ‰ƒXƒ^�[‰»ˆöŽq“¾“_‚̃vƒ�ƒNƒ‰ƒXƒeƒX“¯’è
‰F–ì Œõ•½ (‘å�ã‘å�E�lŠÔ‰ÈŠw)
‘«—§ �_•½ (‘å�ã‘å�E�lŠÔ‰ÈŠw)
6 �³•û•ªŠ„•\‚É‚¨‚¯‚éf-ƒ_ƒCƒo�[ƒWƒFƒ“ƒX‚ÉŠî‚­�‡�˜�€‘Î�̃‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½‘Î�Ì�«‚Ì•ª‰ð
ŽOŽ} —S•ã (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—��H)
“c”¨ �kŽ¡ (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—��H)
•xàV ’å’j (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—��H)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00�`15:00 E‰ï�ê (�¬“‡ƒz�[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹�[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC “�Œv—�˜_ˆê”Ê�i‚P�j
�À’· ŸŠ‹à–F (�ç—t‘å�E—�)
1 �‡�˜ƒJƒeƒSƒŠ�³•û•ªŠ„•\‚É‚¨‚¯‚éŽü•Ó”ñ“¯“™�«‚̃‚ƒfƒ‹
“c”¨ �kŽ¡ (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—��H)
2 “ñ�€”ä—¦‚Ì“¯“™�«‚ðŽ¦‚·Žw•W
�ì�è —m•½ (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
‰º�ì ’©—L (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
�²“¡ �ò”ü (�‘—§�‘�Ûˆã—ÃŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[�E—Õ�°Œ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[ˆã—Ã�î•ñ‰ð�ÍŒ¤‹†•”)
‹{‰ª ‰x—Ç (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
3 ˜A‘±�E—£ŽU•ÏŠ·‚̉e‹¿�|‹L�q“I“�Œv�|
”n�ê �NˆÛ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E“�ŒvŽv�l‰@)
4 ƒf�[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒX‚ÌŠî‘b�FŠÖŒW‚ÌŠÖŒW
ŽÄ“c —¢’ö (�iŠ”�jƒf�[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\�[ƒVƒAƒ€�EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
’|–{ �V (Œcœä‹`�m‘å�E—��H)
5 �ðŒ�•t‚«“Æ—§�«‚Æ�üŒ`Œv‰æ–@
“c’† Œ¤‘¾˜Y (�¬æü‘å�EŒo�Ï)
6 Interactive theorem proving of probabilistic conditional independence relations using Coq/ SSReflect
ŸŠ ‹à–F (�ç—t‘å�E—�)
”‹Œ´ Šw (�ç—t‘å�E—�)
ŽR–{ Œõ�° (�ç—t‘å�E—�)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00�`15:00 F‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ1ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F‹à—ZƒŠƒXƒNŠÇ—�‚É‚¨‚¯‚é“�Œv“I•û–@
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ ’ËŒ´‰p“Ö (�¬�é‘å�EŒo�Ï)
�À’· �ì�è”\“T (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
1 ƒIƒyƒŒ�[ƒVƒ‡ƒiƒ‹ƒŠƒXƒNŒv‘ª‚Ì“�Œv“I•û–@
ŽO‰Y —Ç‘¢ (ˆê‹´‘å�E�‘�ÛŠé‹Æ�í—ªŒ¤‹†‰È –¼—_‹³Žö)
–öàV Œ’‘¾˜Y (“ú–{ƒŠƒXƒNƒf�[ƒ^ƒoƒ“ƒNДޮ‰ïŽÐ�E‹Æ–±�„�i•”)
2 ƒXƒLƒ…�[tƒRƒsƒ…ƒ‰‚Ì�„’è‚Æ‰ž—p
‹g‰H —v’¼ (“ú–{‹â�s�E‹à—Z‹@�\‹Ç)
3 ‹ÆŽíŠÔƒMƒ‡ƒEƒVƒ…ƒJƒ“‚Ì�žƒXƒ\ˆË‘¶ƒCƒ]ƒ“ŠÖŒWƒJƒ“ƒPƒC‚ð�l—¶ƒRƒEƒŠƒ‡‚µ‚½—^�MƒˆƒVƒ“ƒ|�[ƒgƒtƒHƒŠƒI‚Ì�M—pƒVƒ“ƒˆƒEƒŠƒXƒN•]‰¿ƒqƒ‡ƒEƒJ
�ìŒû �@‹I ((Š”)ŽO•HUFJƒgƒ‰ƒXƒg“ŠŽ‘�HŠwŒ¤‹†�Š�EŒ¤‹†•”)
4 ƒŠƒXƒNŒv‘ªƒ‚ƒfƒ‹‚̃oƒbƒNƒeƒXƒg–@‚ɂ‚¢‚Ä
’ËŒ´ ‰p“Ö (�¬�é‘åŠw�EŒo�Ï)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00�`15:00 G‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ3ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒxƒCƒY“�Œv
�À’· ‹î–Ø•¶•Û (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
1 ‚ ‚é�¬�‡‚̉º‚ł̃xƒCƒXƒ‚ƒfƒ‹‚Ì–Þ“x
–ö–{ •�”ü (’†‰›‘å�E—��H)
‘å�¼ �r˜Y (‹ã�B‘å�EŒo�Ï)
2 Bayesƒ‚ƒfƒ‹•½‹Ï‚É‚¨‚¯‚é–Þ“x‚ƃGƒ“ƒgƒ�ƒs�[‚Ì‘o‘Î�«
‘å�¼ �r˜Y (‹ã�B‘å�EŒo�Ï)
–ö–{ •�”ü (’†‰›‘å�E—��H)
3 ƒ[ƒ�‰ß�胂ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é‹qŠÏŽ–‘O•ª•z‚Ì“±�o
“c•Ó —³ƒm‰î (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
ŒF’J ‰x�¶ (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
4 ŒoŒ±ƒxƒCƒY�„’è—Ê‚Ì�ðŒ�•t‚«MSE‚Æ‚»‚Ì�¬’nˆæ�„’è‚ւ̉ž—p
�›àV ãÄ”V�• (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
‹v•Û�ì ’B–ç (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
5 —ÊŽq‘ª’è‚ÉŠÖ‚·‚éƒ~ƒjƒ}ƒbƒNƒX’è—�
“c’† “~•F (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
6 —\‘ª•ª•z‚ðƒxƒCƒY—\‘ª•ª•z‚Ì‹óŠÔ‚Ɏˉe‚·‚锽•œƒAƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€
‹î–Ø •¶•Û (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00�`15:00 H‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ1ŠK �¬�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒf�[ƒ^ƒ}ƒCƒjƒ“ƒO
�À’· �´�…�M•v (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
1 1ƒNƒ‰ƒXƒTƒ|�[ƒgƒxƒNƒ^�[ƒ}ƒVƒ“‚ÉŠî‚­–œ—t’Z‰Ì‚Ì•M˜^ŽÒ“¯’è
�ì–ì �Gˆê (‘å�ã•{—§‘å�E�H)
‰Á“¡ �x“T (‘å�ã•{—§‘å�E�H)
�ã‹Ê—˜ ‰l‘¾ (•ºŒÉŒ§—§—´–ì–k�‚“™Šw�Z)
—› Œh”ü (‘å�ã•{—§‘å�E�lŠÔŽÐ‰ï)
�ã�ã –] (‘å�ã•{—§‘å�E�lŠÔŽÐ‰ï)
‘º“c ‰E•xŽÀ (‘å�ã•{—§‘å�E�lŠÔŽÐ‰ï)
2 WBIC‚ð—p‚¢‚½ƒ‚ƒfƒ‹‘I‘ð‚Å�\’z‚³‚ꂽ�ó‘Ô‹óŠÔƒ‚ƒfƒ‹‚É‚æ‚é�L��Œø‰Ê•ª�Í
�¡ˆä “O (Дޮ‰ïŽÐALBERT / ‘��‡Œ¤‹†‘åŠw‰@‘å�Eƒf�[ƒ^•ª�Í•” / •¡�‡‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
3 ƒAƒ\ƒVƒG�[ƒVƒ‡ƒ“•ª�͂̈ã–ò•i•›�ì—p•ñ��ƒf�[ƒ^ƒx�[ƒX‚Ö‚Ì“K—p
“¡Œ´ �³˜a (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
“n•Ó �G�Í (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
“s’n �º•v (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
–k�¼ —R•� (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
4 ƒXƒiƒbƒvƒVƒ‡ƒbƒg�iŽÊ�^�j�E‘®�«�EˆÊ’u�EƒeƒLƒXƒg‚Ì‚S‚‘gƒf�[ƒ^‚ð“��‡‚µ‚½SALoTƒ}ƒbƒv–@‚©‚ç’Š�o‚³‚ꂽ
ŠeƒOƒ‹�[ƒv‚Ì•ûŒü—]Œ·•ûŒü‚Ì’PŒêƒXƒRƒA‚ÅŽ¦‚³‚ꂽŠeƒOƒ‹�[ƒv‚̈ó�Û‚Ì�W�‡’m
‘å�X �G (“Œ‹ž‘å�E”_Šw�¶–½‰ÈŠw)
‰H�¶ ˜a‹I (“ú–{‘å�E•¶—�)
ŽR‰º ‰ëŽq (“Œ‹ž—L–¾ˆã—ÑåŠw�EŠÅŒì)
5 ƒrƒbƒOƒf�[ƒ^‘Ήž‚Ì“ñƒNƒ‰ƒX•ª—ÞKY(K-step Yard sampling)–@‚ÌŠJ”­‚Æ“WŠJ
“’“c �_‘¾˜Y (Дޮ‰ïŽÐ�@ƒCƒ“ƒVƒŠƒRƒf�[ƒ^�EƒR�[ƒ|ƒŒ�[ƒg•”)
6 ƒJƒeƒSƒŠ�[•Ï�”‚ð‚à‚Â�W–ñ“IƒVƒ“ƒ{ƒŠƒbƒNƒf�[ƒ^‚Ì”ñ—ÞŽ—“x
�´�… �M•v (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
’†–ì �ƒŽi (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
ŽR–{ —R˜a (“¿“‡•¶—�‘å�E—��H)
“¡Œ´ �äŽj (“Œ‹ž�î•ñ‘å�E‘��‡�î•ñ)
9ŒŽ14“ú(“ú) 13:00�`15:00 I‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ3ŠK ‘å�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒ‚ƒfƒ‹‘I‘ð�i‚P�j
�À’· ‰œ‘º‰p‘¥ (’†�‘’ZŠú‘å�E�î•ñƒrƒWƒlƒX)
1 ƒXƒp�[ƒX�³‘¥‰»‚ÉŠî‚­ŠÖ�”‘½•ϗʉñ‹Aƒ‚ƒfƒ‹‚Ì�„’è
�¼ˆä �G�r (‹ã�B‘å�E‘åŠw‰@�”—�ŠwŒ¤‹†‰@)
2 �‚ŽŸŒ³‚Ì�ê�‡‚É‚¨‚¯‚鎟Œ³‚Ì�„’è–@‚Æ‘Q‹ß“I�«Ž¿
ŸNˆä “N˜N (�z–K“Œ‹ž—�‰È‘å�E‹¤’Ê‹³ˆçƒZƒ“ƒ^�[)
“¡‰z �N�j (�L“‡‘å�E—�)
3 ‰ñ‹Aƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é”±‘¥•t‚«–Þ“x‚ÉŠî‚­•Ï�”‘I‘ð–@
‰œ‘º ‰p‘¥ (’†�‘’ZŠú‘å�E�î•ñƒrƒWƒlƒX)
4 ”ñ�³‹K�«‚̉º‚Å‚Ì�‚ŽŸŒ³�³�€‘ŠŠÖ•ª�͂̂½‚ß‚Ì AIC ‹K�€—ʂ̈ê’v�«
•Ÿˆä Œh—S (�L“‡‘å�E—�)
5 LASSO‚É‚æ‚é•Ï�”‘I‘ð‚Ì‚½‚ß‚ÌAIC
“ñ‹{ ‰Ã�s (‹ã�B‘å�Eƒ}ƒX�EƒtƒHƒA�EƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†�Š)
�ì–ì �Gˆê (‘å�ã•{—§‘å�E�H)
6 �‚ŽŸŒ³‰ÂŽ‹‰»ŠÂ‹«TextilePlot‚É‚æ‚éƒ_ƒCƒiƒ~ƒbƒN‚ȉñ‹A�f’f
’‡ �^‹| ((Š”)ƒf�[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\�[ƒVƒAƒ€�EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
‰¡“à ‘å‰î (ˆê‹´‘å�E�‘�ÛŠé‹Æ�í—ªŒ¤‹†‰È)
ŽÄ“c —¢’ö ((Š”)ƒf�[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\�[ƒVƒAƒ€�EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30�`17:30 (ˆê•”ƒCƒ`ƒu�@17:10‚Ü‚Å)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30�`17:30 A‰ï�ê (‹³ˆçŠw•”“�1ŠK 156�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�Fƒf�[ƒ^’†�S�­�ô‰ÈŠw‚ÌŽÀ‘H‚Æ“WŠJ
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ –k�쌹Žl˜Y (�î•ñ�EƒVƒXƒeƒ€Œ¤‹†‹@�\)
’Ö�LŒv (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
�À’· ’Ö�LŒv (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
1 ƒf�[ƒ^’†�S�­�ô‰ÈŠw�|‰ä‚ª�‘‚ÌŽæ‘g‚Ý‚Æ�î•ñ�EƒVƒXƒeƒ€Œ¤‹†‹@�\ƒvƒ�ƒWƒFƒNƒg
’Ö �LŒv (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
–k�ì Œ¹Žl˜Y (�î•ñ�EƒVƒXƒeƒ€Œ¤‹†‹@�\�E�V—̈æ—Z�‡Œ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
2 –@–±�ÈŽ®ƒP�[ƒXƒAƒZƒXƒ�ƒ“ƒgƒc�[ƒ‹�i‚l‚i‚b‚`�j
�¬—Ñ –œ—m (”ª‰¤Žq�­”NŠÓ•Ê�Š)
�¼“c “ÄŽj (–@–±�È�E‹¸�³‹Ç�­”N‹¸�³‰Û)
�X �ä‹| (�b“ì�—Žq‘åŠw�E�lŠÔŠw•”)
3 ’nˆæ‚²‚Ƃ̌´ˆö�E“®‹@•ÊŽ©ŽE“�Œv‚ÉŠî‚Â­Ž©ŽE—\–h‘��‡‘Î�ô‚ׂ̈̎©ŽEƒŠƒXƒN‚ÉŠÖ‚·‚錤‹†
‹v•Û“c ‹M•¶ (‘½–€‘åŠw�EŒo‰c�î•ñŠw•”)
’Ö �LŒv (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�EƒŠƒXƒN‰ð�Í�í—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
4 ƒf�[ƒ^’†�SŠÏŒõ�­�ô
’Óc ”ŽŽj (“¯ŽuŽÐ‘å�E—��H)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30�`17:30 B‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ˆãŠw“�Œv
�À’· ‘å’ë�KŽ¡ (“Œ‹ž‘å�Eˆã)
1 ƒ^ƒC‚Ì‚ ‚é�ê�‡‚ÌWilcoxon�‡ˆÊ˜aŒŸ’è
�¼ˆä �´
Šâ�è ˆê˜Y (–kŠC�¤‰È‘åŠw�E�¤)
2 —LŒÀ�ó‘Ôƒ}ƒ‹ƒRƒt˜A�½ƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é�ó‘Ô•ª•z‚Ì�«—ˆ—\‘ª‚Æ�„’è�¸“x
�H“c ’q”V (�L“‡‘å�Eˆã)
‘å‹v �^�K (�L“‡‘å�Eˆã)
�â�@ ˜a–¾ (�L“‡‘å�Eˆã)
“c’† �ƒŽq (�L“‡‘å�Eˆã)
3 Consistent estimators of a concordance probability for doubly-censored time-to-event responses
—Ñ Œ«ˆê (‘å�ã‘å�Eˆã)
�´�… ‘×—² (‘�ˆî“c‘å�E—��H)
4 �Á‰»Ší޾г—̈æ‚É‚¨‚¢‚ÄŠ³ŽÒ“úŽ�‚©‚ç�Ç�ó�Áޏ‚ÌŽ¡—ÃŒø‰Ê‚ð�„‘ª‚·‚é“�Œvƒ‚ƒfƒ‹‚ÌŒŸ“¢
�‚“c —��_ (–¡‚Ì‘f�»–òДޮ‰ïŽÐ�E—Õ�°ŠJ”­•”)
’OŒã �r˜Y (ˆãŠw“�ŒvŠwŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[�EƒZƒ“ƒ^�[’·)
5 �f’f—”]‰æ‘œ�|ˆâ“`Žq‚Ì“¯ŽžŠÖ˜A‰ð�Í–@
�ìŒû �~ (‹ž“s‘å�Eˆã)
6 �üŒ`�\‘¢•½‹Ïƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é“K�‡�«ŒŸ’è‚ɂ‚¢‚Ă̌Ÿ“¢
˜a�ò Žu’ÃŒb (‘啪‘å�E�H)
“cŒI �³—² (‰¡•lŽs—§‘å�Eˆã)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30�`17:30 C‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F“ú–{•ª—ÞŠw‰ïƒVƒ“ƒ|ƒWƒEƒ€�FŽå�¬•ª•ª�͂̊g’£‚Æ�V“WŠJ
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ ‘«—§�_•½ (‘å�ã‘å�E�lŠÔ‰ÈŠw)
�À’· ‘«—§�_•½ (‘å�ã‘å�E�lŠÔ‰ÈŠw)
Žw’èƒVƒeƒC“¢˜_ƒgƒEƒ�ƒ“ŽÒƒVƒƒ ”n�ê �NˆÛ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E“�ŒvŽv�l‰@)
1 �S—�‘ª’è‚É‚¨‚¯‚éŽå�¬•ª•ª�͂̎g—p‚ÆŽåƒNƒ‰ƒXƒ^�[�¬•ª•ª�Í
‘º�ã —² (’†‹ž‘åŠw�@�EŒ»‘ãŽÐ‰ïŠw•”)
2 ”ñŒv—ÊŽå�¬•ª•ª�͂ɂ¨‚¯‚éŒðŒÝ�Å�¬“ñ�æ–@‚Æ‚»‚̉Á‘¬‰»
�•“c �³”Ž (‰ªŽR—�‰È‘å�E‘��‡�î•ñ)
�X —Tˆê (‰ªŽR—�‰È‘å�E‘��‡�î•ñ)
”Ñ’Ë �½–ç (‰ªŽR‘å�EƒAƒhƒ~ƒbƒVƒ‡ƒ“ƒZƒ“ƒ^�[)
�匴 “¹•v (‰ªŽR—�‰È‘å�E‘��‡�î•ñ)
3 ŽO‘ŠŽå�¬•ª•ª�͂̊K‘wŠÖŒW‚Æ�V“WŠJ
‘«—§ �_•½ (‘å�ã‘å�E�lŠÔ‰ÈŠw)
’†‘º —TŽq (‘å�ã‘å�E�lŠÔ‰ÈŠw)
’r–{ ‘åŽ÷ (‘å�ã‘å�E�lŠÔ‰ÈŠw)
4 ƒVƒ“ƒ{ƒŠƒbƒNƒf�[ƒ^‰ð�Í‚¨‚æ‚ÑŠÖ�”ƒf�[ƒ^‰ð�͂ɂ¨‚¯‚鎟Œ³�k�¬ — ƒrƒbƒOƒf�[ƒ^Žž‘ã‚ÌŽŸŒ³�k�¬ —
�…“c �³�O (–kŠC“¹‘å�E�î•ñŠî”ÕƒZƒ“ƒ^�[)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30�`17:30 D‰ï�ê (�Ô–å‘��‡Œ¤‹†“�2ŠK 200�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒRƒ“ƒyƒeƒBƒVƒ‡ƒ“ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�i‚R�j
�À’· ŽRŒû˜a”Í (—§‹³‘å�EŒo‰c)
1 ƒ‚ƒfƒ‹‚ÉŠî‚­ƒf�[ƒ^ƒs�[ƒŠƒ“ƒO–@‚ÌŠJ”­‚Æ‚»‚Ì•]‰¿
�X ‘åŽ÷ (ŽR—œ‘åŠw�E‘åŠw‰@ˆãŠw�HŠw‘��‡‹³ˆç•”)
‰º�ì •q—Y (ŽR—œ‘åŠw�E‘åŠw‰@ˆãŠw�HŠw‘��‡Œ¤‹†•”)
2 ƒfƒBƒKƒ“ƒ}ŠÖ�”‚ªŠÖ‚í‚é”ñ‘Î�̃J�[ƒlƒ‹–§“x�„’è‚ɂ‚¢‚Ä
ŒÜ�\—’ Šx (–kŠC“¹‘å�EŒo�Ï)
3 �‚ŽŸŒ³�¬•W–{ƒf�[ƒ^‚ɑ΂·‚é�s—ñŽ®“_‰ß’ö‚ð—p‚¢‚½ƒxƒCƒY“I•Ï�”‘I‘ð•û–@
�¬“‡ –rŒŽ (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
‹î–Ø •¶•Û (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
4 GIT(3,1)•ª•z‚ÌŠg’£
ˆä–{ ’q–¾ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�EƒŠƒXƒN‰ð�Í�í—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
5 ƒ‰ƒ“ƒ_ƒ€‚ȃGƒ“ƒgƒŠ�[ŽžŠÔ‚ðŽ�‚Â�¶‘¶ŠÖ�”‚Ì�„’è
ˆ¢•” ‹» (’†‰›‘å�E—��H)
Š™‘q –«�¬ (’†‰›‘å�E—��H)
6 �³’è’lƒJ�[ƒlƒ‹‚ð—p‚¢‚½�ðŒ�•t‚«Šm—¦–§“x�„’è
‹à�ì Œ³�M (‘��‡Œ¤‹†‘åŠw‰@‘å�E•¡�‡‰ÈŠw)
—é–Ø ‘厜 (“Œ‹ž�H‹Æ‘å�E�î•ñ—��H)
•Ÿ�… Œ’ŽŸ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30�`17:10 E‰ï�ê (�¬“‡ƒz�[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹�[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC “�Œv—�˜_ˆê”Ê�i‚Q�j
�À’· •z”\‰pˆê˜Y (ŠÖ“ŒŠw‰@‘å�EŒo�Ï)
1 Pooling incomplete samples ‚̉º‚Å‚Ì�î•ñ“�Œv‚ɂ‚¢‚Ä
•z”\ ‰pˆê˜Y (ŠÖ“ŒŠw‰@‘å�EŒo�Ï)
2 Applications of the Holonomic Gradient Method to the Performance Analysis and Evaluation of Wireless Systems
Siriteanu Constantin (‘å�ã‘å�E�î•ñ‰ÈŠw)
ŒI–Ø “N (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
’|‘º �²’Ê (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
3 Repulsive Parallel MCMC ƒAƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€‚É‚æ‚鉖Šî”z—ñ‚̃‚ƒ`�[ƒt’T�õ
’r’[ ‹v‹M (‘��‡Œ¤‹†‘åŠw‰@‘å�E•¡�‡‰ÈŠwŒ¤‹†‰È“�Œv‰ÈŠw�ê�U)
‹g“c —º (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
4 Žõ–½—\‘ª‚Ì‚½‚߂̃Iƒ“ƒ‰ƒCƒ“ƒ‚ƒjƒ^ƒŠƒ“ƒOƒf�[ƒ^‚ÌŽžŠÔŽÚ“x‚ɂ‚¢‚Ä
ŽR–{ � (“d‹C’Ê�M‘å�E�î•ñ—��H)
5 �‚‹óŠÔ•ª‰ð”\‚ðŽ�‚Â’n�k“®•ª•z‚ð�„’è‚·‚邽‚߂̃Aƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€ŠJ”­
’·”ö ‘哹 (“Œ‹ž‘å�E’n�kŒ¤‹†�Š)
�…”— Šo�M (“Œ‹ž‘å�E’n�kŒ¤‹†�Š)
‰Á”[ �«�s (“Œ‹ž‘å�E’n�kŒ¤‹†�Š)
–x �@˜N (“Œ‹ž‘å�E’n�kŒ¤‹†�Š)
œA�£ Œd (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30�`17:30 F‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ1ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Œo�Ï�EŒo‰c“�Œv
�À’· ‹´–{‹IŽq (ŠÖ�¼‘å�EŒo�Ï)
1 �ŋ߂̉ƌvŽûŽxŠÖ˜A“�Œv’²�¸Œ‹‰Ê‚Ì�¸“x‚ɂ‚¢‚Ä
ŽR“c –Î (�‘ŽmŠÚ‘å�E�­Œo)
2 ‹Î˜JŽÒ�¢‘т̎x�o�s“®‚ɕω»‚Í�¶‚¶‚Ä‚¢‚é‚© �@�[�u‰ÆŒv’²�¸�vŒŽŽŸƒf�[ƒ^‚É‚¨‚¯‚é•ω»“_‚ÌŒŸ�o
‹´–{ ‹IŽq (ŠÖ�¼‘å�EŒo�Ï)
�r–Ø �FŽ¡ (ŠÖ�¼‘å�E�¤)
3 ”F’m“I�EŠ´�î“I�M—Š‚ÌŠT”O˜g‘g‚Ý�AŽÚ“x�AŽŸŒ³�\‘¢�F“ú–{‚Æ’†�‘‚̃f�[ƒ^‚ð—p‚¢‚Ä
—« ”| (�_ŒË‘å�EŒo‰cŠÇ—�)
4 �ãŽi‚ɑ΂·‚é”F’m“I�EŠ´�î“I�M—Š‚Ì“ú’†”äŠr�F‚»‚̉ºˆÊŽŸŒ³ƒ‚ƒfƒ‹�A‚¨‚æ‚Ñ�]‹Æˆõ‚Ì�iŽæ“I�s“®‚É‹y‚Ú‚·‰e‹¿
—« ”| (�_ŒË‘å�EŒo‰cŠÇ—�)
5 �«•Ê�E�¢‘ã•Ê�E‰ðŒÙŒoŒ±‚Ì—L–³•ʂɂ݂½�A‹Æ�s“®‚Æ’À‹àƒvƒ�ƒtƒ@ƒCƒ‹�F‚­‚炵‚ÆŽdŽ–‚ÉŠÖ‚·‚é’²�¸�iLOSEFƒCƒ“ƒ^�[ƒlƒbƒg’²�¸�j
ŒÂ•[ƒf�[ƒ^‚ð—p‚¢‚½•ª�Í
ˆîŠ_ �½ˆê (“Œ‹ž�H‹Æ‘å�E‘åŠw‰@ƒCƒmƒx�[ƒVƒ‡ƒ“ƒ}ƒlƒWƒ�ƒ“ƒgŒ¤‹†‰È)
6 ˜J“­—Í’²�¸‚ÌŒp‘±•W–{‚©‚ç‚Ý‚½�A‹Æƒ}ƒbƒ`ƒ“ƒO‚ÉŠÖ‚·‚éŽÀ�Ø•ª�Í
’·”ö �Lˆê (‘�–±�È�E“�Œv‹Ç)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30�`17:10 G‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ3ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC “�Œv‹³ˆç
�À’· ’|“àŒõ‰x (ŽÀ‘H�—Žq‘åŠw�E�lŠÔŽÐ‰ïŠw•”)
1 Œo�Ï�¬’·‚ð’S‚¤�gƒf�[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒX�h—Í‚Ì�‚‚¢�l�Þˆç�¬‚ɂ‚¢‚Ä
‰iˆä ŒbŽq (‘�–±�È�E“�Œv‹Ç)
Šâ–ì ”ü•ÛŽq (‘�–±�È�E“�Œv‹Ç)
2 �‚“™‹³ˆç‚É‚¨‚¯‚é“�Œv‹³ˆç‚Ö‚Ì”½“]Žö‹Æ‚Ì“±“ü
’|“à Œõ‰x (ŽÀ‘H�—Žq‘å�E�lŠÔŽÐ‰ï)
3 ‘¢Œ`‰»‚ÉŠú‘Ò‚³‚ê‚éƒf�[ƒ^‰ð�͂̕\Œ»
�HŒ³ —Ç—F (’†‰›‘å�E—��H)
Š™‘q –«�¬ (’†‰›‘å�E—��H)
–ö–{ •�”ü (’†‰›‘å�E—��H)
4 “�Œv‰ÈŠwŠE‚É‚¨‚¯‚é‹@‰^�ã�¸‚ÌŽÀ‘œ
–؉º ”Ž”V (Œo�Ï‘��‡•ª�Í(Š”)�E‘�–±•”)
5 ‰ñ‹Aƒf�[ƒ^‚Æ�„’è‰ñ‹AŽ®‚Ì�®�‡�«‚ɂ‚¢‚Ä
“c’† �_Œõ (ˆ¤’mŠw‰@‘å�EŒo‰c)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30�`17:30 H‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ1ŠK �¬�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ŽžŒn—ñ‰ð�Í�E�§Œä—�˜_
�À’· �‘—F’¼�l (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
1 t•ª•z‚̃Cƒmƒx�[ƒVƒ‡ƒ“‚ðŽ�‚ÂARMAƒ‚ƒfƒ‹‚Ì�„’è‚ɂ‚¢‚Ä
�¼”W �°‹v (�ç—t‘å�E–@�­ŒoŠw•”)
2 ”ñ’è�íŒo�ÏŽžŒn—ñ‚Æ•Ï�”Œë�·–â‘è
�‘—F ’¼�l (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
�²“¡ �®�® (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
3 SNS“Š�e�”ŽžŒn—ñƒf�[ƒ^‚ׂ̂«Œ¸�Šƒ‚ƒfƒ‹
“¡ŽR �r•¶ (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
�¼ˆä �ç�q (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
’|‘º �²’Ê (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
4 ’nŠkŠˆ“®‚©‚ç‚̉ñ‹Aƒ‚ƒfƒ‹‚É‚æ‚é’n�kŠˆ“®‹­“x‚Ì�„’è�F‰ÎŽR’n‘тł̌Q”­’n�k‚Ì—\‘ª‚ð�l‚¦‚é
ŒFàV ‹M—Y (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�EƒŠƒXƒN‰ð�Í�í—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
”öŒ` —Ç•F (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
–Ø‘º ˆê—m (‹C�ÛŒ¤‹†�Š�E’n�k‰ÎŽRŒ¤‹†•”)
‘O“c Œ›“ñ (‹C�ÛŒ¤‹†�Š�E’n�k’ÔgŒ¤‹†•”)
�¬—Ñ �º•v (‹C�ÛŒ¤‹†�Š�E’n�k‰ÎŽRŒ¤‹†•”)
5 ƒ\ƒuƒŠƒ“CDS‚̕ϓ®�\‘¢‚Æ‹à—Z�EŒo�ÏŽw•W‚Ì•ª�Í
“c–ì‘q —tŽq (–¾Ž¡‘å�E�æ’[�”—�‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
’Óc ”ŽŽj (“¯ŽuŽÐ‘å�E—��H)
�²“¡ �®�® (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
–k�ì Œ¹Žl˜Y (�î•ñ�EƒVƒXƒeƒ€Œ¤‹†‹@�\)
6 Šm—¦“_‰ß’ö‚É‚¨‚¯‚é‚ä‚炬‚̃XƒP�[ƒŠƒ“ƒO‘¥
�¬ŽR �T‰î (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
9ŒŽ14“ú(“ú) 15:30�`17:30 I‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ3ŠK ‘å�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒ‚ƒfƒ‹‘I‘ð�i‚Q�j
�À’· “¡‰z�N�j (�L“‡‘å�E—�)
1 Density Power Divergence‚ð—p‚¢‚½ƒ�ƒoƒXƒg‚È�î•ñ—Ê‹K�€‚Ì’ñˆÄ‚Æ‚»‚̉ž—p
‰œ–ì �²•¶ (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
‰º•½ ‰pŽõ (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
2 ƒxƒCƒY—\‘ª•ª•z‚ð—p‚¢‚½’·Šú—\‘ª‚Ì�î•ñ—Ê‹K�€
–î–ì Œb—C (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
‹î–Ø •¶•Û (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
3 �¬’·‹È�üƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚éŠe‹K�€—Ê‚Ì�‚ŽŸŒ³ˆê’v�«
‰|–{ —�Œb (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
ŸNˆä “N˜N (�z–K“Œ‹ž—�‰È‘å�E‹¤’Ê‹³ˆçƒZƒ“ƒ^�[)
“¡‰z �N�j (�L“‡‘å�E—��E–¼—_‹³Žö)
4 ”ñ‰š”±‘¥•t‚«�Å–Þ–@‚É‚æ‚é•Ï�”‘I‘ð‚Ì‚½‚ß‚ÌAIC
”~’à —C‘¾ (‹ã�B‘å�E�”—�)
“ñ‹{ ‰Ã�s (‹ã�B‘å�Eƒ}ƒX�EƒtƒHƒA�EƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†�Š)
5 �üŒ`�¬�‡ƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é—\‘ª�î•ñ—Ê‹K�€
�ì‹v•Û —F’´ (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
‹v•Û�ì ’B–ç (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
6 ”»•Ê•ª�͂ɂ¨‚¯‚é�î•ñ—Ê‹K�€‚ð—p‚¢‚½•Ï�”‘I‘ð–@‚Ì�‚ŽŸŒ³‘Q‹ß“I�«Ž¿
“¡‰z �N�j (�L“‡‘å�E—��E–¼—_‹³Žö)
9ŒŽ15“ú(ŒŽƒQƒc�E�jƒVƒ…ƒNƒWƒc) 10:00�`12:00
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00�`12:00 A‰ï�ê (‹³ˆçŠw•”“�1ŠK 156�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F–@�E�Ù”»‚Æ“�Œv
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ �Î�•�^–Ø•v (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E“�ŒvŽv�l‰@)
�À’· �Î�•�^–Ø•v (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E“�ŒvŽv�l‰@)
1 �‡—�“I“¢˜_‚Æ“�ŒvŠw
�Î�• �^–Ø•v (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E“�ŒvŽv�l‰@)
2 –@’ì‚É‚¨‚¯‚é“�Œv
’†‘º ‘½”üŽq (•ÙŒìŽm–@�lƒŠƒuƒ‰–@—¥Ž––±�Š�E•ÙŒìŽm)
3 •sŠmŽÀ�«‰º‚̈ӎvŒˆ’è
’Ö �LŒv (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
4 �Ù”»‚É‚¨‚¯‚é‰ÈŠw“I‚È�Ø‹’�^“�ŒvŠw‚Ì’mŒ©‚Ì•]‰¿‚Æ—˜—p
–í‰i �^�¶ (‚‚­‚ΑåŠw‘åŠw‰@�EƒrƒWƒlƒX‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
5 –@‚Æ“�ŒvŠw
‹{–{ “¹Žq (�H“cŒ§—§‘åŠw�EƒVƒXƒeƒ€‰ÈŠw‹Z�pŠw•”)
6 Ž–ŽÀ‚Ì”F’è‚ðŽx‚¦‚é�Ø‹’‚ÆŒö“I‚È”»’f
–ö–{ •�”ü (’†‰›‘å�E—��H)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00�`12:00 B‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�FƒrƒbƒOƒf�[ƒ^�^ƒI�[ƒvƒ“ƒf�[ƒ^ —˜Šˆ—p�l�Þˆç�¬‚ÉŒü‚¯‚½“�Œv‹³ˆç‚Ì�„�i‚ÆŽ¿•Û�Ø
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ “¡ˆä—Ç‹X (‹{�è‘åŠw)
’|“àŒõ‰x (ŽÀ‘H�—Žq‘å)
“n•Ó”ü’qŽq (Œcœä‹`�m‘å)
“ú–{“�ŒvŠw‰ï“�Œv‹³ˆç•ª‰È‰ï
“ú–{“�ŒvŠw‰ïƒjƒzƒ“ƒgƒEƒPƒCƒKƒbƒJƒC“�Œv‹³ˆçˆÏˆõ‰ï
�À’·ƒUƒ`ƒ‡ƒE ‘º�ã�ª�Ÿ (“¯ŽuŽÐ‘å�E•¶‰»�î•ñ)
1 �‚‘å˜AŒgŒ^‹³ˆç‚Ì�„�i‚Æ‘åŠw“üŽŽ‰üŠv�F’†‹³�R�‚‘å�Ú‘±•”‰ï“š�\‚©‚ç
�‚�… ‹¤”V (’†�‘Šw‰€‘åŠw�E‰ªŽR‘åŠw–¼—_‹³Žö�E’†‰›‹³ˆç�R‹c‰ï�E�‚‘å�Ú‘±“Á•Ê•”‰ï—ÕŽžˆÏˆõ)
2 “ú–{Šw�p‰ï‹c‚É‚¨‚¯‚é“�ŒvŠw•ª–ì‚ÌŽQ�ÆŠî�€‚ɂ‚¢‚Ä
“cŒI �³�Í (’†‰›‘å�E—��H)
3 ‘æIIŠú�uŒö“I“�Œv‚Ì�®”õ‚ÉŠÖ‚·‚éŠî–{“I‚ÈŒv‰æ�v‚ÌŠT—v—“�Œv‹³ˆç‚ð’†�S‚Æ‚µ‚Ä—
�Ô’J �r•F (“�ŒvƒZƒ“ƒ^�[�E‘�–±•”Œo‰cŠé‰æŽº)
4 ƒf�[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒeƒBƒXƒgˆç�¬‚Æ“�ŒvŒŸ’è‚ÌŠˆ—p
ŽR�ì ‹`‰î (Дޮ‰ïŽÐ ALBERT�E‘ã•\Žæ’÷–ð‰ï’·)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00�`12:00 C‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ŒvŽZ‹@“�Œv
�À’· ’†‘º‰i—F (ŽD–yŠw‰@‘å�EŒo�Ï)
1 �€ƒ‚ƒ“ƒeƒJƒ‹ƒ��Ï•ª‚Ì‚½‚ß‚ÌWAFOM‚Ì�¬‚³‚¢(t, m, s)-net
Œ´�£ �W (“Œ‹ž�H‹Æ‘å�EƒCƒmƒx�[ƒVƒ‡ƒ“ƒ}ƒlƒWƒ�ƒ“ƒgŒ¤‹†‰È)
2 �ö�Ý•Ï�”‚ðŠÜ‚Þ“�Œvƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚éƒu�[ƒgƒXƒgƒ‰ƒbƒv•ªŽUŒ¸�­–@
’†‘º ‰i—F (ŽD–yŠw‰@‘å�EŒo�Ï)
“y‰® �‚�G (�é�¼‘å�E—�)
�¬�¼ ’å‘¥ (’†‰›‘å�E—��H)
3 Ž÷–؃‚ƒfƒ‹‚ÉŠî‚­ŠÌ‘ŸŠà‚̈«�«“x‚ÉŠÖ‚·‚é”»•ʂɂ‚¢‚Ä
—Ñ –M�D (‰ªŽR‘å�E‘åŠw‰@ŠÂ‹«�¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
�Ήª •¶�¶ (‰ªŽR‘å�E‘åŠw‰@–@–±Œ¤‹†‰È)
ˆä�ã �K•½ (�ç—t‘å�EˆãŠw•”•�‘®•a‰@•úŽË�ü‰È)
’†‹Ê—˜ —tŒŽ (�ç—t‘å�EˆãŠw•”•�‘®•a‰@•úŽË�ü‰È)
�A“c ‘ô–ç (�¹˜H‰Á�‘�Û•a‰@�E•úŽË�ü‰È)
�…“¡ а (‰ªŽR‘å�E‘åŠw‰@ŠÂ‹«�¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
ŒIŒ´ �lŽŸ (‰ªŽR‘å�E‘åŠw‰@ŠÂ‹«�¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
4 ƒ‰ƒ“ƒ_ƒ€ƒOƒ‰ƒt‚É‚¨‚¯‚éƒOƒ‰ƒt�\‘¢‚̃u�[ƒgƒXƒgƒ‰ƒbƒv‚Ì�«Ž¿
‰i“c �°‹v (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
‰º•½ ‰pŽõ (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
5 ƒJƒeƒSƒŠ�[•Ï�”‚ðŠÜ‚Þ�W–ñ“IƒVƒ“ƒ{ƒŠƒbƒNƒf�[ƒ^‚Ì‹L�q‚ƉŽ‹‰»
’†–ì �ƒŽi (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
�´�… �M•v (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
ŽR–{ —R˜a (“¿“‡•¶—�‘å�E—��H)
“¡Œ´ �äŽj (“Œ‹ž�î•ñ‘å�E‘��‡�î•ñ)
6 GPU‚ð—p‚¢‚½ƒu�[ƒgƒXƒgƒ‰ƒbƒv–@‚ÉŠî‚­—LŒÀ�¬�‡•ª•z‚̃‚ƒfƒ‹‘I‘ð
”Ñ“c �³�¬ (“Œ‹ž—�‰È‘å�EŒo‰c�HŠw)
‹{“c —fˆê (�‚�èŒo�Ï‘åŠw�EŒo�Ï)
‰–à_ Œh”V (“Œ‹ž—�‰È‘å�EŒo‰c�HŠw)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00�`12:00 D‰ï�ê (�Ô–å‘��‡Œ¤‹†“�2ŠK 200�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒRƒ“ƒyƒeƒBƒVƒ‡ƒ“ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�i‚S�j
�À’· ŽRŒû˜a”Í (—§‹³‘å�EŒo‰c)
1 Default or Exit?: Empirical Study on SMEs in the Japanese Construction�@Industry
�®–ì —RŠóŽq (‰¡•l�‘—§‘å�E�‘�ێЉï‰ÈŠw)
2 Testing for Granger Causality with Mixed Frequency Data
–Î–Ø ‰õŽ¡ (‘�ˆî“c‘å�E�­Œo)
Ghysels Eric (University of North Carolina at Chapel Hill�EDepartment of Economics and Department of Finance)
Hill Jonathan (University of North Carolina at Chapel Hill�EDepartment of Economics)
3 •ÏŠ·�üŒ`�¬�‡ƒ‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½�¬’nˆæ�„’è
�›àV ãÄ”V�• (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
‹v•Û�ì ’B–ç (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
4 �Å“KŽ‘–{�\�¬‚ÆŠ”‰¿‚ÉŠÖ‚·‚é“�Œv“I•ª�Í
‰Í�‡ —³–ç (“¯ŽuŽÐ‘å�E—��H)
’Óc ”ŽŽj (“¯ŽuŽÐ‘å�E—��H)
5 “¯Žž•û’öŽ®ƒg�[ƒrƒbƒgƒ‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½ˆ×‘Ö‰î“üŒø‰Ê‚ÌŒŸ�Ø
‘º‰z ‰ëŽi (Дޮ‰ïŽÐƒNƒ�ƒXƒLƒƒƒbƒg�EŠÇ—�“�Ї•”)
6 ƒxƒCƒY“�Œv‚ÉŠî‚­—]�kŠˆ“®‚ÌŠm—¦“I—\‘ª
‹ß�] �’�G (“Œ‹ž‘å�E�¶ŽY‹Z�pŒ¤‹†�Š)
”öŒ` —Ç•F (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�EƒŠƒXƒN‰ð�Í�í—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
•½“c �Ë�l (“Œ‹ž‘å�E�¶ŽY‹Z�pŒ¤‹†�Š)
�‡Œ´ ˆê�K (“Œ‹ž‘å�E�¶ŽY‹Z�pŒ¤‹†�Š)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00�`11:00 E‰ï�ê (�¬“‡ƒz�[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹�[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC “�Œv—�˜_ˆê”Ê�i‚R�j
�À’· œA�£‘P‘å (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
1 Doubly Protected Regression Weighting
�¼‹½ �_ (‘�ˆî“c‘å�E�­Œo)
2 �ðŒ�•t‚«�³‹K‰»�Å–Þ•ª•z‚Ì‹–—e�«‚ÉŠÖ‚·‚é�«Ž¿
œA�£ ‘P‘å (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
3 Stochastic Domination in Predictive Density Estimation for Ordered Normal Means Under ƒ¿-Divergence Loss
’£ Œ³�@ (–Ú”’‘åŠw�EŽÐ‰ïŠw•”)
William, E. Strawderman (Rutgers University�EDepartment of Statistics and Biostatistics)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00�`12:00 F‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ1ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC •¨‰¿ŠÖ˜A“�Œv‚Æ�Á”ï�ňø‚«�ã‚°
�À’· �¬Šª‘×”V (“ú–{‘å�EŒo�Ï)
1 Šé‹ÆŒü‚¯ƒT�[ƒrƒX‰¿ŠiŽw�”�E2010”NŠî�€‰ü’è‚ɂ‚¢‚Ä
�¬–ì ˆŸŽ÷ (“ú–{‹â�s�E’²�¸“�Œv‹Ç)
“ŒƒqƒKƒV �«ƒVƒ‡ƒEƒM�lƒqƒg (“ú–{‹â�s�E’²�¸“�Œv‹Ç)
2 ‚b‚o‚hŠî�€‰ü’è‚ÉŒü‚¯‚½˜A�½Žw�”‚Ì�[ŽÀ“™‚ÌŒŸ“¢
“ˆ–k �rˆê (‘�–±�È�E“�Œv‹Ç)
3 ‰ÆŒv’²�¸‚©‚ç‚Ý‚½�Á”ï�Å—¦ˆø�ã‚°‘OŒã‚Ì�Á”ï�s“®‚ɂ‚¢‚Ä
–xˆä �r (‘�–±�È�E“�Œv‹Ç)
âV“¡ ����—¢ (‘�–±�È�E“�Œv‹Ç)
�²“¡ •ü•F (‘�–±�È�E“�Œv‹Ç)
4 DSGEƒ‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½�A�Á”ï�Å‘��Å‚ª‚킪�‘‚ÌŒo�ςɗ^‚¦‚é‰e‹¿‚Ì•ª�Í
—Ñ“c ŽÀ (–k‹ã�BŽs—§‘åŠw�EŒo�Ï)
‘å–ì —T”V (“Œ—m‘å�EŒo�Ï)
ˆÀ‰ª ‹§–ç (ŠÖ“ŒŠw‰@‘å�EŒo�Ï)
5 ’ZŠÏ‚É‚¨‚¯‚é�uŠé‹Æ‚Ì•¨‰¿Œ©’Ê‚µ�v‚Ì’²�¸ŠJŽn
•�“¡ �’ (“ú–{‹â�s�E’²�¸“�Œv‹Ç)
6 •¨‰¿Œ©’Ê‚µ‚Í�A‚È‚ºŠO‚ꑱ‚¯‚½‚Ì‚©
”Ñ’Ë �M•v (�_“Þ�ì‘åŠw�EŒo�Ï)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00�`12:00 G‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ3ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC �¶•¨“�Œv
�À’· �]Œû�^“§ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
1 Hypothesis testing of inclusion of the tolerance interval
’ “øŒ¿ (“Œ‹ž‘å�E”_Šw�¶–½‰ÈŠw)
ŠÝ–ì —m‹v (“Œ‹ž‘å�E”_Šw�¶–½‰ÈŠw)
2 ‘å�áŽR‚Ì�X—ÑŒQ�W‚É‚¨‚¯‚éŽíŠÔ‹£‘ˆ‚Ì�„’è
’†‰Í ‰Ã–¾ (’}”g‘å�E�¶–½ŠÂ‹«‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
‰¡‘ò �³�K (�ɪ‘åŠw�E�”—�ƒVƒXƒeƒ€)
�¼‘º �®”V (ŒQ”n‘å�EŽÐ‰ï�î•ñ)
‹÷“c –¾—m (–kŠC“¹‘å�E’ቷŒ¤)
�¬–ì �´”ü (–kŠC“¹‘å�E’ቷŒ¤)
’·’J�ì �¬–¾ (–kŠC“¹‘å�E’ቷŒ¤)
ŽR–{ �iˆê (‰ªŽR‘å�E•›Šw’·)
Œ´ “oŽu•F (–kŠC“¹‘å�E’ቷŒ¤)
3 ˆâ“`Žqxˆâ“`ŽqŠÔ‘ŠŒÝ�ì—pŒŸ’è‚ÌŽ©—R“x‚ɂ‚¢‚Ä
�A–Ø —D•v (“Œ–k‘å�E“Œ–kƒ�ƒfƒBƒJƒ‹�Eƒ�ƒKƒoƒ“ƒN‹@�\)
4 Investigating the temporal change of species community
“‡’à �G�N (University of St Andrews�ECentre for Biological Diversity)
5 ”ñ‘Î�̃�ƒWƒXƒeƒBƒbƒN‰ñ‹Aƒ‚ƒfƒ‹‚É‚æ‚é�…ŽYŽ‘Œ¹•]‰¿
�¬�X —� (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
�]Œû �^“§ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
6 �¶‘ÔŠw‚Ì‚½‚߂̃Gƒ“ƒgƒ�ƒs�[�Å‘å–@‚ÌŠg’£
�]Œû �^“§ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
�¬�X —� (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E“�ŒvŽv�l‰@)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00�`12:00 H‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ1ŠK �¬�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Œv—ʃtƒ@ƒCƒiƒ“ƒX�i‚P�j
�À’· �ΓcŒ÷ (�b“ì‘å�EŒo�Ï)
1 Evaluating the performance of futures hedge using multivariate realized volatility
�¶•û ‰ë�l (‹ú˜HŒö—§‘åŠw�EŒo�Ï)
“n•” •q–¾ (ˆê‹´‘å�EŒo�ÏŒ¤‹†�Š)
2 •½ŠŠ�„ˆÚŠÖ�”‚É‚æ‚éRealized Stochastic Volatilityƒ‚ƒfƒ‹‚ÌŠg’£
�‚‹´ �T (‘å�ã‘å�E‹à—Z�E‹³ˆçŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
3 ˆê”ʉ»Realized Stochastic Volatility ƒ‚ƒfƒ‹‚Ì�„’è‚Æ‰ž—p
�ÎŒ´ —f”Ž (ˆê‹´‘å�EŒo�Ï)
4 ‘½•Ï—Ê”ñ‘Î�ÌŽÀŒ»Šm—¦“Iƒ{ƒ‰ƒeƒBƒŠƒeƒB•Ï“®ƒ‚ƒfƒ‹‚Æ‚»‚̉ž—p
�•�£ —Y‘å (ŠÖ�¼Šw‰@‘å�E—��H)
‘å�X —T�_ (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
5 ŽÀŒ»ƒ{ƒ‰ƒeƒBƒŠƒeƒB‚̃‚�[ƒ�ƒ“ƒg‚É‚æ‚éŠm—¦ƒ{ƒ‰ƒeƒBƒŠƒeƒB�Eƒ‚ƒfƒ‹‚Ì�„’è‚Æ“ú’†‹G�ß�«
�Γc Œ÷ (�b“ì‘åŠw�EŒo�ÏŠw•”)
6 Bond Market Integration in East Asia: A Multivariate GARCH with Dynamic Conditional Correlations Approach
“‡“c �~“ñ (�ÂŽRŠw‰@‘å�EŒo‰c)
’Ï —Ç•F (“Œ–k‘å�E–{•”)
‹{‰z —´‹` (–@�­‘å�E—��H)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 10:00�`12:00 I‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ3ŠK ‘å�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F‰ž—p“�ŒvŠw‰ï Šw‰ï�ÜŽó�ÜŽÒ�u‰‰
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ �•–ØŠw (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
‘å�¼�r˜Y (‹ã�B‘å�EŒo�Ï)
ˆäŒ³�´�Æ (“Œ‹ž‘å�Eˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
�À’· ‘å�¼�r˜Y (‹ã�B‘å�EŒo�Ï)
1 Multiple Imputation–@‚É‚æ‚é2’iŠKƒP�[ƒXƒRƒ“ƒgƒ��[ƒ‹Œ¤‹†‚̉ð�Í
–ìŠÔ ‹vŽj (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
“c’† Ži˜N (‹ž“s‘å�Eˆã)
9ŒŽ15“ú(ŒŽƒQƒc�E�jƒVƒ…ƒNƒWƒc) 13:00�`15:00 (Šé‰æƒLƒJƒNƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F“ú–{“�ŒvŠw‰ïƒjƒzƒ“ƒgƒEƒPƒCƒKƒbƒJƒC ŠeƒJƒNƒVƒ‡ƒE�܃Vƒ‡ƒEŽó�ÜŽÒƒWƒ…ƒVƒ‡ƒEƒVƒƒ‹L”OƒLƒlƒ“�u‰‰ƒRƒEƒGƒ“‚Ì‚Ý13:00�`17:30)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00�`15:00 A‰ï�ê (‹³ˆçŠw•”“�1ŠK 156�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F“�Œv‰ÈŠw‚ƕی¯
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ �¬•éŒú”V (Œcœä‹`�m‘å�E‘��‡�­�ô)
“c’†Žü“ñ (“ú–{‘å�E•¶—�)
�À’· �¬•éŒú”V (Œcœä‹`�m‘å�E‘��‡�­�ô)
1 Œö“I”N‹à�Ä�ÝŒv‚Ì’ñˆÄ�ƒ‰îŒì”N‹à‹‹•t‚Ì“±“ü�„
“c’† Žü“ñ (“ú–{‘å�E•¶—�)
2 ’·ŽõƒŠƒXƒN‚̃‚ƒfƒŠƒ“ƒO‚Æ•]‰¿—ƒxƒCƒY�EƒAƒvƒ��[ƒ`�|
�¬•é Œú”V (Œcœä‹`�m‘å�E‘��‡�­�ô)
3 Ž€–SƒŠƒXƒN‚Ì�וª‰»‚Æ•ªŽU‚Ì’T�õ
ˆä�ì �F”V (‚ ‚炽ŠÄ�¸–@�l�E‘æ2‹à—Z•”)
4 ”N‹à�§“x‚ð�§Œä‚·‚é“�Œv‚ð�Ä–K‚·‚é
�´�… �M�L (‘�ˆî“c‘å�E—��HŠwŒ¤‹†�Š)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00�`17:30 B‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F“ú–{“�ŒvŠw‰ï Še�ÜŽó�ÜŽÒ‹L”O�u‰‰
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ Š™‘q–«�¬ (’†‰›‘å�EŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
�À’· Š™‘q–«�¬ (’†‰›‘å�EŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
1 “�ŒvŠw‚©‚çŠw‚ñ‚¾‚R‚‚̃ŒƒbƒXƒ“
�]Œû �^“§ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—�)
2 ‘½•ϗʉð�͂̌¤‹†‚ƎЉï�l‹³ˆç
�™ŽR �‚ˆê (‘n‰¿‘å�E�H)
3 ƒWƒƒƒ“ƒv‰ß’ö‚Æ”ñ�³‹KŒ^‹^Ž—–Þ“x
‘�“c �O‹B (‹ã�B‘å�Eƒ}ƒX�EƒtƒHƒA�EƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†�Š)
4 —LŒÀ�¬�‡ƒ‚ƒfƒ‹�Fޝ•ʂƓ�Œv“I�„‘ª
‰º’à �ŽŒÈ (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
Š}Œ´ ”Ž�K (The University of British Columbia�EVancouver School of Economics)
5 ƒ}ƒ‹ƒRƒt˜A�½ƒ‚ƒ“ƒeƒJƒ‹ƒ�–@‚̑މ»�«‚Ì•]‰¿
Š™’J Œ¤Œá (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
6 Markov Bases in Algebraic Statistics
�Â–Ø •q (Ž­Ž™“‡‘å�E—��H)
Œ´ �®�K (�VŠƒ‘å�E�l•¶)
’|‘º �²’Ê (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00�`15:00 C‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒ\ƒtƒgƒEƒFƒA ƒfƒ‚ƒ“ƒXƒgƒŒ�[ƒVƒ‡ƒ“ ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“
�À’· ’†–ì�ƒŽi (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
1 Bigdata‚ð’N‚Å‚à�‚‘¬‚ɉŽ‹‰»‚·‚éƒc�[ƒ‹ Spotfire ‚Æ�¤—pRŒ¾Œê TERR
“càVŽi (“ú–{ƒeƒBƒuƒRƒ\ƒtƒgƒEƒFƒA(Š”))
2 Œ‡‘ªƒf�[ƒ^•ª�̓\ƒtƒgƒEƒFƒA�uSOLAS�v‚Ì‚²�Љî
Œ´–ÎŒb”üŽq ((Š”)ƒ^ƒNƒ~ƒCƒ“ƒtƒHƒ��[ƒVƒ‡ƒ“ƒeƒNƒmƒ�ƒW�[)
3 ƒI�[ƒvƒ“ƒ\�[ƒX‚̃f�[ƒ^•ª�̓\ƒtƒg3�»•i�uRapidMiner�v�uNYSOL�v�uRevolution R Enterprise (RRE) �¦R‚Ì�¤—p”Å�v‚Ì‚²�Љî
–k“‡‘� ((Š”)KSKƒAƒiƒŠƒeƒBƒNƒX)
4 ‚qƒ†�[ƒUŒü‚¯•ª�̓vƒ‰ƒbƒgƒtƒH�[ƒ€ Visual R Platform ‚²�Љî
‹T�ì‰À”ü ((Š”)NTTƒf�[ƒ^�”—�ƒVƒXƒeƒ€)
5 ‘Ò‚¿�s—ñ‚âƒVƒXƒeƒ€ƒ_ƒCƒiƒ~ƒNƒX‚ðŽèŒy‚ɃVƒ~ƒ…ƒŒ�[ƒVƒ‡ƒ“ S^4 Simulation System ‚²�Љî
“ˆ“c‰À–¾ ((Š”)NTTƒf�[ƒ^�”—�ƒVƒXƒeƒ€)
6 “�Œv‹³ˆç‚Ì‚½‚߂̓�Œv‰ð�̓\ƒtƒg Minitab 17 ‚Ì�Љî
œA�£Œ’�N ((Š”)�\‘¢Œv‰æŒ¤‹†�Š)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00�`14:40 D‰ï�ê (�Ô–å‘��‡Œ¤‹†“�2ŠK 200�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒRƒ“ƒyƒeƒBƒVƒ‡ƒ“ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�i‚T�j
�À’· �¼‹½�_ (‘�ˆî“c‘å�E�­Œo)
1 ƒ�ƒWƒXƒeƒBƒbƒN‰ñ‹A‚̃�ƒ^ƒAƒiƒŠƒVƒX �`—\‘ªƒ‚ƒfƒ‹‚ւ̉ž—p�`
•ĉª ‘å•ã (‘��‡Œ¤‹†‘åŠw‰@‘å�E“�Œv)
ˆíŒ© �¹”V (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
2 Markov degree of configurations defined by fibers of a configuration
ŒÃŽR ‹M”V (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
�¬�ì Œõ‹I (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
’|‘º �²’Ê (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
3 ŠÏ‘ªŒë�·‚ð�l—¶‚µ‚½�¶•¨ŒQ�W‚ÌŽž‹óŠÔƒ‚ƒfƒ‹
�[’J ”£ˆê (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E“�ŒvŽv�l‰@)
4 ƒ‰ƒ“ƒ_ƒ€ƒGƒtƒFƒNƒgƒpƒ‰ƒŒƒ‹ƒvƒ�ƒtƒ@ƒCƒ‹ƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚鋤•ªŽU�\‘¢‚ÉŠÖ‚·‚é–Þ“x”䌟’è“�Œv—ʂ̑Q‹ß“WŠJ
ˆî’à —C (�L“‡‘å�E—�)
5 Statistical Inference with Hierarchical Missing-data Mechanisms
�X�ì �k•ã (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
Žë–ì —T (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00�`15:00 E‰ï�ê (�¬“‡ƒz�[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹�[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC “�Œv—�˜_ˆê”Ê�i‚S�j
�À’· ‘O‰€‹X•F (‹ã�B‘å�E�”—�)
1 ƒmƒ“ƒpƒ‰ƒ�ƒgƒŠƒbƒNŒŸ’è“�Œv—ʂ̗LˆÓŠm—¦‚ƘA‘±‰»“�Œv—ʂɂ‚¢‚Ä
‘O‰€ ‹X•F (‹ã�B‘å�E�”—�)
�XŽR ‘ì (‹ã�B‘å�E�”—�)
2 ƒJ�[ƒlƒ‹–§“x�„’è–@‚Æk-means–@‚ð—p‚¢‚½ƒnƒCƒuƒŠƒbƒh”ñ�üŒ`”»•Ê–@
ŽR–{ ‚¯‚¢Žq (”ŸŠÙ�H‹Æ�‚“™�ê–åŠw�Z�Eˆê”ʉȖÚ)
Ц‰Í�] ‰ë•F (‹à‘ò‘å�EŒo�Ï)
3 Non-overlapping Template Matching Test‚É‚¨‚¯‚é‘Η§‰¼�à‚̉º‚Å‚Ì Template�”‚Ì•ª•z‚ɂ‚¢‚Ä
’|“c —Tˆê (�_“Þ�ì�H‰È‘åŠw�EŠî‘b�E‹³—{‹³ˆçƒZƒ“ƒ^�[)
“¡ˆä Œõ�º (’†‰›‘å�EŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
Š™‘q –«�¬ (’†‰›‘å�EŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
“nç³ ‘¥�¶ (’†‰›‘å�EŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
4 �Å�¬Cramer-von Mises‹——£�„’è—Ê‚ð—p‚¢‚½‚Æ‚«‚Ì“K�‡“xŒŸ’è‚̃�ƒoƒXƒg�«
’‡ �^‹| ((Š”)ƒf�[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\�[ƒVƒAƒ€�EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
ŽÄ“c —¢’ö ((Š”)ƒf�[ƒ^ƒTƒCƒGƒ“ƒXƒRƒ“ƒ\�[ƒVƒAƒ€�EŒ¤‹†ŠJ”­•”)
5 ‚ ‚éƒ�ƒoƒXƒg“�Œv—ʂƂ»‚ÌŠO‚ê’l‚ÌŒŸ’è‚ւ̉ž—p‚ÉŠÖ‚·‚éˆê�lŽ@
‰¡ŽR �^�O (’†‰›‘å�E—��H)
’·’Ë �‹ŒÈ (’†‰›‘å�E—��H)
6 “™•ªŽU‚ð‰¼’è‚µ‚½�Å—Ç�³‹K•ê�W’c‚Ì‘I‘ð•û–@‚̊挒�«‚ɂ‚¢‚Ä
�‚“c ‰À˜a (ŒF–{‘å�EŽ©‘R‰ÈŠw)
ެ—¯ ’¼Ž÷ (ŒF–{‘å�EŽ©‘R‰ÈŠw)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00�`15:00 F‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ1ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Œö“I“�Œv‚É‚¨‚¯‚é�V‚µ‚¢Žæ‚è‘g‚Ý
�À’· ‹g–ì�Ž•¶ (“ú–{‹â�s�E’²�¸“�Œv‹Ç)
1 �w�­•{“�Œv‚Ì‚½‚ß‚Ì�s�­“I‚ȃf�[ƒ^ƒ\�[ƒX‚Æ‘æ‚QŽŸ“I‚ȃf�[ƒ^ƒ\�[ƒX‚Ì—˜—p�x‚ɂ‚¢‚Ä
•l�» Œh˜Y (‹ã�B‘å�E–¼—_‹³Žö)
2 ‘æIIŠú�uŒö“I“�Œv‚Ì�®”õ‚ÉŠÖ‚·‚éŠî–{“I‚ÈŒv‰æ�v‚ɂ‚¢‚Ä
àV‘º •Û‘¥ (‘�–±�È�E�­�ô“�ЇН�i“�ŒvŠî�€’S“–�j•t)
3 ‰ä‚ª�‘SNA‚É‚¨‚¯‚éGDPƒfƒtƒŒ�[ƒ^�[�iŽx�o‘¤‚Æ�¶ŽY‘¤�j‚Ì•s“Ë�‡‚Ì—vˆö‚ÆGDPƒfƒtƒŒ�[ƒ^�[‚Ì�¸“xŒü�ã‚ÉŒü‚¯‚½‰Û‘è
‚¨‚æ‚Ñ�„Œv•û–@‚ÌŒ©’¼‚µ‚Ì•ûŒü�«‚ɂ‚¢‚Ä
“¡Œ´ —T�s (“ú–{‹â�s�E’²�¸“�Œv‹Ç)
4 2008SNA‚𓥂܂¦‚½Ž‘‹à�zŠÂ“�Œv‚ÌŒ©’¼‚µ‚ÉŠÖ‚·‚é�Å�IˆÄ
�²“¡ ‰ÃŽq (“ú–{‹â�s�E’²�¸“�Œv‹Ç)
–L“c �å‹v (“ú–{‹â�s�E’²�¸“�Œv‹Ç)
5 �‘–¯Œo�ÏŒvŽZ‚É‚¨‚¯‚é’†‰›‹â�s‚ÌŽY�o‚ÉŠÖ‚·‚éŽæ‚舵‚¢ „Ÿ„Ÿ�@2008SNA‚É‚¨‚¯‚é’†‰›‹â�s‚ÌŽY�o‚ÉŠÖ‚·‚éŽæ‚舵‚¢
‚ÌŒ©’¼‚µ‚Ƃ킪�‘‚É‚¨‚¯‚é‘Ήž
‹g–ì �Ž•¶ (“ú–{‹â�s�E’²�¸“�Œv‹Ç)
–쑺 Œ¤‘¾ (“àŠt•{�EŒo�ώЉï‘��‡Œ¤‹†�Š�‘–¯Œo�ÏŒvŽZ•”)
6 ƒlƒbƒgƒVƒ‡ƒbƒsƒ“ƒO‚ÌŽÀ‘Ô”cˆ¬‚ÉŒü‚¯‚½‰ÆŒv�Á”ï�ó‹µ’²�¸‚ÌŒ©’¼‚µ‚ɂ‚¢‚Ä
Žs�ì —R—¢Žq (‘�–±�È�E“�Œv‹Ç)
“n•Ó �kŽŸ (‘�–±�È�E“�Œv‹Ç)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00�`15:00 G‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ3ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC —Õ�°ŽŽŒ±
�À’· ‰º�ì•q—Y (ŽR—œ‘å�E‘åŠw‰@ˆãŠw�HŠw‘��‡Œ¤‹†•”)
1 Sequential Parallel Comparison Design‚ÆPlacebo lead-in ŽŽŒ±‚Æ‚Ì�«”\”äŠr
–L�ò Ž÷ˆê˜Y (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
“¡Œ´ �³˜a (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
‹g“c —SŽ÷ (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
ˆÒ�‚ —Tˆê (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
’¬“c Œõ—z (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
“s’n �º•v (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
“n•Ó �G�Í (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
2 Coxƒ‚ƒfƒ‹‚ÉŠî‚­�¶‘¶–Ø�\’z‚É‚¨‚¯‚é•ªŠ„Šî�€‚Ì”äŠr‚ɂ‚¢‚Ä
‰º�ì ’©—L (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
�ì�è —m•½ (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
‹{‰ª ‰x—Ç (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
3 �¶‘¶ŽžŠÔMARS–@‚ÌŠg’£‚Æ‚»‚Ì•]‰¿
‰º�ì •q—Y (ŽR—œ‘åŠw�E‘åŠw‰@ˆãŠw�HŠw‘��‡Œ¤‹†•”)
4 Cox proportional hazards cure model‚É‚æ‚è�„’肵‚½Ž¡–üŠm—¦‚Ì—\‘ª�¸“x‚Ì•]‰¿–@
�ó–ì �~ˆê (ˆã–ò•iˆã—Ë@Ší‘��‡‹@�\�E�R�¸ƒZƒ“ƒ^�[ �¶•¨“�Œv—̈æ)
•½�ì �W�O (–¼ŒÃ‰®‘å�EˆãŠw•”•�‘®•a‰@)
•l“c ’m‹v”n (“Œ‹ž—�‰È‘å�E�H)
5 ‚ª‚ñƒ�ƒNƒ`ƒ“ŽŽŒ±‚É‚¨‚¯‚éFleming-Harrington‚Ì�d‚Ý•t‚«log-rankŒŸ’è‚ɑ΂·‚é�ðŒ�•t‚«ŒŸ�o—͂̎Z�o•û–@‚Æ‚»‚Ì�«”\•]‰¿
�ìŒû Œ[Žq (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
’·’J�ì ‹M‘å (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
6 ‚ª‚ñƒ�ƒNƒ`ƒ“ŽŽŒ±‚ÅFleming-Harrington‚Ì�d‚Ý•t‚«log-rankŒŸ’è“�Œv—Ê‚ð—p‚¢‚½�ê�‡‚Ì’€ŽŸƒ‚ƒjƒ^ƒŠƒ“ƒO‚Ì—¯ˆÓ“_
’·’J�ì ‹M‘å (‰––ì‹`�»–ò(Š”)�E‰ð�̓Zƒ“ƒ^�[)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00�`15:00 H‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ1ŠK �¬�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ƒ}�[ƒPƒeƒBƒ“ƒO
�À’· ”º�³—² (“ú–{‘å�EŒo�Ï)
1 ‰Æ‘°�\�¬•Ê‚Ì�Á”ï�s“®‚ɂ‚¢‚Ä
�K�â Œ\‘¿ (�H“cŒ§—§‘åŠw�EŒo‰cƒVƒXƒeƒ€�HŠw‰È)
‹{–{ “¹Žq (�H“cŒ§—§‘åŠw�EŒo‰cƒVƒXƒeƒ€�HŠw‰È)
2 ’ZŠú“I—¬�sŒø‰Ê‚ð‚à‚ˆê”ʉ»”ä—áƒIƒbƒY”䃂ƒfƒ‹
—é�ì �»•v (–kŠC“¹‘å�EŒo�Ï)
3 �¤•iƒJƒeƒSƒŠ�[‚Æ•¡�”ƒuƒ‰ƒ“ƒh�w”ƒ‚Ì’iŠKŒ^“¯Žž•ª�Í“®“Iƒ‚ƒfƒ‹
‹{�è Œd (ŠÖ�¼‘å�E�¤)
�¯–ì �’�G (“Œ‹ž‘å�E‹³ˆç)
4 “ú–{‚É‚¨‚¯‚é‘΃AƒWƒAŒü‚¯�‰ʕ¨—A�o‚ÉŠÖ‚·‚镪�Í
�A“c —Y‰î (Дޮ‰ïŽÐƒS�[ƒK�E‘æ3Ž–‹Æ•”)
’©“ú ‹|–¢ (�ɪ‘åŠw�EŒo‰c�HŠw)
5 –³ŒÀ�¬�‡—£ŽU‘I‘ðƒ‚ƒfƒ‹‚É‚æ‚é�Á”ïŽÒˆÙŽ¿�«‚Ì•]‰¿
”º �³—² (“ú–{‘å�EŒo�Ï)
�ƈä �L•F (“Œ–k‘å�EŒo�Ï)
6 �Ý’cŠúŠÔ‚©‚ç‚Ý‚½•ó’ˉ̌€’cˆõ‚Ì”NŽŸ•Ê�\‘¢”äŠr
�â•” —T”üŽq ((�à)“�Œv�î•ñŒ¤‹†ŠJ”­ƒZƒ“ƒ^�[�EŒ¤‹†ŠJ”­–{•”)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 13:00�`15:00 I‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ3ŠK ‘å�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F‰ž—p“�ŒvŠw‰ïƒVƒ“ƒ|ƒWƒEƒ€�F‹Z�pŠJ”­ƒvƒ�ƒZƒX‚ð‰Á‘¬‚³‚¹‚邽‚߂̒m‚Ì“��‡�i‹¦Ž^�F•iŽ¿�HŠw‰ï�A“ú–{TRIZ‹¦‰ï�A“�Œv�”—�Œ¤‹†�ŠƒŠƒXƒN‰ð�Í�í—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[�j
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ ’|“àœ¨�s (‘å�ã‘å�EŒo�Ï)
“n•Ó”ü’qŽq (Œcœä‹`�m‘å�EŒ’�Nƒ}ƒlƒWƒ�ƒ“ƒg)
’Ö�LŒv (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
�À’· ’|“àœ¨�s (‘å�ã‘å�EŒo�Ï)
1 ƒ^ƒOƒ`ƒ�ƒ\ƒbƒh‚É‚æ‚é‹Z�pŠJ”­
“cŒû �L (ASI Consulting Group�ECTO)
2 ’m‚Ì�„‚è‚ð—Ç‚­‚·‚éŽè–@ŠÔ˜AŒg
�•‰Í ‰p�r (ƒAƒ‹ƒvƒX“d‹C)
‹gàV �³�F (ƒNƒIƒŠƒeƒB�EƒfƒB�[ƒv�EƒXƒ}�[ƒc—LŒÀ�Ó”CŽ–‹Æ‘g�‡)
—Ñ —˜�O (—Ñ‹Z�pŽmŽ––±�Š)
3 ƒpƒlƒ‹“¢˜_ ‹Z�pŠJ”­‰Á‘¬‚Ì‚½‚߂̒m‚Ì“��‡�|“�Œv‰ÈŠw‚ɂǂ̂悤‚È–ðŠ„‚ªŠú‘Ò‚³‚ê‚é‚Ì‚©�H
’Ö �LŒv (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
9ŒŽ15“ú(ŒŽƒQƒc�E�jƒVƒ…ƒNƒWƒc) 15:30�`17:30 (Šé‰æƒLƒJƒNƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F“ú–{“�ŒvŠw‰ïƒjƒzƒ“ƒgƒEƒPƒCƒKƒbƒJƒC ŠeƒJƒNƒVƒ‡ƒE�܃Vƒ‡ƒEŽó�ÜŽÒƒWƒ…ƒVƒ‡ƒEƒVƒƒ‹L”OƒLƒlƒ“�u‰‰ƒRƒEƒGƒ“‚Ì‚Ý13:00�`17:30)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30�`17:30 A‰ï�ê (‹³ˆçŠw•”“�1ŠK 156�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F“ú–{ŒvŽZ‹@“�ŒvŠw‰ïŠé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�FŒvŽZ‹@“�ŒvŠw‚É‚æ‚é‘å‹K–͈ã—Ã�E�¶‘ÔŒnƒf�[ƒ^‰ð�Í
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ �΋´—Yˆê (�iŠ”�jƒXƒ^ƒbƒgƒ‰ƒ{)
�Ήª•¶�¶ (‰ªŽR‘å�E–@–±)
�À’· “ì�O�ª (–kŠC“¹‘å�E�î•ñŠî”ÕƒZƒ“ƒ^�[)
1 •a—��f’f‚É‚¨‚¯‚éƒeƒLƒXƒg‚Ɖ摜ƒKƒ]ƒE‚̉ð�Í
Œ´ “ÖŽq (–k—¢‘å�Eˆã)
�΋´ —Yˆê (�iŠ”�jƒXƒ^ƒbƒgƒ‰ƒ{)
2 •Ÿ“‡‘æˆêŒ´Žq—Í”­“d�ŠŽ–ŒÌ‚É”º‚¤•úŽË�«•¨Ž¿ƒ‚ƒjƒ^ƒŠƒ“ƒOƒ|ƒXƒgƒf�[ƒ^‚ÌŽž‹óŠÔ�W�Ï�«‚ÌŒŸ“¢
�Ήª •¶�¶ (‰ªŽR‘å�E‘åŠw‰@–@–±Œ¤‹†‰È)
ŒIŒ´ �lŽŸ (‰ªŽR‘å�E‘åŠw‰@ŠÂ‹«�¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
3 ˆâ“`�E�¸�_•ÛŒ’ƒf�[ƒ^‚ɑ΂·‚é�W�Ï�«Žè–@‚ÌŽÀ‘H
•y“c �½ (“Œ‹žˆã‰ÈŽ•‰È‘åŠw�E—Õ�°ŽŽŒ±ŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
�Ήª •¶�¶ (‰ªŽR‘å�E‘åŠw‰@–@–±Œ¤‹†‰È)
‹v•Û“c ‹M•¶ (‘½–€‘åŠw�EŒo‰c�î•ñŠw•”)
�¼ŽR ‹B (ˆ¤’mˆã‰È‘åŠw�Eˆã)
ŒIŒ´ �lŽŸ (‰ªŽR‘å�E‘åŠw‰@ŠÂ‹«�¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
4 ‘å‹K–ÍŽ©ŽE“�Œv‚ÌŽžŠÔ“I�E‹óŠÔ“I‰ð�Í
‹v•Û“c ‹M•¶ (‘½–€‘åŠw�EŒo‰c�î•ñŠw•”)
�Ήª •¶�¶ (‰ªŽR‘å�E‘åŠw‰@–@–±Œ¤‹†‰È)
•y“c �½ (“Œ‹žˆã‰ÈŽ•‰È‘åŠw�E—Õ�°ŽŽŒ±ŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
’Ö �LŒv (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒf�[ƒ^‰ÈŠwŒ¤‹†Œn)
5 ‹óŠÔ“IŠK‘w�\‘¢‚ð—˜—p‚µ‚½ƒT�[ƒ‚ƒ“‚Ì�¶‘§�ê•]‰¿–@
�¬“c –qŽq (–h‰qˆã‰È‘åŠw�Z)
Koljonen Saija (ƒtƒBƒ“ƒ‰ƒ“ƒh�‘—§ŠÂ‹«Œ¤‹†�Š)
Huttula Timo (ƒtƒBƒ“ƒ‰ƒ“ƒh�‘—§ŠÂ‹«Œ¤‹†�Š)
Alho Petteri (ƒgƒDƒ‹ƒN‘åŠw)
�…“¡ а (‰ªŽR‘å�E‘åŠw‰@ŠÂ‹«�¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
ŒIŒ´ �lŽŸ (‰ªŽR‘å�E‘åŠw‰@ŠÂ‹«�¶–½‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30�`17:30 C‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�FƒXƒp�[ƒX�³‘¥‰»‚É‚æ‚é“�Œv“I�„‘ª
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ “¡àV—m“¿ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
�À’· “¡àV—m“¿ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
1 ŽïŽ|�à–¾ (5•ª)
“¡àV —m“¿ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
2 ƒXƒp�[ƒX�„’èŠTŠÏ�Fƒ‚ƒfƒ‹�E—�˜_�E‰ž—p (40•ª)
—é–Ø ‘厜 (“Œ‹ž�H‹Æ‘å�E�î•ñ—��H)
3 ƒXƒp�[ƒX�³‘¥‰»‚ÉŠî‚­Žå�¬•ª‰ñ‹Aƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒO (25•ª)
�ì–ì �Gˆê (‘å�ã•{—§‘å�E�H)
�‚“c –L�s (�‘—§ˆâ“`ŠwŒ¤‹†�Š�EŒn“��¶•¨Œ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
“¡àV —m“¿ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
�é�Î �r•F (�‘—§ˆâ“`ŠwŒ¤‹†�Š�EŒn“��¶•¨Œ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
4 �³‘¥‰»ƒXƒp�[ƒXˆöŽq•ª�͈͂öŽq‰ñ“]‚ÉŽæ‚Á‚Ä‘ã‚í‚é‚Ì‚©�H (25•ª)
œA�£ Œd (‘å�ã‘å�EŠî‘b�H)
ŽR–{ —Ï�¶ (‹ž“s‘å�Eˆã)
5 ŠO‚ê’l‚Ƀ�ƒoƒXƒg‚ȃXƒp�[ƒX�üŒ`‰ñ‹A: ŒðŒÝ�Å“K‰»ƒAƒ‹ƒSƒŠƒYƒ€‚Æ‚»‚Ì“�Œv“IŽû‘© (25•ª)
•ÐŽR ãÄ‘¾ (“Œ‹ž�H‹Æ‘å�EŽÐ‰ï—��H)
“¡àV —m“¿ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30�`17:30 D‰ï�ê (�Ô–å‘��‡Œ¤‹†“�2ŠK 200�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC •ª•z˜_
�À’· ˆÀŒ|�d—Y (ŠÖ�¼‘å�EƒVƒXƒeƒ€—��H)
1 Šù’m‚Ì•ûŒüŽü‚è‚ł̑ÎçG‘Î�Ì�«‚ÉŠÖ‚·‚é‘Q‹ß�Å“K�„‘ª˜_
ˆ¢•” �r�O (“Œ‹ž—�‰È‘å�E�H)
�¬•û �_–¾ (Žñ“s‘å�E“sŽs‹³—{)
‰–à_ Œh”V (“Œ‹ž—�‰È‘å�E�H)
’J�‡ �O�s (‘�ˆî“c‘å�E�‘�Û‹³—{)
2 Šm—¦•êŠÖ�”‚ÉŠî‚¢‚½—£ŽU•ª•z‚ÌŒvŽZ‚ɂ‚¢‚Ä
ˆÀŒ| �d—Y (ŠÖ�¼‘å�EƒVƒXƒeƒ€—��HŠw•”)
3 ƒzƒ�ƒmƒ~ƒbƒNŒù”z–@‚É‚æ‚é�ÛŒÀŠm—¦‚ÌŒvŽZ
�¬ŽR –¯—Y (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
’|‘º �²’Ê (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
4 ‘½•Ï—Ê�³‹K�«ŒŸ’è‚̃Oƒ‰ƒt•\Œ»–@
’†�ì �d˜a (‘q•~Œ|�p‰ÈŠw‘å�EŽY‹Æ‰ÈŠw‹Z�p)
‹´Œû ”ŽŽ÷ (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
�m–Ø ’¼�l (“Œ‹ž—�‰È‘å�E�H)
5 ƒ\�[ƒeƒBƒ“ƒO‰ß’ö‚ÉŒ»‚ê‚é—£ŽUŠm—¦•ª•z‚Æ‚»‚Ì�¸–§‰»
“y‰® �‚�G (�é�¼‘å�E—�)
’†‘º ‰i—F (ŽD–yŠw‰@‘å�EŒo�Ï)
6 Approximations to the percentiles for the contaminated normal distribution
Žñ“¡ �M’Ê (�_ŒË‘å�EŠCŽ–‰ÈŠw)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30�`17:30 E‰ï�ê (�¬“‡ƒz�[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹�[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC “�Œv—�˜_ˆê”Ê�i‚T�j
�À’· �¼ŽR—zˆê (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
1 �u‹·‹`‰ÂŽZ�W�‡�v‚ÌŠT”O‚Ì“±“ü‚Æ‚»‚Ì“®‹@
�¼ŽR —zˆê (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
2 Both concentration and convergence of distribution of empirical distributions generated by resample on Hilbert space
obeys sample size as small to large
ŠÝ �´•�
3 Asymptotic comparison of location equivariant estimators for a family of truncated  distributions
‘å’J“à “Þ•ä (’}”g‘å�E�”—�•¨Ž¿)
�Ô•½ �¹•¶ (’}”g‘å�E�”—�•¨Ž¿)
4 2ŠK�üŒ`”÷•ª•û’öŽ®‚ð–ž‚½‚·ŠÖ�”‚Ì™p�æ‚Ì�«Ž¿‚Æ“�Œv‚ւ̉ž—p
ŠÛ–Î ’¼‹M (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
‘刢‹v �r‘¥ (“Œ‹ž�—Žq‘åŠw�EŒ»‘㋳—{Šw•”)
’|‘º �²’Ê (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
5 �”‚Ì•W–{Šm—¦•ªŠ„‚©‚ç—LŒÀ•ê�W’c•ªŠ„‚ð�„’è‚·‚é‘f–p‚È•û–@
�a’J �­�º (Œcœä‹`�m‘å�E—��H)
6 l_p-norm based James-Stein estimation with minimaxity and sparsity
ŠÛŽR —S‘¢ (“Œ‹ž‘å�E‹óŠÔ�î•ñ)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30�`17:30 F‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ1ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Œö“Iƒf�[ƒ^‚ÌŽû�W�EŒö•\�E•ª�Í‚Ì�Å‘O�ü
�À’· “y‰®—²—T (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E’²�¸‰ÈŠwŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
1 •½�¬27”N�‘�¨’²�¸‚ÌŽÀŽ{‚ÉŒü‚¯‚Ä�[ƒCƒ“ƒ^�[ƒlƒbƒg’²�¸‚Ì‘S�‘“WŠJ‚ƃrƒbƒOƒ`ƒƒƒŒƒ“ƒW�[
•Û�‚ ”Ž”V (‘�–±�È�E“�Œv‹Ç)
2 ’²�¸•[ƒfƒUƒCƒ“‚ÉŠÖ‚·‚鎋�ü’Ç�ÕŽÀŒ±
“y‰® —²—T (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E’²�¸‰ÈŠwŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
–p êŸ�¯ (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E’²�¸‰ÈŠwŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
3 Œ‡‘ª’l•â’è‚Ì�f’fŽè–@‚Æ‚µ‚Ă̑½�d‘ã“ü–@
�‚‹´ �«‹X (“�ŒvƒZƒ“ƒ^�[�E“�Œv�î•ñ�E‹Z�p•”)
4 ‘½ŽŸŒ³ƒNƒ�ƒX�WŒv•\‚É‚¨‚¯‚é
ŠJަƒŠƒXƒN‚Æ�î•ñ—Ê‘¹Ž¸‚Ì‘ª’è
”’�ì �´”ü (“�ŒvƒZƒ“ƒ^�[�E“�Œv�î•ñ�E‹Z�p•”)
5 �Z‘î�E“y’n“�Œv’²�¸“½–¼ƒf�[ƒ^‚ÌŠJަƒŠƒXƒN
�¯–ì �L–¾ (‹à‘ò‘å�EŒo�Ï)
6 •ï—�•ª�Í–@‚Ì�V‹KƒAƒvƒ��[ƒ`‚Ì’ñˆÄ‚Æ‚»‚̉ž—p
›I ‹»‹N (‘Ñ�L’{ŽY‘å�E’nˆæŠÂ‹«ŠwŒ¤‹†•”–å)
–ì“c ‰p—Y (“Œ‹ž—�‰È‘å�EŒo‰c)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30�`17:30 G‰ï�ê (ˆãŠw•”‚P�†ŠÙ3ŠK �u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ‰uŠw�E�lŒû“�Œv
�À’· ‘å‘뎜 (�L“‡‘å�EŒ´”š•úŽË�üˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
1 �‚—îŽÒ‚ÌŒ’�N�ó‘Ô‚Æ—v‰îŒì•Ê—]–½: •Ÿ‰ªŽs‘S�”ƒf�[ƒ^‚Ì‘½‘Š�¶–½•\•ª�Í
�›Œ´ �T–î (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
âV“¡ ˆÀ•F (“ú–{‘å�E‘��‡‰ÈŠw)
’†‘º “ñ˜N (“ú–{‘å�E‘��‡‰ÈŠw)
2 ‚ª‚ñŽ€–Sƒf�[ƒ^‚ɑ΂·‚é•ω»ŒW�”ƒ‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½ƒRƒz�[ƒgŒø‰Ê‚ÌŒŸ�o‚ɂ‚¢‚Ä
•y“c “NŽ¡ (Œ§—§�L“‡‘å�EŒo‰c�î•ñŠw•”)
‰Á–Î Œ›ˆê (ŽD–yˆã‰È‘å�Eˆã—Ã�lˆç�¬ƒZƒ“ƒ^�[)
�²“¡ Œ’ˆê (�L“‡‘å�EŒ´”š•úŽË�üˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
3 •Ÿ“‡Œ§�uŒ§–¯Œ’�N’²�¸�v‚ɂ‚¢‚Ä
�‚‹´ �G�l (•Ÿ“‡Œ§—§ˆã‰È‘åŠw ˆãŠw•”�E•úŽË�üˆãŠwŒ§–¯Œ’�NŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
ŽÄ“c ‹`’å (•Ÿ“‡Œ§—§ˆã‰È‘åŠw ˆãŠw•”�E•úŽË�üˆãŠwŒ§–¯Œ’�NŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
‘啽 “N–ç (•Ÿ“‡Œ§—§ˆã‰È‘åŠw ˆãŠw•”�E•úŽË�üˆãŠwŒ§–¯Œ’�NŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
‘O“c �³Ž¡ (•Ÿ“‡Œ§—§ˆã‰È‘åŠw ˆãŠw•”�E•úŽË�üˆãŠwŒ§–¯Œ’�NŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
�¼ˆä Žj˜Y (•Ÿ“‡Œ§—§ˆã‰È‘åŠw ˆãŠw•”�E•úŽË�üˆãŠwŒ§–¯Œ’�NŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
—é–Ø áÁˆê (•Ÿ“‡Œ§—§ˆã‰È‘åŠw ˆãŠw•”�E•úŽË�üˆãŠwŒ§–¯Œ’�NŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
�_’J Œ¤“ñ (•Ÿ“‡Œ§—§ˆã‰È‘åŠw ˆãŠw•”�E•úŽË�üˆãŠwŒ§–¯Œ’�NŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
ŽR‰º �rˆê (•Ÿ“‡Œ§—§ˆã‰È‘åŠw ˆãŠw•”�E•úŽË�üˆãŠwŒ§–¯Œ’�NŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
ˆÀ‘º �½Ži (•Ÿ“‡Œ§—§ˆã‰È‘åŠw ˆãŠw•”�E•úŽË�üˆãŠwŒ§–¯Œ’�NŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
ˆ¢•” �³•¶ (•Ÿ“‡Œ§—§ˆã‰È‘åŠw ˆãŠw•”�E•úŽË�üˆãŠwŒ§–¯Œ’�NŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
4 •ªŽU•s‹Ïˆê�³‹KŒoŽžƒf�[ƒ^‚ɑ΂·‚é�C�³GEE1‚Æ�üŒ`�¬�‡Œø‰Êƒ‚ƒfƒ‹‚Ì”äŠr�F‘Ù“àŒ´”š”픚ŽÒ‚Ì‚X�Ë‚©‚ç‚P‚S�Ë‚Ì
ŒoŽž“IŽû�kŠúŒŒˆ³ƒf�[ƒ^‚ɑ΂·‚鉞—p
’†“‡ ‰h“ñ (•úŽË�ü‰e‹¿Œ¤‹†�Š�E“�Œv•”)
5 ŽÐ‰ï‚Æ“�ŒvŠw�i‚»‚Ì‚S�j—3.11ˆÈŒã‚Ì�¬Ž™�b�ó‘B‚ª‚ñ—
ŽÄ“c ‹`’å (•Ÿ“‡Œ§—§ˆã‰È‘åŠw�E•úŽË�üˆãŠwŒ§–¯Œ’�NŠÇ—�ƒZƒ“ƒ^�[)
6 �L“‡Œ´”š”픚ŽÒ‚ł̌Ō`Šà’´‰ßŽ€–SŠëŒ¯“x‚É‚¨‚¯‚é”ñ�‰Šú�ü—ʈˑ¶�«‚ɂ‚¢‚Ä
‘å‘ë Žœ (�L“‡‘å�EŒ´”š•úŽË�üˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
‘å’J ŒhŽq (�L“‡‘å�EŒ´”š•úŽË�üˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
•y“c “NŽ¡ (Œ§—§�L“‡‘åŠw�EŒo‰c�î•ñŠw•”)
Œ´ Œ›�s (�L“‡‘å�EŒ´”š•úŽË�üˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
�²“¡ —T�Æ (�L“‡‘å�EŒ´”š•úŽË�üˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
ˆÉ�X �W•½ (�L“‡‘å�E—�)
�ì�ã �GŽj (�L“‡‘å�EŒ´”š•úŽË�üˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
�¯ �³Ž¡ (�L“‡‘å�E–¼—_‹³Žö)
�²“¡ Œ’ˆê (�L“‡‘å�EŒ´”š•úŽË�üˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30�`17:30 H‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ1ŠK �¬�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Œv—ʃtƒ@ƒCƒiƒ“ƒX�i‚Q�j
�À’· ’ö“‡ŽŸ˜Y (–¼ŒÃ‰®Žs—§‘å�EŒo�Ï)
1 ŽÐ�‰¿Ši‚©‚ç‚Ý‚½•Ä�‘ƒGƒlƒ‹ƒM�[‹ÆŠE‚Ì�M—pƒŠƒXƒNŒv‘ª
“c–ì‘q —tŽq (–¾Ž¡‘å�E�æ’[�”—�‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
Š ‰® •��º (–¾Ž¡‘å�EƒOƒ��[ƒoƒ‹�EƒrƒWƒlƒX)
ŽR‘º ”\˜Y (–¾Ž¡‘å�EƒOƒ��[ƒoƒ‹�EƒrƒWƒlƒX)
‰¤ ’| (ZWƒVƒXƒeƒ€)
�‚“c ‰p�s (“Œ–M‘åŠw�E—�)
2 The effect of the Fukushima nuclear disaster on bond risk premia of electric power companies
’ö“‡ ŽŸ˜Y (–¼ŒÃ‰®Žs—§‘åŠw�EŒo�Ï)
3 Œ‡‘ª’l‚ðŠÜ‚Þ’†�¬Šé‹Æ‘å‹K–Í�à–±�E”ñ�à–±ƒf�[ƒ^‚ð—p‚¢‚½�M—pƒŠƒXƒN•]‰¿
ˆÀ“¡ ‰ë˜a (�ç—t�H‹Æ‘åŠw�EŽÐ‰ïƒVƒXƒeƒ€‰ÈŠw•”)
‹{–{ “¹Žq (�H“cŒ§—§‘åŠw�EŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
ˆíŒ© �¹”V (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�EƒŠƒXƒN‰ð�Í�í—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
ŽR‰º ’qŽu (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�EƒŠƒXƒN‰ð�Í�í—ªŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
�‚‹´ �~ˆê (CRD‹¦‰ï�E‘��‡Œ¤‹†‘åŠw‰@‘åŠw)
4 MARKET-RATING MIGRATION AND TRANSITION ANALYSIS
ŽR‘º ”\˜Y (–¾Ž¡‘å�EƒOƒ��[ƒoƒ‹�EƒrƒWƒlƒX)
Š ‰® •��º (–¾Ž¡‘å�EƒOƒ��[ƒoƒ‹�EƒrƒWƒlƒX)
�‚“c ‰p�s (“Œ–M‘åŠw�E—�)
“c–ì‘q —tŽq (–¾Ž¡‘å�E�æ’[�”—�‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
‰¤ ’| (ZWƒVƒXƒeƒ€�EZWƒVƒXƒeƒ€)
5 Statistical Estimation for Optimal Dividend Barrier
”’�Î ”Ž (Œcœä‹`�m‘å�E—��H)
�¬�ò Œ’‘¾ (Œcœä‹`�m‘å�E—��H)
6 �‚•p“xŽæˆøŽs�ê‚É‚¨‚¯‚é‹à—ZŽžŒn—ñŠÔ‚̈ö‰Ê�«ŒŸ�Ø
–؉º —º (‘å�ã‘å�EŒo�Ï)
‘剮 �K•ã (‘å�ã‘å�EŒo�Ï)
9ŒŽ15“ú(ŒŽ) 15:30�`17:30 I‰ï�ê (ˆãŠw•”‚Q�†ŠÙ–{ŠÙ3ŠK ‘å�u“°)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ‘½•ϗʉð�Í�i‚Q�j
�À’· ‘q“c”ŽŽj (“Œ‹ž‘å�E‹³—{)
1 �¬�‡Œø‰Êƒ‚ƒfƒ‹‚ð—p‚¢‚½ƒZƒ~ƒpƒ‰ƒ�ƒgƒŠƒbƒN‚ȕω»ŒW�”‚Ì�„‘ª‚ɂ‚¢‚Ä
�²“¡ Œ’ˆê (�L“‡‘å�EŒ´”š•úŽË�üˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
•y“c “NŽ¡ (Œ§—§�L“‡‘åŠw�EŒo‰c�î•ñŠw•”)
2 ‘ŠŠÖŒW�”‚ªŠù’m‚ÌŒ©‚©‚¯�ã–³ŠÖŒW‚ȉñ‹A�i‚r‚t‚q�jƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é�Å—Ç‹¤•Ï�„’è—Ê
‘q“c ”ŽŽj (“Œ‹ž‘å�E‹³—{)
�¼‰Y �s (Œcœä‹`�m‘å�E—��H)
3 �ö�Ý�¬’·‹È�üƒ‚ƒfƒ‹‚É‚¨‚¯‚é•ω»ŒW�”‚Ì“¯Žž�M—Š‹æŠÔ‚ɂ‚¢‚Ä
ˆÉ�X �W•½ (�L“‡‘å�E—�)
�²“¡ Œ’ˆê (�L“‡‘å�EŒ´”š•úŽË�üˆã‰ÈŠwŒ¤‹†�Š)
4 2’lŒ^‘ã•\“_‚É‚æ‚éƒNƒ‰ƒXƒ^ƒŠƒ“ƒO‚ð‘g‚Ý�ž‚ñ‚¾‰ñ‹A•ª�̓‚ƒfƒ‹
ŽR‰º —y (Œcœä‹`�m‘å�E—��H)
—é–Ø �G’j (Œcœä‹`�m‘å�E—��H)
5 LMSR-method‚É‚æ‚鑽•Ï—Ê”ñ�üŒ`‰ñ‹A‚Æ‚»‚̉ž—p
“à“¡ ŠÑ‘¾ (“‡�ª‘å�E‘��‡—��HŠwŒ¤‹†‰È)
�´�… �Ë‘¾ (“‡�ª‘å�E‘��‡—��HŠwŒ¤‹†‰È)
6 Selection of model selection criteria in some situation for multivariate ridge regression
‰iˆä —E (’†‹ž‘åŠw�E�‘�Û‹³—{Šw•”)
9ŒŽ16“ú(‰Îƒq) 10:00�`12:00
9ŒŽ16“ú(‰Î) 10:00�`12:00 A‰ï�ê (‹³ˆçŠw•”“�1ŠK 156�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F“�Œv‹³ˆç‘åŠwŠÔ˜AŒgƒlƒbƒgƒ��[ƒN�iJINSE�j‚ÌŽæ‚è‘g‚Ý�󋵂Æ�¡Œã
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ ”ü“Y‘×�l (�ÂŽRŠw‰@‘å�EŒo�Ï)
�À’· ”ü“Y‘×�l (�ÂŽRŠw‰@‘å�EŒo�Ï)
1 “�Œv‹³ˆç‘åŠwŠÔ˜AŒgƒlƒbƒgƒ��[ƒN�iJINSE�j‚ÌŠT—v‚ÆŠˆ“®
”ü“Y ‘×�l (�ÂŽRŠw‰@‘å�EŒo�Ï)
2 “�Œv‹³ˆç‚ƎЉ‹�‚ß‚é�l�Þ
�M‰ª Žj—Y ((�à)“ú–{“�Œv‹¦‰ï�E�ê–±—�Ž–)
3 ˜AŒg‘åŠwŠw�¶‚ð‘Î�Û‚Æ‚µ‚½“�ŒvŠw‚ւ̈ӎ¯ƒAƒ“ƒP�[ƒg’²�¸‚Ì•ª�Í
’†�¼ аŽq (�¬æü‘å�E–¼—_‹³Žö)
4 JINSE e-Learning ƒVƒXƒeƒ€�FƒAƒJƒfƒ~ƒbƒNƒNƒ‰ƒEƒh‚ð—˜—p‚µ‚½“�Œv‹³ˆçƒRƒ“ƒeƒ“ƒc‚Ì‹¤—L
�h‹v —m (“¯ŽuŽÐ‘å�E•¶‰»�î•ñ)
––‰i �Ÿ�ª (Ž­Ž™“‡�ƒ�S�—Žq’ZŠú‘å�E�¶ŠˆŠw‰È)
“ì �O�ª (–kŠC“¹‘å�E�î•ñŠî”ÕƒZƒ“ƒ^�[)
ŽRŒû ˜a”Í (—§‹³‘å�EŒo‰c)
5 “�Œv‰ÈŠw‹³ˆç�„�i‚ÉŠÖ‚·‚éŠw�p‰ï‹c‚Å‚Ì�R‹c‚ÉŠÖ‚·‚é•ñ��
’|‘º �²’Ê (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
9ŒŽ16“ú(‰Î) 10:00�`12:00 B‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�FƒXƒ|�[ƒcƒrƒWƒlƒX‚ÌŒv—Ê•ª�Í�FƒvƒŒ�[ƒ„�[‚ƃtƒ@ƒ“‚Ì‘ŠŒÝ�ì—p‚ð’T‚é
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ �…–ì�½ (–¾Ž¡‘å�E�¤)
�À’· �…–ì�½ (–¾Ž¡‘å�E�¤)
1 ƒvƒ�–ì‹…‹…’c‚Æ‘IŽè‚ÉŠÖ‚·‚é‘I�DˆÓޝ’²�¸‚Æ‚»‚Ì•ª�Í
�…–ì �½ (–¾Ž¡‘å�E�¤)
�Γc ‘å“T (’鋞‘å�EŒo�Ï)
2 ƒtƒ@ƒ“�S—�‚Ɖž‰‡�s“®‚ÉŠÖ‚·‚éŽÐ‰ï�S—�Šw“IŒ¤‹†�Fƒvƒ�–ì‹…ƒtƒ@ƒ“‚ð‘è�Þ‚É
ŽO‰Y –ƒŽq (ŠÖ�¼Šw‰@‘åŠw�E•¶Šw•”)
3 ƒvƒ�–ì‹…‘IŽè‚Ì�¶‘¶‹È�ü•ª�Í——�u�¶‚¦”²‚«�v‘IŽè‚ð’†�S‚É——
ŒË�Î Žµ�¶ (“Œ‹ž‘å�E”_Šw�¶–½‰ÈŠw)
4 ‘g�Dƒfƒ‚ƒOƒ‰ƒtƒB�[‚É‚æ‚éƒ`�[ƒ€‚̃‚ƒfƒ‹•ª�Í
ˆî�… �L�s (’}”g‘å�EƒrƒWƒlƒX‰ÈŠw)
�╽ •¶”Ž (�\‘¢Œv‰æŒ¤‹†�Š�E‘n‘¢�HŠw•”)
9ŒŽ16“ú(‰Î) 10:00�`12:00 C‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�F�‚•p“x�]‘®ƒf�[ƒ^‚Ì�„‘ª—�˜_
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ ‘�“c�O‹B (‹ã�B‘å�Eƒ}ƒX�EƒtƒHƒA�EƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†�Š)
�À’· ‘�“c�O‹B (‹ã�B‘å�Eƒ}ƒX�EƒtƒHƒA�EƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†�Š)
1 ”ñ“¯ŠúŠÏ‘ª‰º‚É‚¨‚¯‚é‹[Ž—–Þ“x‰ð�Í
‰¬Œ´ “N•½ (“�Œv�”—�ƒgƒEƒPƒCƒXƒEƒŠŒ¤‹†�ŠƒPƒ“ƒLƒ…ƒEƒWƒ‡)
2 ’´�‚•p“x‹à—Zƒf�[ƒ^‚ƃWƒƒƒ“ƒv�„’è
�¬’r —S‘¾ (“Œ‹ž‘å�E�”—�)
3 ƒfƒtƒHƒ‹ƒgƒŠƒXƒN‚ɑ΂·‚éGerber-Shiu‰ð�͂Ɠ�Œv“I�„‘ª
�´�… ‘×—² (‘�ˆî“c‘å�E—��H)
4 �‚•p“xƒf�[ƒ^‰ð�͂ɂ¨‚¯‚é�‚ŽŸ‹ÉŒÀ’è—�
‹g“c •ü�L (“Œ‹ž‘å�E�”—�)
9ŒŽ16“ú(‰Î) 10:00�`12:00 E‰ï�ê (�¬“‡ƒz�[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹�[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC “�Œv—�˜_ˆê”Ê�i‚U�j
�À’· �¬Š}Œ´�t•F (�¬’M�¤‰È‘å�E�¤)
1 Žw�”•ª•z‘°‚É‚¨‚¯‚éƒJƒmƒjƒJƒ‹ƒpƒ‰ƒ��[ƒ^‚Ì�„’è—ʂ̑Q‹ßƒLƒ…ƒ~ƒ…ƒ‰ƒ“ƒg
�¬Š}Œ´ �t•F (�¬’M�¤‰È‘å�E�¤)
2 1•ê�”Žw�”•ª•z‘°‚É‚¨‚¯‚éŒ`�ó�§–ñ‚¨‚æ‚ѕω»“_‰¼�à‚Ö‚Ì‘��‡“I�Ú‹ß–@
�L’à �ç�q (–¾�¯‘å�E˜AŒgŒ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[)
’ß“c —z˜a (–k—¢‘å�Eˆã—Ã�î•ñ )
3 Estimation of principal points of multivariate normal distributions when principal points are collinear
�¼‰Y �s (Œcœä‹`�m‘å�E—��H)
Tarpey Thaddeus (Wright State University�EDepartment of Mathematics and Statistics)
4 —\‘ª‚ÌŠÏ“_‚©‚ç‚ÌŽw�”•ª•z�„’è
’|àV –M•v (’†‰›”_‹Æ‘��‡Œ¤‹†ƒZƒ“ƒ^�[�E�î•ñ—˜—pŒ¤‹†—̈æ)
5 ‹¤•ϗʂ̒l‚ª•ω»‚·‚é�󋵉º‚Å‚Ì�üŒ`�¬�‡ƒ‚ƒfƒ‹‚Ì•Ï�”‘I‘ð‚Æ‚»‚Ì�¬’nˆæ�„’è‚ւ̉ž—p
�ì‹v•Û —F’´ (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
�›àV ãÄ”V�• (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
‹v•Û�ì ’B–ç (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
6 “ñ�dƒpƒ‰ƒ��[ƒ^‰»“ñ�dƒpƒŒ�[ƒg‘Î�”�³‹K•ª•z‚Ì�Š“¾•ª•z‚Ö‚Ì“–‚Ă͂ß
‰ª–{ �­�l (‘�–±�È�E“�ŒvŒ¤�C�Š)
9ŒŽ16“ú(‰Îƒq) ’‹‹xƒqƒ‹ƒ„ƒX‚Ý
9ŒŽ16“ú(‰Î) 12:10�`12:40 A‰ï�ê (‹³ˆçŠw•”“�1ŠK 156�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC “�ŒvŠÖ˜AŠw‰ï˜A�‡‘å‰ï“Á•ʃZƒbƒVƒ‡ƒ“ �u“�ŒvŠw‚ÌŠe•ª–ì‚É‚¨‚¯‚鋳ˆç‰Û’ö•Ò�¬�ã‚ÌŽQ�ÆŠî�€‚ɂ‚¢‚Ä�v
�À’· Š™‘q–«�¬ (’†‰›‘å�EŒo‰cƒVƒXƒeƒ€)
1 “�ŒvŠw‚ÌŠe•ª–ì‚É‚¨‚¯‚鋳ˆç‰Û’ö•Ò�¬�ã‚ÌŽQ�ÆŠî�€‚ɂ‚¢‚Ä
Šâ�è Šw (�¬æü‘å�E—��H)
9ŒŽ16“ú(‰Îƒq) 13:00�`15:00
9ŒŽ16“ú(‰Î) 13:00�`15:00 A‰ï�ê (‹³ˆçŠw•”“�1ŠK 156�u‹`Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ‘Q‹ß—�˜_
�À’· Š`‘ò‰À�G (–kŠC“¹‘å�EŒo�Ï)
1 Estimation of the tail index for lattice-valued sequences
�¼ˆä �@–ç (“ìŽR‘å�EŒo‰c)
2 Sparse-Bridge�„’è‚É‚¨‚¯‚郂�[ƒ�ƒ“ƒgŽû‘©
�´�… —D—S (‹ã�B‘å�E�”—�)
‘�“c �O‹B (‹ã�B‘å�Eƒ}ƒX�EƒtƒHƒA�EƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†�Š)
3 ‘Î�”Žü•Ó–Þ“x‚Ì‘Q‹ß‹““®‚ɂ‚¢‚Ä
�]Œû ãĈê (‹ã�B‘å�E�”—�)
‘�“c �O‹B (‹ã�B‘å�Eƒ}ƒX�EƒtƒHƒA�EƒCƒ“ƒ_ƒXƒgƒŠŒ¤‹†�Š)
4 �î•ñ—�˜_‚É‚¨‚¯‚郆ƒjƒo�[ƒTƒ‹‚ȃxƒCƒY‘ª“x‚̔ĉ»Œë�·‚Ì—�˜_“I‰ð�͂Ɠ�Œv‰ÈŠw‚ւ̉ž—p
ˆ»–ì �F‘¥ (‘å�ã‘å�E—�)
—é–Ø �÷ (‘å�ã‘å�E—�)
5 ”ñ�³‹K�«‚̉º‚ł̑½•Ï—Ê�üŒ`ƒ‚ƒfƒ‹‚ɑ΂·‚é�‚ŽŸŒ³‘Q‹ß—�˜_
•P–ì “N�l (�¬æü‘å�E—��H)
ŽR“c —²�s (“ú–{‘å�E�H)
6 ƒu�[ƒgƒXƒgƒ‰ƒbƒv�Eƒo�[ƒgƒŒƒbƒgŒ^’²�®‚ɂ‚¢‚Ä
Š`‘ò ‰À�G (–kŠC“¹‘å�EŒo�Ï)
9ŒŽ16“ú(‰Î) 13:00�`15:00 B‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�’n‰º1ŠK ‘æ1‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC Šé‰æƒZƒbƒVƒ‡ƒ“�FƒXƒ|�[ƒc“�Œv‰ÈŠw‚Ì•û–@˜_
ƒI�[ƒKƒiƒCƒU�[ ’|“àŒõ‰x (ŽÀ‘H�—Žq‘åŠw�E�lŠÔŽÐ‰ïŠw•”)
�À’· ’|“àŒõ‰x (ŽÀ‘H�—Žq‘åŠw�E�lŠÔŽÐ‰ïŠw•”)
1 –ì‹…‚É‚¨‚¯‚é“à–ìŽç”õ‚Ì“K�؂ȃ|ƒWƒVƒ‡ƒjƒ“ƒO
�¬–¸ “§ (ŽO�d‘å�EˆãŠw•”•�‘®•a‰@)
Š™‘q –«�¬ (’†‰›‘å�E—��H)
2 �¶‘¶ŽžŠÔ‰ð�Í‚ð—p‚¢‚½“ú–{ƒvƒ�–ì‹…‚É‚¨‚¯‚é‹…�”“™‚Ì�lŽ@
�㌴ ‘�–¶ (ƒf�[ƒ^ƒXƒ^ƒWƒAƒ€�Eƒx�[ƒXƒ{�[ƒ‹Ž–‹Æ•”)
’|‘º �²’Ê (“Œ‹ž‘å�E�î•ñ—��H)
3 ƒXƒyƒNƒgƒ‹�³‘¥‰»–@‚ð—p‚¢‚½–¢‘Î�í�¬�т̗\‘ª
Žð�Ü •¶•� (’†‰›‘å�E—��H)
�•àV ‘åŽ÷ (’†‰›‘å�E—��H)
”©ŽR ‹¿ (’†‰›‘å�E—��H)
4 �‘“àŠO‚É‚¨‚¯‚éƒXƒ|�[ƒc“�ŒvŠw‚Ö‚ÌŽæ‚è‘g‚Ý
Žð�Ü •¶•� (’†‰›‘å�E—��H)
‹à‘ò Œd (ƒf�[ƒ^ƒXƒ^ƒWƒAƒ€�Eƒx�[ƒXƒ{�[ƒ‹Ž–‹Æ•”)
‘ê�ì —L�L (ƒf�[ƒ^ƒXƒ^ƒWƒAƒ€�Eƒtƒbƒgƒ{�[ƒ‹Ž–‹Æ•”)
9ŒŽ16“ú(‰Î) 13:00�`15:00 C‰ï�ê (Œo�ÏŠwŒ¤‹†‰È“�3ŠK ‘æ2‹³Žº)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC ‘½•ϗʉð�Í�i‚R�j
�À’· •º“ª�¹ (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
1 �‚ŽŸŒ³˜g‘g‚݂ɂ¨‚¯‚é2ŽŸ”»•ÊŠÖ�”‚Ì‘Q‹ß�³‹K�«‚ɂ‚¢‚Ä
•º“ª �¹ (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
2 Testing the block-diagonal covariance structure for high-dimensional data
�¼ŽR ‹M�O (�ê�C‘åŠw�EŒo‰c)
•º“ª �¹ (“Œ‹ž—�‰È‘å�E—�)
Žñ“¡ �M’Ê (�_ŒË‘å�E‘åŠw‰@ŠCŽ–‰ÈŠwŒ¤‹†‰È)
Pavlenko Tatjana (KTH Royal Institute of Technology�EDepartment of Mathematics)
3 •ªŽU‹¤•ªŽU�s—ñ‚ª‹ß‚¢�ê�‡‚Å‚Ì�üŒ`”»•ÊŠÖ�”‚Æ2ŽŸ”»•ÊŠÖ�”‚Ì”äŠr
’†�ì ’q”V (�L“‡‘å�E—�)
Žá–Ø �G•¶ (�L“‡‘å�E—�)
4 ˆê”ʉ»ŠÖ�”�³�€‘ŠŠÖ•ª�͂̒莮‰»‚Æ‚»‚Ì�«Ž¿‚ɂ‚¢‚Ä
ŽR–{ —Ï�¶ (‹ž“s‘å�Eˆã)
5 �‚ŽŸŒ³�¬•W–{‚É‚¨‚¯‚éƒiƒC�[ƒu‚È�³�€‘ŠŠÖŒW�”‚Ì‘Q‹ß‹““®‚ɂ‚¢‚Ä
‹Ê’J �[ (“‡�ª‘å�E‘��‡—��HŠwŒ¤‹†‰È)
“à“¡ ŠÑ‘¾ (“‡�ª‘å�E‘��‡—��HŠwŒ¤‹†‰È)
6 ’ljÁ“I‚È‹¤•Ï—Ê‚ð‚à‚¿‚¢‚½�‚ŽŸŒ³‹¤•ªŽU�s—ñ‚Ì�„’è
’r“c —SŽ÷ (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
‹v•Û�ì ’B–ç (“Œ‹ž‘å�EŒo�Ï)
9ŒŽ16“ú(‰Î) 13:00�`15:00 E‰ï�ê (�¬“‡ƒz�[ƒ‹2ŠK ƒRƒ“ƒtƒ@ƒŒƒ“ƒXƒ‹�[ƒ€)
ƒZƒbƒVƒ‡ƒ“–¼ƒ�ƒC “�Œv—�˜_ˆê”Ê�i‚V�j
�À’· ŒI–Ø“N (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�E�”—��E�„˜_Œ¤‹†Œn)
1 ‹G�ߕϓ®‚ð�l—¶‚µ‚½“®“I‘ä•—ˆÚ“®ƒ‚ƒfƒ‹‚Ì�\’z
’†–ì �T–ç (“�Œv�”—�Œ¤‹†�Š�Eƒ‚ƒfƒŠƒ“ƒOŒ¤‹†Œn)
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Wynn Henry, P. (The University of London�EThe London School of Ecomonics and Political Science)
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5 Semi-critical mode of marked Hawkes processes
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