Organization
Undergraduate School School of Commerce Professor
Title
Professor
External link
Research Interests
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Bayesian Econometrics
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Bayesian Statistics
Research Areas
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Humanities & social sciences / Economic statistics
Education
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Kobe University Graduate School of Business Administration
2008.4 - 2010.3
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Kobe University School of Business Administration
2004.4 - 2008.3
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Kobe University Graduate School of Business Administration
Research History
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Meiji University School of Commerce Professor
2024.4
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Meiji University School of Commerce Associate Professor
2022.4
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Chiba University Associate Professor
2017.4 - 2022.3
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Chiba University Associate Professor
2016.10 - 2017.3
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Chiba University Lecturer
2014.4 - 2016.9
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The University of Tokyo Division of Economics, Graduate School
2013.4 - 2014.3
Papers
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Flexible Bayesian quantile regression for counts via generative modeling
Yuta Yamauchi, Genya Kobayashi, Shonosuke Sugasawa
Biometrics 81 ( 4 ) 2025.10
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Bayesian factor zero-inflated Poisson model for multiple grouped count data Reviewed
Genya Kobayashi, Yuta Yamauchi
Journal of Statistical Computation and Simulation 2025
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Bayesian Time-Varying Distributed Lag Nonlinear Model with Application to Analyzing the Temperature and COVID-19 Case Association Reviewed
Dongu Han, Kljae Lee, Yeonseung Chung, Genya Kobayashi, Taeryon Choi
Journal of Applied Statistics 2025
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Similarity-based random partition distribution for clustering functional data Reviewed
Tomoya Wakayama, Shonosuke Sugasawa, Genya Kobayashi
Journal of the Royal Statistical Society: Series C ( 1 ) 2025
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Predicting COVID-19 hospitalisation using a mixture of Bayesian predictive syntheses Reviewed
Genya Kobayashi, Shonosuke Sugasawa, Yuki Kawakubo, Dongu Han, Taeryon Choi
The Annals of Applied Statistics 18 ( 4 ) 2024.12
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Sequential Monte Carlo ABC: an overview with application to COVID-19 data Reviewed
Minhyeok Kim, Dongu Han, Eunyoung Ko, Genya Kobayashi, Taeryon Choi
Journal of the Korean Statistical Society 2024
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Small area estimation of general finite-population parameters based on grouped data Reviewed
Yuki Kawakubo, Genya Kobayashi
Computational Statistics & Data Analysis 184 107741 - 107741 2023.8
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Robust fitting of mixture models using weighted complete estimating equations Reviewed
Shonosuke Sugasawa, Genya Kobayashi
Computational Statistics & Data Analysis 174 107526 - 107526 2022.10
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Bayesian Approach to Lorenz Curve Using Time Series Grouped Data Reviewed
Genya Kobayashi, Yuta Yamauchi, Kazuhiko Kakamu, Yuki Kawakubo, Shonosuke Sugasawa
Journal of Business & Economic Statistics 40 ( 2 ) 897 - 912 2022.4
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Genya Kobayashi, Taeyoung Roh, Jangwon Lee, Taeryon Choi
Canadian Journal of Statistics 2020.11
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Estimation and inference for area-wise spatial income distributions from grouped data Reviewed
Shonosuke Sugasawa, Genya Kobayashi, Yuki Kawakubo
Computational Statistics & Data Analysis 145 106904 - 106904 2020.5
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Predicting intervention effect for COVID-19 in Japan: state space modeling approach Reviewed
Genya Kobayashi, Shonosuke Sugasawa, Hiromasa Tamae, Takayuki Ozu
BioScience Trends 14 ( 3 ) 174 - 181 2020
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Public health improvements and mortality in interwar Tokyo: a Bayesian disease mapping approach Reviewed
Kota Ogasawara, Shinichiro Shirota, Genya Kobayashi
Cliometrica 12 ( 1 ) 1 - 31 2018.1
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Approximate Bayesian computation for Lorenz curves from grouped data. Reviewed
Kobayashi, G, Kakamu, K
Computational Statistics 2018
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Latent mixture modeling for clustered data. Reviewed
Suagasawa, S, Kobayashi, G, Kawakubo, Y
Statistics and Computing 2018
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Bayesian Endogenous Tobit Quantile Regression Reviewed
Genya Kobayashi
BAYESIAN ANALYSIS 12 ( 1 ) 161 - 191 2017.3
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Skew exponential power stochastic volatility model for analysis of skewness, non-normal tails, quantiles and expectiles Reviewed
Genya Kobayashi
COMPUTATIONAL STATISTICS 31 ( 1 ) 49 - 88 2016.3
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Generalized multiple-point Metropolis algorithms for approximate Bayesian computation Reviewed
Genya Kobayashi, Hideo Kozumi
JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION 85 ( 4 ) 675 - 692 2015.3
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The impact of social workers on infant mortality in inter-war Tokyo: Bayesian dynamic panel quantile regression with endogenous variables Reviewed
Kota Ogasawara, Genya Kobayashi
CLIOMETRICA 9 ( 1 ) 97 - 130 2015.1
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A transdimensional approximate Bayesian computation using the pseudo-marginal approach for model choice Reviewed
Genya Kobayashi
COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS 80 167 - 183 2014.12
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Integrated purchase model using Gaussian Copula Reviewed
Genya Kobayashi, Kazuhiko Kakamu, Eisaku Sato, Hideo Kozumi
Behaviormetrika 41 ( 2 ) 147 - 167 2014.10
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Advances in approximate Baeysian computation
Genya Kobayashi
Kobe University 2013.3
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Bayesian analysis of quantile regression for censored dynamic panel data Reviewed
Genya Kobayashi, Hideo Kozumi
COMPUTATIONAL STATISTICS 27 ( 2 ) 359 - 380 2012.6
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ABCサンプラーの最近の発展について Reviewed
小林 弦矢
日本統計学会誌 41 ( 1 ) 155 - 180 2011.9
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Gibbs sampling methods for Bayesian quantile regression Reviewed
Hideo Kozumi, Genya Kobayashi
JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION 81 ( 11 ) 1565 - 1578 2011
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Quantile Regression Estimation Using the EM Algorithm
Kobayashi Genya, Kozumi Hideo
Journal of economics and business administration 202 ( 1 ) 1 - 11 2010.8
Books
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ベイズデータ解析
Gelman, Andrew, Carlin, John B., Stern, Hal S., Dunson, David B., Vehtari, Aki, Rubin, Donald B., 菅澤, 翔之助, 小林, 弦矢, 川久保, 友超, 栗栖, 大輔, 玉江, 大将, Nospare
森北出版 2024.6 （ ISBN:9784627097032 ）
MISC
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Age-related Commonalities and Differences Concerning the Evaluation of Tea Beverage Package Designs
Shioko Mukai, Genya Kobayashi, Kazuhiko Kakamu
INTERNATIONAL JOURNAL OF PSYCHOLOGY 51 200 - 201 2016.7
Presentations
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Dynamic Bayesian regression quantile synthesis for forecasting outlook-at-risk Invited
Genya Kobayashi
EAC ISBA2025 2025.7
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Predicting COVID-19 hospitalisation using a mixture of Bayesian predictive syntheses Invited
Genya Kobayashi
EcoSta 2024 2024
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General Bayesian quantile regression of count via generative modeling Invited
Genya Kobayashi
CFE-CMStatistics 2024 2024
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Bayesian factor zero-inflated Poisson model for multpie collapsed count data Invited
2022
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Spatio-temporal Smoothing, Interpolation and Prediction of Income Distributions based on Grouped Data Invited
Genya Kobayashi
XV World Conference of the Spatial Econometrics Association 2021.5
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Bayesian approach to Lorenz curve usingn time series grouped data Invited
Genya Kobayashi
IISA 2019 Conference 2019.12
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Bayesian Approach to Lorenz curve using time series grouped data Invited
Genya Kobayashi
Workshop on Bayesian Modelling of Income and Wealth 2019.9
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Estimation and inference for area-wise spatial income distributions from grouped data Invited
Genya Kobayashi
SAE 2019 2019.8
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Flexible Bayesian quantile curve fitting with shape restrictions based on Gaussian process and generalised asymmetric Laplace distribution International conference
Genya Kobayashi
ISBA Eastern Asia Chapter 2018.7
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Flexible Bayesian quantile curve fitting with shape restrictions based on Gaussian process and generalised asymmetric Laplace distribution. International conference
Genya Kobayashi
ISBA World Meeting 2018.6
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Small area estimation for grouped data International conference
Genya Kobayashi
Small Area Estimation Conference 2017.7
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Bayesian nonparametric instrumental variable regression approach to quantile inference International conference
Genya Kobayashi
The First Eastern Asian Meeting on Bayesian Statistics 2016.12
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Bayesian endogenous Tobit quantile regression International conference
Genya Kobayashi
The 9th CSDA International Conference on Computational and Financial Econometrics 2015.7
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Approximate Bayesian computation for Lorenz curves from grouped data International conference
Genya Kobayashi
2015 Joint Statistical Meeting 2015.7
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The impact of piped water on the mortality in inter-war Tokyo: Bayesian disease mapping approach International conference
Genya Kobayashi
2015 Joint Statistical Meeting 2015.7
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Skew exponential power stochastic volatility model for analysis of skewness, non-normal tails, quantiles, and expectiles International conference
Genya Kobayashi
The 7th CSDA International Conference on Computational and Financial Econometrics 2013.12
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Transdimensional approximate Bayesian computation for model choice International conference
Genya Kobayashi
he 5th CSDA International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE11) 2011.12
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Generalized multiple-point algorithms for approximate Bayesian computation International conference
Genya Kobayashi
The 4thCSDA International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE10) 2010.12
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Bayesian and non-Bayesian analysis of quantile regression for longitudinal data International conference
Genya Kobayashi
The3rd CSDA International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE09) 2009.10
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A Gibbs sampling approach to Bayesian quantile regression International conference
Genya Kobayashi
Joint Meeting of 4th World Conference of the IASC and 6th Conference of the Asian Regional Section of IASC on Computational Statistics & Data Analysis, 2008.12
Research Projects
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複雑データに対するベイズモデリングの基盤創出
Grant number：25H00546 2025.4 - 2030.3
日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(A)
菅澤 翔之助, 入江 薫, 小林 弦矢, 橋本 真太郎, 中川 智之, 粟屋 直, 村上 大輔
Grant amount：\45630000 （ Direct Cost: \35100000 、 Indirect Cost：\10530000 ）
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Novel Bayesian predictive methods for social science
Grant number：24K00244 2024.4 - 2029.3
Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Grant amount：\18590000 （ Direct Cost: \14300000 、 Indirect Cost：\4290000 ）
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大規模データに対するベイズモデリングの新展開
Grant number：21H00699 2021.4 - 2025.3
日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(B)
菅澤 翔之助, 小林 弦矢, 入江 薫, 橋本 真太郎, 中川 智之
Grant amount：\17160000 （ Direct Cost: \13200000 、 Indirect Cost：\3960000 ）
本研究の目的は、大規模データ解析で見受けられる実用上の問題点に着目し、それらを解決する効果的なベイズモデリングの方法論の開発を目指している。今年度は具体的に以下のような研究に取り組んだ。
(A) 外れ値に頑健なベイズモデリング: 現実のデータには外れ値が含まれることが多く、その影響で誤った統計的推測を行ってしまう危険性がある。まず、ロバストダイバージェンスと呼ばれる分布間の尺度を用いたベイズ推測の方法論を開発し、その計算アルゴリズムの開発や理論的な性質の解明を行った。また、正規データとカウントデータの場合にそれぞれ焦点を当て、外れ値に対してロバストな確率分布を開発しその理論的な性質を明らかにした。さらにマルコフ連鎖モンテカルロ法による効率的な推定アルゴリズムも開発した。
(B) 適応的な縮小事前分布: 大規模データ内の異質な構造を適応的に捉えることが可能な縮小事前分布の方法論の開発を行った。特にカウントデータと正値データに対する縮小事前分布を新たに開発し、その理論的な性質の解明と効率的な計算アルゴリズムの開発を行った。
(C) 空間データに対する予測統合手法: 大規模空間データを用いて解釈性と精度が高い空間予測を行うため、複数の単純なモデルによる予測を空間潜在変化係数モデルで組み合わせる枠組みを提案し、変分近似法やマルコフ連鎖モンテカルロ法による計算手法を開発した。
(D) 状態空間モデルの効率計算アルゴリズムの開発: 高頻度で観測される時系列データに対して状態空間モデルを用いて高速にベイズ推論を実行するための効率的な計算アルゴリズムを開発した。さらに、分布にガンマ関数を含むクラスのモデルに対してギブスサンプラーを実行するためのアルゴリズムの枠組みも開発した。 -
大規模データに対するベイズモデリングの新展開
Grant number：23K20592 2021.4 - 2025.3
日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(B)
菅澤 翔之助, 入江 薫, 橋本 真太郎, 中川 智之, 小林 弦矢
Grant amount：\17160000 （ Direct Cost: \13200000 、 Indirect Cost：\3960000 ）
本研究では、大規模データに対するベイズモデリングの実用上の問題点に着目し、それらを解決する効果的な方法論の開発を目指している。今年度は具体的に以下のような活動に取り組んだ。
(A) 縮小事前分布によるモデリングの研究: 縮小事前分布の技術を応用して、大規模データ内の特殊な構造を自動的に抽出することが可能な方法論の開発を行った。特に、関数時系列データからのトレンド抽出、単調増加制約のもとでの回帰分析を行うため縮小事前分布を開発し、その理論的な性質の解明と効率的な計算アルゴリズムの開発を行った。
(B) 異質因果効果のベイズモデリングの研究: ベイズ的予測統合と呼ばれる枠組みを用いて、複数の異質因果効果推定量をベイズ的に統合するアルゴリズムの開発を行なった。さらに、回帰不連続デザインにおける異質因果効果を安定的に推定することが可能な階層ベイズ的アプローチの開発も行なった。
(C) ベイズ推測のための効率的な計算アルゴリズムの開発の研究: 様々な多次元モデルを推定する際に必要となる行列一般化逆ガウス分布からの乱数生成を行うギブスサンプラーを新たに開発した。また、ランダム直交行列を効率的にシミュレーションするためのアルゴリズムの開発も行なった。
(D) その他の研究: 上記のテーマ以外にも、裾厚な誤差分布を用いた線形回帰モデルの事後分布がロバストになる理論的な条件の考察や、隣接構造を反映したノンパラメトリックベイズ手法の開発、クラスタリング構造を用いた多変量時系列予測統合手法の開発、形状制約のある関数時系列データに対する状態空間モデルの開発などを行なった。
(E) 研究成果の発信および関連研究者とのネットワーク構築のため、ベイズモデリングに関する国内シンポジウムを主催した。 -
Bayesian time series and spatio-temporal analysis of income and poverty
Grant number：21K01421 2021.4 - 2024.3
Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C) Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Grant amount：\4160000 （ Direct Cost: \3200000 、 Indirect Cost：\960000 ）
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Bayesian spatio-temporal modeling of income inequality
Grant number：20H00080 2020.4 - 2025.3
Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
Grant amount：\35880000 （ Direct Cost: \27600000 、 Indirect Cost：\8280000 ）
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Small Area Estimation and Its Application to Analysis of Poverty, Public Health and Disaster (SAE)
2018.10 - 2021.3
Genya Kobayashi
Authorship：Principal investigator Grant type：Competitive
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形状に制約のあるベイズ関数回帰モデルと経済データへの応用
2018.4 - 2021.3
日本学術振興会 科学研究費補助金若手研究
小林 弦矢
Authorship：Principal investigator Grant type：Competitive
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多様な形態のデータに対する分位点回帰モデルと内生性についてのベイズ解析
2015.4 - 2018.3
日本学術振興会 科学研究費補助金若手研究B
小林 弦矢
Authorship：Principal investigator Grant type：Competitive
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分位点分布に基づいた計量モデルについての研究
2013.4 - 2014.3
日本学術振興会 特別研究員奨励費PD
小林 弦矢
Authorship：Principal investigator Grant type：Competitive
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分位点回帰の非線形モデルの開発，推定と時系列データへの応用についての研究
2010.4 - 2013.3
日本学術振興会 特別研究員奨励費DC1
小林 弦矢
Authorship：Principal investigator Grant type：Competitive
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