安道知寛

安道 知寛（あんどう ともひろ）は、日本の経営学者。メルボルン大学ビジネススクール教授（日本では教授より上位の職階にあたる Distinguished Professor に相当）。

 職歴 
 2005年-2007年 慶應義塾大学大学院経営管理研究科専任講師
 2007年-2008年 シカゴ大学ビジネススクール客員研究員
 2007年-2015年 慶應義塾大学大学院経営管理研究科准教授
 2010年             カリフォルニア大学バークレー校客員准教授
 2011年             カリフォルニア大学ロサンゼルス校客員准教授
 2015年-2020年 メルボルン大学ビジネススクール准教授（日本の教授に相当）
 2021年- メルボルン大学ビジネススクール教授（日本では教授より上位の職階にあたる Distinguished Professor に相当）
 2021年- メルボルン大学ビジネススクール博士課程 プログラムディレクターを併任
2021年- メルボルン大学副学長アドバイザーグループ委員を併任

 受賞 
 最優秀論文賞：学術論文誌 Econometric Reviews より、論文 "Selecting the regularization parameters in high-dimensional panel data models" に授与される.

 著書 
 Bayesian statistical modeling and model selection, Chapman & Hall/CRC.
 ベイズ統計モデリング. 朝倉書店.
 高次元データ分析の方法. 朝倉書店.

 論文 
 Large-scale generalized linear models for longitudinal data with grouped patterns of unobserved heterogeneity. (共著) Journal of Business and Economic Statistics, 2022.
 A spatial panel quantile model with unobserved heterogeneity. (共著) Journal of Econometrics, 2022.
Modelling tail behaviour in the topology of financial networks. (共著) Management Science, 2022.
 Bayesian and maximum likelihood analysis of large-scale panel choice models with unobserved heterogeneity. (共著) Journal of Econometrics, 2022.
 Quantile co-movement in financial markets. (共著) Journal of the American Statistical Association, 2020.  
 A weight-relaxed model averaging approach for high-dimensional generalized linear models. (共著) Annals of Statistics, 2017. 
 Clustering huge number of financial time series: A panel data approach with high-dimensional predictors and factor structures. (共著) Journal of the American Statistical Association, 2016. 
 Panel data models with grouped factor structure under unknown group membership. (共著) Journal of Applied Econometrics, 2016.
A model averaging approach for high-dimensional regression models. (共著) Journal of the American Statistical Association, 2014.
 A direct Monte Carlo approach for Bayesian analysis of the seemingly unrelated regression model.(共著) Journal of Econometrics, 2010.
 Bayesian predictive information criterion for the evaluation of hierarchical Bayesian and empirical Bayes models. Biometrika, 2007.
 Bayesian information criteria and smoothing parameter selection in radial basis function networks.(共著) Biometrika, 2004.

 脚注 

 外部リンク 
  - メルボルン大学

Category:日本の経済学者
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