私について
片渕結矢
- 東北大学大学院 環境科学研究科 産業エコロジー研究室 特任助教
- 博士 (経済学), 九州大学, 2020
- 福岡県福岡市出身
連絡先
App out now
- 「CarbonScope」は、企業が排出するCO₂排出量を可視化するアプリです。身の回りのものをカメラで撮影したり、カテゴリから検索したりすることでCO₂排出量を知ることができます。
- App Store
Preprints out now
- Katafuchi, Y., Li, X., Moran, D., Yamada, T., Fujii, H., & Kanemoto, K. Construction of An Enterprise-Level Global Supply Chain Database. Preprint available at Research Square. Version 3 (2024-10-22).
- Li, X., Katafuchi, Y., Moran, D., Yamada, T., Fujii, H., & Kanemoto, K. Systematic Underreporting in Corporate Scope 3 Disclosure. Preprint available at Research Square. Version 2 (2024-10-22).
研究関心
- 計量経済学(分位点回帰,パネルデータ分析)
- 応用計量経済学(都市経済,環境経済,公共経済,新型コロナウイルス感染症)
- 統計学,応用機械学習
- 産業エコロジー,産業連関分析
他の学術サービス
CitEc, EconPapers, GitHub, Google Scholar, IDEAS, J-GLOBAL, KAKEN, LinkedIn, ORCID, ResearchGate, researchmap, Web of Science, Zotero
論文
Publicationsを参照
ワーキングペーパー
データ
Databasesを参照
学会発表
Talksを参照
研究助成
科学研究費助成事業(日本学術振興会)
- 新型コロナウイルス感染症に関する政策データベース構築と異質性を考慮した政策評価,若手研究,研究代表者,総額4,550,000円,2021~2024年度
- 新型コロナウイルス感染症が地価に与える影響に関する実証分析,研究活動スタート支援,研究代表者,総額2,860,000円,2020~2021年度
学歴
- 九州大学大学院経済学府 経済工学専攻博士後期課程 博士(経済学) (2020/03)
- 博士論文「Essays on Quantile Regressions」(指導教員:瀧本太郎氏)
- College of Social Science, National Taiwan University, Ph.D. Visiting Student (2017/02-2017/07)
- 共同研究論文「Land Prices and the Unemployment Rate in Japan」(指導教員:Jau-er Chen氏)
- 九州大学大学院経済学府 経済工学専攻 修士(経済学) (2015/03)
- 修士論文「Bayesian inference for mixture innovation model」(指導教員:瀧本太郎氏)
- 西南学院大学 経済学部経済学科 学士(経済学) (2013/03)
- 学士論文「Nonlinear time-series modelによるEuropean sovereign-debt crisis下のStock return volatilityの分析」(指導教員:中馬正博氏)
- 福岡県立筑紫丘高等学校理数科 卒業 (2008/03)
職歴
- 東北大学大学院 環境科学研究科 特任助教 (2024/04/01-)
- 総合地球環境学研究所 上級研究員 (2021/10/01-2024/03/31)
- 総合地球環境学研究所 研究員 (2020/04/01-2021/09/30)
- 総合地球環境学研究所 研究推進員 (2019/04/01-2020/03/31)
- 九州大学経済学府 ティーチング・アシスタント (2016/11-2019/03)
- 九州大学経済学府 リサーチ・アシスタント (2016/04-2019/03)
- 九州大学経済学研究院 テクニカルスタッフ (2018/03-2018/09)
オンラインコースの単位認定証
- Neural Networks and Deep Learning (deeplearning.ai), coursera, certificate
- A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data (University of Pennsylvania), cousera, certificate
- Machine Learning (Stanford University), coursera, certificate
- Practical Machine Learning (Johns Hopkins University), coursera, certificate