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Research Laboratory
Data Science & Econometrics Lab
Data Science • Econometrics • Machine Learning • AI

Data Science & Econometrics Lab

Data Science と AI を中核に、 社会科学と自然科学を横断する知を創出する研究室

Research Philosophy
Argo Helm Intelligence aHi
"Let intelligence become the Argo; let humanity remain at the helm."

データサイエンス・AI・計量経済学を融合し、複雑な社会課題の分析・予測・意思決定を支える研究を推進する。

最近の論文 研究業績 DSELabプロジェクト 学習資料 研究室に連絡する
最新更新:
2026/10/23　Xiang & Liu の working paper Learning Goal-Conditioned Subgoals through Frozen Hierarchical World Modelsを arXiv で公開（arXiv:2610.26179）。
2026/10/22　Zhao & Liu の論文 Time-Varying Structural Approximate Dynamic Factor Modelが Journal of Forecasting に採択。
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AI
機械学習、知的モデル、意思決定支援、責任ある設計
DS
計量分析、推論、計算、大規模データ解析、実証研究
About the Lab

データサイエンスと計量経済学を核とする研究室

Professor 劉 慶豊教授は、データサイエンス、計量経済学、機械学習の分野で研究を行っている。 現在、法政大学理工学部教授を務め、ニューヨーク大学グローバル公衆衛生学院の共同研究員も兼任する。 京都大学で経済学博士号を取得後、Princeton University でポストドクトラル研究員として研究に従事した。 研究成果は Journal of Business & Economic Statistics、Econometrics Journal、Econometric Reviews などの国際誌に掲載され、 the Journal of the American Statistical Association や Asia-Pacific Financial Markets の Associate Editor を務めている。 近年は、機械学習と計量経済学の融合を進め、連合学習をはじめとするプライバシー保護型の新しい経済分析手法を探究している。
Recent Papers

最近の論文

具身知能・ロボット制御：サブゴールを経て障害を回避する応用イメージ 応用イメージ · クリックで拡大 ↗
Working Paper

Learning Goal-Conditioned Subgoals through Frozen Hierarchical World Models

Xiang, K. and Liu, Q. (2026). Learning Goal-Conditioned Subgoals through Frozen Hierarchical World Models. arXiv:2610.26179.

状態・目標・残りステップから学習済みヘッドが条件ベクトルを出力し、凍結した高層予測器がサブゴールを生成することで高層探索を置き換え、低層MPCを維持しつつ高層求解時間を100倍超短縮し、端から端までの評価を1.28–4.39倍高速化する。

arXiv:2610.26179 / DOI ↗
金融リスク予測：長い履歴の情報を短い履歴のボラティリティ予測に活用する応用イメージ 応用イメージ · クリックで拡大 ↗
Published

Tying Maximum Likelihood Estimation for Dependent Data

Iwasawa, M., Liu, Q. and Zhao, Z. (2026). Tying Maximum Likelihood Estimation for Dependent Data. Econometric Reviews, 1–20.

長い時系列と短い時系列の一部のパラメータを柔軟に結び付け、ブートストラップで結合の強さを選ぶことで、短い系列の推定精度を高める。

DOI: 10.1080/07474938.2026.2690038 ↗
News

お知らせ

2026/10/23　Xiang & Liu の working paper を arXiv で公開（arXiv:2610.26179）。
2026/10/22　Zhao & Liu の論文が Journal of Forecasting に採択（DOI: 10.1002/for.70236）。
2026/06/24　今年度の進路状況を更新：最大手都市銀行（SE）、最大手都市銀行（データサイエンス部門）、大手通信会社（データサイエンス部門）、アメリカ大手半導体企業日本法人（CE）、最大手航空会社、大学院進学2名、海外留学1名、起業者（海外留学予定）。
2026/06/11　Our paper, "Tying Maximum Likelihood Estimation for Dependent Data" (Iwasawa, M., Liu, Q. and Zhao, Z., 2026), has been accepted in its current form for publication in Econometric Reviews.
2026/05/15　第一回産学連携セミナー「AI時代における課題解決力とエンジニアの新たな役割」 詳細
2026/01/27　Serve as Associate Editor, 2026 ~ , the Journal of the American Statistical Association (JASA)
2025/10/21　Gu, D., Liu, Q. and Zhang, X. (2025), Model Averaging under Flexible Loss Functions, INFORMS Journal on Computing, 37(6), 1605–1623. DOI: 10.1287/ijoc.2023.0291
2024/04/01　Liu, Q. and Feng, Y. (2024), Machine Collaboration, stat PDF
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International Meetings

主催する国際会議

Research Areas

Data Science と AI が交差する研究領域

理論構築から応用実装までを一体として捉え、予測、説明、推論、最適意思決定の各側面を深く追究する。

AI-Driven Econometrics

計量経済学と人工知能を接続し、予測・因果推論・意思決定支援を統合した新しい分析枠組みを探究する。

Machine Learning & Statistical Learning

高次元データ、非線形性、不規則な観測構造に対応するための学習理論と統計的推測手法を開発する。

Federated Learning & Privacy

分散環境における協調学習を通じて、プライバシー保護と高精度分析の両立を目指す。

Data Science for Industry and Society

金融、産業、医療、社会システムなどに対し、データ駆動型の機械学習モデルを適用する。

本研究室の2027年度大学院教育方針

本研究室における2027年度 大学院教育方針（IISTは2027年9月入学生から）

以下は、本研究室に所属して大学院で研究する学生を対象とした教育方針です。本研究室では、2027年度より大学院教育・研究体制をさらに強化します。英語による教育と研究を中心に、英語コース（IISTコース）の募集を拡大します。日本語コース・英語コース（IISTコース）いずれの在籍者も、英語による講義・指導・研究活動を積極的に行います。
  • 英語コース（IISTコース）の募集を拡大します。
  • 日本語コース・英語コース（IISTコース）いずれの在籍者も、英語での教育・研究指導を実施します。
  • 数学（特に線形代数、微積分、確率統計）やプログラミングの知識・スキルを重視します。
国際的な環境で学び、研究したい方、積極的な応募をお待ちしています。
学習資料

ML・AI資料コード集

GitHubで公開中の機械学習とAIの資料とコード集。講義資料、チュートリアル、実装例をまとめています。
詩文雑感

論語新篇・凡璞瑰珍集

詩文作品、哲学的考察、ChatGPTとの対談など、多様な創作活動と思索の記録。
AWARDS 受賞など

AWARDS 受賞など

ACIEK Award

ACIEK (Winter)-IMIP 2024

Outstanding Contribution Award

Projects & Output

学生研究成果・学位・就職実績

研究プロジェクト、卒業論文、修士論文、博士号取得者、就職実績などの紹介。
01
2025年度学部・大学院合同研究プロジェクト
[1] BERT由来特徴量とディープラーニングを用いた小売業の広告効果予測モデルの構築 PDF SLIDE
[2] LoRA, Stable DiffusionとEfficientNetを用いたコーディネート推薦モデルの開発 PDF SLIDE
[3] 株価予測におけるTCN-LightGBM複合モデルの適用 PDF SLIDE
[4] 衣料品レビューの感情予測と商品の改善点分析 PDF SLIDE
02
卒業論文
2025年度卒業予定者
[1] 高次元不均衡データのためのData-Driven Switch Loss法, 勝山智仁, 眞室貴滉, (2026).
[2] 画像識別AIモデルによるリサイクル資源分類アプリケーション開発, 滝口桜子, 中山莉菜, 長沢花梨, (2026).
[3] AI生成画像識別のための転移学習モデルの検証とフェイク画像検出への応用, 今村秀虎, 小柳颯聖, (2026).
2024年度卒業生
[1] 機械学習を用いた順位予測モデルの構築と精度評価：競馬予測を事例として PDF
[2] テクニカル指標と株価変動の関連性に関する実証分析 PDF
[3] サッカーにおける戦略策定を目的としたデータ分析 PDF
[4] 機械学習を用いた不正会計の検出と分析 PDF
2023年度卒業生
[1] 汎化性能を考慮した食品パッケージの画像分類 概要 本文 SLIDE
[2] 会計監査における分析的手続への不正検知を目的とした機械学習手法の導入可能性
2022年度卒業生
[1] ツイートデータとインデックスデータを併用した株価騰落予測 PDF
[2] 人口問題におけるテレワーク推進と移住支援策がもたらす効果について PDF
[3] サッカーの勝敗要因に関するデータ分析 PDF
03
修士論文
2025年度修士課程修了予定者
[1] 企業デジタル化要因の因果効果の推定：GLDAGモデルと連合学習の応用, 李 星宇, (2026修了予定).
2024年度修士課程修了生
[1] Adversarial Autoencoderを用いたVertical Federated Learning PDF
[2] Differential Machine Learningを用いたラフ・ボラティリティモデルのキャリブレーション PDF
04
博士号取得者
Dr. Qingsong YAO
経済学博士号取得
修了後の所属: Assistant Professor, Louisiana State University, USA.
Dr. Ziyan ZHAO
商学博士号取得
修了後の所属: Research Fellow, Nanyang Technological University, Singapore.
05
卒業生・修士課程修了生就職先
2026年度（今年）進路状況
最大手都市銀行（SE）、最大手都市銀行（データサイエンス部門）、大手通信会社（データサイエンス部門）、 アメリカ大手半導体企業日本法人（CE）、最大手航空会社、大学院進学2名、 海外留学1名、起業者（海外留学予定）

歴年就職先
大手監査法人、警視庁、フィナンシャルアドバイザリー会社、 大手地方銀行、大手カード会社、大手総合コンサルティング会社、 大手自動車メーカーデータサイエンス部門、 大手IT企業ソフトウエア開発部門(Job採用) 、中高教員
Contact

未来を形づくる研究に参加する

Data Science、AI、機械学習、因果推論、計量経済学、最適化、分散学習などに関心のある学生・研究者・共同研究パートナーを歓迎する。
Email
qliu[at]hosei.ac.jp
Location
法政大学理工学部経営システム工学科
Research Topics
AI, Data Science, Econometrics, Causal Inference, Federated Learning
Open to
Students, Collaborators, Visiting Researchers
Lab Identity

Data. Intelligence. Insight.

本研究室は、Data Science、Artificial Intelligence、計量経済学を基盤として、 理論・実証・実装を統合した研究を推進する。 数理的厳密性に裏付けられた分析と、AIによる高度な知的処理を融合し、 経済・産業・社会における複雑な問題に対する新しい解決手法を探究する。 また、国際的な研究ネットワークと連携し、学術的貢献と社会的インパクトの双方を重視する。
  • Data Science・AI・Econometricsを統合した研究教育
  • 理論研究と実データ分析の両立
  • 国際共同研究・学会発信の積極的推進
  • 学生主体の研究プロジェクトと実装重視の教育
信条　やると決めたら楽しくやる, やるからには必ず極める．
預言　日本経済は匠の精神で蘇る．
心得　対立するより, 仲間に迎える．

Affiliations

Hosei Hosei University
TEDS TEDS