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J-GLOBAL ID：200901079978477627 Update date: Mar. 25, 2025

TOTSUKA Hideomi

トヅカヒデオミ | TOTSUKA Hideomi

Affiliation and department：
Job title： Assistant Professor

Research field (3)： Money and finance , Semiconductors, optical and atomic physics , Semiconductors, optical and atomic physics

Research keywords (6)：確率的ボラティリティ変動モデル , マルコフ連鎖モンテカルロ法 , STM , First-priciple Calculation , Tunneling Barrier Height , Surface Physics

Research theme for competitive and other funds (1)：

2008 - 2010 Theoretical analyses on nanoscale local electric property measurements using scanning tunneling microscopes

Papers (40)：

Totsuka, H. and H. Mitsui. Bayesian Estimation of a Stable Distribution Using the Hamiltonian Monte Carlo Method with Application to Stock Indices. Bulletin of Research Institute of Economic Science College of Economic Nihon University. 2022. 52
Mitsui, H. and H. Totsuka. Bayesian Estimation of Stochastic Volatility Model Using Hamiltonian Monte Carlo Method and its Application to Nikkei 225 Data. Bulletin of Research Institute of Economic Science College of Economic Nihon University. 2022. 53
戸塚英臣・三井秀俊. ハミルトニアン・モンテカルロ法におけるリープフロッグ積分による非対称 SV モデルのベイズ推定への影響. 日本大学経済学部『経済集志』. 2021. 91. 1. 1-22
戸塚英臣・三井秀俊. ハミルトニアン・モンテカルロ法を用いた Stochastic Volatility モデルのベイズ推定による外国為替相場の分析. 日本証券経済研究所『証券経済研究』. 2020. 112. 59-73
戸塚英臣,三井秀俊. ハミルトニアン・モンテカルロ法におけるリープフロッグ法による SV モデルのベイズ推定への影響. 日本大学経済学部経済科学研究所 Working Paper Series. 2020. 20. 03

MISC (8)：

戸塚英臣, 三井秀俊. NUTSによる長期記憶を持つ非対称SVモデルのベイズ推定のベイズ推定 (第2回). 日本取引所グループ『先物・オプションレポート』,. 2023
戸塚英臣, 三井秀俊. NUTSによる長期記憶を持つ非対称SVモデルのベイズ推定のベイズ推定(第1回). 日本取引所グループ『先物・オプションレポート』. 2023
戸塚英臣, 三井秀俊. 日経平均先物とTOPIX先物のハミルトニアン・モンテカルロ法による安定分布のベイズ推定第2回. 日本取引所グループ『先物・オプションレポート』. 2021. 33. 11. 1-5
戸塚英臣・三井秀俊. 日経平均先物とTOPIX先物のハミルトニアン・モンテカルロ法による安定分布のベイズ推定第1回. 日本取引所グループ『先物・オプションレポート』. 2021. 33. 10. 1-5
戸塚英臣, 三井秀俊. 日経平均VI先物のハミルトニアン・モンテカルロ法によるベイズ時系列分析第2回. 日本取引所グループ『先物・オプションレポート』. 2021. 33. 1. 1-5

Books (1)：

Lectures and oral presentations (30)：

Analysis of Covariance Using the Complex Autoregressive Model
(2025)
Analysis of burst phenomena in high-frequency financial data using non-parametric inference of Hawkes process
(2024)
Empirical Analysis of Long-term Memory of Realized Volatility
(日本物理学会2022年秋季大会 2022)
Empirical Study of Realized Volatility using Multi-fractal Analysis
(日本物理学会2022年秋季大会 2022)
Statistical properties of Stock Index and Stock Index Futures time series
(日本物理学会 2021年秋季大会 2021)

Education (3)：

Professional career (1)：

Association Membership(s) (1)：

Physical Society of Japan

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