歴代受賞者リスト

2019年度（2019年8月）

経済統計学会賞

高橋将宜会員（九州支部）

表彰対象業績：

高橋将宜・渡辺美智子（2017）『欠測データ処理ーRによる単一代入法と多重代入法ー』共立出版および以下9編の関連論文である。

[1] 高橋将宜（2018）「多重代入法による匿名データの解析特性の改善について―全国消費実態調査を例に―」,『統計学』第114号, pp.15-29。

[2] Takahashi, M., Iwasaki, M., and Tsubaki, H. (2017) “Imputing the Mean of a Heteroskedastic Log-Normal Missing Variable: A Unified Approach to Ratio Imputation,” Statistical Journal of the IAOS, vol. 33, no．3, pp.763-776．

[3] Takahashi, M. (2017a) “Statistical Inference in Missing Data by MCMC and Non-MCMC Multiple Imputation Algorithms: Assessing the Effects of Between-Imputation Iterations,” Data Science Journal, vol. 16, no．37, pp.1-17．

[4] Takahashi, M. (2017b) “Multiple Ratio Imputation by the EMB Algorithm: Theory and Simulation,” Journal of Modern Applied Statistical Methods, vol. 16, no.1, pp.630-656．

[5] Takahashi, M. (2017c) “Implementing Multiple Ratio Imputation by the EMB Algorithm (R),” Journal of Modern Applied Statistical Methods, vol.16, no.1, pp.657-673．

[6] 高橋将宜（2017）「諸外国の公的統計における欠測値の対処法―集計値ベースと公開型ミクロデータの代入法―」,『統計学』第112号, pp.65-83。

[7] 高橋将宜・阿部穂日・野呂竜夫（2015）「公的統計における欠測値補定の研究：多重代入法と単一代入法」,『製表技術参考資料』no. 30, pp.1-95。

[8] 高橋将宜・伊藤孝之（2014）「様々な多重代入法アルゴリズムの比較～大規模経済系データを用いた分析～」, 『統計研究彙報』第71号, no. 3, pp.39-82。

[9] 高橋将宜・伊藤孝之（2013）「経済調査における売上高の欠測値補定方法について～多重代入法による精度の評価～」, 『統計研究彙報』第70号, no. 2, pp.19-86。

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2017年度（2017年 7月）

経済統計学会賞

岡部　純一（横浜国立大学）

表彰対象業績：
Jun-ichi Okabe and Aparajita Bakshi，A New Statistical Domain in India : An Enquiry into Village Panchayat Databases，2016, Tulika Books, New Delhi．
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李　潔（埼玉大学）

2015年度（2015年 6月）

経済統計学会賞

泉　弘志（大阪経済大学）

選考対象著書『投下労働量計算と基本経済指標』
（大月書店，2014年）
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2011年度（2011年9月）

経済統計学会賞

岩井　浩（関西大学 名誉教授）
選考対象著書『雇用･失業指標と不安定就業の研究』
（関西大学出版部，2010年3月刊）
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2009年度（2009年9月5日）

経済統計学会賞

木村和範（北海学園大学）
選考対象著書『ジニ係数の形成』
（ 北海道大学出版会，2008年３月刊）
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2007年度（2007年9月15日）

経済統計学会賞

山口秋義（九州国際大学）
選考対象著書『ロシア国家統計制度の成立』
（梓出版社　2003年2月刊）
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研究奨励賞

水野谷武志（北海学園大学）
選考対象著書『雇用労働者の労働時間と生活時間』
（御茶の水書房　2005年10月刊）
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