データサイエンス、特に統計学および計量経済学の方法論の理論的研究。現在はビッグデータの一つである超高次元データに関する変数選択と統計的推測、ノンパレメトリックモデル、セミパラメトリックモデル、分位点回帰をなどを中心に研究を進めている。
データサイエンス、特に統計学、計量経済学の方法論の講義を行い、ゼミでは研究する分野に関連した内容の数学的理論、Python（具体的にはTensorFlow、Kerasm、PyTorchなど）を用いた機械学習に関する指導を行っている。細かい点にこだわることなく、方法論の本質、限界、有効性について確実に理解できるように教育、指導を行っている。
業務に無関係の電子メールや個人的な電子メールはご遠慮ください。