Zhao Laboratory

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Peer-reviewed Journal Articles

  1. 趙宇. (2026). 木構造に基づく確率分布推定を用いたDEA効率性評価. 統計数理. — (in press)
  2. 姜佳明, 趙宇. (2026). 長崎県の果物生産における多様なデータを基にした価格予測モデルの構築. 統計数理. — (in press)
  3. Kazuyuki Sekitani and Yu Zhao. (2025). Closest targets in Russell graph measure of strongly monotonic efficiency for an extended facet production possibility set. Journal of the Operational Research Society, 2150-2168. Taylor & Francis. [doi]
  4. Yu Zhao and Michiko Tsubaki. (2025). An algorithmic marketing approach to analyzing consumer well-being: Incorporating psychological factors in customer loyalty. Journal of Retailing and Consumer Services 84, 104238. Elsevier. [doi]
  5. Yu Zhao and Hiroshi Morita. (2024). Estimating Malmquist-type indices with StoNED. Expert Systems with Applications 250, 123877. Elsevier. [doi]
  6. Kazuyuki Sekitani and Yu Zhao. (2023). Least-distance approach for efficiency analysis: A framework for nonlinear DEA models. European Journal of Operational Research 306(3), 1296–1310. Elsevier. [doi]
  7. Jiaming Jiang and Yu Zhao. (2023). Technology trend analysis of Japanese green vehicle powertrains technology using patent citation data. Energies 16(5), 2221. [doi]
  8. Jiaming Jiang, Kensuke Baba, Yu Zhao, Junshi Feng, and Sou Kumagai. (2022). The dataset of Japanese patents and patents’ holding firms in green vehicle powertrains field. Data in Brief 44, 108524. Elsevier. [doi]
  9. Jiaming Jiang, Yu Zhao, and Junshi Feng. (2022). University--Industry technology transfer: empirical findings from Chinese industrial firms. Sustainability 14(15), 9582. [doi]
  10. Kazuyuki Sekitani and Yu Zhao. (2021). Performance benchmarking of achievements in the Olympics: An application of Data Envelopment Analysis with restricted multipliers. European Journal of Operational Research 294(3), 1202–1212. Elsevier. [doi]
  11. Yu Zhao, Hiroshi Morita, and Yukihiro Maruyama. (2019). The measurement of productive performance with consideration for allocative efficiency. Omega 89, 21–39. Elsevier. [doi]
  12. Yu Zhao and Yukihiro Maruyama. (2018). The measurement and decomposition of profit ratio Malmquist productivity index. Journal of Nonlinear and Convex Analysis 19(10), 1695–1704.

Peer-reviewed Conference Proceedings

  1. Yu Zhao and Michiko Tsubaki. (2025). Exploring the Determinants of Well-Being: Insights from SHAP and ICE Analyses. In: Li, S. (eds) Information Management. ICIM 2025. Communications in Computer and Information Science 2540, 398–414. Springer, Cham. [doi]
  2. Yu Zhao. (2025). Sustainable Performance Evaluation and Prediction of the Banking Sector: Opening the Black Box of DEA with Machine Learning and Explainable AI. In: Huang, L., Greenhalgh, D. (eds) Proceedings of 17th International Conference on Machine Learning and Computing. ICMLC 2025. Lecture Notes in Networks and Systems 1475, 795–809. Springer, Cham. [doi]
  3. Zhao, Yu. (2024). Forest-based resampling for confidence interval estimation of efficiencies in data envelopment analysis. In: Emrouznejad, A., Ray, S.C., Patel, G. (eds) Advances in the Theory and Practice of Data Envelopment Analysis. DEA 2024. Lecture Notes in Operations Research, 62--76. Springer, Cham. [doi]
  4. Yu Zhao. (2024). A Density-Weighted Information Gain Tree for Clustering Mixed-Type Data. 2024 7th International Conference on Data Science and Information Technology (DSIT), 1–6. [doi]
  5. Yu Zhao. (2023). Empirical Estimation of the Production Frontier. In: Emrouznejad, A., Thanassoulis, E., Toloo, M. (eds) Advances in the Theory and Applications of Performance Measurement and Management. DEA45 2023. Lecture Notes in Operations Research., 59–69. Springer, Cham. [doi]
  6. Yu Zhao. (2022). Nonparametric estimation of the production frontier using a data-fitting technique. Modern Management based on Big Data III, 9–20. [doi]

Book Chapters

  1. Yu Zhao. (2022). Performance Measurement Using Deterministic and Stochastic Multiplicative Directional Distance Functions. Operations Management and Management Science. IntechOpen. [doi]

Discussion Papers / Reports

  1. 趙宇. (2024). 階層ベイズロジットモデルと異質な消費者行動. Consortium for Training Experts in Statistical Sciences (Discussion Paper SSE-DP-2024-1). [paper]
  2. 国友直人, 趙宇. (2024). 統計的 DEA 法: 理論と応用. 統計数理研究所共同研究リポート 471-極値理論の工学への応用(21), 52-57. [paper]
  3. Naoto Kunitomo and Yu Zhao. (2023). A Statistical Data Envelopment Analysis. Consortium for Training Experts in Statistical Sciences (Discussion Paper SSE-DP-2022-4). [paper]

Articles / Commentaries

  1. 趙宇, 関谷和之. (2022). DEAによるJORSJ掲載論文の評価 ─ JORSJの国際的地位の向上に向けて ─. オペレーションズリサーチ-経営の科学- 66(11), 748-753. [paper] — (招待有り）
  2. 丸山幸宏, 濱口由子, 趙宇. (2017). 公衆衛生対策とDEA ─ 感染症対策を中心として ─. オペレーションズリサーチ-経営の科学- 62(7), 25-32. [paper]

Invited Talks

  1. Yu Zhao. (2025). Sustainable Performance Evaluation and Prediction of the Banking Sector: Opening the Black Box of DEA with Machine Learning and Explainable AI. 17th International Conference on Machine Learning and Computing. 2025年2月14日 ～ 2025年2月17日.
  2. 趙宇. (2022). 不確実性を考慮した生産フロンティアの推定手法とその応用について. スケジューリング学会リスクマネジメント研究部会. 2022年8月22日.
  3. 趙宇. (2022). ノンパラメトリックなアプローチによる生産フロンティアの推定. 日本OR学会九州支部2022年度第1回講演会・研究会. 2022年7月2日.

Oral Presentations

  1. Yu Zhao. (2025). Productivity Change Estimation under Data Uncertainty: A Forest-Based Probabilistic Approach. 2025 INFORMS Annual Meeting. 2025年10月26日 ～ 2025年10月29日.
  2. Yu Zhao. (2025). Measuring the Malmquist Productivity Index Incorporating Probabilistic Variations in Data. 34th European Conference on Operational Research. 2025年6月22日 ～ 2025年6月25日.
  3. Yu Zhao and Michiko Tsubaki. (2025). Exploring the Determinants of Well-Being: Insights from SHAP and ICE Analyses. The 11th International Conference on Information Management (ICIM2025). 2025年3月28日 ～ 2025年3月31日.
  4. Yu Zhao. (2024). A Density-Weighted Information Gain Tree for Clustering Mixed-Type Data. 7th International Conference on Data Science and Information Technology. 2024年12月20日 ～ 2024年12月22日.
  5. Yu Zhao. (2024). A Tree-Based Resampling Approach for Estimating Statistical Production Frontier and Confidence Intervals of Efficiencies. The 20th Annual Meeting & International Conference of OR Society of TAIWAN (ORSTW 2024). 2024年11月23日 ～ 2024年11月24日.
  6. Yu Zhao. (2024). A Forest-Based Resampling Approach for Estimating Statistical Production Frontier and Confidence Intervals of Efficiencies. International Conference on Data Envelopment Analysis 2024. 2024年11月19日.
  7. Yu Zhao. (2024). Evaluating Efficiency in DEA with Consideration of Probabilistic Variations in Data. 2024 INFORMS Annual Meeting. 2024年10月20日 ～ 2024年10月23日.
  8. 椿美智子, 趙宇. (2024). 解釈可能な機械学習を用いた心理ロイヤリティを考慮した消費者幸福感の分析に関する研究. 2024年度統計連合大会. 2024年9月2日.
  9. Yu Zhao. (2024). A Tree-Based Method for Bootstrapping in Data Envelopment Analysis. The 2nd Joint Conference on Statistics and Data Science in China. 2024年7月12日 ～ 2024年7月14日.
  10. 関谷和之, 趙宇. (2024). A Maximum Russell Graph Measure with Strong Monotonicity and Closest Targets. 日本オペレーションズ・リサーチ学会2024年春季研究発表会. 2024年3月6日 ～ 2024年3月8日.
  11. Yu Zhao. (2023). An empirical data-fitting approach to estimate the production frontier. DEA45: International Conference on Data Envelopment Analysis. 2023年9月6日.
  12. 関谷和之, 趙宇. (2023). Maximum Russell graph measures and extended production possibility sets. 日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年春季研究発表会. 2023年3月7日.
  13. Yu Zhao. (2022). Strongly Monotonic Efficiency Measures in Data Envelopment Analysis. 2022 INFORMS Annual Meeting. 2022年10月16日 ～ 2022年10月19日.
  14. 関谷和之, 趙宇. (2022). A well-defined extended production possibility set and strongly monotonic efficiency measures. 日本オペレーションズ・リサーチ学会2022年秋季研究発表会. 2022年9月13日 ～ 2022年9月14日.
  15. 趙宇, 国友直人. (2022). 統計的DEA法. 2022年度統計関連学会連合大会. 2022年9月6日.
  16. Yu Zhao. (2022). Nonparametric Estimation of the Production Frontier Using a Data-Fitting Technique. The 3rd International Conference on Modern Management based on Big Data (MMBD2022). 2022年8月18日.
  17. Jiaming Jiang, Yu Zhao, and Junshi Feng. (2022). University-Industry technology transfer: empirical findings from Chinese firms. The 16th International Symposium on Econometric Theory and Applications: SETA2022. 2022年7月20日 ～ 2022年7月21日.
  18. 関谷和之, 趙宇. (2022). LP approach to the least-distance efficiency of nonlinear DEA models. 日本オペレーションズ・リサーチ学会2022年春季研究発表会. 2022年3月17日 ～ 2022年3月18日.
  19. 関谷和之, 趙宇. (2021). LP approach to the least-distance efficiency measures. 京都大学数理解析研究所共同研究（公開型）「数理最適化の理論と応用の深化」. 2021年8月19日.
  20. 関谷和之, 趙宇. (2021). Measuring Olympic achievements in DEA: a data fitting technique subject to downside-deviation restrictions. 日本オペレーションズ・リサーチ学会2021年春季研究発表会. 2021年3月1日 ～ 2021年3月3日.
  21. Yu Zhao and Hiroshi Morita. (2019). A stochastic nonparametric approach for estimating Malmquist-type indices. 30th European Conference on Operational Research (EURO 2019). 2019年6月23日 ～ 2019年6月26日.
  22. Yu Zhao and Hiroshi Morita. (2019). A stochastic nonparametric approach for estimating Malmquist-type indices. Centre for Productivity and Performance Seminar. 2019年6月18日.
  23. Yu Zhao and Hiroshi Morita. (2019). Stochastic nonparametric estimation of productivity growth. 30th Anniversary of the European Workshop on Efficiency and Productivity Analysis (EWEPA 2019). 2019年6月10日 ～ 2019年6月13日.
  24. 趙宇, 森田浩. (2018). 不確実性環境下における生産性の計測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 関西支部 SSOR. 2018年11月2日.
  25. 趙宇, 森田浩. (2018). 確率的ノンパラメトリック包絡法による生産性の計測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 「評価のOR」研究部会 第81回研究会. 2018年10月6日.
  26. Yu Zhao and Hiroshi Morita. (2018). Estimating productivity change in a stochastic non-parametric distance function approach. Data Envelopment Analysis International Conference 2018 (DEAIC 2018). 2018年6月14日 ～ 2018年6月16日.
  27. 趙宇, 森田浩. (2018). 比率型データに対する確率的ノンパラメトリックアプローチによる生産性の計測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 「評価のOR」研究部会 第79回研究会. 2018年5月19日.
  28. Yu Zhao and Hiroshi Morita. (2017). The measurement and categorization of productivity change in consideration of allocative efficiency. 15th International Conference on Data Envelopment Analysis (DEA 2017). 2017年6月26日 ～ 2017年6月29日.
  29. 趙宇, 森田浩. (2017). 配分効率性を考慮した全要素生産性の評価指標について. 日本オペレーションズ・リサーチ学会「最適化の基盤とフロンティア ─ 未来を担う若手研究者の集い2017」. 2017年5月13日 ～ 2017年5月14日.
  30. 趙宇, 丸山幸宏. (2016). 配分効率性を考慮した全要素生産性の評価指標及びその日本の証券会社への応用について. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 「評価のOR」研究部会 第71回研究会. 2016年11月5日.
  31. 趙宇, 丸山幸宏. (2016). DEA を用いた日本の証券会社のベンチマーキング評価. 日本オペレーションズ・リサーチ学会2016年秋季研究発表会. 2016年9月15日 ～ 2016年9月16日.
  32. Yu Zhao and Yukihiro Maruyama. (2016). The measurement and decomposition of profit ratio Malmquist productivity index. The fifth Asian conference on Nonlinear Analysis and Optimization (NAO-Asia 2016). 2016年8月1日 ～ 2016年8月6日.
  33. 趙宇, 丸山幸宏. (2015). DEAによる証券会社の経営効率性評価. 平成27年度OR学会九州支部事業・若手OR交流会. 2015年10月30日 ～ 2015年10月31日.