経済数学特論I

博士前期課程理工学研究科 - 理工学専攻

MSCT7130

コース情報

担当教員: 青木 義充

単位数: 2

年度: 2024

学期: 春学期

曜限: 火1

形式: 対面授業

レベル: 500

アクティブラーニング: なし

他学部履修:

評価方法

リアクションペーパー

20%

授業内期末試験

授業期間中

40%

中間試験

授業期間中

40%

詳細情報

概要

計量経済学の基礎およびRによる金融データ分析の基本的な方法を学習します.データ分析に必要となる線形代数,確率統計の基礎を復習したのちに,統計解析ソフトウェアRの使い方を学習します. ポートフォリオを題材に,リスクとリターンの定義とポートフォリオの選択を学んだ後に,ファクターモデルについて学習します. 単純なモデルの当てはめ方法,Rの操作方法などの手順を学ぶのではなく,モデルを当てはまり具合とその評価方法,ポートフォリオの考え方などを丁寧に学習していきます.

目標

・金融データ分析でよく用いられる統計的仮説検定,線形モデルの概略および利用方法を理解する. ・ポートフォリオのリスクとリターンについて理解する. ・Rによる簡単な金融データの分析ができるようになる.

授業外の学習

授業の復習に重点を置いてください. 【予習】各回70分程度 講義で使用するスライド(配布資料:Moodleで公開予定)を事前に読み込む. 経済,金融の専門用語などで分からない部分などがあれば調べておく. 計算部分については,計算の流れをチェックし,自身で計算できるか否かを確認しておく.なお,分からない部分をまとめておく. 【復習】各回120分程度 配布資料と講義中のノートを利用し,講義内容を確認する. 特に計算部分については,独力で解けるように十分に復習する. Rを用いた演習部分についても,自身でプログラミングできるか否かの観点から自身の理解度をチェックする. また,事前に抱いていた不明点などが解消されたか否かをチェックする.

所要時間: 190分を目安とする

スケジュール

  1. イントロダクション
  2. 金融の基礎知識
  3. Rの使い方
  4. 確率分布と期待値
  5. 統計的データ解析の考え方
  6. 線形モデルと最小二乗法,最尤法
  7. 中間試験
  8. ポートフォリオの導入
  9. ポートフォリオの定式化
  10. リスクとリターンを考慮したポートフォリオの選択
  11. CAPMとファクターモデル
  12. マルチファクターモデル
  13. 金融データ分析の概略
  14. 期末試験

教科書

教科書は指定しません.なお,各回の授業内容に関する資料は講師が準備します.また授業では,参考書の内容にも触れます.

    参考書

    • イメージでつかむ機械学習入門~豊富なグラフ,シンプルナ数学ででRを理解する~

      著者: 横内大介,青木義充

      出版社: 技術評論社,2017

    • 「R」でおもしろくなるファイナンスの統計学

      著者: 横内大介

      出版社: 技術評論社,2012

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