授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科 全担当教員 単位数
34476:卒業研究(B1) 2024 通年 理工学部 赤堀 次郎、佐藤 寛之、鈴木 良一 4

キャンパス

BKC/BKC

授業施設

BKC/BKC

授業で利用する言語

日本語

授業の概要と方法

最終学年までの学習のまとめとして、研究室に所属し、指導教員による指導の下で研究を行う。研究テーマは指導教員と相談の上、決定する。発表練習のために対面の場合では板書やスライドを利用し行います。オンライン発表練習も行うべきなのでどのレベルであっても何回かオンライン発表の練習も行います。

確率統計，確率過程論，数理ファイナンス，最適化のセミナーをおこなう.

受講生の到達目標

確率統計，確率過程論，数理ファイナンス，最適化についてより深く学ぶ．

事前に履修しておくことが望まれる科目

数理ファイナンスI,II/積分論I,II/確率論/数理統計学

授業スケジュール

授業回数/
担当教員（複数担当の場合） 		テーマ
キーワード・文献・補足事項等
1〜30

1～30
数理ファイナンス：J.Hull "Options, Futures, and Other Derivatives"もしくはD.Duffie "Dynamic Asset Pricing Theory"を読む
確率過程論：D.Williamd "Probabilty with Martingales"もしくはJacod-Protter "Probability Essentials"を読む
確率統計：適当な教科書を読む
最適化：「連続最適化アルゴリズム」「最適化の数学」「非線形最適化の基礎」「多様体上の最適化理論」のうち1冊を読む

マルチンゲール，裁定機会

授業実施形態

対面で行う。

授業外学習の指示

直接指示する

成績評価方法

種別 割合(%) 評価基準等
定期試験（筆記） 0

レポート試験
（統一締切日を締切とするレポート）		 0

上記以外の試験・レポート、平常点評価
（日常的な授業における取組状況の評価）		 100

セミナーでの発表回数とその中身の充実度

成績評価方法(備考)

担当教員の指導の下、毎回のセミナーの準備、口頭発表とそれに伴う質疑応答についての平常評価が基本である。特に、セミナーでの口頭発表は、年間を通して一定回数以上行うことが求められ、発表の準備が周到に行われたか、発表の際のプレゼンテーションや質疑応答は十分明快かつ論理的であるかが毎回チェックされる。また、研究室によっては、コンピューター実験などの課題が別途課されることがあり、口頭発表、またはレポート提出の形で報告することが求められる。以上の平常評価に基づき、年間にわたる学生本人の意欲や成長の度合いを加味して、総合的に評価する。

受講および研究に関するアドバイス

教科書

書名 著者 出版社 ISBNコード 備考
Options, Futures, and Other Derivatives (8th Edition) J.Hull Prentice Hal 978-0132164948
Dynamic Asset Pricing Theory D.Duffie Princeton Univ 978-0691139852
Probabilty with Martingales D. Williams Cambridge University Press 978-0691090221
Probability Essentials J.Jacos, P.Protter Springer 978-3540438717
連続最適化アルゴリズム 飯塚 秀明 オーム社 978-4274230066
最適化の数学 茨木 俊秀 共立出版 978-4320015654
非線形最適化の基礎 福島 雅夫 朝倉書店 978-4254280012
多様体上の最適化理論 佐藤 寛之 オーム社 978-427423118

教科書(使用頻度、その他補足)

上の教科書から一つを選んで毎回発表を行う。どの教科書を利用するのは最初の講義に相談し、決定します。その後、毎回の授業は、教科書に沿って進める。相談の結果により別の教科書になる可能性もありますので事前に購入することをお勧めしません。

参考書

参考書(使用頻度、その他補足)

参考になるwwwページ

授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法

manaba+R

備考


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URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/