| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 32616:[2025 通年]専門演習Ⅰ(B1) | 2025 | 通年 | 水4 | 理工学部 | 大本 隆、KOHATSU-HIGA ARTURO、中川 卓也 | 4 |
キャンパス
BKC/BKC
授業施設
フォレストハウス109号教室/フォレストハウス109号教室
授業で利用する言語
日本語
授業の概要と方法
この専門演習では、(数理)統計と数理ファイナンスについて学びます.それぞれ数学としての厳密性も同時に学んでもらいます.ゼミは数学科の標準的なスタイルでおこないます:ゼミ参加者のうち少なくとも1名が発表者になり,黒板やスライドを利用し、選んだテキストの内容について講義をしてもらいます.聞き手となった参加者は,どんどん発表者に質問をすることが求められます
統計に関して具体的なデータを解析する。このため統計解析プロジェクトを行う。
※1月末迄にエントリーシートで出願し、受講許可を得ていないと受講登録不可。
zoomやgoodnotesなどのオンラインツールを活用しながらの発表やコミュニケーションがメインになります。事前に各自利用できる環境を準備すること。
統計に関して具体的なデータを解析する。このため統計解析プロジェクトを行う。
※1月末迄にエントリーシートで出願し、受講許可を得ていないと受講登録不可。
zoomやgoodnotesなどのオンラインツールを活用しながらの発表やコミュニケーションがメインになります。事前に各自利用できる環境を準備すること。
受講生の到達目標
・経済的現象を計量的に分析し理解するために必要な基本的技術が身につく.
・機械学習,確率論,実解析に関する知見を学ぶ.
・ファイナンスと数理に対する分析能力を高める.
・英語の文献に対する抵抗感を減らす.
・機械学習,確率論,実解析に関する知見を学ぶ.
・ファイナンスと数理に対する分析能力を高める.
・英語の文献に対する抵抗感を減らす.
事前に履修しておくことが望まれる科目
数学I, II, III,IV,数学序論I,II,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 | |
| - | +R授業対象科目。第10と20回に+R授業を実施。詳細はmanaba+Rを参照。 |
|
|
| 1 | 序 |
講義のガイダンス(対面) |
|
| 2〜28 | 数理ファイナンス、統計数理、凸解析等。原則として隔週で「zoom を用いた講義」になります。 |
教科書の輪講、分析課題のレビュー |
授業実施形態
上でのべた携帯になります
授業外学習の指示
宿題が出ている場合は期限までに提出してください.また,発表が当たっていない部分も毎回予習しておいてください.
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 | 口頭発表,質疑,宿題 |
成績評価方法(備考)
数理統計学,解析学を受講済みだと理解が進みますが、必須ではありません。講義でも復習できます。後期はプログラムの課題を出すので、数値解析演習などの講義を同時に受講することが望ましい。
受講および研究に関するアドバイス
数理ファイナンスでは統計・確率・実解析・関数解析・凸解析・線形代数・最適化など多種多様な数理的知識と、経済学的視点やデータ解析力が必要になります。数学の枠組に乗り切らないテーマもしばしば目にします。好奇心をもって柔軟な着想で物事に対応することが求められますし、それは学術・実務でも役立つことになるでしょう。
統計技術に関してネットの情報が使用してもいいですが数学的に理解した上で使うべき。
統計技術に関してネットの情報が使用してもいいですが数学的に理解した上で使うべき。
教科書
| 書名 | 著者 | 出版社 | ISBNコード | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| Functional Analysis, Calculus of Variations and Optimal Control | Francis Clarke | Springer | 978-1447148197 | 関数解析・凸解析 |
| Asset Pricing: (Revised Edition) | John H. Cochrane | Princeton University Press | 978-0691121376 | ファイナンス |
| Pythonとファイナンス事例で学ぶ機械学習 | 中山季之 | 金融財政事情研究会 | 978-4322141856 | ファイナンス |
| Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models | Steve Shreve | Springer | 978-0387401010 | デリバティブ |
| Stochastic Calculus and Financial Applications | J. Michael Steele | Springer | 978-0387950167 | デリバティブ |
| Functional Analysis, Sobolev Spaces and Partial Differential Equations | Haim Brezis | Springer | 978-0387709130 | 関数解析、実解析 |
| Asset Pricing and Portfolio Choice Theory (Second Edition) | Kerry E. Back | Springer | 978-0190241148 | ファイナンス |
| Dynamic Asset Pricing Theory (Third Edition) | Darrell Duffie | Princeton University Press | 978-0691090221 | ファイナンス |
教科書(使用頻度、その他補足)
上の教科書を少なくとも1つを選んでセミナーを行う。特別に上の教科書を利用したくない場合相談ください。例えば、興味のあるテーマが異なる場合などが考えられる。また、理解のためにネットからの情報を基づいて発表を行う場合もあります。教科書の選び方などについて最初の講義に詳しく議論しましょう。事前に教科書を購入することがおすすめしません。 以下の書籍のpdfがweb上で入手可能です。 Cochrane;https://bsutrisno.files.wordpress.com/2017/02/cochrane_2005_asset-pricing.pdf Baxter;http://cms.dm.uba.ar/academico/materias/2docuat2016/analisis_cuantitativo_en_finanzas/Baxter_Rennie_Financial_Calculus.pdf Shreve;http://efinance.org.cn/cn/FEshuo/stochastic.pdf Brezis;http://www.math.utoronto.ca/almut/Brezis.pdf Friz, Nicolas B. Victoir;https://page.math.tu-berlin.de/~friz/master4_May6th.pdf
参考書
| 書名 | 著者 | 出版社 | ISBNコード | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| Probability with Martingales | David Williams | Cambridge University Press | 978-0521170055 | 山田・赤堀・原(訳)「マルチンゲールによる確率論」 |
| ルベーグ積分入門 | テレンス・タオ(著) 舟木直久, 乙部厳己(訳) | 朝倉書店 | 978-4254111477 | 実解析の参考書 |
| 凸解析と最適化理論 | 田中 謙輔 | オーム社 | 978-4274702778 | 凸解析・最適化の参考書 |
| ファイナンスの数学的基礎: 離散モデル | 津野 義道 | 共立出版 | 978-4320016309 | ファイナンスの参考書 |
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,学生との直接対話
備考
後期は,前期の進捗状況によって内容を変更する場合があります.
【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/