シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
金融工学特論 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Advanced Financial Engineering | ||
| 科目番号 /Code |
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| 開講年度 /Academic year |
2023年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
前学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
博士前期課程、博士後期課程 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
大学院専門教育科目 - 専門科目Ⅱ | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
情報学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
○山田 俊皓 | ||
| 居室 /Office |
非常勤講師控室 | ||
| 公開E-mail |
toshihiro.yamada@r.hit-u.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
なし | ||
| 更新日 /Last update |
2023/08/04 12:22:31 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
大学院レベルの確率解析、金融工学の標準モデルの理解 Understanding graduate-level stochastic calculus and financial engineering |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
金融工学、確率統計系の授業 Financial engineering, Probability theory, Statistics |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
金融工学、確率統計系の授業 Financial engineering, Probability theory, Statistics |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
特になし。授業中に適宜述べる。 |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
Type II (Ca)：Japanese-based course (using English if necessary), with Japanese materials 確率解析の基礎（Basics of stochastic calculus）・デリバティブ理論（Theory of Derivatives）・ファイナンスモデル（Financial modeling）の順に学ぶ。 集中講義のため、以下のように行う（以下はあくまで予定であり、状況に応じて多少の変更する可能性はある）。 1日目（第1〜3回）：金融工学入門（講義+演習） 2日目（第4〜6回）：確率論・確率解析の基礎（講義+演習） 3日目（第7〜9回）：Ito解析（講義+演習） 4日目（第10〜12回）：デリバティブ理論（講義+演習） 5日目（第13〜15回）：ファイナンスモデル（講義+テスト） |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
金融実務における数値計算などの話題も提供する。 |
| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
復習することが望ましい。 |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
テスト50%、平常点50%。確率解析・ファイナンスモデルに関する標準的な問題を解答できることが最低達成基準となる。 Examination 50%, Participation 50% |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
授業後やメールによる質問を受けます。 Please email to toshihiro.yamada@r.hit-u.ac.jp |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
金融のリスクに対する確率解析的手法を学んで下さい。 |
| その他 /Others |
講義形式 : 8/5 (オンデマンド) WebClass を確認すること 8/7--10 対面 |
| キーワード /Keywords |
デリバティブ、リスク管理、確率解析 Derivatives, Risk management, Stochastic calculus |