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塚原ゼミ

計量ファイナンス/データサイエンス入門

内容:このゼミの目的は,計量ファイナンス/データサイエンスの理論と数理を入門的なレベルで学び,その具体的な応用手法を,コンピュータ?プログラミングを含めて習得することである。この2つの学問分野の概要は以下の通りである:

  • 計量ファイナンスとは,金融資産の収益率,金利の理論から始まり,リスクとリターンのトレードオフを考慮して様々な資産への投資比率を決定するポートフォリオ分析,先物やオプションなど様々な金融派生資産の価値を評価する価格付け理論,金融取引や保険引受に伴うリスクを計測し分析する定量的リスク管理論といったファイナンスの諸分野における統計的手法を研究する学問である。
  • データサイエンスとは,データ駆動で分析対象に関する新しい知見を得て,意思決定に生かし,また新たな価値を創造するための総合的学問分野である。データから有用な情報を引き出すためにデータを変形?加工するデータ処理,データ形式と目的に沿った適切なデータ分析を行うための統計的手法の開発?機械学習によるアルゴリズム的アプローチが主な要素である。加えて,複雑なビッグデータを扱うためにコンピュータ科学の初歩も必要とされる。

これら2つの異なる分野を両方とも深く学ぶ時間はないため,どちらを(重点的に)学ぶかは,2年次終了前にゼミ参加者と相談して決定する。

2年次には,微分積分と線形代数(ベクトルと行列)を中心とした数学を,黒板で問題を解いていく演習形式で学ぶ。これらは,ファイナンス理論やデータサイエンス,それらのためのコンピュータ?プログラミング習得のために必要不可欠な準備である。3?4年次には,参加者の希望に基づき上記2分野から1つ選択して,基本的な文献を輪読形式で議論しながら読み進み,演習問題を協力して解いていくことによって理解を深めていく。また,RやPythonといったデータ分析に適したコンピュータ言語の初歩を習得する。4年次後半には,参加者が各自ゼミと平行して卒業論文プロジェクトに取り組み,進捗状況の定期的なプレゼンテーションをしてもらう。なお,卒業論文では,自分の手で実際のデータを収集し,ソフトを使って分析してみることは必須条件とする。ゼミの成績評価は,出席(無断欠席2回以上は不合格),議論への参加度,学習内容の理解度(小テストや期末試験を行うことがある)に基づいて行う。

ファイナンス/データサイエンス履修モデル
(塚原ゼミ)