シラバス情報
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教員名 ： 山田 昌弘
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科目授業名称（和文） Name of the subject/class (in Japanese)
上級企業財務２
科目授業名称（英文） Name of the subject/class (in English)
Advanced Corporate Finance 2
授業コード Class code
998F53Z
科目番号 Course number
86ECMBF502
教員名
山田 昌弘
Instructor
Masahiro Yamada
開講年度学期
2023年度前期
Year/Semester
2023/1st semester
曜日時限
火曜3限
Class hours
Tue3
開講学科・専攻 Department
経営学研究科 経営学専攻
Department of Management, Graduate School of Management 単位数 Course credit
2.0単位
授業の方法 Teaching method
講義
Lecture 外国語のみの科目（使用言語） Course in only foreign languages (languages)
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授業の主な実施形態 Main class format
対面授業/On-site class
概要 Description
ポートフォリオ理論、ファクターモデル、日中データを用いたボラティリティや取引コストの計量など、ファイナンス分野における数値計算と実証についての分析方法を講義する。
目的 Objectives
本授業の目的は、データとプログラミング言語を用いてファイナンス理論の検証を行うための基礎能力を身に着けることである。本授業は経営学科のディプロマ・ポリシー（１）社会問題に対する考え方、（２）専門知識を発揮した研究能力、の習得に対応している。
到達目標 Outcomes
株式・為替市場における基本的な投資戦略に関する専門書や実証論文を理解し、自らデータを収集して再検証することができる。
卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）
履修上の注意 Course notes prerequisites
統計・ファイナンス・プログラミングに関する科目の事前履修。
アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning）
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準備学習・復習 Preparation and review
講義後に教科書の指定箇所の通読および自らコードを書いて実験してみること（２〜３時間/週）。
成績評価方法 Performance grading policy
到達度評価（60％）および課題提出（40％）
課題提出率が50%未満または到達度評価の欠席は履修放棄とみなす。 学修成果の評価 Evaluation of academic achievement
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している ・B：到達目標を達成している ・C：到達目標を最低限達成している ・D：到達目標を達成していない ・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している ・S：Achieved outcomes, excellent result ・A：Achieved outcomes, good result ・B：Achieved outcomes ・C：Minimally achieved outcomes ・D：Did not achieve outcomes ・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation 教科書 Textbooks/Readings
教科書の使用有無（有=Y , 無=N） Textbook used(Y for yes, N for no)
Y
書誌情報 Bibliographic information
笠原・村宮「実証会計・ファイナンス Rによる財務・株式データの分析」，新世社
ISBN-13 : 978-4883843497 MyKiTSのURL（教科書販売サイト） URL for MyKiTS(textbook sales site)
教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store). https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ 参考書・その他資料 Reference and other materials
林高樹、佐藤彰洋，金融市場の高頻度データ分析，朝倉書店 2016年
ボディー，ケイン，マーカス，インベストメント ＜第8版＞，日本経済新聞社，2010年 Campbell，Financial Decisions and Markets: A Course in Asset Pricing，Princeton Univ Pr，2017 授業計画 Class plan
第1回 ガイダンス、概論
第2回 データの紹介と証券市場に関する背景知識の解説、プログラミング環境の導入と利用 第3回 経済・ファイナンス分野におけるプログラミング基礎（1） データのインポート・エクスポート、行列演算、各種関数の利用など 第4回 経済・ファイナンス分野におけるプログラミング基礎（2） ライブラリ・関数を利用した最適化問題の数値解の導出、統計手法の利用 第5回 株式リターンの統計的性質 第6回 市場の効率性に関する実証分析、アノマリー，Post earnings announcement driftなど 第7回〜第10回 ポートフォリオ理論（１）：MVモデル ポートフォリオ理論（２）：CAPM、APT ポートフォリオ理論（３）：推定、最適化手法 空売り制約等を加えた際のポートフォリオ・ウェイトの変化など 第11回〜第14回 高頻度データの解析（１） 高頻度データの特性、流動性の計測 高頻度データの解析（２）ボラティリティの計測 金融時系列データ分析（１）ARモデル、MAモデル、ARMAモデル 金融時系列データ分析（２）VARモデル 第15回 到達度評価 （進捗に応じて内容を変更する可能性がある） 授業担当者の実務経験 Work experience of the instructor of the class
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教育用ソフトウェア Educational software
MATLAB/Simulink
Python, R, Matlab, Excelなど
備考 Remarks
Office Hour:：木5
連絡先：LETUSにメールアドレス掲載 |
