計量ファイナンス

Quantitative Finance

9987F25

87MCDAA302

鈴木　良一

Suzuki Ryoichi

2026年度後期

2026年度

②Second semester

火曜5限

Tuesday 5

経営学部　ビジネスエコノミクス学科

Department of Business Economics, School of Management

2.00単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

金融市場では、価格変動の背後にあるリスクと期待収益を定量化し、投資・ヘッジ・リスク管理の意思決定につなげる力が求められます。本授業では、株価や金利などの金融データを題材に、確率・統計の基礎から出発し、ポートフォリオ理論、資産価格評価（CAPM/APM）、デリバティブ評価（ブラック＝ショールズ）、回帰分析、時系列分析までを一つの流れとして学びます。数式の計算だけでなく、モデルの前提と限界を意識しながら「推定・検証・解釈」を行い、得られた結果を自分の言葉で説明できることを重視します。演習ではデータ分析用ソフトウェアを用い、基礎的な実装とレポート作成を通じて理解を定着させます。

本授業の目的は、金融データを計量的に扱うための基礎的な考え方と手法を体系的に理解することです。具体的には、リスク・リターンの定量化、ポートフォリオ選択、資産価格モデルとデリバティブ評価、回帰分析・時系列モデルによる推定と予測を学び、分析結果から「何が言えるのか／何が言えないのか」を判断できる力を養います。

本学科のディプロマ・ポリシーに定める「経営学研究に必要な基礎学力を習得する」を実現するための科目である。

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

微積分、線形代数、確率・統計の基礎知識を前提とします。授業内で統計ソフトウェアを用いた演習を行うため、PCの基本操作と表計算・プログラミングの基礎（いずれか）があることが望ましいです。授業中の私語は控えてください。講義内容に関する質問は歓迎です。

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毎回、指定範囲の予習（目安：1時間）を行ってください。授業後は、例題・演習を解き直し、計算過程と解釈を簡単なレポートとしてまとめる復習（目安：3時間）を行ってください。提出物の有無にかかわらず、定着のためにレポート作成を推奨します。

宿題レポート(30％)、到達度評価(70％)の総合評価による。

・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

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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。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

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
・小暮厚之・照井伸彦『計量ファイナンス分析の基礎』朝倉書店，2001年（ISBN：978-4-254-29534-4）｡
・Oliver Linton, Financial Econometrics: Models and Methods, Cambridge University Press, 2019.
 ・Thomas Mazzoni, A first Course in Quantitative Finance, Cambridge University Press, 2018.
必要に応じて補足資料を配布します。

確率統計の参考書
・石谷謙介『ガイダンスPythonによる確率統計』サイエンス社, 2026.
・石谷謙介『ガイダンスRによる確率統計』サイエンス社, 2026.
・石谷謙介『ガイダンス確率統計』サイエンス社, 2021.
・久保川達也『データ解析のための数理統計入門』共立出版, 2023.
・小池祐太, 村田 昇, 吉田朋広『Rによる統計データ解析』東京大学出版会, 2025.
・清水泰隆『統計学への確率論，その先へ　第2版』内田老鶴圃, 2021.

1. ガイダンス／金融データの基本（株価・金利・収益率の定義と計算）
2. リスクの確率的記述（期待値・分散・共分散、分布の見方）
3. 効用と平均–分散アプローチ（リスク回避と投資選択）
4. 統計的推測（推定・仮説検定：平均収益率・リスクの評価）
5. ポートフォリオ理論（分散低減、効率的フロンティア、シングルインデックスの考え方）
6. 復習①（第1〜5回の整理・演習）
7. 資産価格評価モデル（CAPM/APM：理論と実証の接続）
8. デリバティブ評価①（裁定、先物・オプション、2項モデル）
9. デリバティブ評価②（リスク中立評価、ブラック＝ショールズの考え方）
10. 回帰分析①（OLS、CAPM回帰、推定結果の読み方）
11. 回帰分析②（仮定の不成立への対応、不均一分散・自己相関、最尤法の導入）
12. 復習②（第7〜11回の横断整理・演習）
13. 時系列分析①（定常性、自己相関、ARMAの基本）
14. 総合演習
15. 到達度評価とまとめ

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MATLAB/Simulink

Python（推奨）または MATLAB/Simulink、R 等の統計ソフトウェアを利用します。使用環境・提出形式は授業内で指示します。

受講状況（理解度・進度・質問の状況等）に応じて、授業内容・扱う範囲・回次の順序を一部変更する場合があります。変更がある場合は、授業内およびLMS等で事前に周知します。
なお、第15回の到達度評価は原則として実施します。

質問対応は授業前後およびメールにてします。また、研究室に訪問しての質問も可能です。オフィスアワー：月曜日3〜５限, 火曜日3,4限, 金曜日5限等。詳細は初回授業時に説明します。講義パートの私語は厳禁です。すべての履修学⽣に対して、半数以上の授業回を対⾯で受講することを求めます。公欠についてはご相談ください。

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