シラバス情報

教員名 ： 何　協
科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)
企業財務特論A
科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)
Advanced Corporate Finance A
授業コード　Class code
998F53Y
科目番号　Course number
86ECMBF501

教員名
何　協
Instructor
Xie He

開講年度学期
2026年度後期
Year
2026年度
Semester
②Second semester
曜日時限
水曜5限
Class hours
Wednesday 5th period

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)
-
授業の主な実施形態　Main class format
① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要　Description

本講義では、計量ファイナンスの基礎的手法として、金融時系列データの分析に用いられる主要なモデルを体系的に学習する。ARMAモデルによる単変量時系列分析、VARモデルによる多変量動学分析、GARCHおよびMGARCHモデルによるボラティリティ分析に加え、Copulaを用いた依存構造などの分析手法を扱う。これらを通じて、金融市場における収益率のダイナミクスやリスク特性を理解し、実証的な計量ファイナンス分析の基礎力を養うことを目的とする。


This course provides a systematic study of major models used in the analysis of financial time series data as fundamental methodologies in financial econometrics. Topics include univariate time series analysis using ARMA models, multivariate dynamic analysis using VAR models, volatility modeling with GARCH and MGARCH models, and dependence structure analysis using copulas. Through these approaches, the course aims to develop a comprehensive understanding of return dynamics and risk characteristics in financial markets, while building a solid foundation for empirical research in financial econometrics.
目的　Objectives
本講義の目的は、計量ファイナンスにおける代表的な金融時系列モデルの理論的理解と実証的応用能力を養成することである。金融データの分析に必要な統計的手法を体系的に習得し、収益率の動学構造、ボラティリティの変動、資産間の依存関係などを定量的に分析できる研究基盤の構築を目指す。さらに、実証研究への応用を視野に入れ、自律的にモデル選択・推定・解釈を行う能力の向上を目的とする。
本研究科のディプロマ・ポリシーに定める「より高度で最新の専門的な実践知を身に付ける」を実現するための科目である。

The objective of this course is to develop both theoretical understanding and empirical application skills in major financial time series models used in financial econometrics. Students will systematically acquire statistical methods necessary for analyzing financial data and build a research foundation for quantitatively examining return dynamics, volatility behavior, and dependence structures among assets. Furthermore, with a focus on empirical research applications, the course aims to enhance students’ ability to independently select, estimate, and interpret appropriate models.

到達目標　Outcomes

  • 計量ファイナンスにおける主要な金融時系列モデルの理論的背景を理解し、適切に説明できる。

  • 金融データの統計的特性を把握し、研究目的に応じて適切なモデルを選択・推定・解釈できる。

  • 修士論文の執筆に必要な計量ファイナンスの分析手法を活用し、研究テーマの設定から実証分析・結果報告までを主体的に遂行できる。


  • Understand the theoretical foundations of major financial time series models in financial econometrics and be able to explain them appropriately.

  • Identify the statistical properties of financial data and independently select, estimate, and interpret appropriate models according to research objectives.

  • Apply financial econometrics methodologies required for master’s thesis research, and independently conduct the full research process from topic formulation to empirical analysis and presentation of results.

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
学部レベルのファイナンス、計量、統計の知識があることが望ましい。
本講義では英語の資料を主に使用するため、一定程度の英語力を前提とする。

Basic knowledge of finance, econometrics, and statistics at the undergraduate level is desirable.
As this course primarily uses English-language materials, a certain level of English proficiency is assumed.
アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）
プレゼンテーション　Presentation
-

準備学習・復習　Preparation and review
当日の講義を意味あるものにするために予習に3時間、および当日の学習内容を確固たるものにするために復習に1時間の時間をかけること。
To make the lecture of the day meaningful, 3 hours of preparatory preparations and 1 hour of reviewing to refine the learning content of the day．                                  
成績評価方法　Performance grading policy
発表、課題、参加等により総合的に評価する。（例：発表30%、課題60%、参加10%）
但し、欠席が4回以上の場合は履修放棄とみなし、単位取得不可とする。

Evaluation will be based on overall performance, including presentations, assignments, and class participation (e.g., presentations 30%, assignments 60%, participation 10%).

However, students who are absent four or more times will be considered to have withdrawn from the course and will not be eligible to receive course credit.

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)
N
書誌情報　Bibliographic information
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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。
​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・その他資料　Reference and other materials
必要に応じて紹介する。
It will be announced depending on necessity.

授業計画　Class plan
第1回から第12回までは講義形式で進め、金融時系列分析および計量ファイナンスにおける主要モデルの理論と応用について体系的に学習する。第13回および第14回では、学生が各自の関心に基づいて分析手法や研究テーマを設定し、研究発表を行う。

From Session 1 to Session 12, the course will be conducted in a lecture format, providing a systematic study of both the theoretical foundations and practical applications of major models in financial time series analysis and quantitative finance. In Sessions 13 and 14, students will select analytical methods or research topics based on their own interests and deliver research presentations.

  • 第1回　Guidance　ガイダンス

  • 第2回〜第4回　ARMA Models

  • 第5回〜第6回　VAR Models

  • 第7回〜第8回　GARCH Models

  • 第9回〜第10回　MGARCH Models

  • 第11回〜第12回　Copulas

  • 第13回〜第14回　Research Presentation　研究発表


*進捗状況や受講者の理解度に応じて、内容や進度は適宜変更する場合がある。
*The contents may be changed according to the students' performance.

担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容　Work experience of the instructor
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教育用ソフトウェア　Educational software
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備考　Remarks
オフィスアワー：水曜４限．ただし，事前にメールで予約すること（メール・アドレス xie_he@rs.tus.ac.jp）
Office hour: Wednesday 4th period. Make reservation by Email（xie_he@rs.tus.ac.jp)


授業でのBYOD PCの利用有無　Whether or not students may use BYOD PCs in class
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授業での仮想PCの利用有無　Whether or not students may use a virtual PC in class
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