【授業の目的】

高度プロフェッショナル人材として首都圏で就職、活躍するための素養を身につける。

【到達目標】

受講生が受講終了までに次のようなことができるようになることが到達目標である。

1. 非定常データを含む時系列データを分析できる
2. 分散不均一データを分析できる
3. AIC, BICなど情報量基準を用いて適切なモデル選択ができる

【授業計画】

この講義では非定常データを含む時系列データの分析方法を学び、レポート課題等で計算コードの記述を行います。この講義では計１５回のレポート課題の提出があります。自分のノートパソコンを講義に持参できること、理学部１年生程度の数学の素養があること（なければ代わりに膨大な勉強時間を確保できること）を履修者には求めます。データサイエンティストあるいは大学院へ進み金融機関、中央官庁などを目指す学生には「金融工学入門」「時系列データ解析」「フィナンシャルエコノメトリクス」を同様に履修することを勧めます。

1. 基礎概念の解説および授業内容、評価方法等の説明
事前学習：参考書が利用できるように図書館などへゆき、準備をしておく
事後学習：参考書１を第３章まで読む

2.　線形回帰モデル（１）
事前学習：参考書が利用できるように図書館などへゆき、準備をしておく
事後学習：統計ソフトを動かして最小二乗法によるフィッティングを行う

3.　線形回帰モデル（２）
事前学習：推定値の分布、標準化、仮説検定について参考書[1]の第三章まで読み進め理解する
事後学習：統計ソフトを動かしてt検定を行い、解釈だけでなく仕組みも理解する

4.　ARMAモデル（１）
事前学習：参考書[1][2][3]の該当箇所を読む
事後学習：統計ソフトを動かしてARモデルのフィッティングを行う

5.　ARMAモデル（２）
事前学習：参考書[1][2][3]の該当箇所を読む
事後学習：統計ソフトを動かしてMAモデルのフィッティングを行う

6.　ARMAモデル（３）
事前学習：参考書[1][2][3]の該当箇所を読む
事後学習：統計ソフトを動かしてARMAモデルのフィッティングを行う

7.　非定常時系列データ（１）
事前学習：参考書[1][2][3]の該当箇所を読む
事後学習：和分過程についてノートにまとめる

8.　非定常時系列データ（２）
事前学習：参考書[1][2][3]の該当箇所を読む
事後学習：見せかけの回帰についてノートにまとめる

9.　非定常時系列データ（３）
事前学習：参考書[1][2][3]の該当箇所を読む
事後学習：単位根検定についてノートにまとめる

10.　非定常時系列データ（４）
事前学習：参考書[1][2][3]の該当箇所を読む
事後学習：共和分検定についてノートにまとめる

11.　モデル選択基準
事前学習：参考書[1]の該当箇所を読む
事後学習：AIC, BICについてノートにまとめる

12. 最尤法
事前学習：参考書[4]の該当箇所を読む
事後学習：線形回帰モデルの最尤推定を微分を使って行い、最適化アルゴリズムでも行う

13.　分散不均一モデル（１）
事前学習：参考書[4]の該当箇所を読む
事後学習：GARCHモデルの仕組みを理解し、尤度関数を組み立てる

14.　分散不均一モデル（２）
事前学習：参考書[4]の該当箇所を読む
事後学習：GARCHモデルの推定を行う

15. 講義のまとめ：これまでの講義内容の総復習、レポート課題の解説
事前学習：これまでのレポート課題の計算がすべて自分で行えるか確認する
事後学習：この講義で自分が得た能力がどのようなことに役立ちそうか、調べてみる

【予習・復習】

予習（1時間程度）指定した文献を読み、疑問点や問題点を整理して、よい質問ができるよう準備しておくこと。
復習（5時間程度）板書、パワーポイントの内容を復習し理解を深めるとともに、課題に基づいて発展的に探究し、レポートを作成すること。

【授業関連科目】

「金融工学入門」「時系列データ解析」「フィナンシャルエコノメトリクス」

【成績評価方法・注意】

複数回課題レポートを課し、レポート内容が到達目標に近づいたものは成績評価に加点する（100点満点）。課題発表から提出までは1ヶ月程度を予定している。なお、次回の授業で、優れた着眼点は披露し、誤解についてはコメントする。

【教科書】

教科書を使用しない

【参考書】

著者：参考書[1]羽森茂之　書名：ベーシック計量経済学　出版社：中央経済社
著者：参考書[2]沖本竜義　書名：経済・ファイナンスデータの計量時系列分析　出版社：朝倉書店
著者：参考書[3]山本拓　書名：経済の時系列分析　出版社：創文社
著者：参考書[4]渡部敏明　書名：ボラティリティ変動モデル　出版社：朝倉書店