シラバス参照

基本情報／Basic Information
詳細情報／Detailed Information
授業計画詳細情報／Class Schedule Details

基本情報/Basic Information

開講科目名／Course	計算科学応用演習
時間割コード／Course Code	7211000021
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	理工学部／
曜日コマ／Day, Period	金／Fri　5
開講区分／Semester offered	前期／first semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	3,4
主担当教員／Main Instructor	守真太郎／MORI SHINTARO
科目区分／Course Group	専門教育科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective
遠隔授業／Remote lecture	No

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Faculty/Department
守真太郎／MORI SHINTARO	理工学研究科／

難易度（レベル）／Level	レベル3
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　２　解決していく力　CP・DP　３　学び続ける力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○パソコンを用いてデータを可視化し、関係を見抜く力を養う(解決していく力） ○時系列データの代表的なモデルのプログラムを組めるようになる（解決していく力） ○金融商品と時系列データ・モデルの関係を理解する（学び続ける力）
授業の概要／Summary of the class	○時系列データ解析の基本となるモデルとその解析手法を学びます。 ○ファイナンス理論の導入として株などの金融商品と派生商品、ポートフォリオ理論の解説をします。 ○Rを用いた時系列データ解析法を学びます。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第１回：時系列分析の基礎概念第２回：ARMA過程第３回：予測第４回：VARモデル第５回：単位根過程第６回：見せかけの回帰と共和分第７回：GARCHモデル第８回：状態変化を伴うモデル第９回：ブラウン運動入門第１０回：株価変動とブラウン運動第１１回：確率微分方程式入門第１２回：さまざまなデリバティブ第１３回：ブラックショールズ公式第１４回：ポートフォリオと分散投資第１５回：期末試験とその解説 ※講義の進行・理解度などにより内容や予定が異なる場合があります。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	平常評価(授業で出す課題):60% 期末評価(期末試験):40% 上記を合算して,最終的な成績評価を行う予定です。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	教科書、参考文献や検索により、授業で扱う内容について事前に学んでおくとよいでしょう。また、授業で扱いきれなかった題材について授業後に学ぶことでより知識が身につきます。必ず手を動かしてやっておくこと。(予習,復習は,最低でも各1時間程度行う必要があります。)
教材・教科書／The teaching materials, textbook	「経済・ファイナンスデータの計量時系列分析統計ライブラリー」（沖本竜義）朝倉書店
参考文献／bibliography	「Rによる時系列モデリング入門」（北川源四郎）岩波書店; 改訂版 (2020/12/15)
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	「統計学の基礎」で学んだ知識は必須です
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	火曜の16時から17時半がオフィスアワーですが、それ以外でも大体OKです。用事でいないこともあるので、事前にメールするのが確実です．
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	https://sites.google.com/site/shintaromori/
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	計算機実習が中心になります。
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	特になし。

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's position	学習方法と内容／Methods and contents	備考／Notes
該当するデータはありません

開講科目名／Course	計算科学応用演習
時間割コード／Course Code	7211000021
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	理工学部／
曜日コマ／Day, Period	金／Fri　5
開講区分／Semester offered	前期／first semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	3,4
主担当教員／Main Instructor	守真太郎／MORI SHINTARO
科目区分／Course Group	専門教育科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective
遠隔授業／Remote lecture	No

難易度（レベル）／Level	レベル3
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　２　解決していく力　CP・DP　３　学び続ける力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○パソコンを用いてデータを可視化し、関係を見抜く力を養う(解決していく力） ○時系列データの代表的なモデルのプログラムを組めるようになる（解決していく力） ○金融商品と時系列データ・モデルの関係を理解する（学び続ける力）
授業の概要／Summary of the class	○時系列データ解析の基本となるモデルとその解析手法を学びます。 ○ファイナンス理論の導入として株などの金融商品と派生商品、ポートフォリオ理論の解説をします。 ○Rを用いた時系列データ解析法を学びます。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第１回：時系列分析の基礎概念第２回：ARMA過程第３回：予測第４回：VARモデル第５回：単位根過程第６回：見せかけの回帰と共和分第７回：GARCHモデル第８回：状態変化を伴うモデル第９回：ブラウン運動入門第１０回：株価変動とブラウン運動第１１回：確率微分方程式入門第１２回：さまざまなデリバティブ第１３回：ブラックショールズ公式第１４回：ポートフォリオと分散投資第１５回：期末試験とその解説 ※講義の進行・理解度などにより内容や予定が異なる場合があります。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	平常評価(授業で出す課題):60% 期末評価(期末試験):40% 上記を合算して,最終的な成績評価を行う予定です。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	教科書、参考文献や検索により、授業で扱う内容について事前に学んでおくとよいでしょう。また、授業で扱いきれなかった題材について授業後に学ぶことでより知識が身につきます。必ず手を動かしてやっておくこと。(予習,復習は,最低でも各1時間程度行う必要があります。)
教材・教科書／The teaching materials, textbook	「経済・ファイナンスデータの計量時系列分析統計ライブラリー」（沖本竜義）朝倉書店
参考文献／bibliography	「Rによる時系列モデリング入門」（北川源四郎）岩波書店; 改訂版 (2020/12/15)
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	「統計学の基礎」で学んだ知識は必須です
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	火曜の16時から17時半がオフィスアワーですが、それ以外でも大体OKです。用事でいないこともあるので、事前にメールするのが確実です．
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	https://sites.google.com/site/shintaromori/
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	計算機実習が中心になります。
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	特になし。

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information