| 科目コード | 記号 | 科 目 名 | ||||||||
| 8536 | AK03 | 社会システム工学実験I：Experiment of The Social System Engineering Ｉ | ||||||||
| 教 員 名 | 岸川善紀 : KISHIKAWA Yoshinori | |||||||||
| 学年 | 単位・時間 | 必修・選択 | 授業形態 | |||||||
| 1 | 2・300分 | 必修 | 実験・前期 | |||||||
| 授業概要 | 経済現象は多くの要因が因果関係または相互依存性を有し，その構造は複雑である．これらの関係や共通性を捉えるための多変量解析手法を紹介する．企業経営において重要な財務分析を主な例として，それぞれの手法の数理的背景を理解するとともに，統計学と情報技術を駆使することで大量のデータから一定の知見を得ることを目的とする． | |||||||||
| 到 達 目 標 | 評 価 方 法 | 配分 | ||||||||
| (1) 統計学の知識と情報技術を統合し，実験の目的・原理・手法を理解できる． | (1) 口頭試問およびレポートにより評価する。 | 30% | ||||||||
| (2) 実験手法を習得して実施できる． | (2) 実験の記録・データにより評価する。 | 30% | ||||||||
| (3) 実験結果を整理・解析・図表化し，報告書が作成できる． | (3) 実験結果をまとめたレポートによって評価する。 | 40% | ||||||||
| 学習・教育目標 | (E)② | JABEE基準１（１） | (d)-(2) | |||||||
| 後 期 | ||||||||||
| 授 業 計 画 | 項 目 | 内 容 | ||||||||
| イントロダクション | データ解析の概要；統計学の復習；統計解析ソフトの使い方 | |||||||||
| 回帰分析(1) | 回帰分析の進め方と一般線形モデル | |||||||||
| 回帰分析(2) | 回帰分析における寄与率の評価，混同効果の補正；株価の相関の分析 | |||||||||
| 回帰分析(3) | 重回帰分析を用いた企業の株価と経済指標との相関を調べる | |||||||||
| 主成分分析(1) | 主成分分析の概要；財務データの収集 | |||||||||
| 主成分分析(2) | 主成分分析を用いて財務データを分析し，収益性等の財務状況を分析する | |||||||||
| クラスタ分析(1) | k-means 法とウォード法の理論，デンドログラムを説明し，簡単な例題を用いて手法を学ぶ． | |||||||||
| クラスタ分析(2) | 同一業界の複数の企業の収益率に対してクラスタ分析を行い，企業のグルーピングを行う | |||||||||
| 決定木(1) | 後ろ向き機能(backward induction)による決定木の最適経路選択 | |||||||||
| 決定木(2) | 判別ルールの抽出；財務指標に基づく企業の債務履行／不履行の判別 | |||||||||
| ニューラルネットワーク(1) | 階層型ニューラルネットワークの理論と実装の理解 | |||||||||
| ニューラルネットワーク(2) | 財務指標に基づく企業の債務履行／不履行の予測 | |||||||||
| 時系列解析(1) | 確率過程，ＡＲモデルとＡＲＭＡモデル，情報量基準AICなど時系列解析の基礎 | |||||||||
| 時系列解析(2) | 金融資産におけるボラティリティ予測として個別資産のリターン予測 | |||||||||
| 時系列解析(3) およびまとめ |
個別予算のリターン予測（続き） 全体の学習事項のまとめを行う．また授業評価アンケートを行う． |
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| 関連科目 | ||||||||||
| 教 科 書 | 適宜プリントを配布する | |||||||||
| 参 考 書 | 時永・譚，SASによる金融工学，オーム社 | |||||||||
| 授業評価・理解度 | 最終回に授業評価アンケートを行う． | |||||||||
| 備 考 | ||||||||||