Syllabus
シラバス照会

<< 最終更新日:2024年03月28日 >>
基本情報
科目種別 授業番号 P0753
学期 後期 曜日 水,水
科目 ファイナンス特別講義(機械学習) 時限 5限,6限
担当教員 高橋 大志 単位数 2
科目ナンバリング
※2018年度以降入学生対象

担当教員一覧

教員 所属
高橋 大志 経済経営学科

詳細情報
授業方針・テーマ ファイナンスにおける機械学習に関するトピックを取り扱う。
講義においては、機械学習について概観した後、
金融実務における最先端の取り組みなど、専門家の講演を交えながら最新のトピックについても触れる。
講義においては、理論的な内容に加え、データ分析のための分析手法についても触れる予定である。
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標
本講義の目標は、ファイナンス理論および機械学習等の手法、データ等を利活用した分析に対する理解を深めることである。
授業計画・内容
授業方法
毎回、さまざまな専門家から話を伺う。
授業の進め方や内容は、授業内講演者の方針次第である。教員は講義の際の進行等を務める。

講義は、2コマ連続になることが多い。
第1回に、担当教員によるガイダンスを行う。
各回、毎回異なるテーマで専門家による講義およびデータ等を用いた実習を予定している。
詳細はガイダンス時に説明する.

内容:
1-2: ガイダンス and/or 講義(機械学習概観 )
3-4: オルタナティブ投資と機械学習
5-6: 量子コンピューティングと金融
7-8: ファイナンス分野におけるデータの利活用
9-10:ポートフォリオ評価と機械学習
11-12: 資産価格データと機械学習(時系列データ分析、投資評価)
13-14: 金融実務とAI(データを用いたモデルの構築)
15: まとめ
※状況、進度等、諸事情により変更の可能性があります。
授業外学習 授業の予習,復習等。
毎回終了後には簡単なレポートの提出を求めるので、授業を踏まえて知識を整理し直すことが要求される。
テキスト・参考書等 必要に応じて講義中において指示を行う。
成績評価方法 授業貢献およびレポート等により評価を行う。
質問受付方法
(オフィスアワー等)
質問はメールにて受け付けます。
特記事項
(他の授業科目との関連性)
備考