シラバス
授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
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データサイエンス論文研修第三 | 2024 | 前期 | 他 | 理工学研究科博士課程前期課程 | 藤田 岳彦 | フジタ タカヒコ | 2年次配当 | 3 |
科目ナンバー
SG-AI5-7A03
履修条件・関連科目等
授業で使用する言語
日本語
授業で使用する言語(その他の言語)
授業の概要
金融工学、保険数理、それに必要な数学、特に確率論を学ぶ。
科目目的
金融工学、保険数理、それに必要な数学、特に確率論の知識を得る。
到達目標
必要な基礎的な論文について理解する。
授業計画と内容
以下の三つの内容について、それぞれ5回程度にわたって授業を行う。(全14回)
ただし、回数は選択する研究分野によって異なる。
1. 教員による論文紹介:論文を、読み方のポイントなどについて解説を加えつつ、最新の知識を紹介する。
2. 学生による論文紹介:注目に値する論文をサーベイし、それを読み、その内容を理解するとともに、それを紹介する。毎回、2-3名の学生が担当する。
3. 研究進捗紹介:自分の研究成果をまとめ、その得られた結果の解釈と、以降の研究の進め方を発表する。毎回、2-3名の学生が発表する。
第一回 測度的確率論の基礎
第二回 期待値とルベーグ積分
第三回 有界収束定理と優収束定理
第四回 大数の法則と中心極限定理
第五回 確率過程の基礎
第六回 マルコフ過程
第六回 ランダムウォーク
第七回 ポアソン過程
第七回 ブラウン運動
第八回 マルチンゲール
第九回 確率微分方程式
第十回 伊藤の公式
第十一回 デリバティブ価格理論
第十二回 ブラックショールズ方程式
第十三回 エキゾティックオプション
第十四回 今までのまとめ
授業時間外の学修の内容
指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
授業時間外の学修に必要な時間数/週
・学位論文の作成等に対して専門分野に関する必要な研究指導を行うことを基本とします。
成績評価の方法・基準
種別 | 割合(%) | 評価基準 |
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その他 | 100 | 充分準備された発表を行う。 |
成績評価の方法・基準(備考)
課題や試験のフィードバック方法
授業時間内で講評・解説の時間を設ける
課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)
アクティブ・ラーニングの実施内容
実施しない
アクティブ・ラーニングの実施内容(その他の内容等)
授業におけるICTの活用方法
実施しない
授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)
実務経験のある教員による授業
いいえ
【実務経験有の場合】実務経験の内容
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
テキスト・参考文献等
必要な論文を指示する。