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58：くまだ：2009/05/26(火) 02:41:40 HOST:wcache2.waseda.ac.jp[pc015060.cat.waseda.ac.jp]: 科目名中級計量ファイナンス教員名渡部　敏明
学期冬期曜日火
時限３限
単位 2 科目区分経済学研究科

[ 授業概要 (Course Overview) ]　最終更新日：2009-01-19
本講義では、近年、ファイナンスやマクロの計量分析でよく用いられる、より進んだ時系列モデル（特に非線形時系列モデル）およびそれらを推定するための計量手法について解説する。取り上げるモデルおよび計量手法は以下の通り。
(1) モデル
・GARCHモデル
・Stochastic Volatility (SV) モデル
・Realized Volatility のモデル（ARFIMA, HAR, UC）
・状態空間モデル
・マルコフスイッチングモデル
(2) 計量手法
・（疑似）最尤法
・カルマンフィルター
・ハミルトンフィルター
・ベイズ推定
・マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）

[ 学部・学年の指定 (Who Should Attend) ]　最終更新日：2009-01-19
※履修ルール上の指定内容については必ずルールブックおよびガイドブックの該当箇所を確認して下さい。
特に無し。ただし、統計学、計量経済学、ファイナンスの基礎的事項を理解していること。特に時系列モデルについて全く勉強したことのない人は、山本拓著『経済の時系列分析』（創文社）などで予め勉強した上で履修して下さい。　
[ 授業の目的・到達目標と方法 (Goals & Methodology) ]　最終更新日：2009-01-19
単にモデルや手法を頭の中で理解するだけでなく、それらを実際のデータに応用できるようになることを目的とする。そのために、OxMetrics5を用いたプログラミングの演習も行う。OxMetrics5の使い方は授業で説明するので、予備知識は必要ない。　　
[ 授業の内容・計画 (Topics / Schedule) ]　最終更新日：2009-01-19
授業の内容は以下の通り。
1.ARMAモデルの復習
2.GARCHモデルの最尤推定
3.マルコフスイッチングモデルのハミルトンフィルターを用いた最尤推定
4.状態空間モデルのカルマンフィルターを用いた最尤推定
5.Realized Volatilityとその変動のモデル化
6.オプション価格とインプライドボラティリティ
7.MCMCを用いたベイズ推定

[ テキスト・参考文献 (Textbooks / References) ]　最終更新日：2009-01-19
テキスト
・渡部敏明（2000）『ボラティリティ変動モデル』朝倉書店.
・Kim, C.-J. and Nelson, C. R. (1999), State-Space Models with Regime Switching, MIT Press.

参考文献
・中妻照雄 (2007)『入門ベイズ統計学』朝倉書店.
・和合肇編著 (2005)『ベイズ計量経済分析-マルコフ連鎖モンテカルロ法とその応用』東洋経済新報社. 　　
[ 他の授業科目との関連・教育課程の中での位置付け (Relation with other Courses) ]
[ 成績評価の方法 (Requirements & Grading Allocation) ]　最終更新日：2009-01-19
試験は行いません。授業で取り上げたモデルおよび計量手法を実際のファイナンスデータに応用し、レポートにまとめて学期末に提出してもらいます。そのレポートに基づいて成績を評価します。　　
[ 成績評価基準の内容 (Grading Criteria) ]　最終更新日：2009-01-19
上記レポートで、モデルや計量手法をきちんと理解し応用できているかを判断し、それに基づいて成績を評価します。　
[ 受講生に対するメッセージ (Message to Students) ]　最終更新日：2009-01-19
毎回授業に出席し、わからないことがあればすぐに質問するように心がけて下さい。この授業で取り上げるモデルや計量手法の一部は、ファイナンスだけでなく、マクロの計量分析にも応用できるので、マクロの実証分析に関心のある学生も歓迎します。
[ その他 (Additional Information) ]