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基礎数理特別講究Ⅲ

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科目名 基礎数理特別講究Ⅲ
教員名 黑田耕嗣
単位数    1 課程 前期課程 開講区分 文理学部
科目群 地球情報数理科学専攻
学期 前期 履修区分 必修
授業概要 高頻度データ解析について理解すること
授業のねらい・到達目標 株価高頻度データ解析の取り扱いになれ,先行研究の結果を理解すること
授業の方法 論文輪読とデータ解析
本授業の事前・事後学習は各々2時間を目安とする。
授業計画
1 Continuous double auction system と株価データについて
【事前学習】シラバスを確認すること
【事後学習】講義ノートを整理すること
2 株式市場における高頻度データの取り扱い
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
3 Log-return process のauto-correlation について
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
4 株価高頻度データによる volatility clustering について
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
5 株価データに見る長時間記憶とは
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
6 Brown 運動とfractional Brown運動について
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
7 Leverage Effect とは
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
8 Multifractal 解析の概要
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
9 Binomial Measure に関するMultifractality 1
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
10 Binomial Measure に関するMultifractality 2
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
11 特異性指数とMultifractal Spectrum
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
12 株価データに関するMultifractal 解析1
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
13 株価データに関するMultifractal 解析2
【事前学習】前回の講義の復習
【事後学習】講義ノートを整理すること
14 まとめ1(講義全体を振り返り、講義の理解を深める)
【事前学習】第13回までの講義内容を見直しておく
【事後学習】講義ノートを整理すること
15 まとめ2(講義全体を振り返り、講義の理解を深める)
【事前学習】第13回までの講義内容を見直しておく
【事後学習】講義ノートを整理すること
その他
教科書 使用しない
参考書 使用しない
成績評価の方法及び基準 授業内テスト(100%)
オフィスアワー 木曜13:00から14:00

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