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科目名 | 基礎数理特別講究Ⅲ | ||||
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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 |
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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 | |
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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 | |
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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 |