集中講義

◆平成27年度 大学院集中講義 金融工学

日 時
平成27年8月6日(木), 7日(金) 10:30〜
担当者
野崎真利、瀬古 進 (三菱UFJトラスト投資工学研究所)
講義室
工学部総合校舎102講義室
概 要
経済・経営における金融現象に関わる問題を数理工学的な立場から理解し,解決法を考察する「金融工学」について,金融関係の実務を知る講義担当者の視点から講述する. 前半の講義では金融工学の基礎として債券のプライシング、ポートフォリオ理論について説明する。後半では主に証券分析実務の基礎として財務諸表分析、資産価値評価モデルを概観し、その後、リスク量計測手法やデリバティブ評価方法について解説を行う.

  • 機.廛薀ぅ轡鵐阿隆霑辰肇檗璽肇侫リオ理論 8月6日(木)
    • 1.現在価値と債券のプライシング
        ・現在価値と債券価値の基礎
        ・金利の期間構造
        ・信用リスクと債券価格
    • 2.ポートフォリオ理論
        ・平均・分散モデル
        ・CAPM
        ・アセットアロケーション
  • 供〇饂魂礎佑良床舛肇螢好量計測手法・デリバティブ評価 8月7日(金)
    • 3.財務諸表分析と資産価値の評価
        ・財務諸表分析の基礎
        ・企業の株式価値評価
    • 4.リスク量計測手法とデリバティブ評価
        ・金融機関が抱える各種のリスク
        ・リスク量の評価
        ・デリバティブの評価

  • 【必要環境】ノートPC(Windows 98以上, Office 97以上 (Excel必須))
    (マウスがついている方が望ましい。)
  • 【参加人数】30名まで
  • 【単位終了判定】講義内容に対するレポート提出

◆平成27年度 大学院集中講義 応用数理工学特論 A

日程
平成27年9月14日(月),15日(火),16日(水) 午後1〜6時
担当者
澤井秀文 (情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所)
講義室
総合研究8号館講義室4
概要と目的
科学と工学の発展の歴史において、科学の成果が現代の工学として実世界に応用されていることを情報通信社会との関連において理解すると共に、機械学習、進化計算および複雑ネットワーク科学に代表される、生物進化と脳機能からヒントを得た情報処理システムが様々な現実問題の課題を解決できることを理解するとともに、それらの最近の研究動向について紹介することを目的とする。
到達目標
現代の諸課題の解決に向けて、最先端の情報通信技術を積極的に活用しつつ、受講者自らが深く考え行動するためのヒントを獲得することを目標とする。
授業計画と内容
  • I.生命と情報通信概論(第1日目)9月14日(月)午後1-6時
    自然・社会の階層性に基づき、科学技術の発達の歴史を振り返りながら、現代において研究すべき諸課題について述べ、科学と情報通信技術(ICT)との深い関係についての大局的な理解を深める。
  • II.進化と情報 (第2日目) 9月15日(火)午後1-6時
    ダーウィンの進化論と性選択モデル、進化系統樹と分子時計、遺伝子重複説、不均衡進化論などの概要を述べた後、これらの知見を情報処理モデルへ適用する方法について種々の適用例を挙げながら説明する。
  • III.複雑ネットワークと未来の情報通信 (第3日目) 9月16日(水)午後1-6時
    自然界や社会のあらゆる場面で登場する「複雑ネットワーク」の定義と指標、スモール・ワールド、スケール・フリーネットワークをはじめとする、様々な複雑ネットワークの特徴と実世界における応用可能性について述べる。最後に、未来における情報通信社会のあるべき姿について考察する。

  • 【履修要件】 特になし
  • 【成績評価の方法・観点及び達成度】 講義内容に関連する問題への解答と、課題解決レポートの提出により評価する。
  • 【教科書】
    • ・澤井秀文(編著)、「生命と情報通信−情報通信技術に生命機能を吹き込む」、オーム社、2009年11月.
    • ・H.Sawai (Ed.), Biological Functions for Information and Communication Technologies: Theory and Inspiration (Studies in Computational Intelligence), Springer-Verlag, Jan. 2011.
  • 【参考図書等】
    • ・伊庭斉志、「進化的計算の方法」、東京大学出版局、1999年2月.
    • ・増田直紀、今野紀雄、「複雑ネットワーク―基礎から応用まで」、近代科学社、2010年4月.
    • ・Simon Haykin, Neural Networks and Learning Machines, Third edition, Prentice Hall, 2008.
    • ・Newman, Networks, An Introduction, Oxford University Press, 2010.
  • 【授業外学習(予習・復習)等】 「予習」としては、可能な限り上記の教科書と参考書に事前に目を通しておいてください。また「復習」としては、講義中に出題した課題について後ほど解答例を示しますので、完全に理解しておいてください。

◆平成27年度 大学院集中講義 応用数理工学特論 B

日 時
平成27年9月24日(木), 25日(金) 9:30〜16:15
担当者
山本 彰、福本 恭 (日立製作所 研究開発グループ)
講義室
工学部総合校舎213講義室
概 要
企業研究者が、システムの計画・評価や運用に不可欠な数理モデルの構築論を、実際の企業研究での体験にもとづき講義する。応用例としては、ITシステム、特にストレージシステムの性能評価のためのモデリング論を教授するとともに、社会基盤(特に、鉄道、水道、電力、通信といったライフライン)分野を具体的な対象としてモデリング手法の活用動向を解説する。

  • 機ー匆餞霹彿野のモデリング 9月24日(木)
    • 1. 鉄道サービスにおけるモデリングと最適化
    • 2. 水道サービスにおけるモデリングと最適化
    • 3. スマートシティにおいて求められるモデリングと最適化
  • 供ITシステム分野のモデリング 9月25日(金)
    • 1. システムの計画・評価・運用に不可欠な数理モデルの構築論
    • 2. ITシステムにおける数理モデル
    • 3. モデルを利用したシステムの性能評価

  • 【参加人数】30名まで
  • 【単位終了判定】講義内容に対するレポート提出


Last-modified: 2016-06-14 (火) 11:14:48 (527d)