経営統計特殊研究｜シラバス情報

授業科目名

経営統計特殊研究

(英語名)

Advanced Statistics for Management

科目区分

ー

専攻科目

対象学生

社会科学研究科

学年

学年指定なし

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

KCBDS7MCA3

単位数

2単位

ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。

授業の形態

講義 (Lecture)

開講時期

2025年度前期

担当教員

貝瀬徹

所属

社会科学研究科

授業での使用言語

日本語

関連するＳＤＧｓ目標

目標9

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

適宜、研究室にて（要予約）

連絡先

kaise@mba.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標

二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。

学部DP

ー

研究科DP

1◎

全学DP

ー

教職課程の学修目標

ー

講義目的・到達目標

時刻に依存して変化するデータを対象とした時系列解析について扱う。時系列解析では定常過程と自己回帰モデルを基本とし、パラメータの推定には最小２乗法を用いることが一般的である。これらを状態空間モデルと線形推定で整理することで、フィルタリングや予測の体系が構成できる。さらに，これらをベイズに基づく方法論として整理することで，先端の解析手法の理解が可能となる．そこで本講では、ファイナンスの計量分析を目的とした時系列解析の方法論を詳細に検討する。

授業のサブタイトル・キーワード

講義内容・授業計画

Ⅰ講義内容
時系列解析の内容とする。

Ⅱ授業計画
以下の項目を扱う。
１．確率過程
２．ガウス分布
３．線形状態空間モデル
４．最小２乗法とベイズ推定
５．カルマン・フィルター
６．最尤推定とベイズ推定
７．時系列解析の応用事例（ファイナンス・データ）
８．情報と確率
９．情報幾何
１０．情報量、符号化
１１．情報量規準
１２．時系列解析における情報量規準の応用（ファイナンス・データ）
１３．計算機統計学（ブートストラップ, MCMC)とモデル選択
１４．基礎演習
１５．実践演習
１６．評価（到達度の確認）

教科書

J. Durbin, S.J. Koopman, Time Series Analysis by State Space Methods, Oxford,
その他（授業時に説明する）

参考文献

Thomas Kailath, et al., Linear Estimation, Prentice Hall, その他　(授業時に説明する)

事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安

予習60h, 復習60h

アクティブ・ラーニングの内容

ディスカッションを通じて、学生が研究テーマについて理解を深め、物事を論理的・多面的・客観的に捉えることができるようにする。

成績評価の基準・方法

講義目的・到達目標の到達度に基づき、研究科規程に従い成績評価の上、単位を付与する。

課題・試験結果の開示方法

課題について授業の中で行う。

履修上の注意・履修要件

予習を十分すること。また、教員に頼ることなく自らが考えること。

実践的教育

該当しない。

備考

英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。