Syllabus data

Teacher name ： Natsumi OCHIAI
Course Title
Financial Engineering (J)
Course Title in English
Financial Engineering (J)
Course Type
Major Courses
ー
Eligible Students
School of Economics and Management
Target Grade
2Year
Course Numbering Code
KCCBK2MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
Instructor
Natsumi OCHIAI
Affiliation
国際商経学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
8／9
Office Hours and Location
授業終了後、教室にて
Contact
ochiai@em.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
1〇／2〇
Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー

Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】本講義は、金融工学におけるポートフォリオ選択理論とデリバティブの価格付け理論の入門的な内容を理解することを目的とする。
【到達目標】１）金融工学の基礎理論を修得する、２）基本的な計算ができるようになる、３）金融工学の基礎理論を現実の課題に応用できるようになる。
Subtitle and Keywords of the Class
キーワード：ポートフォリオ選択、分散投資、デリバティブ、ボラティリティ
Course Overview and Schedule
【講義内容】
本講義では最初に金利の基礎理論から始め、ポートフォリオ選択理論と資本資産価格評価モデル（CAPM）の解説、その後デリバティブの概要と種類を説明し、デリバティブ価格評価の考え方とブラック・ショールズ公式を紹介する。金融工学の基礎理論を初等的な数学を使って解説する。

【授業計画】
  1. イントロダクション
  2. 金利の基礎理論
  3. 正味現在価値法、内部収益率法
  4. 確率の基礎
  5. 平均・分散アプローチ
  6. １ファンド定理
  7. 資本資産価格評価モデル（CAPM）１
  8. 資本資産価格評価モデル（CAPM）２  
  9. デリバティブとは
  10. １期間２項モデルによるデリバティブ評価
  11. 多期間２項モデルによるデリバティブ評価
  12. 離散時間モデルから連続時間モデルへ
  13. ブラック・ショールズ公式
  14. リスク管理について
  15. まとめ
定期試験

In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
本講義は対⾯授業のみで実施され、遠隔授業単位上限の適⽤を受けない。
Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
⽣成ＡＩの利⽤にあたっては『本学の教育における⽣成ＡＩの取扱いについて（学⽣向け）』の記載内容について留意すること。
本授業では、ただ単に「計算できること」よりも「仮定を理解し結果を解釈できること」を重視する。そのため、生成AIの利用自体は禁止しないが、その利用は学習補助目的に限定する。具体的には、数理モデルや概念の理解、文献読解の補助などへの利用は認める。一方で、課題やレポートの解答・計算過程・考察を生成AIに直接作成させ、そのまま提出する行為は不正行為とみなし、単位を認定しない、⼜は認定を取り消すことがある。生成ＡＩを利用した場合には、その使用内容を明記し、最終的な説明・結論については必ず自身の理解に基づいて記述すること。
Textbook
特に指定しない。毎回の講義は教員が作成した資料スライドに沿って解説を行う。
References
小林孝雄・芹田敏夫著（2009）『新・証券投資論』日本経済新聞出版社
ジョン・ハル・著（三菱UFJモルガンスタンレー証券市場商品本部・訳）（2016）『フィナンシャルエンジニアリング 第9版』金融財政事情研究会
ルーエンバーガー・デービッド・著（今野 浩/鈴木 賢一/枇々木 規雄・訳）（2015）『金融工学入門 第2版』日本経済新聞出版社
田渕直也著（2006）『世界一やさしい金融工学の本です』日本実業出版社
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業で使用するスライドを事前に読み込む（15h)
【復習】講義内容を理解し定着させるため、毎回の授業後に復習を行う（30h）、レポート課題の作成（15h)
Contents of Active Learning
採用しない
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
金融工学の基本的な考え方を理解し、簡単な計算ができる者については、講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に基づき、S（90点以上）、A（80点以上）、B（70点以上）、C（60点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。
【成績評価の方法】
レポート（４０％）、定期試験（６０％）を基準として評価する。
How to Disclose Assignments and Exam Results
レポートは、優れた内容のものを講義の中で紹介しながら講評する。
定期試験は、授業評価アンケートの教員コメント欄に試験結果に関するコメントもあわせて記載する。
Precautions and Requirements for Course Registration
・講義内容は、授業の進捗に応じて変更する可能性がある
・確率や統計に関する基本的な知識がある方が望ましい
・前回までの内容の理解を前提として授業が進むため、毎回の授業の復習をしっかりと行うこと
Practical Education
該当しない
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.