出版社内容情報
ファイナンス理論を理解し実践する為に必要な計量分析を解説。〔内容〕金融のデータ分析／確率モデル・統計モデルの基本／連続時間モデルと確率微分方程式／伊藤の公式と応用／回帰モデルと時系列モデル／条件つき分散とARCHモデル／他
【目次】
1. ファイナンスと計量分析の役割
1.1 投資理論と確率
1.2 金融データと統計分析
2. 金融のデータ分析
2.1 データの整理
2.2 2変数データの整理
3. 確率モデルの基本
3.1 確 率
3.2 条件つき確率とベイズの定理
3.3 確率変数
3.4 連続確率変数
3.5 期待値
3.6 正規分布と対数正規分布
3.7 2つの確率変数の分布
3.8 ノート：2変量正規分布
4. 統計モデルの基本
4.1 母集団と標本
4.2 標本分布
4.3 推定の手法
4.4 検 定
4.5 ノート：中心極限定理の証明
5. 連続時間モデルと確率微分方程式
5.1 収益率
5.2 収益率の確率モデル
5.3 ブラウン運動と確率微分方程式
5.4 代表的な確率微分方程式
5.5 ノート：確率過程と確率積分
6. 伊藤の公式とその応用
6.1 伊藤の公式とは何か
6.2 2変数の伊藤の公式
6.3 時間の変換
6.4 推移確率
6.5 派生証券の評価
6.6 派生証券の価格評価式
6.7 リスク中立化法
6.8 ノート：ファインマン-カクの公式の証明
7. 回帰モデルと時系列モデル
7.1 回帰モデル
7.2 重回帰モデル
7.3 時系列モデル
7.4 例：対ドル円レートの時系列分析
7.5 ノート：多変量正規分布
8. 条件つき分散とARCHモデル
8.1 株価データと条件つき分散
8.2 ARCHモデル
8.3 GARCHモデル
8.4 EGARCHモデル
8.5 GJRモデル
8.6 条件つき非正規性
8.7 ARCHモデルと回帰モデル
8.8 確率的ボラティリティ・モデルの推定
8.9 ノンパラメトリック法
9. 単位根と共和分
9.1 和分過程
9.2 時系列モデルと単位根：ランダムウォーク
9.3 回帰モデルと単位根：見かけの回帰
9.4 共和分
9.5 誤差修正モデル
10. 統計ソフト
10.1 Rats
10.2 S
11. 付 表
12. 索 引
内容説明
本書はファイナンス理論を理解し実践するために必要な計量分析の教科書です。現代のファイナンス理論では、派生証券の分析に見られるように確率過程論の高度な内容が要求されます。一方、実際のデータ分析では、非正規性や非線形性のような金融データ特有の特徴を取り扱う新たな統計手法が必要となってきます。本書は、このような新たな要請に答えるべく、ファイナンスのための計量分析の理論と手法について説明しています。ファイナンスに興味を持つ幅広い読者を対象にしています。そのため、著述にあたっては、数学的な厳密性にこだわらずに、議論の大筋を捉えることに努めました。また、図表や実際のデータを用いた例を多用し、理解の助けとなるように心がけました。
目次
ファイナンスと計量分析の役割
金融のデータ分析
確率モデルの基本
統計モデルの基本
連続時間モデルと確率微分方程式
伊藤の公式とその応用
回帰モデルと時系列モデル
条件つき分散とＡＲＣＨモデル
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