経営学研究科Graduate School of Business Administration
ECN500F1－0099（経済学 / Economics 500）実証ファイナンス入門Empirical Methods in Finance
金 瑢晋Yong-jin KIM
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 経営学研究科Graduate School of Business Administration |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | X7172 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 水6/Wed.6,水7/Wed.7 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 4 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| カテゴリーCategory |
修士課程（夜間）授業科目 アカウンティング・ファイナンスコース |
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Outline (in English)
The course offers an introduction to empirical finance for those who plan to write master's theses on finance and related topics. It also discusses empirical results in some often-quoted finance literature to understand how those analytical methods are applied.
By the end of the course, students should be able to do the followings:
A. acquire empirical methods needed to write theses.
B. deepen understanding of previous studies.
Students will be expected to have completed the required assignments
after each class meeting. Your study time will be more than eight hours
for a class.
Your overall grade in the class will be decided based on the following
Class participation: 30%, Project presentation;40%, and Term paper: 30%.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
この授業は、主にファイナンスや会計関連分野で実証研究を行う上で必要とされる分析方法を身に付けることを目的とします。実証ファイナンスは、計量経済学と密接な関係があり、そのファイナンス関連分野への応用と、ファイナンス分野発祥の分析手法で成り立ちます。問題意識と符合する推定モデルの選択は、先行研究の理解及び研究遂行の上で、極めて重要なプロセスです。授業は、分析手法の学習、金融・財務データを用いた実習、関連文献の紹介で構成されます。アカウンティング・ファイナンスコース以外の学生の受講も歓迎します。
到達目標Goal
・論文作成に必要な実証分析の基礎を身に付けることができます。
・仮説の立て方と検定について一定レベルの知識が培われます。
・企業と金融・資本市場から入手できるデータの加工能力が高まります。
・計量分析ソフトウェアの使い方を身に付けられます。
・ファイナンス・会計関連分野の先行研究について理解が深まります。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」「DP2」「DP3」に関連、特に「DP1」は強く関連している。
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
授業は、基本的に講義と実習に基づきます。時間の制約上、推定モデルの直観的な理解と実際のデータ処理能力の向上に照準を合わせます。授業中には、計量分析ソフトウェアを用いた実習を行い、理解力を高めます。講義内容は、受講者の前提知識と要望などにより変更があり得ます。授業計画については、トピックの順序が前後する、または、時間の配分が流動的になる場合があります。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回[オンライン/online]：具体例から始める：マーケットモデルの理解1
収益率の理解、収益率データ（離散、連続）の計算（日次、月次）と統計量
第2回[対面/face to face]：具体例から始める：マーケットモデルの理解2
マーケットモデルの推定と直観的理解、計量分析ソフトウェアの使い方
第3回[対面/face to face]：統計学の復習1
母集団と標本、収益率と確率変数、収益率データの記述統計量、ボラティリティの推定
第4回[対面/face to face]：統計学の復習2
推定量の性質（不偏性、有効性、一致性）、仮説検定、t値・p値の理解
第5回[対面/face to face]：標準的仮定の下での回帰分析1
標準的仮定の理解、
最小二乗法における最小化問題の解の表現
第6回[対面/face to face]：標準的仮定の下での回帰分析2
最小二乗法における推定量の望ましい性質
第7回[対面/face to face]：標準的仮定の下での回帰分析3
決定係数、t検定、予測
第8回[対面/face to face]：実習1
マーケットモデルの推定（再訪）、CAPMの推定
第9回[対面/face to face]：多重回帰分析1
多重共線性、自由度修正済決定係数
第10回[対面/face to face]：多重回帰分析2
ダミー変数の理解、F検定、構造変化の検定
第11回[対面/face to face]：実習2
ファマ・フレンチのマルチファクターモデル
第12回[対面/face to face]：イベント分析1
イベント分析方法の解説、イベント分析手法の種類、適用例の紹介
第13回[対面/face to face]：イベント分析2
イベント分析における統計量の理解、
イベント分析のための収益率データのマネジメント、結果の解釈
第14回[対面/face to face]：イベント分析3: 実習3
イベント分析の適用例：公募増資、新規株式公開
第15回[対面/face to face]：株価長期パフォーマンスの測定
BHAR、CTP、文献の紹介
第16回[対面/face to face]：標準的仮定の緩和1
不均一分散、系列相関の下での推定量の性質と対応
第17回[対面/face to face]：実習4
企業の財務行動分析への応用例
第18回[対面/face to face]：パネルデータ分析
パネルデータの作成、個別（個人）効果の理解、推定法
第19回[対面/face to face]：実習5
企業の財務行動分析への応用例
第20回[対面/face to face]：標準的仮定の緩和2
内生性の問題、同時方程式、操作変数法、二段階最小二乗法
第21回[対面/face to face]：実習6
供給関数の推定、ファインナス分野への応用例の紹介
第22回[対面/face to face]：質的従属変数モデルの推定
プロビット・トービットモデルとその拡張
第23回[対面/face to face]：実習7
企業の資金調達手段の選択への応用
第24回[対面/face to face]：時系列分析の基礎
金融時系列の性質、定常性、古典的ARMAモデル、金融時系列データへの応用
第25回[対面/face to face]：ベクトル自己回帰モデル
グレンジャー因果性、インパルス応答関数、分散分解
第26回[対面/face to face]：実習8
国際株式市場分析
第27回[対面/face to face]：個人プロジェクトの報告
報告と討論、講師からのフィードバック
第28回[対面/face to face]：総括
学習内容のおさらい、実証分析における留意点
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
表計算や計量分析ソフトウェアの使い方に慣れるよう心かけましょう。
テキスト（教科書）Textbooks
・配布物
・テキストはいくつかの候補の中で初回の授業で決めます。
参考書References
沖本竜義、『経済・ファイナンスデータの計量時系列分析』、朝倉書店、2010
成績評価の方法と基準Grading criteria
質疑応答、討論などの授業参加度30％、期末プレゼンテーション40％、期末レポート30%。期末レポートは、期末プレゼンテーションに付き、受講者と講師が行ったフィードバックを受け、更なる改善を加えたものとする。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
更に分かりやすい解説を心がけます。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
学習支援システムに関連資料をアップロードします。大学院棟2階講師控え室からノートパソコンを借りることができます。
その他の重要事項Others
受講者にはアカウンティング・ファイナンスコース関連科目の履修を前提としませんが、これらの科目を履修または並行受講する場合、より理解が深まります。
担当教員の専門分野等
＜専門領域＞ファイナンス
＜研究テーマ＞企業の財務行動
＜主要研究業績＞
(1)J-REITのIPOにおけるスポンサーの役割、現代ファイナンス、近刊 (with 伊藤昌哉). (2)Prepayment Behaviors of Japanese Residential Mortgages, Japan and the World Economy, 30, 1-9, 2014 (with N. Kishimoto). (3)Effects of Stochastic Interest Rates and Volatility on Contingent Claims, Japanese Economic Review, 58, 71-106, 2007 (with N. Kunitomo).