金融データを用いた時系列モデルについては、学術研究の蓄積と実務への応用が進んでいる一方、学習者にとっては、取り扱う分野が広く、その習得には困難を伴う。本ワークショップでは、最近、ファイナンスや経済学で頻繁に応用されている状態空間モデルとレジームスイッチングモデルの解説を中心に金融時系列モデルの応用分野を習得することを目的とします。時系列モデルに関する実践的な力を養うために、金利、CDSなどの資産価格評価モデルの推定例やRを用いた演習を取り上げる予定です。
　金融データを用いた時系列モデルについては、モデル開発の蓄積と実務への応用が進んでいる一方、これから習得したい者にとっては、取り扱う分野が広く、その習得には大きな困難を伴います。本ワークショップでは、最近、計量ファイナンスや計量経済分析で頻繁に応用されている状態空間モデルとレジームスイッチングモデルの解説を中心に金融時系列モデルの応用分野を習得することを目的としています。時系列モデルに関する実践的な力を養うために、金利、CDSなどの資産価格評価モデルの推定例を取り上げます。
　また、本ワークショップでは、Rを活用した具体的な計算演習や視覚化を通して受講生自身に実際にPCを操作しながら最先端の応用レベルの実践的な知識と技術を体験して、応用力・実践力を身につけてもらいます。
　金融工学 (デリバティブ、信用リスクモデル) 、確率過程、時系列分析、Rについての事前知識は不要ですが、証券アナリスト1次試験レベルの確率統計やファイナンス計算の基礎については、「参考資料」などに事前に目を通しておくと学習効果がアップします。
皆様のご参加をお待ちしています。

1. 状態空間モデル
   • 線形回帰モデルと状態空間モデルの違い
   • 状態空間モデルの基礎 (線形射影、予測、フィルタリング、平滑化)
   • パラメータの推定 (最尤法)
   • 状態空間モデルのファイナンスへの分析例
   • Rの演習 (金利の期間構造モデルの推定とリスク管理の応用)
2. レジームスイッチングモデル
   • レジームスイッチングモデルの基礎 (マルコフ連鎖)
   • パラメータの推定 (EMアルゴリズム)
   • レジームスイッチングモデルのファイナンスへの分析例
   • Rの演習 (CDSのファクターモデルの推定)