デリバティブを始めとするファイナンス理論の世界では、確率微分方程式で表現される確率過程モデルが利用されますが、このモデルの十分な理解には、いわゆる確率論についての知識が必要になります。
　ここで言う確率論とは、数学的にきちんと定義された確率空間を前提にした確率の議論のことですが、その議論は、アカデミックな数学的訓練を受けたものでないと理解が難しいものです。とくに最初の確率空間の導入の議論が、イメージすらしづらい極めて分かり難いもので、学習者にとっていきなりハードルの高い部分になっています。
　このワークショップは、非常に分かりやすい金融工学の本として世評の高い「マルチンゲール・アプローチ入門 (近代科学社刊) 」の著者の 村上 秀記 氏が担当します。村上氏は、弊社通学制スクール・研究科「金利モデルコース」で、難解な金利モデルの議論を極めて分かりやすく説明してくださると大変好評を得ている方です。
　また、長年にわたり、外資系金融機関において、デリバティブのトレーダーを務め、ファイナンスの実務にも精通しています。
　ファイナンスを本格的に学ぼうという実務家にとって必要な確率論の知識を、これ以上ないほど分かりやすく学んでいただけるものと思います。
　確率論の学習の中でも、特にハードルが高いと思われる、最初の確率空間の導入の部分の議論を、具体例、さまざまな見方、図を駆使した直観的説明等により、受講生の方が「分かった」と思えるように解説いたします。
　いわば舞台設定としての確率空間の導入後、その舞台上で活躍する確率変数、確率過程について、数学的に定義を行い、それらについての期待値や可測・独立といった概念について解説していきます。
　最後には、ファイナンス理論学習において、決定的に重要でありながら、多くの人にとってほとんど理解不能ともいえる抽象的な条件付期待値について、受講生の方が十分な理解に達するよう、順を追って確率論のポイントを丁寧に押さえていきます。

1. 確率空間
   1. Ω
   2. 事象と事象族
   3. 無限について
   4. シグマ加法族
   5. 可測空間
   6. 確率
   7. 確率空間
2. 確率変数
   1. 定義
   2. 可測性
   3. 分布
   4. 期待値
3. 確率過程
   1. 定義
   2. フィルトレーションと情報
   3. 適合過程
4. 独立性
   1. 事象の独立
   2. シグマ加法族の独立
   3. 確率変数の独立
5. 条件付期待値
   1. 初等的な定義
   2. シグマ加法族による条件付け
   3. 一般的な定義
   4. 重要な性質