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金融論ａ(MONEY, BANKING AND FINANCE A)
| 担当者名 | 保里 俊介 |
|---|---|
| 単位 | 2 |
| 年度・学期 | 2026 春 |
| 曜日時限 | 火2 |
| キャンパス | 三田 |
| 授業実施形態 | 対面授業（主として対面授業） |
| 登録番号 | 51179 |
| 設置学部・研究科 | 経済学部 |
| 設置学科・専攻 | 経済学科 タイプA・B |
| 学年 | 3, 4 |
| 分野 | 専門教育科目選択必修基本科目 Ｆ（制度・政策） |
| 評語タイプ | ログインすると表示されます（要慶應ID）。 |
| 科目概要 | 経済学の体系を構成する個別専門分野において中核を成す科目である。第1・2学年の基礎教育科目、専門教育基礎科目を前提とし、経済学の特定専門分野に関する深い考察力を養う。 |
| K-Number | FEC-EC-34152-212-07 |
| 科目設置 | 学部・研究科 | FEC | 経済学部 |
|---|---|---|---|
| 学科・専攻 | EC | 経済学科 | |
| 科目主番号 | レベル | 3 | 3年次配当レベル |
| 大分類 | 4 | 専門教育 基本科目 | |
| 小分類 | 15 | 講義 - 制度・政策 | |
| 科目種別 | 2 | 選択必修科目 | |
| 科目補足 | 授業区分 | 2 | 講義 |
| 授業実施形態 | 1 | 対面授業（主として対面授業） | |
| 授業言語 | 2 | 英語 | |
| 学問分野 | 07 | 経済学、経営学およびその関連分野 | |
授業科目の内容・目的・方法・到達目標
This course introduces modern financial economics. After reviewing essential mathematics and learning Python basics, we study foundational topics such as portfolio choice, mean-variance analysis, and asset pricing. We also examine how intertemporal decisions shape asset prices and explore classic puzzles, including the equity premium puzzle and excess volatility puzzle. Students will use Python to implement applications that incorporate real-world examples and illustrate key concepts. Students are expected to be familiar with basic Microeconomics, Macroeconomics, and Econometrics, but no prior knowledge of Python is required.
実務経験のある教員による授業科目
該当しない
能動的学修形式説明
該当なし
準備学修（予習・復習等）
Problem set
授業の計画
第1回
Course Introduction
第2回
Mathematical Review
第3回
Python Basics
第4回
Portfolio problem
第5回
Portfolio problem - application
第6回
Mean-variance analysis
第7回
Mean-variance analysis - application
第8回
Capital asset pricing model (CAPM)
第9回
Capital asset pricing model (CAPM) - application
第10回
Efficient market hypothesis
第11回
Excess volatility puzzle
第12回
Efficient market hypothesis / excess volatility puzzle- application
第13回
Equity premium puzzle
第14回
Equity premium puzzle - application
その他
Summary and Wrap-Up, Exam
成績評価方法
Exam, class participation
授業における生成AIの利用可否・利用方針
The use of generative AI is permitted for assistance with idea generation, conceptual planning, and deepening understanding of the subject matter. However, when producing the final version of reports or assignments, students are expected to rely on their own independent thinking. Unauthorized copying of AI-generated text or the use of information without clear sources may be regarded as academic misconduct.
テキスト（教科書）
Bodie, Z., A. Kane, and A. Marcus (2023). Investments (Thirteenth ed.). McGraw Hill.
参考書
Hilpisch, Y. J. (2018). Python for finance. O’Reilly Media, Inc.