ファイナンスのためのＲプログラミング　証券投資理論の実践に向けて

ファイナンス理論は数値計算・プログラミング技術の進歩と共に発展してきた。プログラミング技術自体はファイナンス理論とは独立であるが，少なくとも実務におけるファイナンス理論はプログラミング技術なしには成立し得ない。本書は，ファイナンス理論を実際のプログラミングを通して習得することを意図するものである。
　ファイナンス理論が金融実務において応用される範囲は幅広い。代表的な例としてはデリバティブのプライシング，複雑な金融商品の組成（たとえば仕組債など）や，そういった金融商品に対するリスク管理やヘッジ，あるいは最適ポートフォリオの導出などがあるが，ファイナンス理論を実務に応用するという点においてプログラミングは決定的に重要となる。
　本書では，さまざまなプログラミング言語がある中で，特にＲ言語を中心に議論を進める。Ｒ言語は所与の金融データに対する回帰分析や統計上のさまざまな検定などを容易に扱えるフリーのアプリケーションである。また，プログラムの構造は基本的にＣ系なので，その他の言語を知っていればマスターも容易であるし，逆にＲをいったんマスターすれば他の言語への応用も比較的容易である。ほか

目次

第１章　Ｒで数値計算
１．１　Ｒのインストール
１．２　データ構造
１．３　関数
１．４　制御文
１．５　グラフィクス
１．６　データの書き出し，読み込み
１．７　プログラムの読み込み
１．８　パッケージの導入

第２章　Ｒによる統計分析
２．１　基本統計量
２．２　確率分布と乱数
２．３　仮説検定
２．４　回帰分析
２．５　主成分分析によるイールドカーブ分析

第３章　Ｒで時系列分析
３．１　時系列データの準備
３．２　モデルを当てはめる前に
３．３　ＡＲモデルへの当てはめ
３．４　ＡＲモデル以降
３．５　時系列分析のファイナンスへの応用例：ペアトレーディング

第４章　ポートフォリオ理論：ＣＡＰＭ
４．１　平均－分散ポートフォリオ
４．２　市場ポートフォリオ
４．３　ＣＡＰＭの導出
４．４　ＣＡＰＭの拡張：マルチファクターモデル
４．５　有効フロンティアの形状

第５章　金利スワップと割引係数
５．１　金利スワップとは
５．２　金利スワップのプライシングと割引係数の導出
５．３　金利スワップの評価とリスク分析

第６章　ツリーモデル
６．１　１期間モデル
６．２　多期間モデル

第７章　Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ公式
７．１　収益率の連続化
７．２　伊藤の公式（Ｉｔｏ＇ｓ　ｌｅｍｍａ）
７．３　Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓオプション価格
７．４　インプライドボラティリティ

第８章　モンテカルロシミュレーション
８．１　モンテカルロシミュレーションの基本
８．２　分散減少法
８．３　エキゾチックオプション
８．４　多資産型オプションのＰＶ計算について
８．５　制御変量法

第９章　偏微分方程式によるデリバティブプライシング
９．１　陽解法
９．２　陰解法

付録ＡＲの最適化関数
Ａ．１　多変量最適化問題
Ａ．２　最適化問題としての有効フロンティア

付録Ｂ　その他のＲ関連情報について

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