科目一覧

講義科目群の領域

統計・数理モデル
統計モデル
リスク
・マネジメント
データ・サイエンス
企業財務・企業経営
コーポレート
・ファイナンス
会計
M&A
金融の経済学
アセット・プライシング
インベストメント
ポートフォリオ

講義概要

2018年度の授業シラバスの一部は、一橋大学全体の学務情報システムMERCASから閲覧可能になっています。

学年別推奨科目(2018年度)

仕事をしながらでも無理なく予復習を行えるように、M1春学期からM2春学期にかけては、基本的に1日1科目の履修を推奨します。
なお、以下に示す学年と推奨科目の対応はあくまでも例であり、M1でM2向けの科目を履修することも可能です。

また、M2で意欲的な学生は、担当教員許可のもとで博士向け科目を履修することも可能です。

M1(修士課程1年生)推奨科目

※カッコ内の数字は単位数。「土」は土曜日開講

  基礎科目
(4つ以上を選択必修)
専門科目 入門科目
春夏
学期
ファイナンス理論の基礎(2)
金融データ分析の基礎(2)
コンピュテーショナル・ファイナンス(2)
会計・バリュエーションの基礎(2)
コーポレート・ファイナンスの基礎(2)
副演習(2)
M&Aと事業再生の実践 I(寄附講義)(夏1)
金融リスク計量入門(夏1)
Fintechと金融市場(寄附講義)(2)
金融数理(2)
企業戦略論(集中講義)(1)
マネジリアル・エコノミクス(集中講義)
線形モデル入門(春1)
金融数理入門(春1)
金融リスク計量入門(春1)(1)
時系列分析入門(集中講義)(1)
金融情報リテラシー I(集中講義)(1)
秋冬
学期
ファイナンス理論(2)
金融数理の基礎(2)
M&A実践論 I (秋1)
企業価値向上論 I(冬1)
アントレプレナー・ファイナンス(2)
派生証券理論(2)
M&Aと事業再生の実践 II(寄附講義)(秋1)
FinTechとイノベーション(寄附講義)(冬1)
統計科学の数理(回帰分析)(秋1)
ポートフォリオ投資論(2)
グローバル・リーダーシップ(2)
金融データ分析(2)
FinTechと資産管理(寄附講義)(秋1)
アルゴリズム取引の数理(集中講義)(冬1)
経営における職業倫理(秋1)
行動経済学(冬1)
投資戦略論(2)
金融データ分析:演習(2)
業績管理会計(秋1)
統計科学の数理(推定手法・モデル選択)(秋1)
ベイズ統計学(MCMC法)(冬1)
マネタリー・エコノミクス(集中講義)
経済データの時系列分析(集中講義)(1)
金融情報リテラシー II(集中講義)(1)

M2(修士課程2年生)推奨科目

  基礎科目
(4つ以上を選択必修)
専門科目
春夏
学期
〔1年時に履修出来なかった科目〕 CFOと企業価値(春1)
資産価格理論(※博士向け科目)(夏1)
金融経済学(情報とインセンティブ)(夏1)
ファイナンシャル・リスク・マネジメント(2)
国際財務管理(春1・英語)
コーポレート・ファイナンスに関する諸問題(春1)
コーポレート・ファイナンスの実証分析I(※博士向け科目)(夏1)
金融市場の計量ファイナンス(※博士向け科目)(春1)
ファイナンスにおける諸問題(夏1)
データサイエンス概論(2)
金融機関経営論(2)
エナジーファイナンス(夏1)
〔1年時に履修出来なかった科目〕
秋冬
学期
〔1年時に履修出来なかった科目〕 資産価格の実証分析(2)
サービス経営のファイナンス(秋1)
コーポレート・ファイナンスの実証分析II(※博士向け科目)(冬1)
〔1年時に履修出来なかった科目〕