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

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CELSから閲覧可能になっています。

学年別推奨科目(2022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。赤字は経営財務系、青字は計量系科目

  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)
金融数理(2)
プライベート・エクイティと資本市場(2)
Fintechと金融市場(寄附講義)(2)
グローバル金融規制と新たなリスクへの対応(2)
統計科学の数理(推定手法・モデル選択)(春1)
国際財務管理(春1)
M&Aと事業再生の実践 I(寄附講義)(夏1)
金融リスク計量における諸問題(夏1)
金融データ分析:演習(集中講義)(2)
マネジリアル・エコノミクス(集中講義)(1)
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)
金融データリテラシー 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)
金融データ分析(2)
派生証券理論(2)
ポートフォリオ投資論(2)
投資戦略論(2)

M&Aと事業再生の実践 II(寄附講義)(秋1)
人工知能概論(秋1)
FinTechとイノベーションⅡ(冬1)
ベイズ統計学(MCMC法)(冬1)
統計プログラミング(冬1)
プライベート・エクイティと課題(冬1)
グローバルM&A(冬1)

グローバル・リーダーシップ(集中講義)(2)
マネタリー・エコノミクス(集中講義)(1)
企業戦略論(集中講義)(1)
時系列分析入門(集中講義)(1)
統計プログラミング入門 (秋1)
金融データリテラシー 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〕 ファイナンシャル・リスク・マネジメント(2)
データサイエンス概論(2)

社会システム工学 (春1)
金融機関の戦略的経営 (春1)
コーポレート・ファイナンスの諸問題(春1)

エナジーファイナンス(春1)
金融経済学(情報とインセンティブ)(夏1)
資産価格理論(※博士向け科目)(春1)
サービス経営のファイナンス(集中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)
〔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)
企業倫理とESG (2)
CFOと企業価値(冬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〕