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    <title>DSpace コレクション: 2016-08-30</title>
    <link>http://hdl.handle.net/11149/1810</link>
    <description>2016-08-30</description>
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    <dc:date>2026-04-09T01:55:43Z</dc:date>
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  <item rdf:about="http://hdl.handle.net/11149/1818">
    <title>櫻井毅 訳「ジェームズ・ミル『経済学は役に立つのか― A とB との対話』」</title>
    <link>http://hdl.handle.net/11149/1818</link>
    <description>タイトル: 櫻井毅 訳「ジェームズ・ミル『経済学は役に立つのか― A とB との対話』」
著者: 櫻井, 毅
内容記述: 《資料》（翻訳）｜解題・訳</description>
    <dc:date>2016-08-29T15:00:00Z</dc:date>
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  <item rdf:about="http://hdl.handle.net/11149/1817">
    <title>平均，分散，ベータ係数のベイズ修正効果</title>
    <link>http://hdl.handle.net/11149/1817</link>
    <description>タイトル: 平均，分散，ベータ係数のベイズ修正効果
著者: 隅田, 誠; 今井, 英彦
抄録: 株式について，個別銘柄のベータ値を予測する際にベイズ修正を行うことが有効であることは過去にも検証されてきた．ここでいうベイズ修正とは，ベータ値の母数の分布を適当に仮定し，その下で標本から得られた推定値を事前情報として，その条件付期待値を得るものである．このベイズ修正は，ベータ値に限らず平均や分散といった投資決定に関わる他のパラメータの予測にも適用できる．本稿では，日本市場に上場する銘柄の約32 年間にわたる月次株価データを用いて，ベータ値をはじめ，平均，分散を計算し，その際にベイズ修正を行うことによる予測精度の向上を検証した．このとき，過去の検証で用いられてきたベイズ修正には，ベータ値の予測を前提としているからこそ妥当となる仮定が設けられており，とくに分散の予測においてそれは非現実的となる．本稿では，その仮定を緩めた場合の検証も行った．この検証により，ベータ値だけでなく，平均や分散の予測に関してもベイズ修正によって少なからず予測精度が向上するという実証結果が得られた．
内容記述: JEL Classification Codes：C11, G11，G17</description>
    <dc:date>2016-08-29T15:00:00Z</dc:date>
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  <item rdf:about="http://hdl.handle.net/11149/1816">
    <title>間接費配賦の理論的基礎：文献レビューを通じた検討</title>
    <link>http://hdl.handle.net/11149/1816</link>
    <description>タイトル: 間接費配賦の理論的基礎：文献レビューを通じた検討
著者: 目時, 壮浩; 庵谷, 治男; 新井, 康平; 妹尾, 剛好; 福島, 一矩</description>
    <dc:date>2016-08-29T15:00:00Z</dc:date>
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  <item rdf:about="http://hdl.handle.net/11149/1815">
    <title>システミックリスクを回避するための，カウンターパーティ・リスク（CVA, DVA）を考慮したCDS 価格制御試論 : シミュレーションへむけて</title>
    <link>http://hdl.handle.net/11149/1815</link>
    <description>タイトル: システミックリスクを回避するための，カウンターパーティ・リスク（CVA, DVA）を考慮したCDS 価格制御試論 : シミュレーションへむけて
著者: 下川, 拓平; 荒田, 映子
抄録: CDS の評価において観測可能な市場現象をそのインプットとすべしとする認識論に依拠した，CDS のスプレッド（論文中においてはS）が，該当する時点における参照組織の生存率に（数学的な定式化をreview した上で）本質的に依存する事を見る．この参照組織の認識とスプレッド調整がカウンターパーティ自体にむいた時点で，実はこれがCDS におけるCVA である，という視座を提示した後（この部分は本格的に展開する事を次稿にゆだねる事になる）この生存率の，具体的な定式化を，累積デフォルト率を所与として導出する．また，将来的に実装する，仮想系の概要を明確にする．
内容記述: JEL Classification Codes：G12–G13</description>
    <dc:date>2016-08-29T15:00:00Z</dc:date>
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