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内容（「BOOK」データベースより）
どっちが得か損か―その感覚さえつかめれば、オプションもスワップも先物も理解できます。デリバティブからマーケット理論まで、パンとワインなど身近な取引事例でやさしく解説。どうすればリスクを小さく、リターンを大きくできるのか、「金融工学」の基本が楽しく学べます。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
土方 薫
1959年生まれ。83年、上智大学経済学部卒。商工組合中央金庫、ウエストパック銀行、日本債券信用銀行、三井海上火災保険、日立製作所、東北電力などで金融・デリバティブのトレーディング・商品開発、事業リスクマネジメントなどを担当。2007年より、UBS証券エグゼクティブ・ディレクター(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
1959年生まれ。83年、上智大学経済学部卒。商工組合中央金庫、ウエストパック銀行、日本債券信用銀行、三井海上火災保険、日立製作所、東北電力などで金融・デリバティブのトレーディング・商品開発、事業リスクマネジメントなどを担当。2007年より、UBS証券エグゼクティブ・ディレクター(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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5 人中、5人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:文庫
文章はくだけた感じで、例も身近なものを取り上げているのですが、
わかりやすかったとは言い難い。経営学をかじった程度の文系人間
ですが、正直あまりよく理解できませんでした。
わかりやすかったとは言い難い。経営学をかじった程度の文系人間
ですが、正直あまりよく理解できませんでした。
1 人中、1人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:文庫
金融工学をまったく知らない人には辛いとおもいます。とくに、「プロローグ」のところでいきなりスワップの話を平然とし始めるので、面食らうかも。
軽妙な口調でやさしく説明しよう、という意思は感じるのですが、その割にはやや独りよがりな説明も多いです。たとえば、グラフを載せていても、そのグラフがどういう前提で何を表しているのか、という基本説明が薄いので、サクサク読めません。数値説明についても同様であり、「説明の前提」についての説明が薄く、それゆえに金融工学について最低限の知識をもっている人でないととっつきにくいのではないかと思いました。
その一方、ブラック・ショールズの説明は、ちょっとユニークな切り口でわかりやすかったです（ただし、ある程度の基礎知識が必要）。また、金融工学だけでなく、相場を形成する力学（心理学）の説明があり、これはとても面白かった。結局、トータルでみると★★★くらいかな、という感想です。
軽妙な口調でやさしく説明しよう、という意思は感じるのですが、その割にはやや独りよがりな説明も多いです。たとえば、グラフを載せていても、そのグラフがどういう前提で何を表しているのか、という基本説明が薄いので、サクサク読めません。数値説明についても同様であり、「説明の前提」についての説明が薄く、それゆえに金融工学について最低限の知識をもっている人でないととっつきにくいのではないかと思いました。
その一方、ブラック・ショールズの説明は、ちょっとユニークな切り口でわかりやすかったです（ただし、ある程度の基礎知識が必要）。また、金融工学だけでなく、相場を形成する力学（心理学）の説明があり、これはとても面白かった。結局、トータルでみると★★★くらいかな、という感想です。
形式:文庫
高校数学指導要領の新課程では文系数学でも
「統計学」が必須になると思います。しかも
相関性まで高校数学の教科書に載るような時代ですので
統計変数、統計変量が２つ以上まで扱われるように
なります。これまでは理系の生徒さんの場合でも
「確率統計」が出題されたら大学入試では捨ててしまって
線形代数の「行列ベクトル」などで得点して合格を
ねらうという戦略が当り前の時代だったのですが
これからわもうそんな時代でわなくなります。
取りあえず１変量の部分が本書の第４章でｐ９１の
平均値分布から統計学的確率を教えるカタチに
なるのかもしれません。ちなみに「場合分けと確率」の
単元は高校数学の教科書では別にもうけてあって
コチラでわ数学的確率を教えると。
標準偏差も高校数学の文系で必要な時代になりますし
おそらく大学受験文系数学でも勉強しておく必要が
でてくるでしょう。本書ではｐ９５からｐ９８
「乱拓数学ガール」で出て来たランダムウォークですが
ｐ１０２を見ればわかるとおり、離散・連続時系列の
対比でウイーナー過程も扱っています。ウイーナーも
正規分布前提です。ｐ１０７ではウイーナーでの標準偏差の
扱いも示されています。高校にもよるでしょうが
ｐ１０８からｐ１１０のボラティリテイ、ｐ１１１からの
ブラックショールズへの持っていき方まで扱うか
わかりませんし、入試で出題されるかは現時点では
なんとも言えません。でもｐ１１４の確率分布は
「統計学的確率の何たるか」を示しているので
出題されたらハッキリいってサービス問題です。
新課程１年目の入試ではセンター数学でもでるかも。
まあそんな時代になったということで
「統計学」が必須になると思います。しかも
相関性まで高校数学の教科書に載るような時代ですので
統計変数、統計変量が２つ以上まで扱われるように
なります。これまでは理系の生徒さんの場合でも
「確率統計」が出題されたら大学入試では捨ててしまって
線形代数の「行列ベクトル」などで得点して合格を
ねらうという戦略が当り前の時代だったのですが
これからわもうそんな時代でわなくなります。
取りあえず１変量の部分が本書の第４章でｐ９１の
平均値分布から統計学的確率を教えるカタチに
なるのかもしれません。ちなみに「場合分けと確率」の
単元は高校数学の教科書では別にもうけてあって
コチラでわ数学的確率を教えると。
標準偏差も高校数学の文系で必要な時代になりますし
おそらく大学受験文系数学でも勉強しておく必要が
でてくるでしょう。本書ではｐ９５からｐ９８
「乱拓数学ガール」で出て来たランダムウォークですが
ｐ１０２を見ればわかるとおり、離散・連続時系列の
対比でウイーナー過程も扱っています。ウイーナーも
正規分布前提です。ｐ１０７ではウイーナーでの標準偏差の
扱いも示されています。高校にもよるでしょうが
ｐ１０８からｐ１１０のボラティリテイ、ｐ１１１からの
ブラックショールズへの持っていき方まで扱うか
わかりませんし、入試で出題されるかは現時点では
なんとも言えません。でもｐ１１４の確率分布は
「統計学的確率の何たるか」を示しているので
出題されたらハッキリいってサービス問題です。
新課程１年目の入試ではセンター数学でもでるかも。
まあそんな時代になったということで
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