初級編
1.ベイズ分析の基本原理
　1.1はじめに
　1.2リスク規準としてのCVaR
　1.3ベイズの定理による不確実性の評価
　1.4応用例
練習問題
2.ベイズ的アプローチによる信用リスク分析
　2.1はじめに
　2.2破綻確率の回帰モデル
　2.3破綻確率のベイズ推定
　2.4応用例
練習問題
3.ベイズ的アプローチによるポートフォリオ選択
　3.1はじめに
　3.2平均分散アプローチによるポートフォリオ選択
　3.3予測分布に基づく平均分散アプローチ
　3.4Black-Littermanアプローチ
　3.5応用例
練習問題
4.ファクター・モデルによるポートフォリオ選択
　4.1はじめに
　4.2シングルファクター・モデルによる平均分散アプローチ
　4.3シングルファクター・モデルによるベイズ的ポートフォリオ選択
　4.4応用例
練習問題
上級編
5.回帰モデルのベイズ分析
　5.1はじめに
　5.2単一方程式の回帰モデルにおける事後分布と予測分布
　　5.2.1誤差項が互いに独立で同じ正規分布に従う場合
　　5.2.2誤差項が一般的な多変量正規分布に従う場合
　　5.2.3g事前分布を使用した場合
　5.3多方程式回帰モデルにおける事後分布と予測分布
6.ベイズ型モデル平均
　6.1はじめに
　6.2モデル平均の基本
　6.3g事前分布による事後分布と周辺尤度
　6.4g事前分布によるモデル平均
　6.5Zellner-Siow型事前分布によるモデル平均
　6.6ベイズ型情報量規準によるモデル平均
　6.7多方程式回帰モデルにおけるモデル平均
付録
A.数学補論
　A.1ベクトルと行列
　　A.1.1ベクトルと行列に関する基本的概念
　　A.1.2ベクトルと行列の演算に関する公式
　　A.1.3最小二乗推定量の代数的性質
　A.2特殊な関数
　A.3ベイズ分析でよく使う積分の公式
　A.4ラプラス近似による数値積分
B.確率分布と乱数生成法
　B.1確率分布に関する基本的概念
　B.2代表的な確率分布
　　B.2.1一様分布U(a,b)
　　B.2.2正規分布N(μ,σ2)
　　B.2.3切断正規分布N[a,b](μ,σ2)
　　B.2.4多変量正規分布N n(μ,Σ)
　　B.2.5行列値正規分布N m×n(M,Σ,H)
　　B.2.6ガンマ分布Ga(α,β)
　　B.2.7逆ガンマ分布Ga－1(α,β)
　　B.2.8平方根逆ガンマ分布Ga－1/2(α,β)
　　B.2.9ウィシャート分布W n(S,ν)
　　B.2.10逆ウィシャート分布W－1(S,ν)
　　B.2.11t分布T n(μ,s2,ν)
　　B.2.12多変量t分布T n(μ,S,ν)
　　B.2.13行列値t分布T m×n(M,S,H,ν)
　　B.2.14パレート分布
　　B.2.15ベータ分布Be(α,β)
　　B.2.16ディリクレ分布D(α 1,...,α m)
　B.3乱数生成法
　　B.3.1一般的な乱数生成法
　　B.3.2代表的な確率分布からの乱数生成法
練習問題の解答
文献
索引