No.3ベストアンサー
- 回答日時:
ANo.1、肝心のポイントを書き落としました。
統計学は、経済物理学を含む、ホンモノの科学全般に共通して必要とされます。ただしマニアックな話は不要で、というのも、マトモな研究においてはあんまり複雑な統計解析は使わない(必要ない)から。むしろ基本的なところをしっかり理解するのが重要です。
なお、中心極限定理は統計学というより確率論の話です。> No.2さん。
No.2
- 回答日時:
ノーベル経済学賞を剥奪すべき、という意見すらありましたね。
統計と関係する点って、中心極限定理が出てくるってところぐらいでしょう。
それゆえ、微分方程式の中には、σが登場します。
経済の世界では、σは標準偏差とは言わずリスクって言うそうです。
(確定拠出年金の運用報告書を見ているとリスクって項目がありますが、あれは標準偏差なんです。
そう書けばいいのに。)
No.1
- 回答日時:
確率微分方程式の一種です。
統計学と直接の関係はない(まして検定って)。難しいものにチャレンジなさる志や善し!なのですが、徒手空拳ではどうにもならない。微積分や確率論は当然として、微分方程式、積分変換、極値問題、確率過程論、あたりについて、少なくとも初歩的なレベルはクリアしていないと、最初の一歩も踏み出せないでしょう。
ところでブラック・ショールズ方程式は、金融工学と称して散々もてはやされた挙句にリーマンショックを引き起こした元凶だとも言えましょう。ショールズを雇っていた会社も潰れましたね。
それはさておき、ご自身にとって、本当にガンバッて学ぶ価値がありそうかどうか:まずは現代の経済物理学(机上の理論一辺倒の「経済学」ではなく、実測データに基づいた地道で「物理学」的なアプローチ)の概要を見ておくのが良いんじゃないかなあ、と思います。経済物理学の成果として、例えば、金融にブラック・ショールズ方程式を応用するに当たって基礎となる仮定が、そもそも現実とは乖離している、ということが示されています。
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