篠崎 裕司准教授
数理ファイナンス
プロフィール
Education
| 2010年 | 名古屋大学理学部数理学科卒業 |
|---|---|
| 2013年 | 東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科技術経営専攻修了（技術経営修士（専門職）） |
| 2018年 | 東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科イノベーション専攻修了（博士（工学）） |
Positions held
| 2013年 |
三菱UFJ銀行 リスク統括部 市場企画部(調査役) |
|---|---|
| 2018年 | SMBC日興証券 クオンツ室 |
| 2020年 | 日本銀行 金融機構局 金融研究所(企画役補佐) |
| 2019年4月 - 2025年3月 | 東京工業大学 理学院 数学系 非常勤講師 (非常勤講師) |
| 2024年 | 武蔵野大学 工学部 数理工学科 准教授 |
| 2025年4月 - 現在 | 一橋大学 経営管理研究科 金融戦略・経営財務プログラム 准教授 |
| 2025年4月 - 現在 | 東京科学大学 理学院 数学系 非常勤講師 |
| 2025年4月 - 2025年6月 |
東京科学大学 情報理工院 数理・計算科学系 非常勤講師 |
| 2025年4月 - 2026年4月 | 東京都立大学 理学研究科 数理科学専攻 (非常勤講師) |
| 2025年4月 - 2026年4月 | 武蔵野大学 工学部 数理工学科 非常勤講師 |
| 2025年6月 - 2026年4月 | 東京科学大学 情報理工学院 数理・計算科学系 非常勤講師 |
| 2025年10月 - 現在 | クオンツ技術アドバイザー 法人向け |
| 2026年4月 - 現在 | 北海道大学 理学部 数学科 非常勤講師 |
Message
ファイナンス分野において、数理・IT・金融実務（とくにデリバティブやリスク管理などのクオンツ業務）を軸に教育・研究に取り組んでいます。生成AIに象徴される技術革新が急速に進展する今だからこそ、「一から考え抜く姿勢」を大切にしています。向学心・探究心にあふれる皆さまと共に学び、議論できることを楽しみにしております！
研究業績等
Research Keywords
Mathematical Finance, Stochastic Differential Equations, Higher-order Discretization Method, quasi-Monte Carlo Method, Malliavin Calculus, Rough path theory, Deep learning, Rough volatility model
Selected papers
A SURVEY OF ROUGH VOLATILITY, Kazuhiro Hiraki, Yuji Shinozaki, INTERNATIONAL JOURNAL OF THEORETICAL AND APPLIED FINANCE 28(05N06) 2025年9月 査読有り/責任著者
Rise of NBFIs and the global structural change in the transmission of market shocks, Yoshihiko Hogen, Yoshiyasu Kasai, Yuji Shinozaki,Journal of Financial Stability 79 101419-101419 2025年8月 査読有り
DEEP LEARNING IN FINANCE: A REVIEW OF DEEP HEDGING AND DEEP CALIBRATION TECHNIQUES, Yuji Shinozaki, INTERNATIONAL JOURNAL OF THEORETICAL AND APPLIED FINANCE 28(03N04) 2025年6月 査読有り/責任著者
ボラティリティ研究の新潮流 -ラフ・ボラティリティ - , 篠崎裕司, 平木一浩, 日本銀行金融研究所 ディスカッション・ペーパー・シリーズ 2024年1月
深層学習によるファイナンスの新展開-ディープ・ヘッジングとディープ・キャリブレーション- , 篠崎裕司, 2023年6月
Numerical methods for backward stochastic differential equations: A survey, Jared Chessari, Reiichiro Kawai, Yuji Shinozaki, Toshihiro Yamada Probability Surveys 20(none) 2023年1月1日 査読有り
On implementation of high-order recombination and its application to weak approximations , Ninomiya Syoiti, Yuji Shinozaki, Proceedings of 29th Nippon Finance Association Conference 2021年6月
"Construction of a Third-Order K-Scheme and Its Application to Financial Models", SIAM journal on financial mathematics, Vol 8 (1), 2017, pp. 901-932
"Higher-order Discretization Methods of Forward-backward SDEs Using KLNV-scheme and Their Applications to XVA Pricing" (with Syoiti Ninomiya), Applied mathematical finance, Vol 26 (3), 2019, pp. 257-292.
"Efficient simulation methods for the quasi-Gaussian term-structure model with volatility smiles : Practical applications of KLNV-scheme", Quantitative Finance, Vol21 (7), 2021, pp 1147-1161.
Higher order K-scheme and application to derivative pricing, Yuji Shinozaki, Proceedings of the ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and its Applications 2016 137-143 2016年 査読有り/責任著者
A high-order recombination algorithm for weak approximation of stochastic differential equations, Syoiti Ninomiya, Yuji Shinozaki, 2025年4月28日
確率微分方程式の弱近似のための再結合測度法のアルゴリズム, 二宮祥一, 篠崎裕司, 日本応用数理学会年会講演予稿集(CD-ROM) 2024, 2024年
Academic Society Affiliations
Mathematical society of japan, The Japan Society for Industrial and Applied Mathematics, Nippon Finance Association,
日本数学会、日本応用数理学会 若手の会運営委員 、日本ファイナンス学会