この度は2023年AセメスターEAA北京大学への交換留学プログラムに関する内容を報告させていただきます。

今回のプログラムに参加させていただいた理由としては、中国出身のため母国の大学教育と日本の教育の差について学び、東アジアとしてのアイデンティティーについて考えたかったからです。母国のためビザの申請は不要でしたが、他国籍の方には申請時間等を注意することが必要かと思います。今回の保険については学研災付帯海外留学保険に加入しまして、北京における総合病院での受診は保険経由支払いなしにできませんが、帰国後に立替分をもらえます。現地では特にオリエンテーションは参加していませんが、現地学生によるガイドツアーがありまして、WECHATグループでの質問応答も留学期間中現地の学生により行われています。北京大学での授業は主に中国語で行われ、英語授業もありますが、日本語授業は非常に少ないかつ授業は専門性が高く、中国語でのレベルはかなり要求されるかと思いますが、英語での授業も多く、どちらかができれば大丈夫と思います。キャンパス生活では、図書館が複数あり、学食が充実していますが、特に研究室のような居場所はありませんでしたため、サークル活動への参加はかなり居場所の提供できる要点と思っています。学期はじめに学園祭のようなサークルオリエンテーションブースが行われており、その際が加入するチャンスと思います。

中国での就活を考えている方に対しては、中国での就活は4年生の春から始まるため、Sセメスターでの留学をお勧めします。しかしほとんどのポジション（コンサルティング会社や証券会社）には長期インターンが必要です。私自身では三年のAセメでの交換留学となり、就活との両立が難しかったのですが、授業では非常に実践的で、実際の金融業界で活躍しているCEOや大手金融機関の経営陣からのオムニバス形式授業を受けることができ、金融・経済学だけでなく幅広い知識を得られるほか、そういった方とも気軽に連絡先交換ができる環境にはなっています。留学が就職活動に与えた影響と対策としては、面接と授業の日程がかぶったり、インターンに参加できなかったりすることがありましたが、北京大学の経済学関係の授業は長期インターンを考慮しており、出席を取っていないことも多く、そのほかも事前説明すれば配慮してくれる場合が多いです。

現地での生活については、シェアルームの宿舎に住んでおり、寮内にはフリーな活動スペースがあり、ピアノなども練習できる環境はありますが、5階建てとなっており、エレベーターがないため高階層の場合は一苦労となります。部屋自体は10平米前後で4人部屋となっており、個人スペースは非常に狭いと感じています。近くで賃貸を借りる場合、40平米前後徒歩圏内では月15－20万円ほどかかってしまいます。1ヶ月の生活費は約2.2万円で、食費が18000円、交通費が4000円となっており、EAAの奨学金では十分賄えると思います。宿舎から大学までの通学はキャンパス内にあるため必要ありませんし、住んでいる町は中国の中心となる北京の文教地区である海淀区のため、治安も非常に安全と感じています。留学にあたり持参して良かったものは特にないと思いますが、VPNを使用しないとGoogle、LINE、Instagram、Twitterなどのサービスが利用できないため、事前に備えることをお勧めします。

今回留学の成果としては、経済学部所属とのこともあり、主に経済学を中心にカリキュラムを組みさせていただきましたが、教養学部東アジア芸文書院でのプログラムを参加させて戴いる身でもあり、幅広く学科横断的に授業を取っており、経済学以外にも、心理学、飛行機操縦、芸術鑑賞、映画製作、金融実務等を多く取っており、特に、心理学に関する授業に当たっては、北京回龍観精神病院においてインターンシップも参加させていただき、患者5名にインタビュー調査を行い、ミロン臨床多軸目録検査及び主題統覚検査を実施し、内1名に対するケーススタディを作成することに成功しました。そのほかにも、Risk Managementのグループ論文として、2024-2030における金融市場リスクに対するケーススタディを作成し、内アジア太平洋地域（主に中国と日本）のリスク分析とセクター分析を担当し、そしてFinancial Risk Managementの期末論文として、モンテカルロシミュレーションによる株式派生商品の収益予測に関するレビュー論文も作成しました。

そのほかにもIntroduction to Financial Engineeringのグループ論文として、2004年中盛糧油グループのベーシス取引に関するケーススタディ中、取引ストラクチャー及び現物価格の算出をシミュレーションする機械学習アルゴリズムを作成し、論文の該当部分を執筆し、実際の金融実務においては、中国北京証券取引所に口座を開き、そのマイクロキャップ株に対する個別株終値予測を行う機械学習アルゴリズムを開発しまして、最高月14％以上の利益を上げることに成功しました。