住宅ローン分析モデルの高度化と
実務での活用事例
〜リスク分析の課題と新しい分析手法（機械学習）の活用可能性〜
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日時： 平成２８年１月２８日（木）午後２時００分〜午後５時００分
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会場： 金融財務研究会本社 グリンヒルビル セミナールーム
（東京都中央区日本橋茅場町1-10-8） |
受講費： ３４，５００円（お二人目から２９，０００円）
（消費税、参考資料を含む） |
講師 小黒直樹(おぐろなおき)氏
東京国際コンサルティング株式会社
代表取締役
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住宅ローンの金利が低水準で推移する中、引き続き住宅ローンのリスク分析が重要視され、その課題を踏まえた更なる高度化が求められています。
本セミナーでは、主に住宅ローンのリスク分析について、従来のモデルに加え、推定精度が高いと言われている機械学習を概観した上で、実際の事例に基づき従来のモデルと比較検討し、今後の活用の可能性について整理します。特に、住宅ローンの期限前償還や定期預金の中途解約モデルでの応用について事例に基づいて解説致します。
１．従来の分析モデルと機械学習
(1)従来の分析モデル
・一般化線形モデル
・COX比例ハザードモデル
(2)新しい住宅ローンの分析モデル
・SVM（サポートベクターマシン）
・Boosted Tree
・Random Forests
２．機械学習の特徴と活用可能性
(1)機械学習とは？
(2)Boosted Tree、Random Forests
(3)各分析モデルの特徴と応用の可能性
３．住宅ローン分析での応用事例と課題
(1)住宅ローンのリスク構造
(2)住宅ローンのリスク分析における課題
(3)住宅金融支援機構データ等によるモデル構築事例
【講師略歴】
早稲田大学大学院理工学研究科修了。大手邦銀に入行後、市場リスク・ALMなど先端的なリスク管理体制の構築、リスク管理実務に携わる。国際的監査法人グループKPMGのコンサルティングファームを経て現職。大手事業法人や金融機関に対して、リスクヘッジ手法を含むリスクマネジメント体制の構築、計量化手法のアドバイス等のリスクマネジメントに関するコンサルティングを数多く手掛けている。（社）日本証券アナリスト協会検定会員。基本情報技術者。
※録音･ビデオ撮影はご遠慮下さい。
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主催 金融財務研究会
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