【LIVE配信（Zoom）】
確率過程・時系列解析入門（Python編)
本セミナーは終了しました
| 開催日時 | 2023年2月22日 (水) 9:30〜12:30 |
|---|---|
| 講師 | 森谷博之氏 （もりやひろゆき氏）主な論文に”How does the entropy function explain the distribution of high frequency data”in Digital Designs for Money, Markets and Social Dilemmas(2022,Splinger). 主な訳書「Python3ではじめるシステムトレード」(パンローリング),「物理学者ウォール街を往く」（東洋経済新報社）。 |
| 受講費 | 35,500円
（お二人目から30,000円） （消費税、参考資料を含む） |
| 開催地 | 会場開催はありません |
| 概要 | ■このセミナーはオンライン会議システム「Zoomミーティング」で開催します。 テレビや新聞、雑誌、インターネットには表やグラフが溢れています。企業内では豊富なデータが蓄積されています。身の回りにある表やグラフを適切に解釈でき、手元にあるデータを効果的、効率よく、そして論理的に処理できる人材が求められています。 本セミナーでは、Pythonを用いて、より客観性を重視した時系列分析を身につけます。時系列データは時間の経過とともに観測されるデータのことです。実際の時系列データは、さまざまな要因により、分析が難しく、複雑なモデルを用いて分析がなされます。しかし、本セミナーでは最小二乗法を用いたモデルを用います。まず前準備として確率過程を学びます。また、最小二乗法を復習します。将来を予測するためには、時系列データは決定論的な過程である必要があります。単位根検定についても学びます。時系列データ解析は、金融機関の資産価値の評価、リスク管理、ポートフォリオ戦略、トレーディング戦略などに必須の知識です。 |
|---|---|
| セミナー詳細 | 第１部： 確率過程入門 9：30〜11：00 ・ 確率過程：パスとブラウン運動 ・ ランダムウォーク：離散的確率過程とパラメータ推定 ・ 独立性と相関：確率変数の性質 第２部： 時系列解析 11：10〜12：30 ・ 推測の方法：最小二乗法、最尤法 ・ 自己回帰過程：定常時系列と非定常時系列 ・ 自己回帰和分移動平均過程：差分と単位根検定 ・ スペクトラムとペリオドグラム：時間領域と周波数領域、真の自己共分散と観測値 ・ 自己回帰：季節性ダミーと確定的トレンド ■本セミナーに参加して修得できること 発生した問題についてデータをとおして理解する基本的な態度、論理的な思考方法の基礎を身につけます。データの本質を理解する、将来を予測する、過去の現象を説明するなどの推測統計に最低限必要な知識を身につけます。また、Pythonを用いた演習を多く取り入れ、理解を深めます。 ■受講対象者 「記述統計」「確率・統計学の基礎」を一通り学んだことのある方を対象としています。 学生時代に確率・統計を学んだが覚えていない、確率・統計学が日々の仕事、研究にどのように役立つのかわからない、統計分析をしたいがどうすれば良いかわからない、部下の統計分析を理解したい、データ分析の本質を理解したい方など。 ■使用ソフト：Python ■PCには事前にPython(Jupyter notebook)がインストールされている必要があります。 参考文献： 「データの分析」(日本統計学会編)東京図書 「統計学基礎」(日本統計学会編)東京図書 「統計学実践ワークブック」(日本統計学会編)東京図書 ※録音･録画・ビデオ撮影はご遠慮ください。 主催 金融財務研究会 |
| 備考 | ■このセミナーはオンライン会議システム「Zoomミーティング」で開催します。インターネットにつながるパソコン等からご参加いただけます。会場でのご参加はできません。 ■セミナー開催前までに、メール等で資料をお送りいたします。資料到着後のキャンセルはお受けできません。ご了承ください。 |
お申込みはこちら
必要事項をご入力の上、「確認ページへ進む」ボタンを押してください。