金融工学分野で確立されたリスクのモデル化手法を具体的に体験できます。
金融工学の分野ではアセットの市場価格や企業価値など、ゆらぎのあるデータに基いて意思決定することに伴う「リスク」を測り、制御するモデル化手法が確立されています。
これらの手法はシミュレーションや最適化技術の発展によって具体化され、機関投資家のみならず、近年ではエネルギー調達の分野からも注目を浴びております。
本セミナーでは、いくつかのデモを通して
などについてご紹介します。 併せて統計計算ツール R から手軽に最適化計算が実行できる RNUOPT もご紹介します。
1. 金融工学におけるリスクモデルとその実装
ゆらぎのある対象にかかわる意思決定をサポートするリスクモデルの基本的な考え方と、意思決定のツールとしての最適化ソルバーの関係について述べます。
古典的なリスク尺度である分散、下方部分積率、期待ショートフォール（CVaR）等の最小化を行う定式化について述べます。
2. 数理計画法と金融工学
イールドカーブ推定、倒産判別、格付け推移確率行列の推定など、金融における数理モデルの多くが数理計画法（最適化）を用いて実装されています。その実際を紹介致します。
3. リスクモデルのデモンストレーション
統計解析パッケージ R と最適化ソルバーアドオンの RNUOPT を用いて、リスクの可視化を実際にデモンストレーションします。
また、乱数により生成したシナリオによるシミュレーションについても紹介します。
《プログラムには変更がある場合がございます。予めご了承ください。》
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