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。
※基本、知識の深浅は問いませんが、数理計画法に関する基礎をご理解いただいている方であれば、尚受講に支障がありません。
1. 金融工学におけるリスクモデルとその実装
収益率が本質的に不確定なアセットミックスを考える場合の数理モデルの組み立て方と、数理モデルを解く意思決定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。
2. 数理計画法と金融工学
ポートフォリオ最適化、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、金融工学にかかわるモデルが数理最適化問題として実装されています。
それらの数理的な背景や難易度について実例に即してご紹介します。
3. 数理最適化のデモンストレーション
Numerical Optimizer の派生パッケージで R のアドオンとして利用可能な最適化ソルバー RNUOPT と、Numerical Optimizer の python インタフェースの PySIMPLE ツール紹介を交え、金融工学にかかわるモデルを実際に解く例をご紹介します。
《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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電話 03-3358-6681
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