[Webinar] Numerical Optimizer 金融工学セミナー

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

セミナー概要

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

• 金融工学におけるリスク最小化の考え方
• イールドカーブと非線形計画法、判別分析と半正定値計画法
• 実務的なポートフォリオ最適化の実際

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。

セミナー詳細

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。》

セミナー注意事項

Web セミナー（Webinar）となります。

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開催概要

参加費

無料

日時

日程調整中

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お問い合わせ・お申し込み

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（株）NTT データ数理システム《Numerical Optimizer》担当
　〈nuopt-info@ml.msi.co.jp〉
　 電話 03-3358-6681