状態空間方程式は予測問題の解決方法として長い歴史をもちます。モデルは柔軟性にとみトレンド、季節性、説明変数、観測誤差など、様々な要因を組み込むことが可能です。しかし、状態空間方程式の解法には最小二乗法などのなじみのある方法を用いないために、独学でのマスターは容易ではありません。本セミナーではPythonを用いてさまざまな時間間隔のデータを分析することで、状態空間方程式の特徴を理解するとともに予測の問題に取り組みます。

9:30-10:30　　状態空間方程式入門

1.Statsmodelの状態空間方程式

10:30-12:30　　Python演習

SARIMAX,Unobserved Componnts, VARMAX,Dynamic Factor Model

2.高頻度データ：日経先物、ドル円の為替レート

3.日次データ：米国株価、為替レート

4.月次データ：株価、為替レート、経済指標、売上高等

■本セミナーに参加して修得できること

予測の本質が分かるようになり、その可能性と限界を理解できます。Statsmodelを用いてデータの予測・分析ができるようになります。予測の基礎知識、カルマンフィルターの基礎については「カルマンフィルター：エクセル編」にて行います。

■受講対象者

予測について「初心者」の方を対象としています。予測、状態空間方程式、カルマンフィルターに興味のある方であればどなたでも参加可能です。

ノートブックパソコンは持ち込みが原則です。

PCには事前にanaconda、Statsmodelがインストールされている必要があります。インストールに問題がある場合にはご連絡ください。

参考文献：

経済・ファイナンスのための カルマンフィルター入門 (朝倉書店)

Qitta:Pythonではじめるシステムトレード：予測について https://qiita.com/innovation1005/items/76d8a93c261e7d357ab8

Qitta:Pythonではじめるシステムトレード：トレンドについて https://qiita.com/innovation1005/private/94c1065884be5c197e85

【講師紹介】 Quasars22 Private Limited(Singapore),Director,MBA,MBA,MSc,中央大学商学研究科兼任講師、中央大学企業研究所客員研究員。主な論文に「金融市場の安定、多重性の増加、取引戦略の役割」企業研究第３０号（２０１６年３月）、「シンガポールの金融ビジネスの可能性とそれを支えるシステム」企業研究第２９号（２０１５年８月）がある。主な訳書に「シュワッガーのテクニカル分析」（１９９９、パンローリング）、「物理学者ウォール街を往く」（２００５、東洋経済新報社）。統計学の７原則(パンローリング)

参加費用：１名につき３４,７００円 （消費税、参考資料を含む） １社２名以上同時に参加お申込みいた だいた場合、お２人目から１名につき２９,０００円。 追加申込みの場合はその旨ご記入下さい。

申込：金融財務研究会 ホームページ　https://www.kinyu.co.jp/seminar_detail/?sc=k191741

〒103-0025　東京都中央区日本橋茅場町1-10-8 グリンヒルビル
TEL　03-5651-2030　　FAX　03-5695-8005

ファックス又は郵便にて参加申込書をお送り下さい。上記ホームページの申込欄からもお申込いただけます。折り返し、受講証と請求書を郵送致します。参加費は下記の普通預金口座に開催日前日までにお振込み下さい。（但し経理の都合等で間に合わない場合は、ご連絡いただければお待ちいたします。）又当日ご参加になれなかった場合、当社および経営調査研究会主催の他のセミナーに無料でご出席いただけます。(但し新しいセミナーの参加費との差額が2,000円以上の時は差額をお支払いいただきます。また、振替は1年以内にお願いいたします。) ご記入いただきました個人情報は、当社および関係会社の受講者名簿の整備や今後開催される セミナーのご案内等に使用します。
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