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ご紹介します。
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。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」
「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 RSIMPLE 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。数理計画法の基本はこちらのセミナーでご紹介しています。
- 受託開発/コンサルティング/
データ分析パッケージ販売2000件以上 - 国内最大の数理最適化専門部隊20人以上在籍
- 関連製品のセミナー参加者1000名以上
このような業務への最適化の活用にご興味をお持ちの方はぜひご参加ください
- ポートフォリオの最適化
- イールドカーブの推定
- 企業価値の評価
- 格付け推移確率行列の推定
ウェビナープログラム
- 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。
- 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、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。
- 数理最適化のデモンストレーション
Nuorium Optimizer のモデリング、求解機能を R 環境から使うことができるインタフェース、RSIMPLE の紹介および、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。
Nuorium Optimizer紹介セミナー
にご参加ください。セミナーの詳細はこちら
ウェビナー開催日程
セミナー後は担当スタッフによる製品活用方法のフォローアップや、
技術者への直接のご相談も可能です
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よくわからない所があった… 担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれな何でもお聞き下さい。 -
解決できるのかわからない…解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
ウェビナー後の課題解決までの流れ
- 1自社の課題に Nuorium Optimizer が活用できるか相談されたい場合
- セミナーに御参加いただいたお客様へは、通常有償で承っている個別相談を、初回無料で承ります。経験豊富な技術者や営業担当がフォローします。ウェビナー参加後、お気軽にお問い合わせください。
- 2Nuorium Optimizer の1ヶ月無料トライアルをお試しいただけます
- ウェビナーで利用した資料やサンプルモデルでセミナーの復習ができます。チュートリアルなどで、Nuorium Optimizer の操作感などをお試しいただけます。具体的な課題をご相談いただければ、参考になりそうなサンプルモデルをご案内します。
- 3見積もり・契約
- 製品の導入以外に、最適化モデルの受託開発や、コンサルティングが必要なお客様には、お見積りさせていただきます。導入後、保守に加入頂いているお客様は、無償で技術サポートやバージョンアップを受けられます。
ご採用いただきありがとうございます。お力になるべく尽力させていただきます。
ウェビナー開催日程
NTTデータ数理システムとは
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの技術者ってどんな人？
当社の技術者は「研究員」と名乗らせていただいております。学術的な造詣を日々磨いており国際学会をはじめ各種学会や論文執筆も活発に実施しています。当然お客様へはプログラミングを介して価値提供致しますので、アプリケーション開発も必須スキルとして持ち合わせています。日頃学術学会と現場の両方を行き来していますので、現場に適切なソリューションのご提案を実施いたします。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
・機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
・データマイニング／テキストマイニング／統計解析
・数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
・シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列 など）
などを活用し、日々鍛錬しています。