必要条件
金融分野向け MATLABR基礎コースを受講された方、または同等の知識（特にベクトル・行列・テーブル操作の知識）を有する方。時系列モデルの初歩的な知識をお持ちの方。
This program has been approved by GARP and qualifies for 7 GARP CPD credit hours. If you are a Certified FRM or ERP, please record this activity in your credit tracker athttps://www.garp.org/cpd
MATLAB による時系列モデリング
この1日コースでは、MATLAB®と Econometrics Toolbox™を使用した時系列モデリングについて学びます。 本コースは 時系列モデルを利用する分析および開発や保守をご担当される、エコノミスト、データサイエンティスト、クオンツアナリスト、システムエンジニアなどの金融分野・金融系IT分野の方にお勧めです。なお、このコースは 時系列モデルを実装するための標準的なフレームワークである Box-Jenkins 法に従うように設計されています。
- モデルを当てはめるためのデータの準備
- 時系列データの長期的トレンドと季節トレンドの特定
- 仮説検定を使用して時系列データの定常性の検定
- ARIMA および GARCH モデルの作成とデータセットへの当てはめ
- 同じデータに当てはめた異なるモデルの比較する
- モンテカルロ シミュレーションによるモデルのダイナミクスの予測
- データに当てはめたモデルを使用した時系列の予測
MATLAB による時系列モデリング
必要条件
金融分野向け MATLABR基礎コースを受講された方、または同等の知識（特にベクトル・行列・テーブル操作の知識）を有する方。時系列モデルの初歩的な知識をお持ちの方。
This program has been approved by GARP and qualifies for 7 GARP CPD credit hours. If you are a Certified FRM or ERP, please record this activity in your credit tracker athttps://www.garp.org/cpd
| 1 日目 | |
|---|---|
| モデルを当てはめるためのデータの準備 | 目的:モデルを当てはめるための時系列データの準備方法を学びます。各種トレンドを特定した後、トレンドの除去等の前処理を実施します。
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| モデルの選択と当てはめ | 目的:診断ツールを使用して、特定の時系列に適した ARIMA モデルおよび GARCH モデルなど、候補モデルのグループを選択します。 次に、候補モデルを特定した後、そのモデルを時系列データに当てはめる方法を学びます。
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| モデルの妥当性評価 | 目的:モデル診断統計量を計算・評価して、モデルの正確性、適合性、信頼性を検証する方法について学びます。
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| 予測とシミュレーション | 目的:時系列データに当てはめたモデルで将来の時系列を予測するための予測モデルを作成します。その後、モンテカルロシミュレーションを実行してシミュレーションパスとインパルス応答関数を計算する方法について学びます。
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