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【金融実務基礎講座】確率・統計の基礎と実務への活用

ケースを通じ、実務に必須の基礎知識を学ぶ
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2011-07-26（火）　13:30～16:30
講師 有限責任監査法人トーマツ
金融インダストリーグループ　マネジャー
谷本 章浩 氏

東京大学理学部卒業。大手金融機関において年金 ALMコンサルティング、債券ファンド運用に従事する。その後、外資系金融・地域金融機関にて信用リスク管理高度化に携わる。08年に監査法人トーマツ入社。金融機関のリスク管理高度化に対するアドバイス及びバーゼルⅡ対応支援を幅広く実施しており、特に信用リスク管理、統合リスク管理に関して金融機関に対する高度化支援を実施している。

概要 本講義は、実務における必須知識として確率・統計の基礎を解説するものである。
例えば数学モデル等を取り扱う場合など、実務において確率・統計の知識を要する場面は多くなっているが、その難解さが実務に対する理解の妨げになっている側面もある。一方で、金融機関ほか企業における意思決定やコミュニケーションとしては当然ながら、数式や理論よりも直観的にわかりやすい説明が重視されるのであり、また、一見「高度」と捉えられているモデル等に関しても、高校数学程度の知識習得をより確実にすることで、相当に理解が深まることが期待できる。
本講義では、以上のような問題意識に基づき、まず、平均、分散、共分散、正規分布など、日常的によく用いられる指標や概念を基礎から、わかりやすいケースを例として解説する。そのうえで、実務への応用例として統計モデルやリスク管理をとりあげる。金融機関における実務経験を有し、リスク管理等の実務の最前線に立つ講師により、学問よりも実務への活用の視点から理論を説明するとともに、数式等を用いつつもわかりやすい解説を試みるものである。
セミナー詳細 １．統計・確率の基礎
　　　(1)「統計」と「確率」とは～その意義
　　　(2)確率分布
　　　(3)平均
　　　(4)分散（標準偏差）
　　　(5)相関と共分散
　　　(6)確率分布の例①～二項分布（1回の試行と複数回の試行の違い）
　　　(7)確率分布の例②～正規分布（離散分布と連続分布の違い）

２．実務への応用例①（統計モデル）
　　　(1)線形回帰モデル
　　　　　・単回帰モデル
　　　　　・重回帰モデル
　　　(2)その他の回帰モデル
　　　　　・ロジスティック回帰モデル

３．実務への応用例②（リスク管理）
　　　(1)信用リスク管理
　　　　　・信用リスク管理とは
　　　　　・デフォルト率の推定
　　　　　・信用ＶａＲの算出例
　　　(2)市場リスク管理
　　　　　・市場リスク管理とは
　　　　　・収益率の分布の推定
　　　　　・市場ＶａＲの算出例

４．質疑応答

【ストック・リサーチ経営研究セミナー】

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