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- カテゴリ:大学生・院生
- 発売日:2017/03/24
- 出版社: 共立出版
- サイズ:23cm/432p
- 利用対象:大学生・院生
- ISBN:978-4-320-11132-5
- 国内送料無料
紙の本
多変量ノンパラメトリック回帰と視覚化 Rの利用とファイナンスへの応用
著者 Jussi Klemelä (著),竹澤 邦夫 (訳),西田 喜平次 (訳),小林 凌雅 (訳)
ノンパラメトリック回帰に関する基礎的な概念から発展的な手法までを精緻に解説し、それらを市場データに応用することによって、投資行動を最適化するための手段としてノンパラメトリ...
多変量ノンパラメトリック回帰と視覚化 Rの利用とファイナンスへの応用
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商品説明
ノンパラメトリック回帰に関する基礎的な概念から発展的な手法までを精緻に解説し、それらを市場データに応用することによって、投資行動を最適化するための手段としてノンパラメトリック回帰がいかに有力であるかを示す。【「TRC MARC」の商品解説】
本書は,ノンパラメトリック回帰とその発展型と見なされる種々の手法に関する基礎的な概念からファイナンスへの応用手法までを,古典的な回帰手法との関連を明確にしながら解説し,ファイナンスにおける実施例を提示している。本書が取り上げている具体例で,市場参加者の関心を引きつけると期待される話題として,ポートフォリオ選択がある。
ポートフォリオ選択のために用いるモデル化において,パラメトリックな方法を用いる場合とノンパラメトリック回帰を応用する場合とを実データを用いて比較し,ノンパラメトリック回帰を応用する方法の圧倒的な優位性を明らかにしている。また,信頼に足るヘッジファンド複製インデックスの作成によって,資産運用が透明で,手数料が低い投資商品を作成できる。さらに,ノンパラメトリック回帰を活用することの意義を,実データを用いて明らかにしている。
読者は,市場データに限らず,その他の多様なデータから有益な情報を引き出すための手段として,ノンパラメトリック回帰とデータ視覚化手法が有益であることを,理論的にも感覚的にも明瞭に理解できるであろう。本書を梃子として,様々な場面でノンパラメトリック回帰の応用とデータの視覚化に取り組んでいただくことを期待したい。
なお,本書に所収されているRプログラムは,R 3.3.1 GUI1.68 Mavericks build (7238),Rのパッケージ「denpro 0.9.2 Date:2015-05-12」で動作を確認している。【商品解説】
目次
- 序論
- 0.1 条件付き分布に関するいくつかの汎関数の推定
- 0.2 定量ファイナンス
- 0.3 視覚化
- 0.4 参考文献
- 第Ⅰ部 回帰手法と分類手法のいろいろ
- 第1章 回帰と分類の概観
- 1.1 回帰
- 1.2 離散目的変数
- 1.3 パラメトリック族回帰
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