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SUMMARY:状態空間方程式入門（Python編) 午後の部
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93484
 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n時系列デー
 タ分析は、日々変化する世界を理解し、将来の動向を
 予測するために不可欠なツールです。わたしたちの周
 りには時間の経過とともに変化する多数の現象が存在
 し、これらの変化を数値化し、分析することでこれら
 の現象の背後にある原因を理解し、将来起こるであろ
 う事態に対し対処することができます。\n本セミナー
 では状態空間方程式の基本から応用までを段階的に学
 びます。まず前準備として非観測成分分析を学びます
 。ローカル、レベル、トレンドの意味を定義し、観測
 方程式とシステム方程式の役割を理解します。つぎにS
 ARIMAXにより、内生変数、外生変数の役割を明確化し、
 周期性成分を利用して季節性をモデル化します。シス
 テム方程式に外生変数を取り込むことでモデルをより
 柔軟にします。続けて、レジームスイッチモデル、VARM
 AX、ダイナミック因子分析を学びます。最尤推定法か
 ら直接モデルのコードを書くことで、更に精細な制約
 条件を書く方法も学びます。これらの手法は、経済・
 金融、制御理論、医療、マーケティングの分野で活用
 されています。\n \n第１部：　状態空間方程式入門　9
 ：30～11：00\n・　観測方程式とシステム方程式：複数
 のノイズとカルマンフィルターの役割\n・　非観測成
 分分析：ローカル、レベル、トレンドの意味の明確化\
 n・　SARIMAX：季節性を周波数成分で表現し、確定的項
 をシステム方程式に挿入\n・　レジームスイッチモデ
 ル：マルコフ連鎖と尤度を利用して状態の変化をモデ
 ル化\n第２部：　より豊かな表現を求めて　11：10～12
 ：30\n・　VARMAX:応答変数をベクトル化して内生変数の
 役割を強化\n・　動的因子モデル：ベクトル化された
 応答変数を因子負荷量で表現\n・      モデルのカス
 タマイズ(MLEModel)：時変係数ARモデル\n \n■セミナーに
 参加して修得できること\nすべてのセッションでPython
 を活用し、実際のデータセットを使用して時系列分析
 を行います。これにより、理論的な学習と実践的なス
 キルの両方を身につけることができます。\n■受講対
 象者 統計の基礎知識を持つ方々を対象とし、Pythonを使
 用した時系列分析の初歩から応用までを段階的に学び
 ます。プログラミング初心者でも理解しやすいよう、
 基本的なPythonのコードの書き方から説明します。\n■
 使用ソフト：Python\n■PCには事前にPython(Jupyter notebook)が
 インストールされている必要があります。\n \n参考文
 献：\n　「統計学基礎」(日本統計学会編)東京図書\n「
 統計学実践ワークブック」日本統計学会編\n **【講師
 紹介】**オックスフォードファイナンシャルエデュケ
 ーション\,MBA（Strath）\,MBA(HW)\,MSc(London).国際機関、金融
 機関での勤務後、大学での教育活動に従事。実務家向
 けセミナー多数。 主な訳書「物理学者ウォール街を往
 く」（東洋経済新報社）。主な著書「Python3ではじめる
 システムトレード改訂版」(パンローリング)       
                             
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