データ分析の主なものの１つに時系列データ分析があります。株価や経済指標、マーケティングに関わる分析など多くのデータが時系列データです。それらはランダムウォーク・モデル、自己回帰モデル、多項式モデルなどを用いて分析されます。数理統計学を理解して、これらのモデルを用いることが理想的ですが、多大な時間と労力を要します。
本セミナーではエクセルを用いて、数式を用いた理論的な理解を最低限に抑えて、エクセル上の単純なデータを用いて、それぞれのモデルの特徴を理解していきます。そして、モデルの可能性と限界を理解していきます。このようなアプローチは実務に関わる人たちにとって最善の学習方法です。
１．時系列データとは
２．時系列データをエクセルシート上に生成する
３．最小二乗法、最尤法について
４．ランダムウォーク・モデル
５．自己回帰モデル
６．多項式モデル

■目標
確率・統計学の知識をもとに実際の時系列データをモデル化できる力を養います。その際に必要な母集団と標本の関係を理解します。そして、時系列データ分析で必要な知識を養います。
■受講対象者
時系列モデル、ランダムウォーク、自己回帰モデル、多項式モデルを用いた分析に必要な知識を
養いたい人であればどなたでも参加可能です。
■ノートブックパソコンは持ち込みが原則です。
PCには事前にExcelがインストールされている必要があります。
参考文献：
「統計学入門」東京大学出版
「統計学基礎」(日本統計学会編)東京図書、
「目で見て分かるデータ分析」アマゾンkindle出版予定

Quasars22 Private
Limited(Singapore),Director,MBA,MBA,MSc,。主な著書に「Python3ではじめるシステムトレード」(2016,パンローリング)。主な論文に「金融市場の安定、多重性の増加、取引戦略の役割」企業研究第３０号（２０１６年３月）、「シンガポールの金融ビジネスの可能性とそれを支えるシステム」企業研究第２９号（２０１５年８月）がある。主な訳書に「シュワッガーのテクニカル分析」（１９９９、パンローリング）、「物理学者ウォール街を往く」（２００５、東洋経済新報社）。