確率過程・時系列解析入門（Python編) 午前の部

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。

本セミナーでは時系列分析の基本から応用までを段階的に学びます。まず前準備として確率過程を学びます。つぎに確定的現象について学び、確率的現象と確定的現象のモデル化へと進みます。基本概念をしっかりと身につけることで、より複雑な時系列モデルや予測手法へスムーズに進むことができるよう下準備をします。実際にビジネスでの現場を想定してPythonやStatsmodelを用いて具体的なデータを分析していきます。

第１部：　確率過程・時系列データ分析入門　9：30～11：00

・　確率過程：パスとブラウン運動

・　ランダムウォーク：離散的確率過程とパラメータ推定

・　自己回帰移動平均過程：定常性、ホワイトノイズ、強定常

・　自己回帰和分移動平均過程：差分と単位根検定

・　スペクトラムとペリオドグラム：時間領域と周波数領域

・　トレンドとパターン：季節性ダミーと確定的トレンド

第２部：　時系列解析　11：10～12：30

・　DeterministicProcessクラス：確定的トレンド・パターンのダミー変数による分析

・　AutoRegクラス：自己回帰モデルの最小二乗法による最適化

■本セミナーに参加して修得できること

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。

■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。

■使用ソフト：Python

■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。

参考文献：

　「統計学基礎」(日本統計学会編)東京図書

「統計学実践ワークブック」日本統計学会編

**【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)