金融でのハザードに関するモデリングおよび推定

デリバティブズのことをしっかり理解するのって大切なんだけど、財務の基本からきっちり積み上げて、かつ金融経済学もお勉強して・・・。

金利と債券のことをまとめている、只今、そんなこと。ハザードの数理だけど、理解するのって容易じゃないけど、幅広く捉えてココイラの奥深さを知ると、モデリングと推定の仕掛けに魅惑される、という気がしている、そんなこと。

要は、方法論だけを捉えると、医学や工学とも絡む、ということで、個人的には、結局、こういった他分野？も考究してきた、そんなこと。

だけど、それぞれの対象に関して、基本からコツコツ積み上げて、実践に入り込む、そんな姿勢ってとても大切、ということだけは確かみたい。

実践と理論を貫くのって、高度になればなるほど根底を掘り下げる深さが必要で・・・。

頑張りましょう。

力量を高めることの大切さ

創造だけど、力量の高さって必要でしょうよ。コツコツ地道に自分の流儀と自分の目的に合わせて積み上げる、そんなことって大切で・・・。

そう言えば、競うだけでなく達成を重視、という雰囲気を最近は感じるの。走るコースは様々で自由だし、競うことそのものが疲れるし・・・。個人的は、走ることは続けているけど、マラソンの大会には出なくなったし・・・。

頑張りましょう。

価値計量の数値計算とフーリエ変換

ツリー構造を使った価値計量の計算だけど、ココイラの基本と応用のことをあアレコレと整理していた、そんなこと。フーリエ変換とも絡んでくる、というやり口でもあるの。

ココイラの計算だけど、昔、レヴィー過程とジャンプ、それと不完備でのマルチンゲール測度変換といったことも絡めて、色々と要求されて、それ以来、一つ一つを丁寧に考えながら自分のオリジナルとの関わりを重視しつつ、ずっと考え続けてきた、というのが正確な状況なの。

言い放った方は人としの許容が小さく嫌味でもあったのかもしれないけど、背後には他の先生の本や論文等を読んでご自身では実現できない数値計算をコチラに要求してきた、ということだったかと。

情報量とも関わるし、SVモデルの状態空間表現も絡んで、個人的には、結果的にお勉強になった、そんなこと。それと、偏微分方程式の理解をじっくり見直す、ということもできたし。

だけど、時代は既に次に・・・。機械学習との絡みって必須で・・・。

学問でハネノケル、そんなことって大切でしょうよ。冷静になって時間をかけて自分の流儀で創り出す、要はそんなこと。

頑張りましょう。

データによる学習推論を用いた診断・判断・意思決定

ビジネス・アナリティクスの展開だけど、データに基づいた診断・判断・意思決定の学習推論といったアタリの勢いが高まっていく、ということかなーと。

だけど、正確には、ココイラだけだと、機械学習に関するアナリティクスの展開、ということに。要は、適用してビジネス・モデルを構成する、というデザインの考察も必要で・・・。これらが合わさってビジネス・アナリティクスを成す、そんなことでもあるかなーと。

柔軟な思考を持ち続けながらも、基盤の揺るがない知の強さも必要で、激変する社会をしっかり掴んで・・・。

頑張りましょう。