研究の継続、という使命は大切でしょうよ。捨てずに続ける、要はそんなこと。
そう言えば、学習推論のアルゴリズムと最適化だけど、奥深さだけでなく対象に入り込んで有用な応用をつくる、ということも魅惑的で・・・。
特に、階層ベイズはまだまだ・・・。
頑張りましょう。
ポスターセッションの準備、というのが只今の状況。
頭の中を整理して、展開をわかり易く説明できるように、そんな具合。対象は、信頼性・保全性で、もちろんコチラの説明も詳しく。
リアルオプションの応用の方は省略、ということに。ガウス過程だけでなく、他のやり口も必要なんだけど・・・。
頑張りましょう。
金融のマクロ経済学だけど、基礎が欠落していると投資の意味がわからない、ということでしょうよ。
エンジニアの方で金融の本質を知らな過ぎて・・・。ものづくりとの表裏を理解していないで企業にお勤めというのって、とても驚くことで・・・。
ビジネスに関わって働くことを続けるのなら、経営技法をしっかり身につけて使いこなす、ということって必要でしょうよ。
だけど、ビジネスそのものの役割や社会的な使命、ということから身につけるのって、案外、厄介でもある、という気がしているの。
地道にコツコツと積み上げて・・・。円熟を期待されながらも余りに稚拙過ぎて呆れらえる、ということを避けることも大切で・・・。
頑張りましょう。
投資の評価やメカニズムの理解、さらに技法の浸透など、市場を取巻く側のレベルを上げることがファイナンスのクオリティを高める、そんなことを感じているの。もちろん、企業経営のクオリティも絡むし・・・。
ココイラの考察って難しいことが多いのだけど、とても大切で・・・。経営の高度専門職を増やすこととも関わるし・・・。
頑張りましょう。
応用ってとても格調の高いことを意味している、そんなことかと。
要は、Applied Science と Engineeringの関係のように、横たわっている学問の概念を理解できる基盤って重要、ということ。
ちょこっと気になっているのが、Applied Finance なの。 Financial Economics や Applied Financial Economics との絡みも含めて、海外の大学院での教育体系を調べたい、ということ。Business Analytics との絡みも気になって・・・。
対象をしっかり組立てないとデータサイエンスって行き詰る、ということでもあって・・・。
頑張りましょう。
学部のゼミだけど、後期は計量分析の方法論をしっかり身につける、ということが狙い。ファイナンスに基づいた経営分析がベースなので、前期ではココイラのことそのものを扱った、という仕掛け。後期はデータをアレコレと分析して、考察を深める、そんなことの方法論を・・・。
だけど、金融経済学のこともしっかり扱うのが良いかと。特に、金融市場のことを知るのって、価値評価のメカニズムの本質を理解することにも繋がるので・・・。
そう言えば、学部の頃に証券アナリストになる基礎を徹底的にお勉強しておく、ということって悪くない、という気がしているの。財務と金融経済の応用、そんな分野だけど、グローバルでの投資活動を担う方々の養成って海外では盛んでもあるし・・・。
頑張りましょう。
経済変動のメカニズムだけど、もちろんきっちり理由を明確にするのって容易じゃない、ということ。だけど、因果を探ってボラティリティを分析する、そんなことって可能。
もちろん、計量分析では方法論を組立てる、という力量って必須で、要は確率モデルと推論の理論と応用を自在に扱える、そんなこと。その上、容易じゃない経済メカニズムの理論を考察できる、そんな能力って必要なの。
そう言えば、金融経済のお勉強だけど、基礎を固めるには実践を知る、ということって大切で・・・。例えば、短期金利市場の状況を鑑みながら、基礎的なマクロの理論を押さえて理解を深める、要はそんなこと。
頑張りましょう。