マネジメント技法

社会システムなんだけど，経済と経営の両方を含んでいて，要は各種の組織やこれらの繋がった全体，そんな概念．

で，コレを対象にするのがマネジメントだけど，方法論として経済学を使う，そんな視点で考えているの．まずは，動態マクロ，そして循環の数理って何を意味するんだろう？，と，そのアタリの考察．

時系列解析だけど，ファイナンスだけ考えているのもちょっと狭い，そんな気がしてきて，で，フィードバックの制御理論で既存の経済モデルを考察してみようかと．．．．で，もちろん，目的は，新しいモデル，推定の方法論をつくる，そんなこと．

これもマネジメント技法，そう考えてしまうと，案外，頭が開放されて自在に考えられる，そんな気が．

衰退

教える方がお勉強しなくなったら，衰退するだけでしょうよ．

自分の研究を進める，コレって大切だけど，あまりに遅い，そんな状況．でも，進まないと....

がんばりましょう．

品質管理

エンジニアなら，きっちり身につけていないとね，品質管理．

製造品質の問題解決技法，ココイラが基本だし，データから問題を探って，解決策をまとめて，実行して...
思考方法がエンジニアの専門と一体化すると，いろいろな問題が解けて....といった具合．

学部レベルで，どの学科にとっても必須でしょうよ，ココイラって.....でも，何だろう，教えていないところって多いような．

がばりましょう．

知の構成

知を身につけて，コレを使って，世の中で生きて行く.....もちろん，世の中の何かに知を吹き込む，そんなこともできると良いのだけど．

自分のオリジナルな結果を出して，有用と認められて....

数理だけど，個人的には，ココイラをやっている，ただそれだけのこと．要は，自分のやり方で続ければ良いだけでしょうよ．

だけど，経済・経営系の数学だけど，専門に繋がることをやってあげないと，破綻してしまう，そんな気が．教わった方は，やはり，経済．経営系の知を発揮して.....と相手の知の構成も考慮しないと．理系じゃ当たり前の数学の教育が，何故？.....

ますは，数Ⅲレベルを身につけてもらおうかと.

がんばりましょう．

プログラム

Ｒだけど，簡単なプログラミング，確かに身につけると便利.

考えてみたら，経済・経営系の学生さんだけど，統計処理だけででなく，シミュレーションのできる能力って大切で，RやMatlabなどをイジレルと便利なの．

時系列解析だけど，Ｒでデータ解析＋シミュレーション，ココイラをやってもらおうかと．．．．

スマート・オフィス

大学生の頃，図書館で勉強するのが好きだったけど．とりえず，数理系のことばかりやっていたかなー．図書館で過ごした時間だけは長かった，そんな思い出が鮮明．要は，図書館から講義室に行って，また図書館に戻って来て....そんな状況．

研究だけど，実は図書館だけ毎日通って，それで計算して，論文書いて.....そもそもPCを持ち込んで，モバイル接続すればスパコンだって使えるし....こんなやり方を続けると，いろいろ出て来ちゃうの，研究結果だけど．

要は，教室と図書館だけで，徹底的に集中，というスタイルの方が良いのかもしれない．もちろん，研究費も出て....と，言っても，雑用？やらずに，だから，怒られそうだけど，でも，この先，こういったスタイルに向かうのって，なんとなく予測．

で，知的生産なんだけど，コレで食ってやって行くのであれば，スマート化が重要．特に，仕事する場に関しては，ムダを省く，そんなことに.....スマート・オフィスのスタイルを意識するのって，知的生産の質と量に関して評価が厳しくなる，そんなこと．実は，喜んでもいられないの．でも，確実に集中できるでしょ．

まあ，がんばりましょう．

リスク

リスクだけど，これに関する知の構成が進んでいるの．で，気になるのが知の構成そのものの仕掛け．

要は，論理構成と帰納構成の２つによって知が出来上がる，そんな概念．

ただし，具体的に何を指すかは広いのだけど，例えば，数理の分野で絞ると，リスクの数理モデルが論理構成で，リスク推論の方法論と実践が帰納構成といった具合．

で，そのリスク数理だけど，欧州での発展の状況をもっと知りたい，そんな気分なの．こういうことって，きちんと調べると，ジワジワとやっている大学とかがあって，案外，進んでいるの．それに，構造化された知の存在も感じることも.....リスクそのものの学問の捉え方，そんな概念まで知ろうとしないと，例えばリスクの数理だけでも奥深い理解ができない，と，まあ，直感的に感じるけど．

リスク学と言っても良いかもしれないけど，数理の側面から，まずは知を感じる，そんな意識を高めてみようかと．．．もちろん，経営系のシステム・デザインのアプローチにも繋がるのだけど．

で，具体的に手法を考え出すとなれば，地道な努力が....いろいろな数学を使って計算，計算，計算....といった具合．使う数学を身に付けるだけでも，やはり辛い道のりはあるし....やはり，微分幾何をきっちりやらないと....ココイラは強い土壌を持っているの，日本だけど．

がんばりましょう．

方法論と対象

データから予測する技法だけど，経済・経営系では大切．もちろん，工学や理学ではよく使われているんだけど.....厳密には，スムージング，フィルタリング，そしてプレディクションの３つをベイス理論で組み立てるの．で，観察データをスペクトルで観るというのは，その理工系では使うけど，これって統計的予測の方法論とは裏表？の関係．

経済予測，需要予測....と，まあ，応用分野はいろいろ．ココイラは，システム解析という分野でもあるけど，何しろ，わくわくする分野．基本的な数学をお勉強して，確率統計やって.....地道にステップアップすれば方法論の理解は可能．だけど，対象のこともわからないとダメで，例えば，しっかり経済学の基本，さらに金融論，証券投資論....をお勉強しないと，ココロの奥底でのわくわくするような気分？にはなれない，そんな気が....

方法論と対象の２つが大切．どんな方法で予測して，しかも何を予測して，どうそれを解釈して，どんな結論を導くのか？　ココイラの組み立てって，要は自分でつくらないと意味がないの．

で，必要であれば，新しい方法論をいつくって，さらに，数学もつくって.....対象に関しての有用な結論を導く.....

がんばりましょう．

測度論とルベーグ積分

いつか理解しないと達成感がない，そんなこと．あくまでも，データをイジル側の話しだけど．

でも，関数解析，信頼性理論とかでコレを使っての構築が.....自分の内面で衝撃的な拒絶は起こってないけど，要は，数学を我慢してやり過ごした昔の自分に感謝だけど．

それにしても難しい.....でも，絶対，お勉強して，論文書こう....でも，何を創るの？　数学ばかりだと，目的が曖昧に.....気をつけないと．

時系列解析

時系列解析だけど，これをきっちり教え続けるのって重要だし，これが継続できるように数学の基礎教育をしっかりする，そんなことも必要．でも，確かに，カルマン・フィルターとか，理解するの難しいでしょうけど．その前に，シグマ集合族や確率測度.....ココイラは我慢して過ごすのがコツ．

がんばりましょう．