金融機関リスクマネジャー養成コース
「金融機関行職員のための統計的推定・検定とその実用」
【対象】
・リスク統括部門、企画部門、融資・審査部門、市場部門、事務・システム部門、営業部門、監査部門における管理者及び担当者
・金融機関のリスク管理を支援するメーカー・ソフト会社の管理者及び担当者
【研修趣旨】
 金融機関経営の高度化が進む中、各種リスク管理手法、特にリスクの計量的分析で広く取り入れられている様々な統計的手法、各種分布モデルやパラメタの意味、その考え方を、事例を基にした理解を深める。特に、信用リスク管理におけるPD推計・モデル検証の事例を中心に、さらには市場リスク管理や、オペレーショナルリス管理におけるモデルの適正度検定などにも触れ、様々な統計的検定の実務的な理解を深める。
1.確率の基礎の基礎(全て設例で説明)
   ・確率の定義相当  ・基礎となる順列と組み合わせ  ・確率事象とは?基礎となる定義  ・確率の基本的性質  ・加法定理:or条件  ・乗法定理:and条件  ・条件付確率の重要性・実用性  ・独立とは?事象間の相関性の有無

2.確率の基礎(全て設例で説明)
   ・条件付確率とベイズの定理  ・確率と分布関数  ・分布関数の条件  ・確率変数の導入  ・離散型分布とその適用  ・連続型分布とその適用  ・離散型分布の母平均と母分散  連続型分布の母平均と母分散

3.統計の基盤:いわゆる記述統計学(全て設例で説明)
   ・標本  ・代表値  ・散布度等の用語  ・名義尺度変数  ・分布の形状  ・有効ケース数  ・最頻値  ・度数分布  ・順序尺度変数  ・最大値  ・最小値  ・中央値  ・四分位数  ・間隔尺度変数  ・平均値  ・分散  ・不偏分散  ・標準偏差  ・歪度  ・尖度  ・比尺度変数  ・幾何平均  ・調和平均  ・名義尺度間の相関  ・順序尺度間の相関  ・間隔尺度  ・比尺度間の相関

4. 離散分布(オペリスクの事故発生頻度はポアッソン分布等設例ベースで具体的説明)
   ・二項分布  ・負の二項分布  ・多項分布  ・ポアソン分布  ・幾何分布  ・超幾何分布  ・負の超幾何分布  ・その他の離散型分布

5.連続分布(トレーディングのVaR等設例ベースで具体的説明)
   ・一様分布  ・三角分布  ・正規分布  ・対数正規分布  ・指数分布  ・コーシー分布  ・ガンマ分布  ・ベータ分布  ・χ2 分布  ・t 分布  ・F 分布  ・ワイブル分布  ・多次元正規分布  ・べき分布  ・中心極限定理

6.統計的検定(PD検証等設例ベースで具体的説明)
   ・検定の概念の整理  ・帰無仮説と対立仮説の考え方  ・片側検定と両側検定  ・検定手法と選択  ・有意水準の考え方  ・第 1 種の過誤とは  ・第 2 種の過誤とは  ・検定結果の表現と検出力  ・標本サイズと決め方

7.統計的推定(PD推計と予想範囲の設定等の設例ベースで具体的説明)
   ・点推定法  ・区間推定法

8.各種検定のバリエーション(実績デフォルト率の検定等設例ベースで具体的説明)
   ・度数に関する検定  ・度数分布表の形で集計された結果に基づく検定手法  ・適合度の検定  ・測定値の分布vs理論分布の当て嵌まり度合い  ・分布パラメータ既知のケース  ・理論分布のパラメータを推定のケース  ・χ2 分布による検定  ・コルモゴロフ・スミルノフ検定  ・正規分布への適合度の検定  ・ポアソン分布への適合度の検定  ・分布の差の検定  ・独立性の検定χ2 検定etc  ・比率に関する検定と推定  ・母比率の検定  ・母比率の信頼区間  ・二群の比率の差の検定

9.各種検定のバリエーション(2)
   ・平均値に関する検定と推定  ・母平均の検定 と信頼区間  ・複数の平均値の差の検定  ・一元配置分散分析  ・平均値の多重比較  ・二元配置分散分析  ・用語ANOVA  ・代表値に関する検定  ・二群の代表値の差の検定  ・中央値検定(メディアン検定)  ・符号検定  ・相関係数に関する検定と推定  ・無相関検定(母相関係数が 0 かどうかの検定)  ・相関係数の信頼区間  ・分散に関する検定と推定  ・母分散の検定 ・推定  ・二群の等分散性の検定  ・分散共分散行列の同等性の検定

10.多変量解析 (格付・VaR等への応用等設例ベースで具体的説明)
   ・多変量解析とは  ・回帰分析  ・判別分析  ・主成分分析  ・因子分析  ・数量化 I 〜 W類  ・クラスター分析

11.PD推計と拡張モデル(単純分母子法との比較等設例ベースで具体的説明)
   ・Kaplan - Meier 法その他  ・Cox の比例ハザードモデル

12.応用:設例による説明
   ・対数正規分布によるブラック・ショールズの式の簡単な導き方
   ・対数正規分布とマーケットリスクVaRモデル
   ・VaRモデルでリスクファクターが正規分布の前提のもの
   ・実績デフォルト率と二項分布:二項検定
   ・複数の二項分布の和の分布における標準偏差
   ・VaRバックテスティングと二項分布
   ・ポアッソン分布によるオペリスク管理における事故発生頻度の説明
   ・ガンマ分布によるオペリスクにおける損失規模分布
   ・べき分布と損失規模
   ・ヒストリカルデータ欠測値とEMアルゴリズム
   ・最尤推定による二項ロジット・デフォルト率モデル
   ・GINI係数orAR値の順序等計量表現
   ・バーゼルのヘアカット値と自行推計
   ・PD測定における分母子の問題
   ・回帰分析を利用した格付システムの作成
   ・判別分析を利用した格付システムの作成
   ・主成分分析によるより効率的なリスクファクター体系、VaR計算
   ・不偏分散の式の意味
   ・中心極限定理の可視化事例
   ・成長率−対数正規分布、増減量−正規分布の対応例示
   ・√t方式の解り易い説明
   ・PDとハザードモデル:Coxの平均回帰、ワイブル分布
   ・SVMによる格付:確率統計ジャンルでない例
   ・KMVモデル:デフォルト実績統計モデルでない例
   ・金利タームストラクチャー:確率過程の例
   ・クレジット・デリバティブの時価評価
   ・事業評価モデル、内部収益率等と確率モデル
   ・ポテンシャル・エクスポージャー(VaR)と確率モデル
   ・時系列データ分析での注意点
   ・金利アウトライヤー規制の金利変動幅
   ・超マクロ・リアルオプションモデル
   ・VaRの保有期間とモデルの関係
   ・バーゼル証券化モデル
   ・バーゼル購入債権モデル

13.応用:詳細解説
   ・対数正規分布前提でのブラックショールズの式の簡単な説明
   ・為替レート、金利等の主成分分析実例および主成分による解り易いVaRの意味
   ・AR値(正しくはGINI係数)の統計的表現
   ・バーゼル・リスクウエイト関数の導出とプロビットモデルによる格付の意味会い
   ・回帰分析による財務指標から得られる模型的格付体系の実計算例
   ・べき分布によるファットテイルの説明とオペリスク計量
先頭へ戻る

ボタン問い合わせ先TEL 03-3261-4550
ボタンeメールcmc@silk.ocn.ne.jp
CMC