入門rによる予測モデリング 機械学習を用いたリスク管理のために

リスクとは「不確定」かつ「避けたい」ものです。そうしたリスクを、データサイエンスの発達した現代においてどのように統計的に扱うべきであるか、その基本作法をまとめて伝えます。

目次 : 第１部　予測モデリングの一般事項（予測モデリングとは何か/ 予測モデリングの基本概念/ 予測モデリングの基本手順）/ 第２部　実用へのヒントと代表的手法の例（Ｒを予測モデリングで使う際のヒント/ データの準備/ データの前処理からＥＤＡまでの実例/ 予測モデリング用のモデル/ モデルの選択・評価の実例/ 分類問題の実例）/ 第３部　補章と付録（ハイブリッドな正則化ＧＬＭのパッケージａｇｌｍの紹介/ Ｒの環境準備/ Ｒ言語の初歩）

【著者紹介】
岩沢宏和 : １９９０年３月東京大学工学部計数工学科卒業。１９９２年日本アクチュアリー会正会員資格取得（年金アクチュアリー）。１９９０年４月〜１９９８年９月三菱信託銀行（現三菱ＵＦＪ信託銀行）勤務。２００７年３月東京都立大学（現首都大学東京）大学院人文科学研究科博士課程単位取得退学。現在、東京大学大学院経済学研究科非常勤講師、早稲田大学大学院会計研究科非常勤講師をはじめ、日本アクチュアリー会の各種委員会の委員や、同会の各種講座・講演の講師などを務め、保険数理やデータサイエンスの教育、普及活動を活発に行っている。日本保険・年金リスク学会理事

平松雄司 : 東京大学理学部物理学科卒業、同大学大学院理学研究科物理学専攻修了。国内電機大手に就職し研究・開発に携わった後、金融業界へと転身し、金融システム会社にてデリバティブクオンツ、国内大手損保グループにてリスクアクチュアリー業務に携わる。現在は、アクサ生命保険株式会社にてシニアデータサイエンティストとして社内のデータ分析の促進に従事。また、東京大学へ研究員としても出向中で、医療データの分析・研究を行っている。日本アクチュアリー会準会員。Ｋａｇｇｌｅ　Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｓ　Ｍａｓｔｅｒ（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）