AIITでの学び直し（2022-3Q振り返り）

業務に関連する講義の備忘録

【統計・数理計量ファイナンス特別演習】
　講義のメインは回帰分析（最小二乗法）で、Stataを用いて分析を行った。講義で回帰分析を行う際はロバスト標準誤差を使用していたため、ロバスト標準誤差について備忘録としてまとめる。
　Stataで回帰分析する際、デフォルトの設定のままだと誤差項の均一分散を仮定して標準誤差が計算される。不均一分散に対して頑健な標準誤差を考慮したい場合はロバスト標準誤差を選択する必要がある。デフォルトに比べて標準誤差が大きく算出されるため、結果として信頼区間の幅が広がる。同様のことをExcelの分析でも実行できるのか確認してみるがパッと見た限り、ロバスト標準誤差は出せそうになかった（設定できるのかわからなかった）。HADであれば頑健標準誤差の選択肢があったので同様の結果を出すことができた。時間があればPythonでも確認してみようと思う。
　理解できていない点として、Stataでロバスト標準誤差を選択すると自由度調整済み決定係数が出なくなるのはなぜなんだろう。何かしらの理由があるのか、ただ単にそうなっているだけなのか。
　あと、講義の後半は2値プロビット・モデルの説明があったが終盤で駆け足気味だったので、ここは改めて復習の時間を取ろうと思う。

4Qに向けて

　3QはPBL選択の方向性を考えたかったのもあって、幅広い分野で履修した。せっかく本業をセーブさせてもらっているのに副業を始めたせいで毎日予想以上に忙しかったし、課題ラッシュの中でポケモン発売するしで自分の無計画ぶりがひどかったなと思う。12月から副業の本数増やすのもあって、4Qはデータ分析関連に絞って履修する予定。当初の予定だと12月から統計検定準1級の勉強を始める予定だったが時間的に無理なので2月以降に回すことになりそう。4Qはデータ分析に関連する講義が結構多くあって、去年の時点で科目履修しといてよかった～と実感するので、入学前の科目履修は本当におすすめ。