感度の高い予測モデルの構築と一般的な予測前提条件

Pythonで学ぶファイナンシャル・フォーキャスティング

Victoria Clark

CGMA Financial Analyst

予測における考慮事項

  • データを正しく解釈する
  • データの変化を考慮する
  • 相互に関連する変数を考慮する
    • 依存関係
    • 感度
  • 前提条件を設定する
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前提条件

  • 利用可能なデータに基づく「最良の推測」
  • 予測プロセスの開始時に設定する
  • 予測を推進するために使用する
  • 直接コントロール可能
  • 間接的にのみコントロール可能
    • 企業の管理外

ブラックスワン

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前提条件の種類

  • 確率
    • 加重
  • 市場センチメント
  • 需要と供給

疑問符

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Pythonでのペアの操作

結合リストの使用

結果 確率 (%)
1 30
2 20
3 50

 

outcome_probability = ['1|0.3', '2|0.2', '3|0.5']
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Python関数の定義

依存関係・感度の数式を定義する

  • 作業の重複とエラーを防ぐ
def assumption1()
  if marketsentiment = 0.3:
    sales + sales*0.1
  else 
    sales
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練習しましょう！

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