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ExcelとPythonで実践する金融データ分析入門

山本 零／著

講談社 2026.4

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 持禁区分 状態
オーテピア高知図書館 3Fビジネス /338.01/ﾔﾏ/ 1112942915 一般   利用可 iLisvirtual

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タイトル ExcelとPythonで実践する金融データ分析入門
著者 山本 零 ／著  
著者典拠番号 110006777950000
出版者 講談社
出版地 東京
出版年 2026.4
ページ数 10,225p
大きさ 21cm
言語 日本語
一般件名 金融-データ処理 , プログラミング(コンピュータ)
一般件名典拠番号 510385610010000 , 510348100000000
NDC分類(9版) 338.01
内容紹介 ファイナンス理論と実際に使われるデータ分析の手法を、ExcelとPythonを用いて手を動かしながら学べる入門書。サンプルデータをダウンロードできるQRコード付き。慶應義塾大学講義をもとに書籍化。
ISBN 4-06-543381-2
ISBN13桁 978-4-06-543381-2
本体価格 ¥3200
資料情報1 『ExcelとPythonで実践する金融データ分析入門』　山本 零／著 　講談社　2026.4（所蔵館：オーテピア高知図書館　 請求記号：/338.01/ﾔﾏ/　 資料コード：1112942915）
URL
https://opac.library.kochi.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1120946284

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目次

第1章 ファイナンス理論とデータ分析
  1.1 ファイナンスとデータ分析の関係
  1.2 ファイナンスとデータ分析の歴史
  1.3 本書の位置づけ
  1.4 本書を読むうえでの注意点
  1.5 本書の構成
第1部 Excelを用いた金融データ分析
第2章 Excelの基本
  2.1 Excelを用いた基本動作
  2.2 データの並べ替え
  2.3 データの絞り込み
  2.4 データのグループ集計
  2.5 データの結合
第3章 リターンとリスク
  3.1 資産の収益率
  3.2 確率変数と確率分布
  3.3 基本統計量
  3.4 リターンとリスク
  3.5 ポートフォリオ
第4章 平均・分散モデルと数理最適化
  4.1 ポートフォリオのリターンとリスクの推計
  4.2 平均・分散モデル
  4.3 効率的フロンティア
  4.4 制約条件の設定
第5章 CAPMと回帰分析
  5.1 無リスク資産の導入と1ファンド定理
  5.2 資本資産価格付け理論(CAPM)
第2部 Pythonを用いた金融データ分析
第6章 Pythonの基本
  6.1 金融データ分析とPythonによるプログラミング
  6.2 Google Colaboratoryを用いたPythonの実行
  6.3 リストの作成と操作
  6.4 データフレームの作成と操作
  6.5 統計関数の使用
  6.6 自作関数の定義
第7章 ファクター効果の計測
  7.1 CAPMの復習
  7.2 ファクター効果とスプレッドリターン
  7.3 繰り返し構文
  7.4 結果データの作成と出力
  7.5 長期間のスプレッドリターンの計算
  7.6 小型株効果の確認
  7.7 実際の小型株効果と割安株効果
第8章 Fama-Frenchモデル
  8.1 Fama-Frenchモデル
  8.2 市場収益率、小型株効果、割安株効果の計測
  8.3 Fama-Frenchモデルを用いたパフォーマンス評価
  8.4 さまざまなリスクプレミアム
第9章 クオンツ運用の基礎
  9.1 アクティブ運用とパッシブ運用
  9.2 クオンツ運用
  9.3 ファクター戦略
第10章 スマートベータ
  10.1 クオンツ運用のノウハウ
  10.2 スマートベータの登場
第11章 バックテスト
  11.1 平均・分散モデルによるポートフォリオ最適化
  11.2 バックテスト
付録 分析ツール・ソルバーの有効化

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