2012年夏に発覚したLIBOR(ライボー)不正操作事件は、欧米の金融業界を震撼させた大スキャンダルに発展した。現在までに、UBSは約1400億円(9億4000万ポンド)、RBSは約600億円(3億9000万ポンド)、Barclaysは約400億円(2億9000万ポンド)の罰金を金融監督当局に支払っている。モルガン・スタンレーの調査レポートによると、世界の金融機関がLIBOR不正操作事件で、罰金や訴訟などで支払う金額の総額は1兆4000億円に上ると言われている。そして、2012年12月には、この事件でついに元トレーダーの逮捕者まで出した。 『LIBOR事件、UBSに課徴金1300億円 2000件超の虚偽申告依頼』日経新聞、2012年12月19日 『LIBOR操作に絡む11行のコストは140億ドル=モルガン』ロイター、2012年7月13日 じつは、このLIBOR不正操作事件の舞台は円建てLI
何気なく読んでいて、途中で「?」と思った記事がありました。 ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座(5):「ビールと紙おむつ」のような相関関係を探る分析手法にはどんなものがある?――データ分析方法についての検討 (1/5) 何をやっているのかなー、と思って読み進めていったら一つ引っ掛かるところが。まず、この特集で扱っているのは「気温」と「電力消費(の日次最大値)」という時系列データなんですよね。なのに、4ページ目で普通に線形単回帰してます。 時系列をプロットしたのを眺めれば、どう見たって互いに相関しているのは丸分かりなのでどう計算しても構わないなんていうのは一目瞭然なんですが、それでも手法の説明のところで「時系列分析(ARMA / ARIMA)」とか言っているので、もうちょっと色々その辺を踏まえた何かがあっても良いのかなと思ったのでした。ということで、いつもながらRで見てみよ
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