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『明日を生きるための教養が身につく ハーバードのファイナンスの授業』☆5

ハーバードMBAの卒業生に行われたファイナンスの「最終講義」をまとめた本。分散化や価値評価・レバレッジといったファイナンスのエッセンスをビジネスだけでなく、人生にどう当てはめていくのかがコンセプトなのです。なので、小難しいファイナンスの本ではなく、リベラルアーツ色の濃い本です。※読むには最低限のファイナンスの知識は必要です。

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この本を読むとわかること

ファイナンスと善き人生の関係について

  • 売り手と買い手・貸し手と借り手の関係にルーツを持つ「義務と責任」という概念

人生はルーレット、確率で理解できても結局ままならない

  • 「偶然はどこにでも存在するがその総和は予測可能」という保険と近代ファイナンスの土台
  • ブルボン王朝を破滅に導いた年金保険
  • 加入者の寿命が予測寿命と一致しない「逆選択」という保険が抱える大問題
  • グループで加入し生き残った人に保険金を払い続ける「トンチン年金」
  • 「この世界には絶対確実なことはなく、確率的な見方でしか対峙できない」という基本的な考え方

人生というリスキービジネスをどう渡っていくか

  • 限られた損失で限りないリターンを得られるオプション取引
  • ポートフォリオ理論の要であり絶対失敗しない「分散化の論理」
    • リスク管理の基本手法
  • 人生における分散化の利点
    • 人間関係における分散化・CAPM・ベータの適用

人間の価値とファイナンスの価値

  • ファイナンスにおける3つの価値創造レシピ
  • アカウンティング(経理・会計)とファイナンス(財務)の違い

人間は本当は誰のために働いているのだろう

  • ・経済だけでなく、リアルな人間関係にも適用できる「プリンシパル・エージェント理論」
  • 株主に変わって経営者をよりつぶさに監視しエージェンシー問題を解決しようとするのがプライベート・エクイティ・ファンド

おカネのない恋愛、ファイナンスなき合併

  • 金融イノベーションをもたらした花嫁の持参金高騰
    • ファンドという概念の組成
  • 人間の上流階級も、企業グループも望む同族婚
  • タイムワーナーとAOLの世紀の大結婚の8つの失敗要因
  • 企業合併の模範例である、GMと車体メーカーフィッシャーの合併

夢を生きるためのレバレッジ

  • ファイナンスにおけるレバレッジの大きな効用
  • 借金で所有権を買い上げる「レバレッジド・バイアウト」
    • レバレッジド・バイアウトのターゲットになりやすい業界・企業の特徴
  • 人生におけるレバレッジの掛け方
  • 経営者が敬遠するレバレッジと、経営者を縛る道具としてのレバレッジ

失敗の責任と倒産のファイナンス

  • 近代的企業倒産の4つの特徴
    • 人生における失敗・立ち直りとの共通点
  • 企業の存続のための経営責任と戦略的倒産
  • アメリカン航空の倒産と、小が大を飲み込むUSエアウェイズによる買収
    • 企業存続を望むのが善か、傷が浅いうちに早めにたたむのが善かという難題

なぜみんなファイナンスが嫌いなのか

  • ファイナンスとは、リスクとその遍在性の物語
    • リスクへの処方箋としての保険とリスク管理(オプションと分散化)
    • リスクに対するリターンを定量化する資本コストと期待リターン
  • 同額の損失とリターンでは損失を過大評価するという人間の性質
    • 富が蓄積されるほど追加のおカネの価値が小さくなるという「限界効用の低減」

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ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i...

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Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。

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