ななべと植木鉢

（前回その２に続くと書いて続いてない。いつか書きます。） 「証券アナリストのための企業分析（第４版）」を読み終えた。 細かい数字の確認は結構とばした。 読んだ経緯 証券アナリストの資格試験の参考書みたいな位置づけだった気がする。証券アナリストに受かると会社からお金が貰える（っていっても受験にかかるお金との純額は芳しくない）のが理由という訳ではないのだが、多少は箔が付くと思って講座を申し込んだ（が結局大して勉強しなかった）。教科書を処分するにあたってせめて何冊か読まないと悲しいと思って読んだ一冊。 Amazon 概要 証券アナリストはどういう役割を果たす人かとか、具体例を通した３つの会計基準（IFRS、米国基準、日本基準）の比較とか、ROA・ROE・EPS・回転率・負債レバレッジとかの定義とその具体的な分析とか、基本的な株価モデルの紹介とか、なんだかそんな感じの事が書いてあった。入門編という感じ。 新たに得た知識 ・IRはInvestor Relationの略 経営企画部との話でIRという言葉が良く出てきていて、意味もなんとなく理解していたが何の略語が初めて知った。決算業務に携わってるのに多分知らないのがおかしいレベル。業績予想・中期経営計画と実績に差が出たときのIR担当は本当に大変そうである。 ・Selective情報開示とDifferential情報開示の違い Selective情報開示は特定の人にだけ便宜を図って情報を教えること。インサイダー取引として厳しく規制される。Differential情報開示は、「同じ事を質問されれば、同じ事を答える。質問しなかった人にはわざわざ教えない」で、鋭い質問が出来る人だけ情報が手に入るしくみ。こっちは認められてるらしい。 ・証券アナリストは何をしてるのか 株式・債券を発行している発行体（企業等）の過去分析や将来の利益予想をして、投資すべきかどうかの判断をレポートとして提供する人。投資家は投資行動を決める際にアナリストのレポートを参考にする。 気になった点 ・「資金提供者が求めるリターンを、期待収益率と呼ぶ」 それはハードルレートでは・・？期待収益率の期待は確率論の期待値（平均値）から来ているので別にお金を出してる人がどう思ってるかは関係ないと思う。 ...

続ける為に簡単な記事を書くと決めたので簡単な記事を書く！ --- 今日のお買い物＠神保町は以下の二つ パターン認識と機械学習（上） 統計的因果探索 最近は機械学習にハマっているのが丸分かりのラインナップ。 上は機械学習で定評のある入門書。 下は相関関係ではなく因果関係をどのように推定するか？という話らしい。勧められるままに買った。 現在進行形でPythonの本とか深層学習の本とか何冊も並行して読んでるので完全にキャパオーバー感は否めない。MBAの本とか哲学書とか読んでる暇ないかも。でもなにより冬コミの原稿が一番やばいのである。 ねこのしっぽの締め切りまであと２週間。。（白目 終わり。