決算日:毎年12月10日, 1. ファンドはゴールドマン・サックスが発行する円建債券(以下、ゴールドマン・サックス社債)に高位に投資し、設定日から約10年後の満期償還時の当ファンドの償還価額について、元本確保をめざします。 2.
- ゴールド マン サックス アセットマネジメント 組織 図
- データ分析・解析|マーケティングリサーチのマクロミル | マクロミル
- 「共分散構造分析 [Amos編] -構造方程式モデリング-」出版記念セミナー - ZDNet Japan
- SPSS、共分散構造分析の書籍出版記念セミナーを5月に開催 - CNET Japan
ゴールド マン サックス アセットマネジメント 組織 図
超客観的な価値基準。どんなときにでも、健康的につきあっていきたい相手
小林悦子
ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメント 専務取締役。1985年、東京大学文学部卒業。シティバンク日本法人、ゴールドマン・サックス証券を経て、2000年、ゴールドマン・サックス・アセット・マネジメントに入社。14年に現職に就任。
撮影=吉澤健太
ザ・ゴールドマン・サックス・グループ・インクの詳細につきましては、以下をご覧ください。 ゴールドマン・サックス社債/国際分散投資戦略 ファンド 2018-07(以下「当ファンド」)は、アセットマネジメントOne株式会社(以下「アセットマネジメントOne」)が設定・運用を行います。「ゴールドマン・サックス」は、Goldman Sachs & Co. LLC. (以下「使用許諾者」)の日本およびその他の国において登録された商標です。アセットマネジメントOneおよびその関連会社は、使用許諾者またはその関連会社・関係会社(以下「ゴールドマン・サックス」と総称)との間に資本関係はありません。ゴールドマン・サックスは、当ファンドの設定または販売に何らの責任も有しておらず、当ファンドの設定または販売にこれまで関与したこともありません。ゴールドマン・サックスは、当ファンドの 受益者 または公衆に対し、 有価証券 一般もしくは当ファンドへの投資の適否、当ファンドが一般市場もしくは 指数 実績を追跡する能力の有無もしくは投資 リターン を提供する能力の有無に関して、明示的か黙示的かを問わず、いかなる表明または保証も行っておりません。使用許諾者とアセットマネジメントOneの関係は、当ファンドに関する使用許諾者の商標の使用許諾に限られます。
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SEM とは「構造方程式モデリング」または「共分散構造分析」と呼ばれ,重回帰分析や因子分析,パス解析などの機能を併せ持つ統合手法として,従来の多変量解析を超えた一歩進んだ解析手法です. 現在マーケティングや社会調査,心理学などの分野でよく利用されておりますが,技術開発や製造工程のデータ分析,新商品開発における「意識調査分析」「品質改善活動」など,ものづくりや理工学系の研究や教育においても有効な手法です. 構造方程式モデリングでは,パス図を用いて変数間の因果関係を表します.矢線で表したパス図により,難しい統計モデルの構造をビジュアルでわかりやすく表現することができます. 「JUSE-StatWorks/V4. 0 SEM因果分析編 製品発表説明会」で発表された公開資料をご覧いただけます. 椿 広計氏(元・筑波大学 教授/現・統計数理研究所 教授)による基調講演
「共分散構造分析は,自然科学からモノつくりへ」
野中 英和氏(TDK株式会社)による事例報告
「製造データの因果分析」
-SEMとグラフィカルモデルを使った要因解析-
ピーター・M・ベントラー氏(UCLA 教授),狩野 裕氏(大阪大学 教授) をお招きした講演会のルポをご覧いただけます. ルポ 『JUSE-StatWorks/V4. 0
SEM因果分析編』製品化1周年記念講演会
SEM(構造方程式モデリング)の使用方法
構造方程式モデリングは以下の手順で解析を行います. 日本品質管理学会 テクノメトリックス研究会(1999)『グラフィカルモデリングの実際』
日科技連出版社,P189-196事例「IC製造工程の分析」より引用
1. 仮説に基づき変数(観測変数,因子)間の関係をモデル化します
2. 構築したモデルをデータに当てはめます
3. データ分析・解析|マーケティングリサーチのマクロミル | マクロミル. 考察と修正
モデルがデータに適合していれば,そのモデルから考察をおこないます.適合していなければ仮説モデルを修正します. よくあるご質問(因果分析) FAQをもっと見る
分析実行したところ,「EQS出力」の画面しか表示されませんでした.「モデル適合度」や「パラメータ推定値」などの他の結果画面を出すにはどのようにすれば良いでしょうか? SEMで解が収束しない場合,どうすればよいでしょうか? 本システムの機能・特徴
本システムの有用性をまとめると,以下の3点になります.
データ分析・解析|マーケティングリサーチのマクロミル | マクロミル
テーマ:開発チームへのお願い・要望
講 師:豊田秀樹氏 (Hideki TOYODA)/早稲田大学文学学術院
内 容:日本のユーザーにとって、今後Amosが使いやすく益々強力な分析手段になるためには,Amosはどちらの方向に発展すべきでしょうか。ここで1つの方向性を提案し、開発チームに願いを託したいと思います。
※講義内容は当日の進捗状況により変更になる可能性がございます。予めご了承ください。
[お問い合わせ先]
エス・ピー・エス・エス株式会社 セミナー事務局
TEL :03-5466-5511、FAX :03-5466-5621
Email :
[お申し込みURL]
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以 上
「共分散構造分析 [Amos編] -構造方程式モデリング-」出版記念セミナー - Zdnet Japan
開催場所: 東京
開催日:
2007-05-29
申込締切日: 1970-1-1
■「共分散構造分析 [Amos編] -構造方程式モデリング-」出版記念セミナーの開催概要
[日 時]2007年5月29日(火) 14:00-16:00
[会 場]池袋サンシャインシティ文化会館5階 特別ホール501
住所:〒170-8630 東京都豊島区東池袋三丁目1番1号
[定 員]200名
※定員となり次第、締め切らせていただきます。
[受講料]無料
※本セミナーは講義形式であり、PC操作はございません。
[協賛] 東京図書株式会社
[対象者]
・共分散構造分析(構造方程式モデリング)について理解を深めたい方
・Amosを使った共分散構造分析にご興味のある方
[講義アウトライン]
Amos開発者からの挨拶
テーマ:Jim Arbuckleからの挨拶
講 師:Jim Arbuckle
1. 「共分散構造分析 [Amos編] -構造方程式モデリング-」出版記念セミナー - ZDNet Japan. テーマ:共分散構造分析の進めかた 講 師:堀辺千晴氏 (Chiharu HORIBE)/早稲田大学文学部文学研究科
内 容:Amosを実際に動かしながら、共分散構造分析の基本的な分析手筋を紹介します。これまで一度も共分散構造分析をしたことのない方を対象に、わかりやすい事例を挙げて具体的に解説をします。
2. テーマ:共分散構造分析のまとめかた
講 師:岩間徳兼氏 (Norikazu IWAMA)/早稲田大学文学部文学研究科
内 容:共分散構造分析を始めたばかりの初心者の方向けに、分析を進める上で陥りやすい間違いや、その回避の方法、分析結果をレポートする際の勘所,意外と知られていないAmosの便利な機能などを紹介します。
3. テーマ:打ち切りデータの分析
講 師:川端一光氏 (Ikko KAWAHASHI)/早稲田大学文学部文学研究科
内 容:MCMCによるベイズ推定の基本を解説した後、測定装置や測定機会の範囲による制約,離脱や追跡不能、天井効果などによって生じる打ち切りデータ ( Censored Data)の分析方法を解説します。
4. テーマ:順序カテゴリカルデータの分析
講 師:中村健太郎氏 (Kentaro NAKAMURA)/早稲田大学文学学術院
内 容:「はい」「いいえ」の2件法のデータや、法案・政策に対する「賛成」「どちらともいえない」「反対」の3件法のデータなど,アンケートに頻出する順序カテゴリカルデータの分析方法について解説します。
5.
Spss、共分散構造分析の書籍出版記念セミナーを5月に開催 - Cnet Japan
まとめ
このように、共分散構造分析の多重指標モデルでは、複数の因子分析や重回帰分析を織り交ぜたようなモデルを、1つにまとめて分析することができるのです。因子分析の結果をさらに回帰分析にかけるというようなことを繰り返すと、誤差が蓄積して分析全体の精度が落ちるとともに、モデル全体での誤差を明らかにすることができません。一方、共分散構造分析ではモデル全体を丸ごと1度に分析することができ、推定精度が高まり、その上データとモデルの適合の程度を評価することもできるのです。
以上から、共分散構造分析の多重指標モデルを利用して分析を行うと下記のようなメリットがあることが分かりました。
潜在変数を扱うことで、直接観測しづらい変数も測定できる
変数と変数の関係性の強さを数値化できる
パスの始点となる変数の説明力を知ることができる
データとモデルの当てはまりの程度を評価できる
2-5. 分析実例
それでは、実際に今回の課題に対する答えを出すべく分析を行った結果をご紹介します。(当社が2003年9月に行った自主調査の結果を利用)
ダイエット飲料の魅力についてのモデルを検証するために、実際の調査では4つの代表的なダイエット飲料について質問をしました。
まずはCMの評価については考えない仮説1を検証しましょう。
パス図は図5に表されています。ここでは、「味の好み」と「ダイエット」の間に相関があることを仮定して共変動を表す両方向矢印を引いています。
図5 仮説1のパス図
図5のようなモデルを仮定して共分散構造分析を行った結果が図6に表されています。
図6 仮説1の共分散構造分析
図6では分析結果としてパス係数が出力されていますが、楕円で表された因子間の関係に注目すると、「味の好み」因子と「魅力」因子間の結びつきは0. 68であるのに対して、「ダイエット効果」因子と「魅力」因子間の結びつきは0.
イベント内容
本格的なデータ分析が学べる! 全5回「R」講座中級編
データ分析のスペシャリストによるハンズオンセミナー
7/23(土): データ集計と関数、グラフの作成をハンズオンで学びます。
8/6(土): テキストマイニング、時系列分析をハンズオンで学びます。
8/27(土): SEM(共分散構造分析)をハンズオンで学びます。
9/10(土): 決定木分析、アソシエーション分析をハンズオンで学びます。
9/24(土): 主成分分析、コレスポンディング分析、クラスター分析をハンズオンで学びます。
※すべての回でデータ分析のスペシャリストがご質問にお答えします。
注意事項
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