初心者向けの解説ページです。 6月25日 iDeCoでデメリットしかない場合とは?【確定拠出年金の注意点】 「やらないほうがいい制度なのか」から「加入者が死亡した場合」、「5, 000円だけで意味があるか」といった内容まで徹底解説しています。 6月24日 eMAXIS Slim 先進国株式インデックスの評価と利回り 「ニッセイ外国株式インデックスファンドとの比較」、「全世界株式と"どっち"がおすすめか」など徹底解説しています。 おすすめネット証券 「投資信託の取り扱い本数」や「ポイントサービス」などで比較しています。 6月22日 【つみたてNISAの落とし穴】デメリットしかない場合とは? 「20年後に暴落すると失敗する?」、「一般NISAは使わないほうがいい?」といった内容についても解説しています。 つみたてNISAのおすすめ口座はどこ?【積立は銀行か証券会社か】 口座を開く前にチェックしておきたいポイントをリストアップしているので、ぜひ参考にしてみてください! 6月21日 【徹底解説】eMAXIS Neo 自動運転の組み入れ銘柄と評判 自動運転車に特化している会社に集中投資するインデックスファンドです。「eMAXIS Neo 電気自動車」との比較もしています。 6月18日 つみたてNISAで投資できる商品一覧 楽天・資産づくりファンド(のんびりコース、じっくりコース、なかなかコース、しっかりコース、がっちりコース)が、つみたてNISA対象商品に追加されました。 SBI・V・全米株式インデックス・ファンドも追加されています。 SBI証券の初心者取引ガイド 画像を見ながらSBI証券の使い方をチェックできます。 6月17日 【徹底解説】グローバル・エクスポネンシャル・イノベーション・ファンドの評価・評判 2, 860億円もの資金を集めて設定された話題の投資信託です。「ファンドの評価」から「運用会社の評判・口コミ」まで徹底解説しています。 6月14日 つみたてNISAとiDeCoはどっちを優先すべき?【違いを比較】 各制度について「どちらから使うべきか」、「それぞれ優先すべき人はどのような場合か」といった内容を解説しています。 6月10日 つみたてNISAでポートフォリオをどう組み合わせるか? 銘柄の組み合わせ方を年代別に紹介しています。 6月9日 書籍の監修をしました。 堅実な企業の株を購入し、株主優待をもらう投資方法を紹介している本です。 資産運用をすべておまかせ!ロボアドバイザー「ウェルスナビ」 管理人も2018年にスタートして、これまでに971, 004円の利益が出ています。 6月7日 auカブコム証券 2021年7月19日(月)取引分より、1日の取引金額合計 100万円 まで、国内株(ETF)の売買手数料が 無料 となります。 6月2日 SBI証券 ★ 限定タイアップ 口座開設+入金・振替で、もれなく 2, 500円 + オリジナルレポート がもらえるキャンペーンを開催しています。 資産運用しながらポイントが貯まるクレカ積立がいよいよスタートします。最大 4, 500ポイント もらえるキャンペーンも紹介しています。 もっと見る Twitter「 @toushikiso 」でも情報発信中です!
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将来の資産づくりに便利な確定拠出年金制度(iDeco:イデコ)についてまとめたページです。税制優遇を受けながら、将来の資産づくりができます。 投資信託のお悩み相談室 投資信託についてのお悩みを、私(管理人ひっきー)がていねいにお答えするコーナーです。投資初心者の方がつまずきやすいポイントをわかりやすく解説します。 編集部のブログ 投資信託を使った資産運用に役立つ情報をまとめています。投信についてもっと詳しく知りたいという方に。 管理人BOX 管理人BOX は、おまけコーナーです。管理人に関する「 プロフィール ・ メディア掲載履歴 ・ 管理人が書いた本 」などがあります。 管理人イチオシの証券会社 最高にシンプルな投資法 <インデックス投資の基礎> 管理人が書籍を出しました! ランキング おすすめ 分配金 売れ筋 グローバルAIファンド(為替ヘッジあり予想分配金提示型) /全世界株式 グローバルAIファンド(予想分配金提示型) /全世界株式 ニッセイグローバル好配当株式プラス(毎月決算型) /全世界株式 東京海上・グローバルペット関連株式ファンド(為替ヘッジなし) /全世界株式 東京海上・グローバルペット関連株式ファンド(為替ヘッジあり) /全世界株式 おすすめ証券会社 投資信託取扱本数は業界トップクラスの2, 600本超!! 自分におすすめの投信が分かる『投信工房』で資産運用を! 楽天証券 楽天関連サービスとの親和性が高い証券会社 NISAでの投資信託の買付手数料を全額キャッシュバック! グループサイト
マーケットの羅針盤 まとまった資金の運用方法は 5G、半導体、DX、自動運転技術などのテーマの将来性は 村田製作所の今年の株価見通しは、他 広木 隆への質問は こちら からご入力ください。 回答対象とするご質問は、サイトへの掲載を考慮して選択採用とさせていただきます点についてご了承くださいますようお願いいたします。 Q. 武田薬品工業の株価がさえない理由は? パンダ様からのご質問 製薬会社株の代表格の武田を保有しております。業績は悪くないのに日本株としては上がりきりません。業績以外に何か理由があるのでしょうか? 航空、鉄道はまだ赤字なのに、先行期待で上がっているのとは対象的で、業績分析がいけなかったのでしょうか? 回答 「航空、鉄道はまだ赤字なのに、先行期待で上がっているのとは対照的」とありますが、比較の対象にならないのではないでしょうか?それらの業種はコロナで壊滅的に打撃を受けたため、反対にコロナが終われば急回復するとの見方で株価が動いています。 武田薬品工業(4502)はそういう業種ではなく、純粋に企業価値を評価して株価が決まっていると思います。「業績は悪くない」とありますが、シャイアーやナイコメッドなど過去の巨額買収の成果が見えないことが株価がさえない理由でしょう。 これまで大胆な構造改革で財務の健全性は改善されましたが、「稼ぐ力」の源がいまひとつはっきりしません。特にキャッシュフロー創出力がライバルの製薬大手に比べて劣っています。 6月16日付日経新聞の投資情報欄の<決算ランキング・前期の営業CF増加額>で武田は2位になりましたが、これは「アリナミン」などを含む大衆薬事業の売却によるものと新型コロナワクチン製造のための政府の補助金などのせいです。このキャッシュはシャイアー買収で膨らんだ有利子負債の返済などにあてられました。つまり、成長や株主還元にあてるCFを稼ぎだしていないということです。 Q. まとまった資金の運用方法は? マーム様からのご質問 しばらく使う予定のない余裕資金があり、S&P500に投資するつもりです。 よく時間をかけて少しずつと言われたりしていますが、手元にまとまった資金があるときは、一気に買ってしまっていいのか、それとも時間をかけて少しずつ買っていくのがいいのか、どちらでしょうか。 ケースバイケースとしか言いようがありません。 時間をかけて少しずつというと、キャッシュを無駄に持つことになります。円キャッシュでもっていても、まったくリターンを生みません。ですから、フル・インベストするのが基本ではあります。 ただ、一方でS&P500は史上最高値更新が続いているので、このタイミングで一気に投資するのも怖いですよね。 結論から言うと、半分程度をいま投資して、残りは押し目を待つとか、タイミングや状況を勘案しながら少しずつ投資する、というスタンスが良いように思います。 Q.
世界501校 を対象とした「コンピューター科学トップ大学ランキング」が発表され、日本からは東大が18位に選ばれた。トップ3はマサチューセッツ工科、スタンフォード大学、カーネギーメロン大学。 米国の大学がトップ30の半分を占め、トップ10に7校もランクインしている。アジア勢はシンガポールからシンガポール国立大学と南洋理工大学、中国から清華大学と北京大学、香港から香港大学と香港科技大学と各2校が健闘した。 ランキングは大学情報サイト「トップ・ユニバーシティー」 が、英国の大学評価機関クアクアレリ・シモンズ(QS)のデータを用いて、各校のコンピューター科学分野での学術的評価・被引用論文数・新卒者からの評判などを総合的に分析したもの。 ■コンピュータ科学に強い大学30校 30位 イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(米国) 80. 2 29位 コロンビア大学(米国) 80. 3 28位 ジョージア工科大学(米国) 80. 4 27位 カリフォルニア工科大学/Caltech(米国) 80. 5 26位 テキサス大学オースティン校(米国) 80. 6 24位 香港大学(香港) 80. 7 24位 スイス連邦工科大学ローザンヌ校/EPFL(スイス) 80. 7 23位 ブリティッシュコロンビア大学(カナダ) 80. 8 21位 エディンバラ大学(英国) 81. 1 21位 コーネル大学(米国) 81. 1 20位 南洋理工大学/NTU(シンガポール) 81. 3 19位 香港科技大学(香港) 81. 4 18位 東京大学(日本) 81. 7 16位 北京大学(中国) 81. 8 16位 ワシントン大学(米国) 81. 8 15位 清華大学(中国) 82. 2 14位 メルボルン大学(オーストラリア) 82. 3 13位 カリフォルニア大学ロサンゼルス校/UCLA(米国) 83. 1 12位 インペリアル・カレッジ・ロンドン(英国) 83. 7 10位 トロント大学(カナダ) 84. 2 10位 シンガポール国立大学(シンガポール) 84. 世界AI大学ランキング、米中が上位、韓国はまさかの圏外、日本は…. 2 9位 スイス連邦工科大学チューリッヒ校(スイス) 85. 4 8位 プリンストン大学(米国) 85. 6 7位 オックスフォード大学(米国) 87. 8 6位 ハーバード大学(米国) 88. 4 5位 ケンブリッジ大学(英国) 88. 9 4位 カリフォルニア大学バークレー校/UCB(米国) 89.
9 3位 カーネギーメロン大学(米国) 91. 9 2位 スタンフォード大学(米国) 93. 6 1位 マサチューセッツ工科大学(米国) 94. 0 ■QS2017年のデータを採用した評価法 ランキングはすべてQSの2017年の調査結果をベースにしている。 「学術的評価」 はQSが2004年から毎年発表している「世界大学ランキング」のデータに基づいたもの。2017年版では世界中の7.
1 9. プリンストン大学(アメリカ)— 31. 5 10. コーネル大学(アメリカ)— 30. 9 11. ジョージア工科大学(アメリカ)— 30. 1 12. UTオースティン(アメリカ)— 29. 9 13. イリノイ大学(アメリカ)— 29. 4 14. コロンビア大学(アメリカ)— 29. 2 15. 清華大学(中国)— 28. 4 16 UCLA(アメリカ)— 27. 2 (スイス)— 27. 0 (アメリカ)— 25. 8 19. ワシントン大学(アメリカ)— 24. 0 (フランス)— 23. 2 (スイス)— 22. 3 22. 北京大学(中国)— 21. 6 23. トロント大学(カナダ)— 21. 4 24. ハーバード大学(アメリカ)— 19. 2 25. デューク大学(アメリカ) )— 18. 7 26. ニューヨーク大学(アメリカ)— 17. 7 27. ケンブリッジ大学(イギリス)— 15. 1 (韓国)— 14. 8 29. テクニオン(イスラエル)— 14. 6 30. UCサンディエゴ(アメリカ)— 14. 6 31. ウィスコンシン大学マディソン(アメリカ)— 14. 4 32. アマゾン(アメリカ)— 14. 3 Amherst(アメリカ)— 13. 8 34. ユニバーシティカレッジロンドン(イギリス)— 13. 7 (カナダ)— 13. 5 36. 大学南カリフォルニア(アメリカ)— 13. 5 37. ペンシルバニア大学(アメリカ)— 13. 3 38. ソウル国立大学(韓国)— 12. 7 39. ジョンズホプキンス大学(アメリカ)— 12. 6 40. 理研(日本)— 12. 3 (※訳註4)上記のAI研究をリードするトップ40の世界的な組織を国籍で分類した場合、以下のようなグラフを作成できる。 2019年におけるAI研究をリードするトップ20の地域(パブリケーション・インデックス付き): AI研究ランキング2019―AI研究をリードするトップ20の地域 1. アメリカ— 1260. 2 (※原註1)+スイス— 431. 5 3. 中国— 184. 5 4. カナダ— 80. 3 5. 日本— 49. 「コンピューター科学トップ大学ランキング」日本から12校がトップ450入り (2017年11月15日) - エキサイトニュース. 4 6. 韓国— 46. 8 7. イスラエル— 43. 3 8. オーストラリア— 27. 0 9. インド— 17.
5% ・学士課程学生に対する博士課程学生比率 2. 25% ・教員に対する博士号取得者比率 6% ・大学の総収入 2. 25% ◇研究(量、収入、評判) 30% ・評判調査<研究> 18% ・研究関連収入 6% ・学術生産性 6% ◇被引用論文(研究影響力) 30% ◇国際性(教員、学生、研究) 7. 5% ・外国籍留学生の割合 2. 5% ・外国籍教員の割合 2. 5% ・国際共同研究 2. 5% ◇産業界からの収入(知の移転)2. 5%
1)、論文1本に対する被引用回数(94. 8)、従業員からの評判(96. 9)、H指数引用数(97. 7)と全4項目で90ポイント以上を獲得した。 2位のスタンフォード大学はH指数で最高スコア(100)をだしている。つまり「評価が極めて高い論文を発表できる研究者の育成能力が優れている」ということになる。「論文1本当たりの被引用回数」も、満点を記録したプリンストン大学に次いで高い(99. 4)。 しかし「学術的評価」(87. 6)はカーネギーメロン大学(100)やケンブリッジ大学(82. 8)、オックスフォード大学(80. 6)より低めだ。 同校はGoogleを共同設立したセルゲイ・ブリン氏やラリー・ペイジ氏、Instagramのケビン・シストロム氏など、多数の国際IT設立者を輩出したことでも知られている。 カーネギーメロン大学はMITやスタンフォード大学、ハーバード大学などに比べて国際的知名度は低いという印象だが、コンピューター科学分野で突出している。「新卒生による評価」(79. 2)が、80ポイントを下回っている点が唯一の弱点となっているものの、論文関連の評価はいずれも90ポイント以上だ。 米国からは全体の5分の1に値する合計92校がランクインした。 ■コンピュータ科学分野に強いアジアの大学トップ10 アジア圏のコンピュータ科学分野で高評価を受けているトップ10校では、シンガポール、中国、香港が強い。 日本では東京大学のほか、総合50~450位に京都大学、東京工業大学、大阪大学、早稲田大学、慶応大学、九州大学、東北大学、名古屋大学、北海道大学、筑波大学、神戸大学など、合計12校がランクインした。 10位 ソウル大学校(韓国) 78. 2 9位 香港中文大学(香港) 79. AI研究ランキング2019：世界を主導するAIカンファレンスであるNeurIPSとICMLの考察から【前編】 | AI専門ニュースメディア AINOW. 2 8位 KAIST(韓国) 79. 5 7位 香港大学(香港) 80. 7 6位 南洋理工大学/NTU(シンガポール) 81. 3 5位 香港科技大学(香港) 81. 4 4位 東京大学(日本) 81. 7 3位 北京大学(中国) 81. 8 2位 清華大学(中国) 82. 2 1位 シンガポール国立大学(シンガポール) 84. 2 ■シンガポールからは首位を含む3校がランクイン 1位のシンガポール国立大学はアジア圏内にとどまらず、教育水準の高さと壮大な国際観で世界的にも高評価を受けている。コンピューター学部が設立されたのは1998年。コンピューター科と情報システムの2つの学科で構成されている。 コンピューター科学科ではAI(人工知能)からシステム・ネットワーク、ソフトウェア・エンジニアリング、データベース管理、メディア、計算生物学、コンピューター言語など、幅広い先端技術が学べる。 シンガポールからはほかに南洋理工大学/NTUとシンガポールマネージメント大学(201~205位)の3校がランクインした。 ■日本の大学には国際化強化が必須?
6ポイントと低めだ。「論文の被引用回数」は90ポイント台だが、「H指数」は80ポイント台にとどまる。 ■欧州最多校は英国、オーストラリアやカナダも健闘 欧州は英国が46校と健闘。しかしトップ100入りを果たしたのはわずか6校だ。世界的な名門校、ケンブリッジ大学やオックスフォード大学に加え、インペリアル・カレッジ・ロンドン、設立400年を超える歴史をもつエディンバラ大学、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス(31位)などが選ばれた。 50位以下にはキングス・カレッジ・ロンドン、マンチェスター大学、ランカスター大学などが名を並べた。 「論文の被引用回数」で最高評価を得たのは、37位のユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドン(UCL)で、オックスフォード大学(91. 3)やケンブリッジ大学(90. 7)よりも高い91. 8ポイント。総体的にこの領域の評価よりも「H指数」が低いという点は香港と共通する。 そのほかスイスはスイス連邦工科大学チューリッヒ校とスイス連邦工科大学ローザンヌ校など7校がオーストラリアはメルボルン大学、オーストラリア国立大学など22校、カナダはトロント大学やブリティッシュコロンビア大学など19校がトップ500に入った。(アレン・琴子、英国在住フリーランスライター) ZUU online
3というパブリケーション・インデックスは、Googleが2019年の2つの主要なAIカンファレンスで167. 3本の論文を発表したかのように解釈できる。 以下の本文では方法論の詳細を解説することから分析を開始し、次いで2019年のAI研究ランキングに進み、さらに興味深い記述統計を示し、最後に誰がAIの未来を担うかについて論じる。 方法論 今回の考察で採用したパブリケーション・インデックスを付ける方法論は、 Nature Index に触発されている。 ・・・ (※訳註1)以下の引用文は、Nature誌電子版で公開されている記事「 Nature Indexのガイド 」から引用されている。 国、地域、または組織の記事への貢献を収集し、それらが複数回カウントされないようにするために、Nature Indexはfractional count (FC)を使用する。これは各記事におけるオーサーシップの割合を考慮する指標である。記事ごとに利用可能なFCの合計は1であり、各著者が均等に貢献すると仮定すると、すべての著者間で共有される。例えば10人の著者がいる記事は、各著者が0. 1のFCを受け取ることを意味する。複数の組織に所属している著者の場合、著者のFCは各組織間で均等に分割される。組織の合計FCは、その組織に所属する個々の著者のFCを合計して計算される。国/地域ごとのFCについても組織のそれの算出プロセスに似ているが、組織のなかには海外ラボを持っているという複雑な事情を鑑みて、ある組織の海外ラボに付されたFCは研究を主導した国/地域に加算される。 パブリケーション・インデックスとNature Indexの唯一の違いは、海外のラボが(研究を主導した国/地域ではなく)本社の国/地域にカウントされることだ。これは議論の余地があるのだが、知的財産権と研究から生じる実際の利益の割り当てを本社に反映させるこうしたアプローチは、研究が行われたローカルなラボに帰するより望ましいと信じている。 パブリケーション・インデックスの計算例を次に示す。論文に5人の著者がいる場合―例えばMITから3人、オックスフォード大学から1人、Googleから1人のような場合―各著者は1/5のポイント、つまり0. 2のパブリケーション・インデックスを獲得する。 その結果、この論文のみからMITはパブリケーション・インデックスを3 * 0.