Vasicek/ARCHまで徹底演習！
新カリキュラム（新設分野）について
| 旧カリキュラム | ⇒ | 新カリキュラム |
|---|---|---|
|
証券分析と ポートフォリオマネジメント |
証券分析と ポートフォリオマネジメント[PM] |
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コーポレートファイナンスと 企業分析 |
財務分析 | |
| コーポレートファイナンス[CFin] | ||
| 市場と経済の分析 | 市場と経済の分析[経済] | |
| 数量分析と確率統計[計量分析]※新設分野 | ||
| 職業倫理・行為基準 | 職業倫理・行為基準[倫理] |
参考：協会発行『【2023年度】CMA資格の取得に求められる主要学習事項と学習ポイント』
⑤数量分析と確率統計[計量分析]※新設分野、①PM証券分析とポートフォリオマネジメント[PM]、③コーポレートファイナンス[CFin]
- 1次/計量分析入門（データサイエンス入門）
- 自然対数の微分、制約条件付き最適化問題（ラグランジュ未定乗数法）、積分と確率計算、テイラー展開（マクローリン展開）、正規分布（歪度･尖度など）、VaR・TVaR（CVaR）、対数正規分布（期待値・分散）、推定･検定（t/カイ2乗/F）、回帰分析・誤差項の不偏推定量と推定・検定（t）、リスク中立確率（状態価格）など
- 2次/計量分析中上級（データサイエンス基礎）
-
- 線形代数：ベクトル・行列とその応用
- 最適化、2次形式の微分、固有値計算、因子負荷量、機械学習基礎、格付推移行列、Black=Litterman
- 多変量分析
- 分散分析表と重回帰分析（不均一分散/系列相関・DW検定/多重共線性/ダミーなど）
- 主成分分析、因子分析、判別分析、クラスター分析
- 時系列分析（AR、単位根、ランダムウォーク、ボラティリティ・クラスタリング、ARCHなど）
- ※AR：AutoRegressive、自己回帰モデル、ARCH：AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity、自己回帰条件付不均一分散モデル
- シュミレーション
- モンテカルロ･シュミレーションとその応用（NPV、リスク評価など）
- クオンツ
- キーレート/実効デュレーション
- オプション調整スプレッドOAS
- 確率微分方程式・伊藤積分の読み方/計算処理
- Black=Scholes=Mertonモデル
- バシチェックVasicekモデルの使い方、金利ボラティリティの期間構造、カリブレーション、
- 信用スコアリング、リアルオプション（デシジョン･ツリーによる意思決定）
- など
講座の特長
難易度（受講前要件）
| 統計処理 データ分析 数学 |
★★★☆☆ （『数学再入門※2』11～18章と収載問題解説が自力で読める）※3 |
|---|---|
| その他 | ★☆☆☆☆ （Newsモーニングサテライト常時視聴） |
- ※1 必ずしもチャートに該当せずともご受講いただけます。目安としてご参照ください。
- ※2 金子・佐井著『証券アナリストのための数学再入門』（以下、『数学再入門』）、日本証券アナリスト協会推薦図書（過去問演習収載）。弊社講座受講生全員に受講申込後に発送もしくはPDFデータの提供（注）を行います。
- （注）申込形態によってご提供の方法が異なります。詳細は受講料にてご確認ください。
- ※3 統計検定データサイエンス試験学習者、同3級合格者、同2級学習者相当レベル
特徴1
Level 2, ready？計量分析（データサイエンス基礎※）の徹底、覚悟できていますか？
※ラグランジュ未定乗数法、線形代数、2次形式の微分、多変量解析、時系列解析、機械学習など
弊社講座では『証券分析とポートフォリオマネジメント』＆『数量分析と確率統計応用』を合わせて『計量分析（データサイエンス基礎）』と呼んでいます。
2次基本インプットは、1次計量分析（証券分析・確率統計）知識を過去問演習でブラッシュアップください。また、2次本試験問題の2割強が1次範囲（2次計量分析入門）から出題され、対策は1次計量分析過去問演習が最適です。
計量分析学習は学習開始時点ではじめて「受験までに同じ過去問演習を3回転」して「過去問でなれてから学習」ください。「本試験直前で、間に合わなかった！」がないよう、計量分析からはじめて、チェック・暗記で追い込み可能な制度系（倫理含む）は試験直前で仕上げます。
特徴2
計量分析・データサイエンスの総勢7人の講師陣による徹底した項目別新傾向実践問題演習&総まとめポイント解説！
計量分析・データサイエンスの第一人者、かつアクチュアリー試験/データサイエンス試験/CFA試験合格対策にも精通した5人を中軸に総勢7人の講師陣がそれぞれの強みを活かして、23～24年新試験問題と新傾向問題演習を中心に図解などを多用して直感的にわかりやすい総まとめ演習講義を展開します。本試験は、確率統計応用/証券分析/コーポレートファイナンス/ミクロ経済学は類似モデルで出題されますので、計量分析/データサイエンス/アクチュアリー講師が科目横断的に解説します。
特徴3
コンテンツベースの最適化＆効率化で学習時間を50%カット！かつ学習効果アップ
- ポイント12次出題の1次範囲強化と1次と2次のブリッジングによる最適化&効率化！
- 2次本試験問題の2割強が1次範囲（2次計量分析入門）から出題され、対策は1次計量分析過去問演習が最適で、1次計量分析過去問演習から学習を開始すると、見なれた知識から体系的に学習でき、学習効率を20%以上アップでき、かつ効果的です。
- ポイント2「科目横断モデル系⇒実務応用･制度系」順の学習で！
- 証券アナリスト試験･コア知識体系CBoKは、「科目横断 計量・モデル系⇒実務応用・制度系」の順序で学習することにより、学習効率を20%アップでき、かつ効果的です。
- ポイント3科目横断モデル系は「2次入門⇒CFin⇒PM⇒計量分析」順の学習で！
- 「2次入門⇒CFin⇒PM⇒計量分析」順に、「計算処理能力⇒体系的・論理的思考力」を強化させていくことが合格への最短パスになり、学習効率を10%アップでき、かつ効果的です。
- ポイント4オールインワンテキスト
- ツールは科目横断的なのに出題は分野別、つかみ所がない上に、本試験も多種多様なデータの山･･･。
「2次対策でこんなのがあったら」に応えるべく、科目横断的かつ構造的･体系的対応力養成と分野別出題への対応を目して、テキスト（講義含む）は最適学習順序に合わせた総まとめポイント解説と過去問／新傾向問題演習を融合させたオールインワンを採用。
配信スケジュール
（1）1次計量分析過去問演習
| タイプ | 科目 | 分野 | 項目 | 回数 | 講師 | 配信予定 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1次ブリッジング ［2次計量分析入門］ ※2 |
Ⅰ | 『数学再入門』※1 証券分析と ポートフォリオ マネジメント ［1次PM］ |
株式分析(株式価値評価) 債券･債権分析 デリバティブ ポートフォリオマネジメント 財務比率分析 戦略論 |
計18回 | 加藤 | 6月17日 （月） |
| Ⅲ |
数量分析と確率統計 ［1次確率統計］ |
正規分布 相関・回帰 推定・検定 2項/連続一様/対数正規分布 条件付確率とベイズ データサイエンス入門 |
計4回 | 小船 | ||
| 合計 | 計22回 | |||||
- ※1『数学再入門』を使って、2次合格のエッセンスとなる、2次・科目Ⅰ～Ⅲ本試験出題の計算処理/確率統計・データ解析/モデルについて科目横断的に解説。
- ※2［2次計量分析入門］：弊社1次25春合格目標講座・科目Ⅰ［PM］と科目Ⅲ・数量分析と確率統計分野［確率統計］の講義をそのまま使用しています。2次本試験の2割強を占める1次範囲からの出題をカバーしながら、2次計量分析学習をキックオフします。
（2）19～22年過去問/新傾向/総まとめ問題演習&初中級・確認テスト（記述式）
| 科目 | 分野 | 項目 | 回数 | 講師 | 配信予定 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ⅱ | コーポレートファイナンス［CFin］ | コーポレートファイナンス ガバナンス |
1 | 那須川 | 6月17日(月) | |
| Ⅰ | 証券分析とポートフォリオマネジメント （計量分析中級）［PM］ |
株式価値評価 株式ポートフォリオ戦略 |
1 | 山中 | ||
| 債券ポートフォリオ戦略 証券化 / オプション内蔵商品 |
1 | |||||
| デリバティブと投資戦略 | 2 | |||||
| アセットアロケーション、VaR、線形代数と最適化 | 1 | |||||
| Ⅲ | 市場と経済の分析 ［経済］ | 経済成長と金融・財政政策、市場分析 | 1 | 高坂 | ||
| 国際マクロ経済分析と金融・財政政策 | 1 | |||||
| 企業の競争政策と市場規制 | 1 | |||||
| 22年過去問演習&ポイント解説 | 1 | |||||
| 新傾向問題演習① | ||||||
| 新傾向問題演習② | 1 | 6月17日(月) | ||||
| 23年過去問演習&ポイント解説：外部性と市場の失敗、異時点間消費モデル（ライフサイクル仮説）と実質金利と等価定理、為替レート変動とAD-AS分析 | 1 | 6月17日(月) | ||||
| 数量分析と確率統計 (計量分析上級)［計量分析］ |
新傾向問題 | 多変量解析1 線形代数とその応用 |
1 | 松原 | 6月17日(月) | |
| 時系列分析基礎 | 1 | |||||
| 多変量解析2 | 1 | 志村 | ||||
| 23年過去問演習&ポイント解説：計量分析1（主成分、AR(1)、ボラティリティ・クラスタリング、GARCH、VaR） | 1 | 山中 | 6月17日(月) | |||
| Ⅰ | 証券分析とポートフォリオマネジメント （計量分析中級）［PM］ |
オルタナティブ投資1 | 1 | 山中 | 6月17日(月) | |
| 行動ファイナンス | ||||||
| 個人の資産運用 | ||||||
| 国際金融経済と証券投資戦略 | ||||||
| 22年過去問演習&ポイント解説 | 1 | |||||
| 新傾向問題演習&ポイント解説 |
債券ポートフォリオ戦略とクオンツ | 1 | ||||
| デリバティブとクオンツ | 1 | |||||
| 時系列分析応用 | 1 | |||||
| 金利モデル カリブレーション 信用リスクモデリング モンテカルロ・シミュレーション 金利・通貨デリバティブ オルタナティブ投資2 ALM・LDIとポートフォリオ最適化 ファクター投資 |
1 | |||||
| Ⅱ | 財務分析とコーポレートファイナンス ［CFin］ |
ディスクロージャー会計と企業財務分析 | 1 | 那須川 | 6月17日(月) | |
| 22年過去問演習&ポイント解説 | 1 | |||||
| 新傾向問題演習&ポイント解説 財務分析/会計の新傾向 リアルオプション モンテカルロ･シミュレーション |
1 | |||||
| 23年過去問演習&ポイント解説：残余利益モデル、レバード/アンレバードベータ、ROICスプレッド、EVA/MVA、資本コストと企業価値とガバナンス、M＆Aとのれん/減損/リース会計（IFRS vs. 日本基準）、FCF（NPV）を用いたリスク分析、デシジョン･ツリーによる意思決定（リアルオプション法） | 1 | 6月17日(月) | ||||
| Ⅲ | 職業倫理・行為基準[倫理] |
過去問演習&新傾向問題演習 | 1 | 飯田 | 6月17日(月) | |
| （全科目）確認テスト・初中級・記述式 | 6月17日(月) | |||||
※OAS：Option-Adjusted Spread（オプション調整後スプレッド）
（3）23～24年過去問総まとめ演習
| 科目 | 分野 | 項目 | 回数 | 配信予定 |
|---|---|---|---|---|
| 23年 過去問演習& ポイント解説 |
計量分析・中上級 | 上級・確率統計応用 | 1 | 6月17日(月) |
| 中級1・証券分析とPM | 1 | |||
| 中級2・証券分析とPM | 1 | |||
| 財務分析とCFin | 1 | |||
| 市場と経済の分析 | 1 | |||
| 倫理 | 1 | |||
| 24年 過去問演習& ポイント解説 |
計量分析 | 上級・確率統計応用 | 1 | 2025年3月下旬 配信予定 |
| 中級1・証券分析とPM | 1 | |||
| 中級2・証券分析とPM | 1 | |||
| 財務分析とCFin | 1 | |||
| 市場と経済の分析 | 1 | |||
| 倫理 | 1 | |||
教えてチューター制度
講義や教材に関する質問に専門のフォロースタッフがお答えします。
- ※回答には1ヵ月程度のお時間をいただきます。質問数が増える直前期には、通常よりもお時間を頂戴することがございます点、予めご了承ください。
- ※質問回数につきましてはおひとり様10件までとなります。
教えてチューター質問期限：2025年2月28日（金）
使用テキスト
当講座で使用する、テキストのご紹介です。
- 2次入門テキスト
証券アナリストのための数学再入門（データサイエンス入門から基礎まで） -
-
※ときわ総合サービス社より認可を受けて『数学再入門』をLECにて印刷/PDFデータのご提供を行っております。詳細は、ページ下部の申込形態をご参照ください。
意外にも2次計量分析中上級（データサイエンス基礎）範囲のカバー率が高く、しかも直感的にわかりやすく解説していますので、17～18章を中心に、2次計量分析中上級テキストとして使用します。線形代数（行列・ベクトル）は収載されていませんので、本講義で数回トレーニングします。
- 入門「1次PM」数列・微積分･自然対数、テイラー展開（マクローリン展開）
- 「2次PM」2項モデル、Black=Scholes=Mertonモデル入門、対数正規分布、格付推移行列、信用リスクモデリング
- 「2次確率統計応用」回帰のt検定、主成分分析、因子分析、判別分析
- 出版社 ときわ総合サービス
- 定価 本体2,420円（税込）
- 体裁 610ページ
- ISBN-13: 978-4-88786-038-4
- テキスト目次
-
- 第Ⅰ部 イントロダクション
- 第1章 数学学習の方法論
- 第2章 証券アナリストに必要な数学
- 第3章 ＜数学基礎1＞ √Σ関数
- 第Ⅱ部 収益率の測定
- 第4章 ＜統計学基礎1＞ リスクとリターン
- 第5章 裁定取引
- 第6章 ＜数学基礎2＞ 色々な数列
- 第7章 収益率の基礎
- 第8章 ＜数学基礎3＞ 対数
- 第9章 様々な複利収益率
- 第10章 債券の利回り
- 第11章 オプション価格（複製ポートフォリオによる評価、リスク中立確率）
- 第Ⅲ部 ポートフォリオの管理
- 第12章 ＜統計学基礎2＞ 分散と共分散
- 第13章 株式ポートフォリオの管理
- 第14章 ＜数学基礎4＞ 微分・デュレーション・コンベクシティと積分
- 第15章 債券ポートフォリオの管理
- 第16章 ＜統計学基礎3＞統計学とポートフォリオ管理（正規分布、t推定・t検定、Black=Scholesモデル計算）
- 第17章 ＜統計学基礎4＞回帰分析と多変量解析（重回帰分析/主成分分析/因子分析）
- 第18章 信用リスクモデル（2項モデルとリスク中立確率、Black=Scholes=Mertonモデルとデフォルト距離、格付推移行列）
- 付録 1次レベル過去問名作集
- 付録 1次レベル過去問名作集
-
- LECオリジナルレジュメ（オールインワン）
-
・1次Ⅰ・証券分析とポートフォリオマネジメント&2019春～23秋過去問演習（計量分析入門含む）［1次PM］
・1次Ⅲ・数量分析と確率統計&2023春秋過去問演習（計量分析初級含む）［1次確率統計］
LECオリジナル総まとめ&新傾向問題演習レジュメ
- 2次Ⅰ・証券分析とポートフォリオマネジメント（計量分析初中級）［PM］と新傾向問題演習
-
過去問演習&ポイント総まとめ
- 第1部
- 株式価値評価、株式ポートフォリオ戦略、スマート･ベータ、ファマ＝フレンチ、カーハート
- 第2部
- 債券ポートフォリオ戦略、証券化/オプション内蔵商品、格付推移行列、変動利付債の評価、キーレート/実効デュレーション、オプション調整スプレッドOAS
- 第3部
- デリバティブと投資戦略、Black=Scholes=Mertonモデル、金利/通貨スワップ、信用リスクモデリング
- 第4部
- アセットアロケーション、VaR、線形代数と最適化
- 第5部
- オルタナティブ投資1、行動ファイナンス、国際金融経済と証券投資戦略、個人の資産運用・保険戦略（ライフフィナンシャルプランニング：ライフサイクルと人的資本、リスク許容度）
- 第6部
- 22年過去問演習&ポイント解説
新傾向問題演習＆ポイント解説
- 第7部
- Vasicekモデル、金利ボラティリティの期間構造、信用スコアリング、Black=Littermanモデル、モンテカルロ･シミュレーション、金利2項ツリーモデル（コーラブル債評価など）
- 第8部
- 伊藤積分公式、Black=Scholes=Merton方程式、多期間2項モデル、モンテカルロ･シミュレーション、CDS評価と戦略
- 第9部
- 時系列分析応用（単回帰t検定とAR(1)、ボラティリティ・クラスタリング、GARCHなど）、先物ベータとダイナミックヘッジング
- 第10部
- 金利モデル（Vasicekと2項過程）と金利の期間構造とデリバティブ評価、構造型信用リスクモデリング（Black=Scholes=Mertonモデルとデフォルト距離）、モンテカルロ・シミュレーション、ALM・LDIとポートフォリオ最適化、オルタナティブ投資2、ファマ＝フレンチ3ファクターモデルとファクター投資
- 2次Ⅱ・財務分析とコーポレートファイナンス［CFin］と新傾向問題演習
-
過去問演習&ポイント総まとめ
- 第1部
- コーポレートファイナンス(株式・企業価値評価) / ガバナンス
- 第2部
- ディスクロージャー会計と企業財務分析
- 第3部
- 22年過去問演習&ポイント解説
新傾向問題演習&ポイント解説
- 第4部
- 財務分析 / 会計の新傾向、リアルオプション、モンテカルロ･シミュレーションとNPV
- 2次Ⅲ・数量分析と確率統計（計量分析上級）［計量分析］と新傾向問題演習
-
新傾向問題演習&ポイント解説
- 第1部
- 多変量解析1（重回帰分析、イールドカーブの主成分分析）、線形代数とその応用（最適化、固有ベクトル）
- 第2部
- 時系列分析基礎（DW検定、自己回帰モデルAR）
- 第3部
- 多変量解析2（因子分析、判別分析、クラスター分析）
- 2次Ⅲ・市場と経済の分析［経済］と新傾向問題演習
-
過去問演習&ポイント総まとめ
- 第1部
- 経済成長と金融・財政政策、市場分析
- 第2部
- 国際マクロ経済分析と金融・財政政策
- 第3部
- 企業の競争政策と市場規制
- 第4部前半
- 22年過去問演習&ポイント解説
新傾向問題演習&ポイント解説
- 第4部後半
- 中立金利、テイラー・ルール
- 第5部
- 外部性と市場の失敗、異時点間消費モデル（ライフサイクル恒常所得仮説）と資金需給・実質金利・等価定理
- 2次Ⅲ・職業倫理･行為基準［倫理］
-
過去問演習&ポイント総まとめ
- 第1部前半
- 19～22年過去問演習＆ポイント解説
新傾向問題演習&ポイント解説
- 第1部後半
- 新傾向問題演習&ポイント解説
- 2次・23年過去問演習＆ポイント解説
-
- 計量分析Ⅰ（Quants上級）
- 午後･第2問･問5：自己回帰モデルAR(1)による予測
- 午後･第6問：ボラティリティ・クラスタリングと分散不均一モデルARCH
デリバティブ投資戦略：ブラック＝ショールズモデル、偏微分とダイナミック・ヘッジ - 午前･第7問：イールドカーブの主成分分析、分散共分散行列、固有ベクトル、固有値、アクティブ債券戦略、主成分分析とファクターモデル
- 計量分析Ⅱ（Quants中級1）
- 午後･第4問：Vasicekモデル/カリブレーション/OAS
金利の期間構造モデル：ドリフト（drift）項、拡散（diffusion）項、トレンド項、ランダム（random）項、ウィーナー過程（Wiener process）
コーラブル債評価：オプション内蔵型債券、2項モデル、Zスプレッド（Zero-volatility Spread）、オプション調整スプレッドOAS
信用リスク評価：ブラック＝ショールズモデルと構造型モデル、デフォルト距離、誘導型モデル、ハザード確率（フォワード倒産確率）、リスク中立デフォルト確率 - 午前･第6問：人的資本/ショートフォールリスク/プロスペクト理論
個人的投資家の資産運用：人的資本（金融資産）とアセットアロケーション
行動ファイナンス：フォン・ノイマン＝モルゲンシュテルン型（VNM）効用関数、気質効果（disposition effect） - 午後･第5問：PAAとシャープレシオとリスクパリティ
ポリシーアセットアロケーションPAA
オルタナティブ：不動産投資戦略のリスク･リターン特性（コア型/バリューアッド型/オポチュニスティック型）、インフラストラクチャー投資戦略 - 午後･第7問：ALM/LDI/サープラス最適化
サープラスマネジメント：LDI（Liability Driven Investment）、制約条件付き目的関数最大化
- 計量分析Ⅲ（Quants中級2）
- 午後･第3問：FF3/回帰係数のt検定/スマートベータ
スタイル分析：ファマ＝フレンチ3ファクターモデルFF3、ESGファクター、スタイルドリフト、アクティブ運用：基本法則（情報係数IC、ブレスBR）、情報比IR、VWAP、マーケット・ニュートラル戦略（アルファ戦略） - (再掲)2021年午後･第5問：FF4（カーハート：モメンタム）
- 午前･第8問：ヘッジ付き/なし外国証券投資のリスク･リターン特性
国際証券投資戦略：為替オーバーレイ、市場統合度とカントリー・アロケーション
- コーポレートファイナンス
- 午前･第3問 資本コスト、ベータ、企業価値、ESG投資
レバード･ベータ、アンレバード･ベータ、ROICスプレッドと競争優位
FCFモデル、EVAモデルとMVA
ペイアウト政策：自社株買い・株式消却と配当（増配）
ESG投資（サステイナブル投資） - 午前･第5問 株式価値評価モデル
残余利益モデル、配当割引モデル・インプライドな内部留保率、多段階成長モデル - 午後･第9問 投資の意思決定とリスク管理
FCF、NPV、IRR、埋没費用
デシジョン･ツリーによる意思決定（リアルオプション法）
- ディスクロージャー会計：IFRSなど
- 午後･第8問 IFRSに基づく減損･リース会計処理
- 市場と経済の分析
- 午前･第9問 異時点間消費モデルとマクロ経済学
ケインズ型消費関数とIS-LM分析
ライフサイクル仮説：異時点間消費モデル（生涯所得の割引現在価値制約下での効用最大化モデル）
異時点間消費モデルと財政政策の効果：リカードの中立命題
参考：2期間最適消費決定 ⇒ 無差別曲線と予算制約線の接点 - 午後･第1問 マクロ経済学と国際金融
金融政策/資源価格とAD?AS分析
カバーなし金利平価（UIP）と日米金融政策
為替介入：非不胎化、不胎化 - 午後･第2問 ミクロ経済学：外部性と市場の失敗
市場均衡：社会的に最適な生産量
厚生の損失
負の外部性と政策（課税による社会的余剰最大化）
- 職業倫理･行為基準［倫理］
- 2次・24年過去問演習＆ポイント解説
-
- 計量分析Ⅰ（Quants上級）
- 計量分析Ⅱ（Quants中級1）
- 計量分析Ⅲ（Quants中級2）
- コーポレートファイナンス
- 財務諸表分析：グロバール企業のIFRSセグメント情報
- ディスクロージャー会計：IFRSなど
- 市場と経済の分析
- 職業倫理･行為基準［倫理］
講師紹介
松原 望 講師
※ 1次/2次 数量分析と確率・統計［計量分析］ 担当
弊社 統計検定データサイエンス研修講師
東京大学名誉教授
日本アクチュアリー会 アクチュアリー講座講師（確率論、統計論）
日本アクチュアリー会 アクチュアリー講座講師（確率論、統計論）東京大学教養学部基礎科学科卒業。統計学博士号（Ph.D.）取得。。
文部省統計数理研究所研究員、米国スタンフォード大学大学院統計学博士課程、筑波大学社会工学系助教授、東京大学教養学部／大学院総合文化研究科／新領域創成科学研究科教授、上智大学外国語学部教授、聖学院大学大学院 政治政策学研究科 教授を経て現職。
- 主な著書
-
- 『統計学入門／基礎統計学』（東京大学教養学部統計学教室編集、1991）
- 『松原 望の 確率過程 超！ 入門』（東京図書、2011）
- 『入門統計解析』（東京図書、2007）
- 『入門ベイズ統計－意思決定の理論と発展』（東京図書、2008）
- 『人間と社会を変えた9つの確率・統計学物語』（SBクリエイティブ、2015）
- 共訳「ファイナンスのための統計学」（Tze Leung Lai, Haipeng Xing著、東京図書、2016）
- 共著『わかりやすい統計学 データサイエンス基礎･応用』（丸善出版、2022）
小船 幹生 講師
※ 1次 数量分析と確率・統計［計量分析入門］ 担当
弊社社員講師 応用情報技術者/統計検定データサイエンス/Python/ファイナンス研修
京都大学理学部、大学院 理学研究科 高エネルギー物理学専攻 修士課程、欧州原子核研究機構CERN研修留学、同博士課程に進学。数理･データ･AIエンジニアリング･量子コンピュータ研究に従事。確率過程・金利モデルにも通じている。現在は、東京リーガルマインド社員講師・制作の他に、大学でITパスポート/統計検定データサイエンス試験対策講師、大学受験予備校で数学Ⅰ～Ⅲ・情報/プログラミング（Python/R/JavaScript）講師。基本情報処理技術者資格。
志村 裕久 講師
※ 2次 数量分析と確率統計［計量分析上級］ 担当
弊社統計検定データサイエンス/R/財務モデリング研修
CFA（Chartered Financial Analyst：CFA協会認定証券アナリスト資格）
日本証券アナリスト協会検定会員CMA
CPA（Certified Public Accountant）
博士（薬学）
モンタナ州立大学大学院情報システム学研究科、東京大学薬学研究科博士課程後期修了、博士（薬学）。日本バンカーストラスト信託銀行、ベアリング証券、三和アセットマネジメント、UBS証券などの株式調査部ヘッドアナリスト、テンプル大学日本校教員を経て。日本医療情報学会、人工知能学会、日本OR学会所属。日本CFA協会･CFA Level 1～3対策講座講師、弊社･財務省外債研修担当講師。主な著書に『2025年の医療サプライチェーンの将来像とあるべき姿』薬事日報社･2017、『Health Economics and Financing, 5th Edition』（共著）Wiley,2012。主な論文に”Research and development productivity map: Visualization of industry status”, Journal of Clinical Pharmacy and Therapeutics, 39( 2), 2014。
山中 卓 講師
※ 2次 証券分析とポートフォリオマネジメント［PM］/ 数量分析と確率・統計［計量分析］担当
弊社統計検定データサイエンス/R/Python/ファイナンス研修
青山学院大学 理工学部 数理サイエンス学科 准教授
日本証券アナリスト協会検定会員
東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了、博士（情報理工学）。三菱UFJトラスト投資工学研究所、日本銀行金融機構局、武蔵野大学工学部准教授、東京工業大学科学技術創成研究院特任准教授を経て現在に至る。日本銀行、りそな銀行、CRD協会、帝国データバンク社との、信用リスクモデリングや数理ファイナンスの共同研究プロジェクトに携わる。日本銀行ワークショップ、地方銀行協会研究会やABL協会勉強会を含むセミナー講演歴も豊富。主な論文に「受注データに基づく 構造型信用リスク評価モデル」（日本銀行ワーキングペーパーシリーズ、2018年4月）、"A bank-account-information-based credit scoring method with Bayesian hierarchical modeling"（共著者：山本零慶應義塾大学准教授、International Journal of Financial Engineering, 2021年6月）などがある。
那須川 進一 講師
※ 2次 財務分析とコーポレートファイナンス［CFin］担当
弊社統計検定データサイエンス/R/Python/ファイナンス/財務モデリング研修講師
合同会社茄子ラボ 代表社員
茄子評価株式会社 代表取締役
那須川公認会計士事務所
日本アクチュアリー会正会員・年金数理人。公認会計士。
東京大学理学部数学科卒。あずさ監査法人（会計監査）、マーサージャパン株式会社（退職給付債務計算、M&Aデューデリジェンス、ストックオプションの公正価値評価等）、デジタル広告会社デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社（データサイエンティスト：DMPを活用した広告配信技術の研究・開発）、株式会社justInCase（共同創業者：スマホのセンサーデータ解析・数量化による保険料個別設定ロジック作成など）を経て、現在は資本政策支援、企業価値・新株予約権時価、データ解析・R&Dサポート業務に従事。退職給付会計基準、Pythonデータサイエンス/機械学習/ディープラーニング実務、AI/機械学習/ブロックチェーンモデル構築・デジタル戦略立案テーマでの研修セミナー講演経験豊富。
飯田 善 講師
※ 1次/2次 職業倫理・行為基準［倫理］担当
弊社コーポレートガバナンス研修講師
弁護士 中小企業診断士 1級ファイナンシャル・プランニング技能士
飯田経営法律事務所代表弁護士
株式会社エクサウィザーズ 社外監査役
いちごホテルリート投資法人 監督役員
メディケア生命保険株式会社 社外監査役
青山学院大学大学院ビジネス法務専攻 非常勤講師
京都大学法学部卒業、ペンシルべニア大学法科大学院修士課程卒業（LL.M.）、一橋大学法科大学院修了。
株式会社住友銀行（現・三井住友銀行）金融商品開発部部長代理・市場営業統括部部長代理、株式会社ディー・エヌ・エー(DeNA)社外監査役を経て、現在に至る。
弊社・金融法務研修（旧政府系金融機関系数社）・証券アナリスト2次倫理試験対策講義や第一東京弁護士会による研修会など講義・研修・講演会での講師・テキスト執筆経験も豊富。
- 主な著書
- 著作・寄稿は、
- 「未公開株をめぐるトラブルと銀行員の取得・売却時の留意点」ファイナンシャル・コンプライアンス（銀行研修社、2010年8月号）
- 「為替デリバティブの現状とリスク対策・金融ADR制度の有効な活用法を探る」（会社法務A2Z、第一法規、2012年2月号）
- 「金融機関におけるデリバティブ取引時の留意点」（共著、銀行実務、銀行研修社、2014年8月号）
高坂 賢一 講師
※ 2次 市場と経済の分析［経済］担当
慶應義塾大学商学部卒、中央大学大学院経済学研究科修士課程修了。長年に渡り、会計士／不動産鑑定士／中小企業診断士／公務員試験で受験指導と金融機関向け金融経済研修を担当。本試験問題等で演習アウトプットしながら重要知識を総まとめインプットしていくスタイルの経験も豊富。
受講料（10％税込）
- 下記いずれの申込形態もLECオリジナルテキスト価格は講義代に含まれています。
- LECオリジナルテキストのみの販売、または講義のみ（LECオリジナルテキストなし）での販売は行っておりません。
| 受講形態 | 申込形態 | 一般価格 | 講座コード |
|---|---|---|---|
| 通信 Web＋音声DL ＋スマホ |
『数学再入門』テキスト本発送有り （データ提供無し） |
60,000円 | XB25185 |
| 『数学再入門』テキスト本発送無し （データ提供のみ） |
55,000円 |
【テキスト発送に関してのご注意事項】
申込形態【『数学再入門』テキスト本発送有り（データ無し）】につきましては、ときわ総合サービス社より許諾を得て『増補改訂 証券アナリストのための数学再入門』をLECにて印刷し発送いたしますが、当形態のテキストは、【白黒・B5サイズ】でのご提供となりますことをあらかじめご了承ください。
また、価格につきましても一般販売版されている書籍よりも割高に設定されておりますので、一般販売版の書籍をご希望の方は【『数学再入門』発送無し（データあり）】をお申込みいただき、書籍についてはAmazonや書店等で別途お買い求めください。
『数学再入門』の発送及びPDFデータ提供開始日は2024年6月17日(月)を予定しております。