証券アナリスト試験は2022年から新プログラムに移行します。新しい試験にもパーフェクトに対応するために全面改定しました。 証券アナリスト試験は、2022年試験から新プログラムに移行します。新しい試験にもパーフェクトに対応するために全面改定しました。

ポイントを絞った解説で完全理解。実践的なチカラが無理なく身につく! 1次試験対策の総まとめとして、過去の出題傾向を徹底分析! 出題可能性の高い形式で、厳選した問題を収載! 問題を解きながら、証券アナリスト試験の科目Ⅰ「証券分析とポートフォリオ・マネジメント」の出題ポイントが整理できるように構成しています。 併せて、解答作成に必要な力を身につけることも主眼としています。 各章の構成は、「Point」「例題」「解答および解説」となっており、出題傾向と対策に従い、もっぱら計算に重点をおいた問題を通して各論点の核心部分を理解する、という方針でまとめました。 「Point」で学習した内容を、「例題」と「解答および解説」で再確認することで、着実に力をつけていくことができます! ≪本書の特徴≫ ◆出題可能性の高い形式で厳選した問題収載 ◆ポイントを絞った解説で完全理解 ◆実戦的な力がムリなく身につく 【!注目ポイント!】 ・過去の出題一覧および重要度表付き! ・重要論点チェックリスト付き!*「2023年試験対策」からの主な改訂点: ・2023年春試験までの出題にもとづき、最新傾向に沿って修正しました。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

証券アナリスト試験に関係する「数学・統計学」を分かりやすく説明した入門書。 文系出身の方で数学や統計学をやや難しいと感じている方にとってはもちろんのこと、すでに当社発刊の証券アナリスト合格最短テキストシリーズで学習した方にとっても、本書を通じて証券アナリストに必要な「数学・統計学」の総合的な理解を深め、向上させるのに役立てていただけます。 なお、本書は、当社既刊『証券アナリストのための数学入門』（小峰みどり・著）を、著者・内容ともに一新したものです。著者は、証券アナリスト試験問題に過去10年にわたり携わっていた佐野三郎氏であり、内容は、証券アナリストにとっての数学は統計学と切り離せないことから、数学のみならず統計学を踏まえて説明しています。 第1章　実数と指数，Σ 1.1 実数の便利さ 1.2 実数の演算法則 1.3 一次式の2乗の公式 1.4 指数と指数法則 1.5 Σの約束事 第2章　利子率と現在価値・将来価値，連続複利 2.1 現在と将来のお金を交換する取引 2.2 金額ではなく率を用いる理由 2.3 現在価値と将来価値 2.4 割引ファクター 2.5 複利計算 2.6 連続複利 第3章　関数 3.1 関数の定義 3.2 一次関数と一次方程式 3.3 二次関数 第4章　関数の微分 4.1 微分とは 4.2 微分の計算 4.3 微分の公式 4.4 微分の表記と偏微分 4.5 関数の最大値と最小値 第5章　積分 5.1 定積分の考え方 5.2 計算例と補足事項 第6章　その他の数学の項目 6.1 等比数列の和の公式 6.2 事後的な収益率の計算方法 6.3 利付国債の価格評価 6.4 対数 第7章　数学の応用 7.1 テイラー展開 7.2 対数の微分と対数近似 第8章　確率変数 8.1 確率変数 8.2 確率変数の期待値と確率の意味 8.3 確率変数の期待値の性質 8.4 確率変数の分散と標準偏差 8.5 2つの確率変数の間の共分散と相関係数 8.6 複数の確率変数の一次式で表現される確率変数 （ポートフォリオの将来の結果）の期待値と分散 第9章　正規分布 9.1 確率分布と正規分布 9.2 標準正規分布表と確率変数の標準化 第10章　統計的推測 10.1 統計的推測と標本 10.2 標本平均，標本分散・標本標準偏差等 10.3 標本平均の分布と点推定 10.4 母集団平均の区間推定 10.5 母集団分散の推定 10.6 母集団平均の区間推定（その2）とt分布 第11章　仮説検定（正規分布の場合） 11.1 仮説検定の枠組み 11.2 片側検定と両側検定 11.3 母集団標準偏差が未知のケースにおける（t分布の下での） 母集団平均の仮説検定 第12章　回帰分析（最小二乗法） 12.1 回帰分析の身近さと近寄りにくさ 12.2 回帰分析の計算 12.3 回帰分析に基づく統計的推測 12.4 回帰分析に基づく仮説検定等 12.5 CAPMとマーケット・モデル 付録 平均分散アプローチの目的関数と期待効用理論との間の数学的関係

受験生に愛され続けている証券アナリスト第２次レベル参考書の決定版が、2年半ぶりに改訂されました。

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