금융기관 모델 리스크 관리의 선진적 발전 방향
금융기관은 다양한 업무에 조직과 더불어 여러 시스템들이 갖춰져 있습니다. 그러한 시스템에는 수많은 프로그램과 모델(로직)들이 결합되어 업무 활용의 효율성과 신뢰성을 보완해주는 역할을 합니다. 특히나 AI 모델을
Simulating theme park wait times within SAS Viya, creating a live solution for hospitality operations
As a fan of theme parks, I have always been fascinated by the operations behind the length of wait times for the rides. How they’re
時間依存性治療（Time-varying treatments）の因果推論：周辺構造モデルにおけるIPTW法 – SAS Japan
注） 本コラムは『経時的に変化する治療（Time-varying treatments）に対する因果推論』と題した以前のコラムを、時間依存性治療に関する部分と周辺構造モデルにおけるIPTW法に関する部分に分割し、内容の追加と修正を行い再構成したものの一部となります。 以前のコラムでは、「時間依存性治療とはなにか」、「時間依存性治療の因果効果はどのように定義されるのか」、「定義した因果効果はどう推定すれば良いか」について紹介しました。時間依存性治療の因果効果の推定にあたっては、一般に条件付けに基づく手法（e.g., 回帰、層別化、マッチング）は不適であり、g-methods※1と総称される推定手法が広く用いられています。本コラムでは、それらの中でも直感的な理解や実装が最も容易である「周辺構造モデルにおけるIPTW法（inverse probability of treatment weighting (IPTW) of marginal structural models (MSMs)」の理論とSASでの実装方法について簡単に紹介します。コラム全体の流れは以下の通りです。 時間固定性治療（time-fixed treatments）※2に対する周辺構造モデルとIPTW法の紹介 IPTW法の概要 周辺構造モデルの設定がなぜ必要か 時間依存性治療（time-varying treatments）に対する周辺構造モデルとIPTW法の紹介 SASでの実装 まとめ なお、本コラムは統計的因果推論に関する基本的な理解があることを前提としております。また、文献や書籍によっては、IPTW（Inverse probability
Cómo la IA está impulsando la personalización en las campañas de marketing durante la temporada navideña
La temporada navideña es uno de los momentos más esperados por los consumidores y una oportunidad para las marcas. En un entorno donde los clientes
3 SAS Viya Workbench use cases for SAS Users
I’m a “SAS first” kind of guy. If I can complete a data or programming task using SAS, that’s what I’m going to do. But
The insurance Oppenheimer moment – climate risk calamity
There’s no word in any language to appropriately capture the climate calamity befalling us… So, let’s just say “dire.” The situation is dire. Carriers continue
금융기관 리스크 관리를 위한 3가지 통합적 접근
지난 25년 동안, 대한민국의 금융기관들은 금융 감독기관과 은행, 증권사, 보험사 등 관련 기관들의 꾸준한 노력 덕분에 안정적이고 건실한 리스크 관리 체계를 구축해 왔습니다. 특히, BIS
Empowering future generations with skills for an AI world
As technology becomes a central part of how we communicate, learn, and interact with the world, many students in many regions still lack the digital
A historical method of generating random normal variates
Decades ago, it was a challenge to generate (pseudo-) random numbers that had good statistical properties. The proliferation of desktop computers in the 1980s
A nova era da inteligência artificial generativa no Brasil –
Entre as organizações que já adotaram a GenAI, os benefícios são notáveis. Mas obter ROI ainda é um desafio que requer atenção dos líderes de
