企業倒産の特徴抽出と多様な倒産要因を反映した倒産リスク評価手法の確立

提取企业破产特征，建立反映各类破产因素的破产风险评估方法

• 批准号: 21K01563
• 负责人: 山中 卓
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Aoyama Gakuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K01563/
• 关键词: ファイナンス; 金融リスク管理; 信用リスク; 企業倒産; 倒産

金融機関には企業への円滑な融資の実行と継続的な経営支援を行うことが求められている．そのような経営支援を実現するためには，融資先が直面し得る多様な経営難をふまえた倒産リスク評価手法が必要になる．本研究では支払い不能や債務超過などの多様な倒産要因を包括的にとらえる倒産リスク評価手法の開発を目指している．2022年度は，倒産リスクと財務状況の推移の関係を明らかにするための基礎分析として，財務時系列データの信用格付判別問題における活用可能性を前年度に引き続き検討した．すなわち，信用格付判別の判別器として機械学習手法として知られる回帰結合型ニューラルネットワークモデルを採用し，その入力データとして企業財務時系列データを用いた場合に，判別精度が従来のモデルよりも向上することを確認した．さらに，より長期の財務時系列を入力することが有効であること，また入力データのうち直近の観測データと最も時点を遡った観測データが最も判別に有効であるという結果を得た．さらに，企業の経営環境の変化が倒産発生に与える影響について統計モデルに基づく解析を前年度に引き続き行った．具体的には，企業経営者のもつ景況感を示す指標として知られている「帝国データバンク景気動向指数（TDB景気DI）」およびマクロ経済変数を用いた倒産件数予測モデルを構築した．実証分析によって景気動向指数およびマクロ経済変数が倒産件数予測において有用であることを示す結果を得た．上記の成果をそれぞれ論文としてまとめ，投稿を行った．

Financial institutions are responsible for the implementation of corporate loans and financial management support. A variety of financial support methods are needed to support the development of a business. This study is aimed at the development of evaluation methods for the main causes of debt excess, including the basic analysis of the relationship between debt and financial position in 2022, and the possibility of using financial series to determine credit payment in previous years. The discriminant of credit standard payment is mechanically learned, and the discriminant accuracy is confirmed when the input force is applied to the enterprise financial time series. For example, if you want to know more about the financial situation, you can use the following method: Today, changes in the business environment have resulted in production failures and impacts. Statistics have been compiled and analyzed in the past year. The specific situation indicator of the enterprise manager is "TDB Scene Index". The number of production forecasts is estimated by the number of production forecasts. The results of the paper were recorded.

项目成果

Improvement of Credit Rating Classification Accuracy by using Financial Statements Time-Seriese Data ̃Validation by Long Short-Term Memory Model ̃

利用财务报表时间序列数据提高信用评级分类准确性 ̃长短期记忆模型验证 ̃

• DOI: 10.11540/jsiamt.32.4_133
• 发表时间: 2022
• 期刊: Transactions of the Japan Society for Industrial and Applied Mathematics
• 作者: 門田 賢征;山中 卓
• 通讯作者: 山中 卓

Examining the Default Prediction Power of Corporate Managers' Sentiment

检验企业管理者情绪的默认预测力

• 发表时间: 2022
• 作者: 門田 賢征;山中 卓;鷹岡澄子;宇野淳・戸辺玲子;谷直起・小川英治;Hiroshi Fujiki;戸辺玲子;山中卓，大里隆也
• 通讯作者: 山中卓，大里隆也

経営者センチメント指標を用いた倒産件数予測の試み

尝试使用管理层情绪指标预测破产数量

• 发表时间: 2022
• 作者: 小川 英治;Aduba Joseph Junior and Kozo Harimaya;山中卓，大里隆也
• 通讯作者: 山中卓，大里隆也

信用格付判別問題に対する回帰結合型ニューラルネットワークモデルの有効性検証

验证回归组合神经网络模型解决信用评级歧视问题的有效性

• 发表时间: 2021
• 作者: 小川 英治;Aduba Joseph Junior and Kozo Harimaya;山中卓，大里隆也;戸辺玲子;永野 護;宇野淳;門田賢征，山中卓
• 通讯作者: 門田賢征，山中卓