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
基本信息
- 批准号:21K01563
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 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:
- 关键词:
项目摘要
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 machine masato に は enterprise へ の has drifted back towards ¥ の slide な financing line be と 継 続 of な 経 営 support line を う こ と が o め ら れ て い る. そ の よ う な 経 営 support を be presently す る た め に は, financing が first face to face with し る how others な 経 営 difficult を ふ ま え た footling presentation リ ス ク review 価 gimmick が necessary に な る. With this study で は 払 い cannot や debt than な ど の others more な footling presentation by を including に と ら え る footling presentation リ ス ク review 価 gimmick の open 発 を refers し て い る. 2022 annual は, footling presentation リ ス ク と finances の goes の masato を and Ming ら か に す る た め の basic analysis と し て, financial time series デ ー タ の credit, pay discriminant problem に お け る を use possibility before annual に lead き 続 き beg し 検 た. す な わ ち, credit, pay discriminant discriminant is の と し て machine learning technique と し て know ら れ る back 帰 combination type ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク モ デ ル を USES し, そ の デ into force ー タ と し て enterprise financial series デ ー タ を with い に た situations, discriminant accuracy が 従 to の モ デ ル よ り も upward す る こ と を confirm し た. さ ら に, よ り の long-term financial time series を す into force る こ と が have sharper で あ る こ と, ま た デ into force ー タ の う ち nearly straight の 観 measuring デ ー タ と most も point を back っ た 観 measuring デ ー タ が most discriminant に も is sharper で あ る と い た を う results. の さ ら に, enterprise の 経 営 environment - the が footling presentation 発 に and え る influence に つ い て statistical モ デ ル に base づ く parsing を before annual に lead き 続 き line っ た. Specific に は, enterprise 経 営 is の も つ situation feeling を す index in と し て know ら れ て い る "imperial デ ー タ バ ン ク scene 気 diffusion index (TDB scene 気 DI)" お よ び マ ク ロ 経 済 - several を with い た footling presentation packages can be モ デ ル を build し た. Be the analysis に よ っ て diffusion index of landscape 気 お よ び マ ク ロ 経 済 - several が footling presentation packages can be に お い て useful で あ る こ と を す results indicated を た. Note: achievements をそれぞれ paper と てまとめ てまとめ, submission を line った.
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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:
- 影响因子:0
- 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
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- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
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- 通讯作者:山中卓,大里隆也
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- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 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
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 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
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- 影响因子:0
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