多変量解析を用いた無形資産価格を見積もるソフトウェアの開発

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企業の総資産に占める無形資産の比率は年々上昇し，その重要性は増している。無形資産の評価方法は広く研究されているが，明確なルールがないため無形資産価値を正確に評価することは困難である。その結果，貸借対照表に計上されていない潜在的な無形固定資産が存在し，貸借対照表は資産価値を正確に表していない。本研究では，会計学の観点からではなく，機械学習を用いた無形資産の評価方法を確立し，それを実装したソフトウェアを開発することを目的としている。本年度は，機械学習を用いて無形固定資産の予測値を算出する手法を開発し，無形固定資産の予測値と貸借対照表に計上されている無形固定資産の価値の乖離率から，未計上の無形固定資産が存在する可能性の高い企業・業種を抽出する手法を提案・検証した。まず初めに，日経225を構成する銘柄の無形固定資産と会計情報のデータセットを準備し，自動機械学習を用いて複数の回帰系アルゴリズムを比較しながら，高精度な無形固定資産の予測を行う機械学習モデルを構築した。次に，決定係数，残差プロット，学習曲線を用いて，構築したモデルを評価した。また，構築したモデルの予測値と貸借対照表に計上されている無形固定資産額との乖離率から，貸借対照表に計上されていない無形固定資産が存在する可能性が高い企業を抽出した。最後に，業種別に乖離率の平均値を算出することにより，未計上の無形固定資産が潜在している確率が相対的に高い業種を特定することに成功した。