Quantitative Analysis on Company Rankings Using Neural Network

使用神经网络对公司排名进行定量分析

• 批准号: 20530289
• 负责人: KATSUDA Hideki
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kinki University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2010
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20530289/
• 关键词: ファイナンス; ニューラル・ネットワーク; 格付; 決定構造; 定量分析; ニューラルネットワーク; 説明変数の数

The purpose of this research was to conduct positive analysis on whether a neural network can function well enough as a method of analyzing the decision structure of ranking. A neural network was used to analyze the determinants of the decision structure of ranking in Moody's Investors Service and Standard & Poor's Corp. of the United States or the ranking research institute and the rating and investment information center of Japan, aiming to elucidate the decision structure of ranking, and was also used to analyze the manufacturing industry. These analyses provided highly accurate information that was found to be much more accurate than the information obtained with the existing analysis method. However, the characteristics of this information in the finance business have not been clarified yet. I would like to continue to research financial institutions using this method in the future.

本研究的目的是进行实证分析，神经网络是否可以很好地作为一种方法来分析排名的决策结构。美国的穆迪投资者服务公司和标准普尔公司以及日本的排名研究机构和评级投资信息中心，为了阐明排名的决策结构，使用神经网络分析了排名决策结构的决定因素，并对制造业进行了分析。这些分析提供了高度准确的信息，发现比现有分析方法获得的信息准确得多。然而，这些信息在金融业务中的特点还没有得到明确。我希望今后继续研究使用这种方法的金融机构。

项目成果

Empirical Study on Bond Ratings Structure with Neural networks

神经网络债券评级结构实证研究

• 发表时间: 2009
• 作者: 加瀬和俊;田中克明;加瀬和俊;加瀬和俊;加瀬和俊;加瀬和俊;田中克明
• 通讯作者: 田中克明

Quantitative Analysis on Japanese Corporate Ratings

日本企业评级的定量分析

• 发表时间: 2008
• 作者: 加瀬和俊;田中克明;加瀬和俊;加瀬和俊;加瀬和俊;加瀬和俊;田中克明;勝田英紀;勝田英紀
• 通讯作者: 勝田英紀

On the Time Consistency of Rating Structure -Empirical Study using an Artificial Neural Network

论评级结构的时间一致性——基于人工神经网络的实证研究

• 发表时间: 2010
• 作者: 田中克明

格付の研究-信用リスク分析の評価-

评级研究-信用风险分析评价-

• 发表时间: 2011
• 作者: 勝田英紀;田中克明;萩原統宏
• 通讯作者: 萩原統宏

Quantitative Analysis on Japanese Corporate Ratings by Neural Networks

神经网络对日本企业评级的定量分析

• 发表时间: 2008
• 作者: 田中克明;勝田英紀;萩原統宏;田中克明;田中克明
• 通讯作者: 田中克明