| Project/Area Number |
22K01820
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07100:Accounting-related
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| Research Institution | Kanagawa University |
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Principal Investigator |
平井 裕久 神奈川大学, 工学部, 教授 (40399019)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 企業価値評価 / 併用方式 / 顧客価値 |
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| Outline of Research at the Start |
利害関係者や企業は，企業再編などあらゆる場面において，より複雑な環境下での企業価値評価を必要としてる。企業価値評価の手法に関して，実務においては，複数の方法を同時に用いる併用方式が利用されることも多い。これにモデルの正確性を高めるための情報として，追加的に顧客価値についても検討する。この結果，より正確な企業価値の算定が可能となり，企業再編における価値評価はもちろん，非上場企業の株式価値評価などにより生じる裁判所における価値評価など様々な実務場面での適用可能性が高まると期待できる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
企業価値評価の実務においては，DCF法とともにマルチプル法などの複数の方法を同時に用いる併用方式が利用されることも多い。そこで，複数の価値要素を加重平均して価値評価を行っている併用方式について確認を行い，評価方法の特性に鑑みて検討を行う。
本研究では，これまでの併用方式に関する実証分析での結果を踏まえ，モデルの正確性を高めるための情報として，追加的に顧客価値についても検討している。またテキスト・マイニングの利用によって定性データについても勘案する。企業価値に影響を与える要因には様々なものが考えられるが，企業が収益を維持，成長させていく上で，収益をもたらす顧客は重要となる。Blattberg and Deighton(1996)では，ステーク・ホルダーは，現在および将来の顧客との関係が企業の貴重な資産であり，最も価値があるとは言えないまでも，その認識を強めているとしている。そこでは，顧客数，顧客あたりの利益率，顧客維持率，および企業の資本コストなどを利用して顧客価値を測定している。そして，Braun, Schweidel, and Stein(2015)では，顧客獲得，顧客維持，および顧客生涯価値(CLV)について議論され，特にCLVを正確に推定することで，外部のステーク・ホルダーは，すべての既存顧客の残りの生涯価値に，まだ獲得されていないすべての顧客のCLVの正味現在価値を加えたものを推定することができるとしてる。この顧客価値についても，併用方式における価値評価に活用できると考えられる。そこで，まず顧客価値の理論的な整理をおこなっている。
実務においても理論的な根拠を基にして，有用性の高いモデルが必要とされるため，併用方式による企業価値評価モデルの発展は大変有益であると考える。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
対象群からのデータ収集およびその確認が想定以上に手間がかかり滞っているため。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究において重要となる顧客価値算定に必要なデータの収集及び整理を丁寧に進めていきデータセットを充実させる。そして様々な統計的処理を施すために，データの確認・集計・加工を引き続き行い結果へと繋げる。
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