2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of missing value complement / outlier treatment method for large scale financial database for corporate credit risk evaluation
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15H03390
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| Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
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Principal Investigator |
山下 智志 統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (50244108)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野間 久史 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (70633486)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 欠損値補間 / 異常値修正 / データクレンジング / データ結合 / 信用データ / 財務データ / 不動産データ / 公的ミクロデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
欠損値や異常値が存在する不完全なデータに対する、データクレンジング手法については多くの研究成果がある。しかしそれらの成果は、一定の数学的仮説のもとに成り立つ方法論であり、実際のデータに対して適用可能であるとは限らない。2000年以降は、現実のデータの特性を踏まえた、特定分野を前提としたデータクレンジング手法の提案がなされている。一方、経営財務データについて統合・ビッグデータ化を行っているが、データクレンジング手法の研究は少ない。本研究では、統計学や生物・医療分野で発達した欠損値異常値処理を財務データへの適用を検討し、財務データ特有の性質を基にした新たな手法を開発する。具体的には、CRD協会データや地銀５行の財務・与信データ、政府調査のミクロデータ、不動産賃貸業データに適用する。これらの正常化されたデータベースのうち、
秘匿性の低いデータベースについては研究用に公開する。さらに昨年度から法人統計・事業所統計などの政府データと上記の企業データとの結合に関する方法論を研究し、高い精度のデータ結合を実現した。また、アルゴリズムの開発により実用的な速度でデータベース結合を可能とした。これによって企業の全数データである政府統計データと、サンプル標本ではあるが高質である信用データを基にした、企業プロファイリングが可能となった。
１．欠損値異常値に関する既存研究のサーベイ。２．医療系データベースに対して、データクレンジング手法を適用。３．経営・経済系のデータベースに対する、データクレンジング手法の適用。４．高度信用リスクデータベースの作成。５．統計モデルによる期待損失モデルの構築。６．賃貸不動産収益・リスクデー
タベースの作成。７．政府データと信用データの結合。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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