2022 Fiscal Year Annual Research Report
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19K21697
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
椎葉 淳 大阪大学, 大学院経済学研究科, 教授 (60330164)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村上 裕太郎 慶應義塾大学, 経営管理研究科(日吉), 准教授 (30434591)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2023-03-31
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| Keywords | 仕訳データ / 複式簿記 / ネットワーク / 可視化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，企業の日々の取引記録である仕訳データを体系的に分析する方法を構築することである。これまでバランスシートや損益計算書などの財務諸表を用いた企業活動の分析（財務諸表分析・仕訳データ分析）は行なわれてきたが，近年はクラウド会計やデータ分析手法の進展もあり，日々の取引データを用いた分析（取引記録分析）が注目されつつある。企業の会計データは複式簿記と呼ばれる数学（行列・グラフ理論）と親和性の高い形式で記録されている。したがって，行列を用いて会計データを表したうえで，その特徴を明らかにすることができれば，企業活動の新しい分析方法を提示することができる可能性がある。主たる研究成果は以下の通りである。
(1)大阪府にある製造企業と東京にある美容家電の企業の2社から協力を得て，両企業の2年分の仕訳データを入手した。当該会社の社長・会計担当者にヒアリングして，仕訳を理解するとともに，ネットワーク分析を実施した。仕訳データの可視化や重要な勘定を客観的に判定する方法について考察した。
(2)財務諸表情報から仕訳金額を推定する方法について検討した。仕訳と財務諸表の関係については仮想的な例が用いられることが一般的であるが，実際の企業についての考察を行った。この成果は今後，教科書などに反映させることで教育的な意義も持つと考える。
(3)時間軸に沿って分析する動的ネットワークに関する最近の研究についてサーベイを行った。機械学習を用いた仕訳データ分析の研究が急増しており，今後も発展の見込みが高い分野であることを確認した。
(4)仕訳データを用いることで，企業の生産関数や費用関数の推定に役立てることができると考え，理論・実証の両面で関連研究をサーベイした。仕訳データの分析をミクロ経済学的に進めることで，近年注目されている，不正会計予測の理論的基礎付けを与える可能性があると考えている。
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Research Products
(1 results)
