2010 Fiscal Year Annual Research Report
ニューラル・ネットワークを用いた企業格付の定量分析
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20530289
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| Research Institution | Kinki University |
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Principal Investigator |
勝田 英紀 近畿大学, 経営学部, 教授 (70434850)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / 格付 / 決定構造 / 定量分析 / 説明変数の数 |
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| Research Abstract |
今回の研究の目的は、格付の決定構造を分析する手法として、ニューラル・ネットワークが十分機能するものであるかどうかを実証分析することである。つまり、定量データーである財務データーを説明変数としてニューラル・ネットワークによる分析を行うことで、先行研究で行われた、種々の分析方法より高い説明力をもつかどうかを検証することである。
平成22年度において、学会発表を海外で3回行った。また、海外で査読論文が1本掲載され、国内で査読付き論文が1本掲載され、書籍を1冊出版した。
本年度の研究における、ニューラル・ネットワークを用いた分析結果からは、格付の決定構造の解明に関して、説明変数が多数紹介されているが、本当に必要とする変数は、どのくらいあればよいのか、あるいはどのような変数を必要とするのかを検討した結果、最低8変数あれば、格付を決定できることを明らかにした。
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Research Products
(6 results)
