| 研究課題/領域番号 |
16K03736
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
金融・ファイナンス
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| 研究機関 | 一橋大学 |
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研究代表者 |
宮川 大介 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 准教授 (00734667)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 企業ダイナミクス / 取引関係 / 因果推論 / 機械学習 / 企業パフォーマンス / 因果関係 / 予測 / ネットワーク / 金融論 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、未上場企業を含む企業レベルデータへ金融機関、販売先、仕入先との取引関係情報を付加した大規模データを用いて、予測と因果推論の目的で有用と考えられる様々な手法に基づく実証分析を行った。具体的な成果として、ネットワーク科学分野で用いられる手法を応用することで様々な主体がどのようなパターン新興企業へ投資を行っているかを明らかにしたほか、機械学習手法に基づく因果推論手法を用いることで本研究課題の主たる対象である「企業の有する取引関係が企業ダイナミクスへ与える因果効果」を明らかにした。なお、本研究課題の成果として、企業ダイナミクス予測と不正会計検知を内容とする二件の特許取得があった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、企業の有する取引関係が企業ダイナミクスに対してどのような因果効果を有するかを実証的に明らかにしたものである。取引関係は企業自身の属性からも影響を受けるため、上記因果効果の識別に当たっては分析上の工夫が必要となる。本研究課題では、未上場企業を含む企業レベルデータへ金融機関、販売先、仕入先との取引関係情報を付加した大規模データを構築した上で、ネットワーク科学などの分野で蓄積されてきた機械学習手法を用いることでアプローチした。こうした学際的な取り組みに関する学術的意義に加えて、実務で利用可能な二件の特許取得に繋がったことは本研究課題の実施が社会的な意義を有することを意味している。
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