| 研究課題/領域番号 |
25380620
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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 |
会計学
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
坂上 学 法政大学, 経営学部, 教授 (50264792)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2013年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 冪分布 / 財務データ / フラクタル性 / テキストマイニング / ディープラーニング / 冪乗分布 / テキストデータ / XBRL / ベイズ推定 / 生物学的同等性 / 解析手法 |
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| 研究成果の概要 |
上場企業の資産総額、当期純利益などの財務会計数値は冪乗則に従うことを確認し、さらにこれらデータの時系列特性がフラクタル性（自己相似性）を持つことを確かめるためフラクタル次元を計算してみた。しかしサンプルサイズの問題で十分な結果が得られず、フラクタル次元については適用可能性がないことが判明した。そこで階級を色々と変化させながら頻度分析を行った結果、最頻値付近のデータ部分のみを抽出し階級値を小さくしてヒストグラムを作成して観察される分布もまた冪乗分布しており強いフラクタル性を確認することができた。この他にテキストマイニングやディープラーニングなどの新たな手法の適用可能性についても試みた。
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