2003 年度実績報告書

計算知能と多目的決定分析による信用リスクの評価と管理

研究課題

研究課題/領域番号	13680540
研究機関	甲南大学
研究代表者	中山弘隆甲南大学, 理工学部, 教授 (20068141)
キーワード	企業リスク / 機械学習 / 能動学習 / 追加学習 / 能動忘却 / サポートベクターマシン / RBFネットワーク / DEA
研究概要	本年度は本研究の最終年度として、これまでに開発してきた種々の機械学習および多月的意思決定分析の手法の集大成を行い、実際のデータに基づきリスク管理問題への適用を行った。具体的には、企業信用リスクデータベースにおいて特有の性質であるデータのアンバランスによる困難を解消するために線形ゴールプログラミングを利用したいくつかのタイプのサポートベクターマシンの開発を行った。これにより、従来の方法に比し、判別精度を向上させることができた。さらに、リスク管理の手法として、多目的決定分析のなかの一般化包絡分析法により多次元の目的関数に対する効率解集合を提示し、さらに、希求水準法を利用して決定解の絞り込みを行うという手法を開発した。これらの手法を実際の企業倒産データにもとづくリスク管理問題に適用し、その有効性を確認した。これらにより、企業リスクの評価と管理に対する有効な手法が構築されたと考えられる。

[文献書誌] M.Yoon, H.Nakayama, Y.Yun: "Support Vector Machines Controlling Noise Influence Directly"計測自動制御学会論文集. 39・1. 82-84 (2003)
[文献書誌] 浅田武史, 山中弘隆: "多目的線形計画法を用いたサポートベクターマシン"システム制御情報学会論文集. 16・2. 70-76 (2003)
[文献書誌] H.Nakayama, Y.Yun, et al.: "Goal Programming Approaches to Support Vector Machines"Proc.of KES03. 356-363 (2003)
[文献書誌] H.Nakayama, A.Hattori: "Incremental Learning and Forgeting in RBF Networks and SVMs"Proc.of KES03. 1109-1115 (2003)
[文献書誌] H.Nakayama, et al.: "Using Support Vector Machines in Optimization for Black-box Objective Functions"Proc.of IJCNN'2003. 1617-1622 (2003)
[文献書誌] H.Nakayama, et al.: "Optimization for Black-box Objective Functions"Optimization and Optimal Control. 185-210 (2003)
[文献書誌] 山川宏偏: "最適設計ハンドブック"朝倉書店. 506 (2003)