| 研究課題/領域番号 |
15H03390
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
経営学
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
山下 智志 統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (50244108)
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| 研究分担者 |
野間 久史 統計数理研究所, データ科学研究系, 准教授 (70633486)
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| 研究協力者 |
吉羽 要直
高橋 淳一
田上 悠太
宮本 道子
一藤 裕
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | データ構造化 / 信用リスク / 財務データ / 欠損値補間 / データ結合 / 異常値補正 / アパートローン / 公的ミクロデータ |
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| 研究成果の概要 |
統計学や生物・医療分野で発達した欠損値異常値処理を財務データへの適用を検討し、財務データ特有の性質をもとにした新たな手法を開発した。CRD協会データや地銀５行の財務・与信データ、政府調査のミクロデータ、不動産賃貸業データに適用する。これらの正常化されたデータベースのうち、秘匿性の低いデータベースについては研究用に公開した。法人統計・事業所統計などの政府データと上記の企業データとの結合に関する方法論を研究し、高い精度のデータ結合を実現した。これによって企業の全数データである政府統計データと、サンプル標本ではあるが高質である信用データを下にした、企業プロファイリングが可能となった。
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| 自由記述の分野 |
ファイナンス統計学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、欠損値補間、異常値補正、データ結合などのデータ構造化手法を開発した。その結果、信用リスク評価において多種多様なデータベースを用いて予測精度の向上を実現した。この結果は、構造化データベースの相互利用や手法の公開などによって、研究者で去有されている。具体的には以下の成果を得た。
１．欠損値異常値に関する既存研究のサーベイ。２．データクレンジング手法の開発。３．経営・経済系データに対するクレンジング手法の適用。４．統合化信用リスクデータベースの作成。５．統計モデルによる期待損失モデルの構築。６．賃貸不動産収益デーベースの作成。７．政府データと信用データの結合。
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