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企業への資金提供の判断において，事業の成長性・取引関係の安定性といった「事業性」の観点から，企業の信用リスクを評価することが社会的に求められている．本研究は事業性を考慮した企業の信用リスク評価の理論的な枠組みを提示することを目的とする．さらに，実企業の取引データをもとに，取引情報を利用した具体的なモデル構築を行うとともに，その有用性の実証に取り組む．
最終年度は信用リスク評価の先行研究に関する追加調査を実施し，前年度までに構築した受注情報に基づく構造型信用リスク評価モデルの特徴や学術的な位置付けを整理した．構築したモデルの定式化と有効性検証結果をまとめた論文が査読付論文誌に掲載された．
さらに，銀行口座の入出金情報に基づいた信用リスク評価手法の開発を行い，倒産予測に有効な入出金時系列データの特徴量を明らかにした．また，企業規模や業歴の違いを評価過程に反映させることの有効性を示す結果を得た．評価手法の詳細と実データに対する有効性検証の結果をまとめた論文が査読付論文誌に掲載された．
その他に企業の財務情報による企業の売上成長の予測可能性をいくつかの機械学習手法によって検証し，財務情報による売上成長の予測が一定程度可能であることを示す結果を得た．その結果をまとめた論文が査読付論文誌に掲載された．
研究期間全体を通して，以下の2つを主に達成した．まず事業性を反映した新たな信用リスク評価手法として受注ベースの構造型モデルを構築した．これは，信用リスク評価の理論モデルとして従来から知られている企業価値ベースおよび利益ベースの構造型モデルを，受注情報を反映できる形に拡張した結果である．2つめに，金融機関にとって情報の取得可能性が高い銀行口座情報を利用した信用リスク評価モデルを提示し，その有効性を実証した．
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