| 研究課題/領域番号 |
19530374
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| 研究機関 | 摂南大学 |
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研究代表者 |
田中 克明 摂南大学, 経営情報学部, 教授 (20155120)
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| 研究分担者 |
竹田 英二 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (80106624)
勝田 英紀 近畿大学, 経営学部, 准教授 (70434850)
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| キーワード | 格付け / 格付機関 / ニューラルネットワーク / 自己組織化マップ / 回帰分析 / クラスター分析 |
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| 研究概要 |
格付会社が行う企業の格付け付与構造の検出に関する研究で、格付けの付与構造が数年に渡って安定的であるかどうかを2001年から2005年の5年間のデータを使って計算を試行した。その成果を証券経済学会と国際学会であるOperations Research 2007で発表を行った。今回データの安定性という点から詳細に分析をしていくと業種によって財務諸表の項目の比重に大きな差があることが判明した。そのため業種や企業規模といったアプリオリなセグメンテーションの方法を利用することも検討したが細分化を進めると該当するデータ量が減少するという問題が明確になった。そのためデータ件数をそれほど減少させること無しに類似したデータをグルーピングする機械的な手法を使用する必要性を感じた。このような手法として従来からあるクラスター分析の他に、自己組織化マップ(SOM)という手法が開発されきている。理論だけではなく現実にSOMを算出してくれるソフトを探索・入手し試行的に全データに適用してみた。
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