パターン認識技術を用いて財務データから企業の定性的属性を読み取る技法の開発

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K20755
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 小沢 浩 名古屋大学, 経済学研究科, 教授 (40303581)
• 研究期間 (年度): 2020-07-30 – 2024-03-31
• キーワード: 経営分析 / 財務諸表 / パターン認識

研究成果の概要

財務諸表は企業の健康診断書とも言われ，その数字から企業の特徴を知ることができるとされている。そこで，パターン認識の技術を使って，財務諸表の数字から企業の定性的属性を判別に挑戦しようというのが本研究の目的であった。パターン認識の方法としては，品質工学におけるタグチ・メソッドのうちRT法を用いる。識別する定性的属性としては，まずは業種の特定を試みた。業種の特定に成功した後は，債券格付け，戦略などの識別にも挑戦する予定であった。

自由記述の分野

会計学

研究成果の学術的意義や社会的意義

1966年から2004年までの財務データを用いて，様々な業種の識別に挑戦した。その結果，商社，百貨店，電力，大手私鉄，造船，カメラの6業種については，各業種の特徴が明確で，概ね識別に成功した。ただし，期間について，1966年頃には明確に識別できているものが，年を追うごとに業種の区別が曖昧になってしまい，識別の精度が低下してしまう。理由としては，企業の体質自体が変化して業種間の違いが縮小していること，会計制度の変更により財務諸表から企業の属性の違いが読み取りにくくなっていることが考えられる。より精度を高めることに挑戦してきたが，決定的な分析手法を確立するには至っていない。