| 研究課題/領域番号 |
24530355
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 秋田県立大学 |
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研究代表者 |
宮本 道子 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (30469598)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| キーワード | 中小企業 / 個人事業主 / 地方銀行 / 中小企業データ / 欠測値 / 多重代入法 / ロジスティック回帰分析 |
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| 研究概要 |
中小企業の財務データは欠損値 (missing data、missing value) を多く含むという特徴がある。より多くの情報が蓄積された大規模データベースに基づく分析は、金融を初め、あらゆる分野においてリスク要因を分析するために重要である。しかし、多くの従来研究では、欠測が多い項目は削除されることによって情報損失を招いており、大規模データの利点を活かしていない研究が多く見られる。
まずＣＲＤ中小企業データの2010年度食品業界をサンプルデータとして、欠測値を含む行を排除した完全データと、ランダムな欠測（ＭＡＲ）を仮定し、多重代入法によって欠測値を埋めたデータを用いて、信用リスクを計算した。多重代入法はSASのMIとRのAmeliaを用いた。それらのデータでdefaultを被説明変数としたロジスティック回帰分析を行った結果、有意となる変数に違いが出た。また多重代入法を用いた方は完全データよりもほぼ倍近いデータを分析に利用できた。次にデータの正規分布性に注目した。地方銀行のデータを用いて、完全データ、多重代入法、多重代入法＋BoxCox変換を行ったデータベースを作成し、defaultを被説明変数としたロジスティック回帰分析を行った。多重代入法と多重代入法＋BoxCox変換を行ったデータベースは有意となる変数が同じであったが、完全データの結果とは大きく異なった。
中小企業や個人事業主に貸出している地方銀行がどのようにスモールローンの融資先を決定しているか、財務データと共に、企業情報を加えてbivariate probit modelを用いて分析した。さらに、地域金融に関連する金融機関の店舗配置の研究を行った。
分担研究をしている科研基盤（Ｃ）「IT投資効果向上に関する研究―組織の状況・状態・変革プロセスからのアプローチ」（代表 飯塚佳代）についての研究も行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
（理由）大規模データの分析に時間がかかるので、中小企業、個人事業主の財務データ等、大規模データと内容が似ている地方銀行のデータを使ったり、大規模データの一部を切り取ったデータベースを用いて、試験的にさまざまな提案手法を行っている。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後、次の作業を行う予定である。
①前期と後期の平均で埋めるmean imputationを用いた代入法と多重代入法の違いについて地方銀行データとＣＲＤ中小企業データベースで検討する。
②その他、代入法を検討する。
③ＣＲＤ中小企業データベース（サンプルデータ、全件データ）を用いた分析を行う。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
研究打ち合わせ調査・研究（東京・12日間）
研究発表 国内・海外（ヨーロッパ、アジア等）
データベース 購入
分析用PC 購入（繰越分）
消耗品
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