2015 Fiscal Year Annual Research Report
中小零細企業の欠測を考慮した信用リスクモデルと企業情報の有用性に関する実証研究
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24530355
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| Research Institution | Akita Prefectural University |
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Principal Investigator |
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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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 信用リスク / ロバストロジスティック回帰分析 / 中小企業データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は欠測を多く含む中小零細企業の実データをもとにした統計モデルを構築することによってデフォルト確率推計を行ない、従来から問題が多いとされる中小企業ならびに小規模・零細企業のリスク要因の計量化モデルを開発・提案した。[課題１ 欠測値の補完]１）中小企業の財務データという特殊性を鑑みながら多重代入法を用いて欠測を補完し、多くの情報を活かせるようなデータベースを構築し、その上で、２）財務諸表が揃っていないため不透明と言われる中小零細企業の信用リスクに関する分析を行いリスク要因の計量化を実現した。欠測が補完された完全データとこれまでの欠測が多い項目を削除する手法から得られた信用情報とのかい離度を比較し、中小企業、零細企業の信用評価のために必要となる財務情報を明確にした。[課題２ 分布を考慮した欠測処理] 特定の財務変数は極端に大きな値、負の値、ゼロ近辺でのクラスターなどが混在し理想的なガウジアン分布とは程遠く、共分散を歪める可能性がある。正規分布への変換方法として，正の値のみならず負の値まで考慮できるneglog変換を行うことで，もともとの尺度では隠れていた特徴を際立たせ，変数の分布を改善させた。財務諸表におけるデータの分布を考慮するためのこれらの手法についても検討し，欠測処理におけるその影響について考察した．[課題３ 財務・非財務データの信用リスク推定] 中小・零細企業向け小口融資に対する信用リスク計測に必要な指標を、財務情報に加えて、企業の独自情報を使って推測した。[課題４ ロバストな信用リスク推定] 中小企業財務データには外れ値が含まれるが、外れ値を除外せずに、影響を小さくするロバスト推定、特にBianco and Yohai (BY) 推定量 (Bianco and Yohai, 1996)を用いた分析を行った。
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Research Products
(4 results)
