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アイテム
時系列財務諸表データの特徴量を用いた機械学習による企業倒産予測モデル
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214758
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214758060ece8f-8d8f-4060-bdf5-e8ff39c9cc43
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z83-2A-03.pdf (341.9 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 時系列財務諸表データの特徴量を用いた機械学習による企業倒産予測モデル | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | データとウェブ | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 日大 | ||||||||
| 著者名 |
大槻, 明
× 大槻, 明
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 企業経営の実態を明らかにすることは，その企業自身やその企業を取り巻くステークスホルダーにとっても極めて重要である．この実態を財務諸データ観点から明らかにする手法として，判別手法やロジスティック回帰を用いた倒産予測モデルが最近では多く提案されている．しかし，これらの分析手法は2値を予測するものであるため，つまりは，当該財務諸表データから機械学習を行い，倒産する，しない，の2値を予測することしかできない．しかし，「何が原因で倒産しそうなのか？」という理由が分からなければそもそも企業は対策の打ちようが無い．ゆえに，本研究では，倒産する，しない，の予測だけではなく，倒産の原因になり得る財務状態についても明らかにできるモデルについて研究開発した． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 301-302, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
