経営情報学会 全国研究発表大会要旨集
2017年春季全国研究発表大会
セッションID: P1-12
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予稿原稿
実質破綻の早期発見を目指したブースティングによる予測モデルの構築
*髙田 悠太保坂 忠明大沼 宏
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抄録

多くの倒産予測研究では,財務指標選択と予測モデル構築が別々に行われており,両者を含めた処理全体としての予測精度の最適性が保証されていない.本研究では,実質破綻予測のための財務指標選択と予測モデル構築を一貫した枠組みで行うために,AdaBoostアルゴリズムを利用する.財務指標候補として,時系列の財務諸表に含まれる任意の二つの会計項目を比率の形で用意し,数年先に実質破綻に陥る企業の予測に有効な財務比率の抽出と識別関数の導出をAdaBoostにより行う.評価実験により,複数の会計年度にまたがる財務指標を用いることで,破綻の数年前の段階で実質破綻企業と継続企業を高い精度で識別できることが示された.

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© 2017 一般社団法人経営情報学会
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