企業格付判別のためのSVM手法の提案および逐次ロジットモデルとの比較による有効性検証

抄録

本研究では，サポートベクターマシン(SVM)に基づく多群判別分析の手法を提案し，金融リスクマネジメントのための企業格付に同方法を応用する．信用格付による企業分類の判別的中率を改善することを期待して，マージン最大化と変数選択のために0-1整数変数を混合した最適化問題を導入して線形判別関数を推定する．提案したSVM手法と最も広まっている統計モデルの一つである逐次ロジット・モデル手法との比較分析を通じて，提案手法がある程度有効性を有することを示す．