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〈論文〉日米格付機関の格付決定要因の比較分析
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/12112
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/1211290b4e326-7ad5-405d-8c85-66680f7574a4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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AN10437975-20061220-0135.pdf (876 KB)
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| Item type | ☆紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||||||||||
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| 公開日 | 2013-12-03 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| タイトル | 〈論文〉日米格付機関の格付決定要因の比較分析 | |||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| タイトル | 〈Articles〉 Comparison Study on Determinant Factors of Corporate Ratings by Japanese and American Rating Agencies | |||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 著者 |
勝田, 英紀
× 勝田, 英紀
× 田中, 克明
× 俣野, 義則
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| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 主題 | 格付機関, 決定要因, 重回帰分析, 財務データ, ニューラルネットワーク | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||||||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||||||||||
| アクセス権 | ||||||||||||||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||||||||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||||||||||||||
| 著者(英) | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 値 | Katsuda, Hideki | |||||||||||||||||
| 著者(英) | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 値 | Tanaka, Katsuaki | |||||||||||||||||
| 著者(英) | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| 値 | Matano, Yoshinori | |||||||||||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||||||||||
| 値 | 近畿大学経営学部; 助教授 | |||||||||||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||||||||||
| 値 | 摂南大学経営情報学部; 教授 | |||||||||||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||||||||||
| 値 | 株式会社アド電通大阪マーケティングクリエイティブ局 | |||||||||||||||||
| 著者所属(翻訳) | ||||||||||||||||||
| 値 | Kinki University | |||||||||||||||||
| 出版者 名前 | ||||||||||||||||||
| 出版者 | 近畿大学商経学会 | |||||||||||||||||
| 書誌情報 |
商経学叢 en : Shokei - Gakuso The Journal of Business Administration and Marketing Strategy 巻 53, 号 1-2, p. 135-150, 発行日 2006-12-01 |
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| ISSN | ||||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||||
| 収録物識別子 | 04502825 | |||||||||||||||||
| 抄録 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||||||
| 内容記述 | [要旨]日米の格付の決定要因に関する先行研究では重回帰を中心として分析されているが, 定量データとして財務データを用いた場合の説明力は約70％であった。 財務データを利用した分析により格付のランクが判明すれば, 投資家にとって不明確な部分が無くなり, 信頼度が高まると考える。 一方資金調達する企業にとっては, 格付の高低が, 社債のクーポン・レートあるいは借入金利の高低に影響を及ぼすため, 少しでも高い格付の取得が必要となる。 そこでどの格付機関に格付の付与を依頼するかを決める時に, 格付機関の格付付与の特性を判断する上で定量データを利用し判断できれば,格付機関の選択が容易に行える。 そこで今回定量データを使用し, 新たな手法としてニューラルネットワークを用いて, 日系の格付投資情報センター(R&I)及び日本格付研究所(JCR), 米系のムーディーズ・ジャパン(Moody's)及びスタンダードアンドプアーズ(S&P)の日米格付機関の格付決定構造を比較検討する。 [Abstract]Determinant factor of corporate ratings has been analyzed by using Regression Analysis, the rate of clear classification has, however, been about 70％ by financial data as quantitative data in US and Japan. An unclear part of the rating classification disappears for the investor and the reliability of corporate ratings rises if rank of ratings is found out by using the financial data. If so, it is also good news for companies to choose which rating agency is best for them. We examine a comparison study on determinant factors of corporate ratings given by Japanese Rating Agencies such as Ratings & Investment Information (R & I) and Japan Credit Rating Agency (JCR), and US Agencies such as Moody's Japan (Moody's) and Standard and Poor's (S & P). We use a hierarchical neural network analysis as new analysis method for corporate financial data. |
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| 目次 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | [目次] 1.はじめに, 2.分析方法 2.1ニューラル・ネットワーク概説 2.2階層的パーセプトロンと誤差逆伝播法 2.3本研究で使用したソフトウェアについて 2.4結合荷重の妥当性の検証, 3.データ, 4.分析, 5.まとめと今後の課題 | |||||||||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | [注記]商学編 | |||||||||||||||||
