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アイテム
ニューラル・ネットワークを用いた企業格付の定量分析
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/3127
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/312747da792b-f779-4809-a6a0-61d253b984f4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
KAKEN_20530289seika.pdf (170.2 kB)
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| Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2011-07-08 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | ニューラル・ネットワークを用いた企業格付の定量分析 | |||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | Quantitative Analysis on Company Rankings Using Neural Network | |||||
| 著者 |
勝田, 英紀
× 勝田, 英紀× 田中, 克明× 萩原, 統宏 |
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| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | ファイナンス | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | ニューラル・ネットワーク | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 格付 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 決定構造 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 定量分析 | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||
| 資源タイプ | research report | |||||
| 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 | HAGIWARA, MOTOHIRO | |||||
| 著者 所属 | ||||||
| 値 | 近畿大学経営学部; 教授 | |||||
| 著者 所属 | ||||||
| 値 | 摂南大学経営情報学部; 教授 | |||||
| 著者 所属 | ||||||
| 値 | 明治大学商学部; 教授 | |||||
| 著者 役割 | ||||||
| 値 | 研究代表者 | |||||
| 著者 役割 | ||||||
| 値 | 連携研究者 | |||||
| 著者 役割 | ||||||
| 値 | 連携研究者 | |||||
| 著者 外部リンク | ||||||
| 関連名称 | https://kaken.nii.ac.jp/ja/r/70434850 | |||||
| 著者 外部リンク | ||||||
| 関連名称 | https://kaken.nii.ac.jp/ja/r/20155120 | |||||
| 版 | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 出版者 名前 | ||||||
| 出版者 | 近畿大学 | |||||
| 書誌情報 |
科学研究費補助金研究成果報告書 (2010. ) p. 1-3, 発行日 2010-01-01 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 研究成果の概要（和文）： 今回の研究の目的は、格付の決定構造を分析する手法として、ニューラル・ネットワークが十分機能するものであるかどうかを実証分析することであった。ニューラル・ネットワークを用いた分析結果からは、格付の決定構造の解明に関して、アメリカのムーディーズおよびスタンダードアンドプアーズ、さらには日本の格付研究所や格付投資情報センターの格付の決定構造の決定要因の分析において、製造業を体操とした分析において、精度の高い情報が得られ、既存の方法よりは精度が遙かに高いことが見いだされた。しかしながら、その特性については、金融業ではまだ解明できていない。今後の研究については、この手法の特性について金融機関に関して、継続して今後も研究を進めたい。 研究成果の概要（英文）： The purpose of this research was to conduct positive analysis on whether a neural network can function well enough as a method of analyzing the decision structure of ranking. A neural network was used to analyze the determinants of the decision structure of ranking in Moody's Investors Service and Standard & Poor's Corp. of the United States or the ranking research institute and the rating and investment information center of Japan, aiming to elucidate the decision structure of ranking, and was also used to analyze the manufacturing industry. These analyses provided highly accurate information that was found to be much more accurate than the information obtained with the existing analysis method. However, the characteristics of this information in the finance business have not been clarified yet. I would like to continue to research financial institutions using this method in the future. | |||||
| 内容記述 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 研究種目：基盤研究（C）; 研究期間：2008～2010; 課題番号：20530289; 研究分野：社会科学; 科研費の分科・細目：財政学・金融論 | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | Research Paper | |||||
| フォーマット | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||
