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欠測のある大規模データに基づく企業のリスク分析

経営システム工学科 教授 宮本 道子

今進めていること

大量の情報から必要な情報を取捨選択する際に,欠測データが多く含まれる項目を削除することなく,それを活かす方法を用いて情報収集を行うことで,より適切な行動をするための意思決定の質を向上させることを目標とする研究.

少々詳しく言うと・・・

データベースの一部が何らかの理由で欠損しているような不完全データを解析するニーズは,生物学,医学,薬学といった自然科学系に限らず,経営学,経済学,心理学などの人文社会科学系の分野においても,広く存在する.欠測データへの対処法としては,欠測の多い項目を研究対象から除外することが通例であるが,欠測情報を活かすための有効な統計数理的方法(EMアルゴリズム,多重代入法等)も提案されており,人文社会科学系の研究分野での適用が求められている.本研究では,企業データ(例えば一般社団法人CRD協会が集積している中小企業の経営データ(財務・非財務データ及びデフォルト情報))を基にこの分野における欠測の発生メカニズムを探ることからはじめ,その特性に合う対処法の提案を目指す.

ここまで到達したい!

欠測を含む企業大規模データに対して既存の対処法を適用しながら,企業大規模データ特有の欠測理由を探り,より有効な欠測の対処法の提案を試みる.

おまけの一言

基盤研究(C)(一般)「中小零細企業の欠測を考慮した信用リスクモデルと企業情報の有用性に関する実証研究」(H24〜H26 ).(研究代表者)

国立情報学研究所・統計数理研究所 新領域融合プロジェクト「データ中心人間・社会科学の創生」(共同研究)

平成23年〜統計数理研究所公募型共同利用 一般研究2 課題番号 24-共研-2053「中小・零細企業の信用リスクに関する統計的アプローチ」(研究代表者)

平成22年〜「信用リスクに関する統計的アプローチ」平成24年度統計数理研究所公募型共同利用 一般研究2
課題24-共研-2054(研究分担者)