JP2018049400A - 財務情報分析システム、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
しかしながら、金融機関が算出したデフォルト率及び格付会社による信用情報は次のような問題があった。
(1) 一般的に使用される回帰モデルの場合、中小企業に対して精度が低い。
(2) 決算書のデータに基づく算出のため、リアルタイム性がない。
(3)格付会社の信用情報は 対象企業へのヒアリング等に時間を要するため更新が遅い。
(4)評価基準や情報源が不明瞭であり、客観性に乏しい。この結果、格付会社間で評価が分かれる場合が少なくない。
また近年では、法人ローンなど市場金利の存在しない企業負債が取引の対象として注目されつつあり、法人ローンの市場金利の推定手法(プライシング)やこれと整合性の取れた信用リスク管理手法が求められていることもあり、公募債未発行企業の信用力を示す数値を客観的に算出する技術の確立が、金融機関等において急務と認識されている。
以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。図1は、財務情報分析システムの構成図である。図1に示されるように、財務情報分析システム10は、CPU・GPU11、HDD12、メモリ13、入力装置14、出力装置15、ネットワークI/O16を備えており、ネットワーク20を通じて、クラウド上に存在する企業情報、及び会計情報のデータベース30と接続されている。これらのデータベース30は、単一のデータベースではなく、複数のデータベースの集合体として構成されていてもよい。例えば、クラウド型の会計サービスには多数の企業の会計情報が保存されているが、このようなサービスから提供されるAPIを活用して、データを取得する構成とすることが望ましい。この場合、リアルタイムで常に最新の企業情報、及び企業会計情報を取得可能となる。一方で、このようなデータベース30とネットワーク20を通じて接続された態様ではなく、企業情報等を記憶媒体を通じて直接取り込むような形式にしてもよい。
21…企業情報記憶部
22…会計情報記憶部
23…財務データ記憶部
24…学習モデル記憶部
26…企業選択部
27…会計項目選択部
28…財務項目選択部
29…学習モデル設定部
30…学習実行部
31…モデル決定部
32…デフォルト率計算部
Claims (17)
- 企業ごとに一意に設定された企業識別情報に紐づいて管理され、債務不履行の有無を示すデフォルト情報を含む企業情報を記憶した企業情報記憶部と、
前記企業識別情報と対応付けされ、企業ごとの月毎の損益計算書データ、及び貸借対照表データを少なくとも含む企業会計情報を記憶した会計情報記憶部と、
前記企業情報に含まれる項目に対して検索することで、学習処理に利用する前記企業会計情報を選択する企業選択部と、
前記企業会計情報のうち、前記学習処理に利用する項目を選択する会計項目選択部と、
前記企業選択部を用いて選択された前記企業会計情報のうちの、前記会計項目選択部によって選択された項目の値を説明変数として入力して、再帰型ニューラルネットワークを用いて学習する学習モデルを生成する学習モデル設定部と、
前記学習モデル設定部によって生成された前記学習モデルに基づいて、前記企業選択部によって選択された前記企業ごとのデフォルト率を算出するとともに、算出した企業のデフォルト率と対応する企業の前記デフォルト情報とを参照して、前記学習モデルの最適なパラメータの学習を繰り返す学習実行部と、
前記学習実行部によって学習処理が完了した学習モデルを保存する学習モデル記憶部と、
保存された前記学習モデルのいずれを利用するかを決定するモデル決定部と、
前記モデル決定部によって決定された前記学習モデルを用いて、特定の企業の対象月における前記デフォルト率を計算するデフォルト率計算部と、
を備えることを特徴とする財務情報分析システム。 - 前記学習実行部は、前記デフォルト率の確かさを示すロス値を算出して、学習対象となった企業の前記ロス値の平均値を算出し、前記ロス値の値から前記学習モデル設定部の前記パラメータを変更する
ことを特徴とする請求項1に記載の財務情報分析システム。 - 前記学習実行部よって学習が実行されるごとのロス値の値の変化を視覚的にグラフで表示するとともに、前記企業選択部、及び前記会計項目選択部によって選択された条件ごとに、前記グラフが生成されて同一画面上に表示させる表示部と、
さらに備えることを特徴とする請求項2に記載の財務情報分析システム。 - 前記学習実行部は、算出した前記企業ごとの前記デフォルト率と、当該企業が実際に債務不履行になった履歴がある場合に1、ない場合に0とする実績値との比較する指標をロス値として算出する
ことを特徴とする請求項2または3に記載の財務情報分析システム。 - 前記学習モデル設定部は、前記学習実行部における学習の実行回数を設定可能であり、前記学習実行部は、前記学習モデル設定部によって設定された学習の実行回数分、学習処理を繰り返す
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - 前記学習モデル設定部は、隠れ層の階層数やノード数を設定可能である
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - 前記学習モデル設定部は、各隠れ層毎に用いる活性化関数を選択可能である
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - 前記学習モデル設定部は、学習率を設定可能である
ことを特徴とする請求項1〜7のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - 前記学習モデル設定部は、バッチサイズを設定可能である
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - 前記学習モデル設定部は、クロスバリテーションの分割数を設定可能である
ことを特徴とする請求項1〜9のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - 前記学習モデル設定部は、ドロップアウト率を設定可能である
ことを特徴とする請求項1〜10のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - 前記学習モデル設定部は、正則化率を設定可能である
ことを特徴とする請求項1〜11のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - 前記企業選択部は、選択する企業の売り上げ規模を参照して、設定した最大値、及び最小値の少なくとも1つの条件を満たす企業を検索して選択する
ことを特徴とする請求項1〜12のいずれか一項のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - 前記企業選択部は、選択する企業の従業員人数を参照して、設定した最大値、及び最小値の少なくとも1つの条件を満たす企業を検索して選択する
ことを特徴とする請求項1〜13のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - 前記企業選択部は、選択する企業の業種情報を参照して、選択した業種に該当する企業を検索して選択する
ことを特徴とする請求項1〜14のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - 前記会計情報記憶部に記憶された前記損益計算書、及び貸借対照表の数値に基づいて算出された財務指標情報を含む財務データ記憶部と、
前記財務データ記憶部のうち、前記学習処理に利用する項目を選択する財務項目選択部と、
をさらに備えることを特徴とする請求項1〜15のいずれか一項に記載の財務情報分析システム。 - コンピューターに
企業ごとに一意に設定された企業識別情報に紐づいて管理され、債務不履行の有無を示すデフォルト情報を含む企業情報を記憶した企業情報記憶部から、前記企業情報に含まれる項目に対して検索することで、学習処理に利用する企業会計情報を選択する企業選択ステップと、
前記企業識別情報と対応付けされ、企業ごとの月毎の損益計算書データ、及び貸借対照表データを少なくとも含む企業会計情報のうち、前記学習処理に利用する項目を選択する会計項目選択ステップと、
前記企業選択ステップで選択された前記企業会計情報のうちの、前記会計項目選択ステップによって選択された項目の値を説明変数として入力して、再帰型ニューラルネットワークを用いて学習する学習モデルを生成する学習モデル設定ステップと、
前記学習モデル設定ステップによって生成された前記学習モデルに基づいて、前記企業選択ステップによって選択された前記企業ごとのデフォルト率を算出するとともに、算出した企業のデフォルト率と対応する企業の前記デフォルト情報とを参照して、最適なパラメータの学習を繰り返す学習実行ステップと、
前記学習処理が完了した学習モデルを保存するモデル保存ステップと、
保存された前記学習モデルのいずれを利用するかを決定するモデル決定ステップと、
前記モデル決定ステップによって決定された前記学習モデルを用いて、特定の企業の対象月における前記デフォルト率を計算するデフォルト率計算ステップと、
を実行させるためのプログラム。
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