JP6956292B1 - Systems, methods, and programs for quantifying non-financial information and assessing corporate value - Google Patents

Systems, methods, and programs for quantifying non-financial information and assessing corporate value Download PDF

Info

Publication number
JP6956292B1
JP6956292B1 JP2021068118A JP2021068118A JP6956292B1 JP 6956292 B1 JP6956292 B1 JP 6956292B1 JP 2021068118 A JP2021068118 A JP 2021068118A JP 2021068118 A JP2021068118 A JP 2021068118A JP 6956292 B1 JP6956292 B1 JP 6956292B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
thumbs
pbr
individual
regression analysis
individual company
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2021068118A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022163277A (en
Inventor
陽二 浜田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Abeam Consulting Ltd
Original Assignee
Abeam Consulting Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Abeam Consulting Ltd filed Critical Abeam Consulting Ltd
Priority to JP2021068118A priority Critical patent/JP6956292B1/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6956292B1 publication Critical patent/JP6956292B1/en
Publication of JP2022163277A publication Critical patent/JP2022163277A/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

【課題】非財務情報を数値化することで、企業価値を客観的かつ適切に評価する。【解決手段】評価システム10の設定部21は、ユーザの指示に従い、非財務リスク量を算出する個別企業や観測期間、アウトプットの対象期間や算出方法、各回帰分析の説明変数などを設定する。データ取得部22は、親指数の重回帰分析に必要なデータや、個別企業の単回帰分析に必要なデータなどを金融情報端末20から取得する。重回帰分析部23及び単回帰分析部24は、それぞれ、データ取得部22によって取得されたデータを用いて、重回帰分析及び単回帰分析を実施する。非財務リスク量算出部25は、各回帰分析の分析結果を利用して非財務リスク量などを算出する。出力部26は、ユーザの指示に従い、算出された非財務リスク量などを表示装置に表示する。【選択図】図2PROBLEM TO BE SOLVED: To objectively and appropriately evaluate corporate value by quantifying non-financial information. SOLUTION: A setting unit 21 of an evaluation system 10 sets an individual company for calculating a non-financial risk amount, an observation period, an output target period and a calculation method, an explanatory variable for each regression analysis, and the like according to a user's instruction. .. The data acquisition unit 22 acquires data necessary for multiple regression analysis of the number of thumbs, data necessary for simple regression analysis of individual companies, and the like from the financial information terminal 20. The multiple regression analysis unit 23 and the simple regression analysis unit 24 perform the multiple regression analysis and the simple regression analysis, respectively, using the data acquired by the data acquisition unit 22. The non-financial risk amount calculation unit 25 calculates the non-financial risk amount and the like by using the analysis result of each regression analysis. The output unit 26 displays the calculated non-financial risk amount and the like on the display device according to the user's instruction. [Selection diagram] Fig. 2

Description

本発明は、非財務情報を数値化して企業価値を評価するためのシステム、方法、及びプログラムに関するものである。 The present invention relates to a system, method, and program for quantifying non-financial information and evaluating corporate value.

近年、ESG投資拡大に向けて、非財務情報を評価し、ESG格付け(Rating)を開示する動きがみられる(例えば、非特許文献1参照)。ここで、ESG投資とは、環境(Environment)、社会(Social)、企業統治(Governance)の3つの観点から企業の将来性や持続性などを分析・評価した上で、投資先の企業等を選別する方法である。 In recent years, there has been a movement to evaluate non-financial information and disclose ESG ratings (Rating) in order to expand ESG investment (see, for example, Non-Patent Document 1). Here, ESG investment refers to investee companies, etc. after analyzing and evaluating the future potential and sustainability of companies from the three perspectives of environment, society, and corporate governance. It is a method of sorting.

MSCI、ESGスコア掲載サイト、インターネット<https://www.msci.com/our-solutions/esg-investing/esg-ratings/esg-ratings-corporate-search-tool>MSCI, ESG score posting site, Internet <https://www.msci.com/our-solutions/esg-investing/esg-ratings/esg-ratings-corporate-search-tool>

しかしながら、ESG格付けは、非財務情報を点数化し、ESG対応状況などを踏まえて企業を評価する方法として有益であるものの、その格付けが企業の経済的価値にどのような影響を及ぼすのか、客観的かつ適切に把握するのが難しいという問題があった。 However, although ESG ratings are useful as a method of scoring non-financial information and evaluating companies based on ESG compliance status, it is objective to see how the rating affects the economic value of companies. Moreover, there was a problem that it was difficult to grasp it properly.

本発明は、以上説明した事情を鑑みてなされたものであり、非財務情報を数値化することで、企業価値を客観的かつ適切に評価することができる技術を提供することを目的の1つとする。 The present invention has been made in view of the circumstances described above, and one of the objects of the present invention is to provide a technique capable of objectively and appropriately evaluating corporate value by quantifying non-financial information. do.

本発明の実施形態に係るシステムは、制御部、記憶部を備えた企業価値の評価システムであって、制御部は、記憶部に記憶されたプログラムを実行することにより、対象国の株式指標である親指数を、親指数の純資産で除することで親指数の株価純資産倍率(PBR)を算出するステップと、式(1)に示す重回帰式を利用して親指数の重回帰分析を行うステップと、
Y0=α*X01+β*X02+γ*X03+δ・・・(1)
Y0:親指数
X01:株価指数
X02:為替レート
X03:親指数の純資産
親指数の重回帰分析によって得られた親指数の予測値を、親指数の純資産で除することで親指数の補正PBRを算出するステップと、式(2)に示す単回帰式を利用して個別企業の第1の単回帰分析を行うステップと、
Y1=α1*X11+β1・・・(2)
Y1:個別企業の純資産
X11:親指数の純資産
式(3)に示す単回帰式を利用して個別企業の第2の単回帰分析を行うステップと、
Y2=α2*X21+β2・・・(3)
Y2:個別企業のPBR
X21:親指数のPBR
個別企業の第1の単回帰分析によって得られた個別企業の純資産の予測値に、親指数の補正PBRを乗ずることで、個別企業の第1の修正時価を算出するステップと、親指数の補正PBRを、式(3)の単回帰式に当てはめることで、個別企業の調整PBRを算出するステップと、個別企業の純資産の予測値に、個別企業の調整PBRから親指数の補正PBRを減じたものを乗ずることで、個別企業の第2の修正時価を算出するステップと、個別企業の時価総額と、第1の修正時価及び第2の修正時価とに基づいて、個別企業の非財務リスクに関わる非財務リスク関連情報を生成するステップとを実行するように構成されたことを要旨とする。
The system according to the embodiment of the present invention is a corporate value evaluation system including a control unit and a storage unit, and the control unit can be used as a stock index of a target country by executing a program stored in the storage unit. Perform multiple regression analysis of the number of thumbs using the step of calculating the price-to-book value ratio (PBR) of the number of thumbs by dividing a certain number of thumbs by the net assets of the number of thumbs and the multiple regression equation shown in equation (1). Steps and
Y0 = α * X01 + β * X02 + γ * X03 + δ ... (1)
Y0: Number of thumbs X01: Stock index X02: Exchange rate X03: Net assets of the number of thumbs The corrected PBR of the number of thumbs is calculated by dividing the predicted value of the number of thumbs obtained by multiple regression analysis of the parent index by the net assets of the number of thumbs. A step to calculate, a step to perform the first simple regression analysis of an individual company using the simple regression equation shown in equation (2), and a step to perform the first simple regression analysis of an individual company.
Y1 = α1 * X11 + β1 ... (2)
Y1: Net assets of individual companies X11: Net assets of the number of thumbs A step of performing a second simple regression analysis of individual companies using the simple regression equation shown in equation (3).
Y2 = α2 * X21 + β2 ... (3)
Y2: PBR of individual companies
X21: PBR of the number of thumbs
The step of calculating the first adjusted market value of an individual company by multiplying the predicted value of the net assets of the individual company obtained by the first simple regression analysis of the individual company by the corrected PBR of the number of thumbs, and the correction of the number of thumbs. By applying the PBR to the simple regression equation of Eq. (3), the step of calculating the adjusted PBR of the individual company and the predicted value of the net assets of the individual company were subtracted from the adjusted PBR of the individual company by the corrected PBR of the number of thumbs. By multiplying things, the step of calculating the second adjusted market value of the individual company, the market value of the individual company, and the non-financial risk of the individual company based on the first adjusted market value and the second adjusted market value. The gist is that it is configured to perform steps to generate relevant non-financial risk-related information.

ここで、上記構成にあっては、非財務リスク関連情報を生成するステップは、個別企業の時価総額から、第1の修正時価及び第2の修正時価を減ずることで、個別企業の非財務情報のリスク量を算出するステップを含んでもよい。また、非財務リスク関連情報を生成するステップは、個別企業の非財務情報のリスク量を、個別企業の時価総額で除することで、個別企業の非財務情報のリスク割合を算出するステップをさらに含んでもよい。さらにまた、上記構成にあっては、所定期間における個別企業の非財務リスク関連情報を、表示装置にグラフ表示するステップをさらに実行するようにしてもよい。 Here, in the above configuration, the step of generating non-financial risk-related information is to subtract the first adjusted market value and the second adjusted market value from the market capitalization of the individual company, thereby causing the non-financial information of the individual company. It may include a step of calculating the amount of risk of. In addition, the step of generating non-financial risk-related information is the step of calculating the risk ratio of non-financial information of individual companies by dividing the amount of risk of non-financial information of individual companies by the market value of individual companies. It may be included. Furthermore, in the above configuration, the step of displaying the non-financial risk-related information of the individual company in a predetermined period as a graph on the display device may be further executed.

本発明の実施形態によれば、非財務情報を数値化することで、企業価値を客観的かつ適切に評価することが可能となる。 According to the embodiment of the present invention, it is possible to objectively and appropriately evaluate the corporate value by quantifying the non-financial information.

本発明の一実施形態に係る評価システムを含むネットワークの構成を概略的に示す構成図である。It is a block diagram which shows schematic the structure of the network including the evaluation system which concerns on one Embodiment of this invention. 評価システムの機能ブロック図である。It is a functional block diagram of an evaluation system. 表示装置に表示される設定画面を例示した図である。It is a figure which illustrated the setting screen displayed on the display device. 親指数の重回帰分析の説明図である。It is explanatory drawing of the multiple regression analysis of a parent index. 企業Aの単回帰分析の説明図である。It is explanatory drawing of the simple regression analysis of company A. 企業Aの本源的時価総額を算出する際の説明図である。It is explanatory drawing when calculating the intrinsic market capitalization of company A. 企業Aの非財務リスク量及び非財務リスク割合を算出する際の説明図である。It is explanatory drawing when calculating the non-financial risk amount and non-financial risk ratio of company A. 表示装置に表示されるアウトプット画面を例示した図である。It is a figure which illustrated the output screen displayed on the display device. 表示装置に表示されるグラフを例示した図である。It is a figure which illustrated the graph displayed on the display device.

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

A.本実施形態
(概要)
従来より、非財務情報のリスク(以下、非財務リスク)への対応として、個別のリスクの中から定量的に把握できるものを抽出し、リスク量の算出やリスク評価を行う方法が広く知られているが、非財務リスク全体としてどれくらいのリスク量なのかを把握するというアプローチを採用する方法は、未だ知られていない。
A. This embodiment (overview)
Conventionally, as a response to risks of non-financial information (hereinafter referred to as non-financial risks), a method of extracting those that can be quantitatively grasped from individual risks, calculating the amount of risk, and evaluating the risk has been widely known. However, the method of adopting the approach of grasping the amount of risk as a whole of non-financial risk is not yet known.

本開示の方法は、このような先進的なアプローチを採用することで、非財務リスクのリスク量やリスク割合など、非財務リスクに関わる情報(非財務リスク関連情報)を把握する点に特徴がある。 The method of this disclosure is characterized in that by adopting such an advanced approach, information related to non-financial risk (non-financial risk-related information) such as the amount of risk of non-financial risk and the risk ratio can be grasped. be.

詳細は後述するが、本開示の方法は、親指数対比でのパフォーマンスを考慮して、個別企業の非財務リスク関連情報を生成する。なお、「親指数」とは、株式市場の代表的な株式指標をいい、例えばTOPIXなどである。 Although details will be described later, the method of the present disclosure generates non-financial risk-related information of individual companies in consideration of performance in comparison with the number of thumbs. The "number of thumbs" refers to a representative stock index of the stock market, such as TOPIX.

(構成)
図1は、本発明の一実施形態に係る企業価値を評価する評価システム10を含むネットワークの構成を概略的に示す構成図である。評価システム10は、図示するように、インターネット等の通信ネットワークNWを介して、金融情報端末20と通信可能に接続されている。金融情報端末20は、例えばサーバコンピュータなどによって構成され、様々な金融情報(例えば親指数、株価指数、為替レート、個別企業の財務情報など)に関するデータを評価システム10に提供する。評価システム10は、金融情報端末20から必要なデータを取得し、非財務リスク関連情報を生成する。
(composition)
FIG. 1 is a configuration diagram schematically showing a configuration of a network including an evaluation system 10 for evaluating a corporate value according to an embodiment of the present invention. As shown in the figure, the evaluation system 10 is communicably connected to the financial information terminal 20 via a communication network NW such as the Internet. The financial information terminal 20 is configured by, for example, a server computer, and provides data on various financial information (for example, the number of thumbs, a stock index, an exchange rate, financial information of an individual company, etc.) to the evaluation system 10. The evaluation system 10 acquires necessary data from the financial information terminal 20 and generates non-financial risk-related information.

評価システム10は、一般的なコンピュータとしての構成を有する。具体的には、評価システム10は、CPU又はGPUとして構成されるコンピュータプロセッサ11と、DRAM等によって構成されデータやプログラムを一時的に記憶するメインメモリ12と、ユーザ等との間で情報のやり取りを行う入出力インタフェース13と、有線又は無線の通信を制御する通信インタフェース14と、磁気ディスク又はフラッシュメモリ等によって構成されデータやプログラムを記憶するストレージ15とを備える。コンピュータプロセッサ11は、ストレージ15等に記憶されているプログラムをメインメモリ12に読み込んで、当該プログラムに含まれる命令を実行する。 The evaluation system 10 has a configuration as a general computer. Specifically, the evaluation system 10 exchanges information between a computer processor 11 configured as a CPU or GPU, a main memory 12 composed of a DRAM or the like and temporarily storing data or a program, and a user or the like. It is provided with an input / output interface 13 for performing the above, a communication interface 14 for controlling wired or wireless communication, and a storage 15 composed of a magnetic disk, a flash memory, or the like for storing data or programs. The computer processor 11 reads the program stored in the storage 15 or the like into the main memory 12 and executes the instructions included in the program.

入出力インタフェース13は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクロフォン、カメラ等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置、及びスピーカ等の音声出力装置を含む。通信I/F14は、ネットワークアダプタ等のハードウェア、各種の通信用ソフトウェア、又はこれらの組み合わせとして実装される。ストレージ15は、金融情報端末20から取得した様々なデータや各種プログラムなどを記憶する。 The input / output interface 13 includes, for example, an input device such as a keyboard, a mouse, a touch panel, a microphone and a camera, a display device such as a display, and an audio output device such as a speaker. The communication I / F 14 is implemented as hardware such as a network adapter, various communication software, or a combination thereof. The storage 15 stores various data and various programs acquired from the financial information terminal 20.

また、評価システム10は、ストレージ15等に記憶されているプログラムに含まれる命令をコンピュータプロセッサ11が実行することによって、図2に示す各部の機能を実現する。 Further, the evaluation system 10 realizes the functions of each part shown in FIG. 2 by executing the instructions included in the program stored in the storage 15 or the like by the computer processor 11.

図2は、評価システム10の機能構成を示すブロック図である。
評価システム10は、設定部21、データ取得部22、重回帰分析部23、単回帰分析部24、非財務リスク量算出部25、出力部26などを備えている。
FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the evaluation system 10.
The evaluation system 10 includes a setting unit 21, a data acquisition unit 22, a multiple regression analysis unit 23, a simple regression analysis unit 24, a non-financial risk amount calculation unit 25, an output unit 26, and the like.

設定部21は、ユーザの指示(入力操作)に従い、非財務リスク量を算出する個別企業や観測期間、アウトプットの対象期間や算出方法、各回帰分析の説明変数などを設定する(図3参照)。なお、本実施形態では、以下に示す前提条件が設定される場合を想定する。 The setting unit 21 sets an individual company for calculating the non-financial risk amount, an observation period, an output target period and a calculation method, an explanatory variable for each regression analysis, and the like according to a user's instruction (input operation) (see FIG. 3). ). In this embodiment, it is assumed that the following preconditions are set.

<前提条件>
・非財務リスク量を算出する個別企業の銘柄(個別銘柄)は、企業Aとする。
・算出過程における重回帰分析および単回帰分析は、いずれも日時データで観測期間は10年(カレンダーベース)、アウトプットの対象期間は3年、アウトプットの算出方法は月次ベースとする。
・親指数に関する重回帰分析について、被説明変数は親指数(終値)、説明変数は株価指数、為替レート、親指数の純資産とする。
・個別企業に関する単回帰分析について、第1の修正時価(純資産部分)に関しては、被説明変数は個別企業の純資産、説明変数は親指数の純資産とする。
・個別企業に関する単回帰分析について、第2の修正時価(PBR(Price Book-value Ratio)部分)に関しては、被説明変数は個別企業のPBR、説明変数は親指数のPBRとする。
<Prerequisites>
-The issue of the individual company (individual issue) for which the amount of non-financial risk is calculated shall be company A.
-Both multiple regression analysis and simple regression analysis in the calculation process are date and time data, the observation period is 10 years (calendar base), the target period of output is 3 years, and the output calculation method is monthly base.
-For multiple regression analysis of the number of thumbs, the explained variable is the number of thumbs (closing price), and the explanatory variables are the stock price index, exchange rate, and net assets of the number of thumbs.
-Regarding the simple regression analysis of individual companies, regarding the first modified market value (net assets portion), the explained variable is the net assets of the individual companies, and the explanatory variables are the net assets of the number of thumbs.
-For the simple regression analysis of individual companies, the explained variable is the PBR of the individual company and the explanatory variable is the PBR of the number of thumbs for the second modified market price (PBR (Price Book-value Ratio) part).

データ取得部22は、親指数の重回帰分析に必要なデータや、個別企業の単回帰分析に必要なデータなどを金融情報端末20から取得する。本実施形態では、2019年12月末時点での企業Aの非財務リスク量などを算出する場合を想定するため、データ取得部22は、以下に示す10年分の日時データを、金融情報端末20から取得する。
<日時データの詳細>
・重回帰分析のために、親指数(終値)、親指数(純資産)、株価指数、為替レートを取得する。
・単回帰分析のために、個別企業(時価総額)、個別企業(純資産)、個別企業(株価)を取得する。
The data acquisition unit 22 acquires data necessary for multiple regression analysis of the number of thumbs, data necessary for simple regression analysis of individual companies, and the like from the financial information terminal 20. In the present embodiment, in order to assume the case of calculating the non-financial risk amount of the company A as of the end of December 2019, the data acquisition unit 22 uses the following 10-year date and time data as the financial information terminal 20. Get from.
<Details of date and time data>
-Obtain the number of thumbs (closing price), the number of thumbs (net assets), stock index, and exchange rate for multiple regression analysis.
-Acquire individual companies (market capitalization), individual companies (net assets), and individual companies (stock prices) for simple regression analysis.

親指数や株価指数、為替レートや純資産は、任意のものを採用することができる。一例として、「TOPIX」や「JPX400」などを親指数として利用し、「MSCI World Index」や「FTSE All−World Index」などを株価指数として利用し、「ドル−円為替レート」などを為替レートとして利用し、「純資産総額」や「株主資本」などを純資産として利用することができるが、これらに限る趣旨ではない。 Any parent index, stock index, exchange rate or net assets can be adopted. As an example, "TOPIX" and "JPX400" are used as the number of thumbs, "MSCI World Index" and "FTSE All-World Index" are used as stock indexes, and "dollar-yen exchange rate" is used as the exchange rate. It can be used as net assets such as "total net assets" and "shareholders' equity", but it is not limited to these.

重回帰分析部23及び単回帰分析部24は、それぞれ、データ取得部22によって取得されたデータを用いて、重回帰分析及び単回帰分析を実施し、分析結果を非財務リスク量算出部25や出力部26に出力する。非財務リスク量算出部25は、各回帰分析の分析結果を利用して非財務リスク量などを算出する。出力部26は、ユーザの指示に従い、算出された非財務リスク量などを表示装置に表示する。 The multiple regression analysis unit 23 and the simple regression analysis unit 24 perform multiple regression analysis and simple regression analysis using the data acquired by the data acquisition unit 22, respectively, and obtain the analysis results from the non-financial risk amount calculation unit 25 and the non-financial risk amount calculation unit 25. Output to the output unit 26. The non-financial risk amount calculation unit 25 calculates the non-financial risk amount and the like by using the analysis result of each regression analysis. The output unit 26 displays the calculated non-financial risk amount and the like on the display device according to the user's instruction.

以下、重回帰分析部23、単回帰分析部24、非財務リスク量算出部25、出力部26の動作の詳細について、2019年12月30日時点の企業Aの非財務リスク量を算出する場合を想定して具体的に説明する。 Hereinafter, when calculating the non-financial risk amount of company A as of December 30, 2019, regarding the details of the operations of the multiple regression analysis unit 23, the simple regression analysis unit 24, the non-financial risk amount calculation unit 25, and the output unit 26. Will be explained concretely assuming.

<重回帰分析部23>
図4は、親指数の重回帰分析の説明図である。
重回帰分析部23は、まず、親指数(終値)を時価総額とみなして、親指数のPBRを算出する。
具体的には、重回帰分析部23は、親指数(終値)を、親指数(純資産)で除することで、親指数(PBR)を算出する。図4に示す例では、親指数(PBR)=1.15675(=1721.36/1488.1)となる(図4に示すF1参照)。親指数(PBR)は、単回帰分析を実施する際に利用される。
<Multiple regression analysis unit 23>
FIG. 4 is an explanatory diagram of multiple regression analysis of the number of thumbs.
The multiple regression analysis unit 23 first considers the number of thumbs (closing price) as the market capitalization and calculates the PBR of the number of thumbs.
Specifically, the multiple regression analysis unit 23 calculates the number of thumbs (PBR) by dividing the number of thumbs (closing price) by the number of thumbs (net assets). In the example shown in FIG. 4, the number of thumbs (PBR) = 1.15675 (= 1721.36 / 1488.1) (see F1 shown in FIG. 4). The parent index (PBR) is used when performing a simple regression analysis.

次に、重回帰分析部23は、図4の式(1)に示す重回帰式を利用して親指数の重回帰分析を行い、2019年12月30日時点での親指数の予測値を算出する。図4に示す例では、親指数(予測値)=1771.185(=0.474939*2353.25+10.73352*108.88+0.25236*1488.1−890.669)となる。 Next, the multiple regression analysis unit 23 performs a multiple regression analysis of the number of thumbs using the multiple regression equation shown in the equation (1) of FIG. 4, and obtains a predicted value of the number of thumbs as of December 30, 2019. calculate. In the example shown in FIG. 4, the number of thumbs (predicted value) = 1771.185 (= 0.4774939 * 2353.25 + 10.73352 * 108.88 + 0.25236 * 1488.1-890.669).

さらに、重回帰分析部23は、親指数(予測値)を、親指数(純資産)で除することで、親指数(補正PBR)を算出する。ここでは、親指数(予測値)は、親指数に関する非財務リスク量がゼロの状態であることから、親指数(純資産)が不変であることを前提として、親指数(PBR)を補正する。図4に示す例では、親指数(補正PBR)=1.19023(=1771.185/1488.1)となる(図4に示すF2参照)。重回帰分析部23は、重回帰分析の結果を、単回帰分析部24や非財務リスク量算出部25、出力部26に送る。 Further, the multiple regression analysis unit 23 calculates the number of thumbs (corrected PBR) by dividing the number of thumbs (predicted value) by the number of thumbs (net assets). Here, since the number of thumbs (predicted value) is in a state where the amount of non-financial risk related to the number of thumbs is zero, the number of thumbs (PBR) is corrected on the assumption that the number of thumbs (net assets) is unchanged. In the example shown in FIG. 4, the number of thumbs (corrected PBR) = 1.19023 (= 1771.185 / 1488.1) (see F2 shown in FIG. 4). The multiple regression analysis unit 23 sends the result of the multiple regression analysis to the simple regression analysis unit 24, the non-financial risk amount calculation unit 25, and the output unit 26.

<単回帰分析部24>
図5は、企業A(個別銘柄)の単回帰分析の説明図である。
単回帰分析部24は、まず、企業Aの時価総額を、企業Aの純資産で除することで企業AのPBRを算出する。図5に示す例では、企業A(PBR)=0.78983(=2398903/3037254)となる(図5に示すF3参照)。なお、企業A(PBR)は、この後の単回帰分析を実施する際に利用される。
<Single regression analysis unit 24>
FIG. 5 is an explanatory diagram of a simple regression analysis of company A (individual stock).
The simple regression analysis unit 24 first calculates the PBR of the company A by dividing the market capitalization of the company A by the net assets of the company A. In the example shown in FIG. 5, the company A (PBR) = 0.78983 (= 2398903/307254) (see F3 shown in FIG. 5). The company A (PBR) will be used when carrying out the subsequent simple regression analysis.

次に、単回帰分析部24は、図5の式(2)に示す単回帰式(純資産側)を利用して企業Aの第1の単回帰分析を行い、2019年12月30日時点での企業Aの純資産の予測値を算出する。図5に示す例では、企業A(純資産(予測値))=1771.185(=0.474939*2353.25+10.73352*108.88+0.25236*1488.1−890.669)となる。 Next, the simple regression analysis unit 24 performs the first simple regression analysis of company A using the simple regression equation (net assets side) shown in the equation (2) of FIG. 5, and as of December 30, 2019. Calculate the predicted value of the net assets of company A. In the example shown in FIG. 5, the company A (net assets (predicted value)) = 1771.185 (= 0.474939 * 2353.25 + 10.73352 * 108.88 + 0.25236 * 1488.1-890.669).

続いて、単回帰分析部24は、図5の式(3)に示す単回帰式(PBR側)を利用して企業Aの第2の単回帰分析を行い、2019年12月30日時点での企業AのPBRの予測値を算出する。図5に示す例では、企業A(PBR(予測値))=0.8799(=0.973356*1.15675−0.24602)となる。単回帰分析部24は、単回帰分析の結果を、非財務リスク量算出部25、出力部26に送る。 Subsequently, the simple regression analysis unit 24 performs the second simple regression analysis of the company A using the simple regression equation (PBR side) shown in the equation (3) of FIG. 5, and as of December 30, 2019. Calculate the predicted value of PBR of company A. In the example shown in FIG. 5, the company A (PBR (predicted value)) = 0.8799 (= 0.973356 * 1.15675-0.24602). The simple regression analysis unit 24 sends the result of the simple regression analysis to the non-financial risk amount calculation unit 25 and the output unit 26.

<非財務リスク量算出部25>
図6は、企業Aの本源的時価総額を算出する際の説明図である。
図6に示すように、企業Aの本源的時価総額は、第1の修正時価(純資産部分の本源的価値)と、第2の修正時価(PBR差部分の本源的価値)から構成される。
<Non-financial risk amount calculation unit 25>
FIG. 6 is an explanatory diagram when calculating the intrinsic market capitalization of the company A.
As shown in FIG. 6, the intrinsic market capitalization of company A is composed of a first adjusted market capitalization (intrinsic value of the net assets portion) and a second adjusted market capitalization (intrinsic value of the PBR difference portion).

(第1の修正時価の算出)
まず、非財務リスク量算出部25は、単回帰分析部24で求めた企業A(純資産(予測値))に、重回帰分析部23で求めた親指数(補正PBR)を乗ずることで、企業Aの第1の修正時価を算出する(図6に示す式(4)参照)。図6に示す例では、企業Aの第1の修正時価=3664553(=3078861*1.19023)となる。
(Calculation of the first modified market value)
First, the non-financial risk amount calculation unit 25 multiplies the company A (net assets (predicted value)) obtained by the simple regression analysis unit 24 by the number of thumbs (corrected PBR) obtained by the multiple regression analysis unit 23. The first modified market value of A is calculated (see equation (4) shown in FIG. 6). In the example shown in FIG. 6, the first modified market value of the company A = 36645553 (= 3078861 * 1.19023).

(第2の修正時価の算出)
次に、非財務リスク量算出部25は、親指数(補正PBR)を、図5の式(3)に示す単回帰式(PBR側)に当てはめる(代入する)ことで、企業Aの調整後のPBRを求める(図6に示すN1参照)。このように、企業Aの調整後のPBR(以下、企業A(調整PBR))を求めるのは、以下の理由による。すなわち、単回帰分析部24で求める企業A(PBR)は、親指数の実績値におけるPBRであるため、親指数が予測値である場合に、企業AのPBRがどのように変化するのかを考慮する必要がある。ここで、親指数(予測値)=1771.185であるため、非財務リスク量算出部25は、親指数が1771.185である場合の企業AのPBR、すなわち企業A(調整PBR)を求める。図6に示す例では、企業A(調整PBR)=0.9125(=0.973356*(1.19023−0.24602))となる。
(Calculation of the second modified market value)
Next, the non-financial risk amount calculation unit 25 applies (substitutes) the number of thumbs (corrected PBR) to the simple regression equation (PBR side) shown in the equation (3) of FIG. (See N1 shown in FIG. 6). In this way, the adjusted PBR of the company A (hereinafter referred to as the company A (adjusted PBR)) is obtained for the following reasons. That is, since the company A (PBR) obtained by the simple regression analysis unit 24 is the PBR in the actual value of the number of thumbs, consider how the PBR of the company A changes when the number of thumbs is the predicted value. There is a need to. Here, since the number of thumbs (predicted value) = 1771.185, the non-financial risk amount calculation unit 25 obtains the PBR of the company A when the number of thumbs is 1771.185, that is, the company A (adjusted PBR). .. In the example shown in FIG. 6, the company A (adjustment PBR) = 0.9125 (= 0.973356 * (1.19023-0.24602)).

非財務リスク量算出部25は、単回帰分析部で求めた企業A(純資産(予測値))に、上記で求めた企業A(調整PBR)から親指数(補正PBR)を減じたもの(=PBR差)を乗ずることで、企業Aの第2の修正時価を算出する(図6に示す式(5)参照)。図6に示す例では、企業Aの第2の修正時価=▲855092(=3078861*(0.9125−1.19023))となる(▲はマイナスを意味する)。 The non-financial risk amount calculation unit 25 is obtained by subtracting the number of thumbs (corrected PBR) from the company A (adjusted PBR) obtained above to the company A (net assets (forecast value)) obtained by the simple regression analysis unit (=). By multiplying the PBR difference), the second modified market value of the company A is calculated (see the formula (5) shown in FIG. 6). In the example shown in FIG. 6, the second modified market value of the company A is ▲ 855092 (= 3078861 * (0.9125-119023)) (▲ means minus).

(非財務リスク関連情報の生成)
図7は、企業Aの非財務リスク関連情報を生成(ここでは、非財務リスク量及び非財務リスク割合を算出)する際の説明図である。
企業Aの時価総額は、企業Aの本源的時価総額に非財務リスク量を加算したものといえることから(図7に示す式(6)参照)、まず、非財務リスク量算出部25は、第1の修正時価に第2の修正時価を加算することで企業Aの本源的時価総額を求める(図7に示す式(7)参照)。そして、非財務リスク量算出部25は、2019年12月30日時点での企業Aの時価総額から、本源的時価総額(=第1の修正時価+第2の修正時価)を減じることで、企業Aの非財務リスク量を算出する。さらに、非財務リスク量算出部25は、企業Aの非財務リスク量を、企業Aの時価総額で除することで、企業Aの非財務リスク割合を算出する。
(Generation of non-financial risk related information)
FIG. 7 is an explanatory diagram when generating non-financial risk-related information of company A (here, calculating the non-financial risk amount and the non-financial risk ratio).
Since the market capitalization of company A can be said to be the sum of the intrinsic market capitalization of company A and the amount of non-financial risk (see equation (6) shown in FIG. 7), first, the non-financial risk amount calculation unit 25 By adding the second modified market capitalization to the first modified market capitalization, the intrinsic market capitalization of company A is obtained (see equation (7) shown in FIG. 7). Then, the non-financial risk amount calculation unit 25 subtracts the intrinsic market capitalization (= first modified market capitalization + second modified market capitalization) from the market capitalization of company A as of December 30, 2019. Calculate the amount of non-financial risk of company A. Further, the non-financial risk amount calculation unit 25 calculates the non-financial risk ratio of the company A by dividing the non-financial risk amount of the company A by the market value of the company A.

図7に示す例では、企業Aの本源的時価総額=2809461(=3664553−855092)であり、時価総額=2398903であることから、非財務リスク量=▲410558(=2398903−2809461)となり、非財務リスク割合=▲17.11%(=(▲410558/2398903)*100)となる。 In the example shown in FIG. 7, since the intrinsic market capitalization of company A is 2809461 (= 3664553-855092) and the market capitalization is 2398903, the non-financial risk amount is ▲ 410558 (= 2398903-2809461), which is not the case. The financial risk ratio = ▲ 17.11% (= (▲ 410558/2398903) * 100).

なお、非財務リスク量算出部25は、親指数の非財務リスク量や非財務リスク割合を算出してもよい。具体的には、非財務リスク量算出部25は、親指数から、親指数の予測値を減じることで、親指数の非財務リスク量を算出する。さらに、非財務リスク量算出部25は、親指数の非財務リスク量を、親指数で除することで、親指数の非財務リスク割合を算出する。 The non-financial risk amount calculation unit 25 may calculate the non-financial risk amount and the non-financial risk ratio of the number of thumbs. Specifically, the non-financial risk amount calculation unit 25 calculates the non-financial risk amount of the number of thumbs by subtracting the predicted value of the number of thumbs from the number of thumbs. Further, the non-financial risk amount calculation unit 25 calculates the non-financial risk ratio of the number of thumbs by dividing the non-financial risk amount of the number of thumbs by the number of thumbs.

上記例を踏襲すると、親指数の非財務リスク量=▲49.825(=1721.36−1771.185)となり、親指数の非財務リスク割合=▲2.89%(=(▲49.825/1721.36)*100)となる。非財務リスク量算出部25は、算出した結果を、出力部26に送る。 Following the above example, the non-financial risk amount of the number of thumbs = ▲ 49.825 (= 1721.36-1771.185), and the non-financial risk ratio of the number of thumbs = ▲ 2.89% (= (▲ 49.825). /1721.36) * 100). The non-financial risk amount calculation unit 25 sends the calculated result to the output unit 26.

<出力部26>
図8は、表示装置に表示されるアウトプット画面P1を例示した図である。
アウトプット画面P1には、非財務リスク量を算出した個別企業(企業A)、親指数などに関する基本設定情報I1や、非財務リスク量をはじめとする結果情報I2のほか、ユーザが操作可能な回帰分析結果ボタンB1、データ検証ボタンB2、グラフ作成ボタンB3が表示される。
<Output unit 26>
FIG. 8 is a diagram illustrating an output screen P1 displayed on the display device.
On the output screen P1, the individual company (company A) for which the non-financial risk amount is calculated, the basic setting information I1 regarding the number of thumbs, etc., the result information I2 including the non-financial risk amount, and the user can operate. The regression analysis result button B1, the data verification button B2, and the graph creation button B3 are displayed.

回帰分析結果ボタンB1は、観測期間における日次ベースの重回帰分析及び単回帰分析の結果(被説明変数、説明変数など)を、表形式ファイルでダウンロード(及び/又は表示)するためのボタンである。
データ検証ボタンB2は、出力部が受け取った各算出結果に関する検証や統計学的見地での検証などを行うためのボタンである。
グラフ作成ボタンB3は、結果情報(非財務リスク関連情報)I2をグラフ表示するためのボタンである。
Regression analysis result button B1 is a button for downloading (and / or displaying) the results of daily-based multiple regression analysis and simple regression analysis (explained variables, explanatory variables, etc.) in a tabular file during the observation period. be.
The data verification button B2 is a button for performing verification on each calculation result received by the output unit, verification from a statistical point of view, and the like.
The graph creation button B3 is a button for displaying the result information (non-financial risk-related information) I2 as a graph.

図9は、表示装置に表示されるグラフを例示した図である。
図9に示す例では、設定されたアウトプット対象期間(ここでは3年)における企業Aと親指数の非財務リスク割合の推移をあらわすグラフが表示装置に表示される。ユーザは、このグラフを参照することで、例えば2019年の初頭に非財務リスク割合が急峻に変化していることから、世間を揺るがす出来事があったと推測することが可能となる。なお、ユーザは、グラフの表示項目を適宜設定することで、企業Aと親指数の非財務リスク割合の推移だけでなく、例えば、企業Aにおける第1の修正時価と第2修正時価の推移や、企業Aの非財務リスク割合と親指数(株価)の推移など、企業Aの非財務リスクに関わる様々な非財務リスク関連情報を表示することができる。
FIG. 9 is a diagram illustrating a graph displayed on the display device.
In the example shown in FIG. 9, a graph showing the transition of the non-financial risk ratio of the company A and the number of thumbs in the set output target period (here, 3 years) is displayed on the display device. By referring to this graph, the user can infer that there was an event that shakes the world, for example, because the non-financial risk ratio changed sharply at the beginning of 2019. By appropriately setting the display items of the graph, the user can not only change the non-financial risk ratio between the company A and the number of thumbs, but also, for example, change the first adjusted market value and the second adjusted market value in the company A. , Various non-financial risk-related information related to non-financial risk of company A, such as the transition of the non-financial risk ratio and the number of thumbs (stock price) of company A, can be displayed.

以上説明したように、本実施形態によれば、親指数対比でのパフォーマンスを考慮して、個別企業の非財務リスク量などを算出するため、全業態での比較が可能となり、企業価値を客観的かつ適切に評価することが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, since the amount of non-financial risk of individual companies is calculated in consideration of the performance in comparison with the number of thumbs, it is possible to compare in all business types and the corporate value is objective. It becomes possible to evaluate appropriately and appropriately.

B.その他
なお、上記各実施例において、「部」とは、単に物理的手段を意味するものではなく、その「部」が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、1つの「部」や装置が有する機能が2つ以上の物理的手段や装置により実現されても、2つ以上の「部」や装置の機能が1つの物理的手段や装置により実現されても良い。
B. Others In addition, in each of the above-described embodiments, the "part" does not simply mean a physical means, but also includes a case where the function of the "part" is realized by software. Further, even if the function of one "part" or device is realized by two or more physical means or devices, the function of two or more "parts" or devices is realized by one physical means or device. You may.

10…評価システム、11…コンピュータプロセッサ、12…メインメモリ、13…入出力インタフェース、14…通信インタフェース、15…ストレージ、20…金融情報端末、21…設定部、22…データ取得部、23…重回帰分析部、24…単回帰分析部、25…非財務リスク量算出部、26…出力部。 10 ... Evaluation system, 11 ... Computer processor, 12 ... Main memory, 13 ... Input / output interface, 14 ... Communication interface, 15 ... Storage, 20 ... Financial information terminal, 21 ... Setting unit, 22 ... Data acquisition unit, 23 ... Heavy Regression analysis unit, 24 ... simple regression analysis unit, 25 ... non-financial risk amount calculation unit, 26 ... output unit.

Claims (7)

制御部、記憶部を備えた企業価値の評価システムであって、前記制御部は、前記記憶部に記憶されたプログラムを実行することにより、
株式市場の代表的な株式指標である親指数を、親指数の純資産で除することで親指数の株価純資産倍率(PBR)を算出するステップと、
式(1)に示す重回帰式を利用して親指数の重回帰分析を行うステップと、
Y0=α*X01+β*X02+γ*X03+δ・・・(1)
Y0:親指数
X01:株価指数
X02:為替レート
X03:親指数の純資産
親指数の重回帰分析によって得られた親指数の予測値を、親指数の純資産で除することで親指数の補正PBRを算出するステップと、
式(2)に示す単回帰式を利用して個別企業の第1の単回帰分析を行うステップと、
Y1=α1*X11+β1・・・(2)
Y1:個別企業の純資産
X11:親指数の純資産
式(3)に示す単回帰式を利用して個別企業の第2の単回帰分析を行うステップと、
Y2=α2*X21+β2・・・(3)
Y2:個別企業のPBR
X21:親指数のPBR
個別企業の第1の単回帰分析によって得られた個別企業の純資産の予測値に、親指数の補正PBRを乗ずることで、個別企業の第1の修正時価を算出するステップと、
親指数の補正PBRを、式(3)の単回帰式に当てはめることで、個別企業の調整PBRを算出するステップと、
個別企業の純資産の予測値に、個別企業の調整PBRから親指数の補正PBRを減じたものを乗ずることで、個別企業の第2の修正時価を算出するステップと、
個別企業の時価総額と、第1の修正時価及び第2の修正時価とに基づいて、個別企業の非財務リスクに関わる非財務リスク関連情報を生成するステップと
を実行するように構成された評価システム。
It is a corporate value evaluation system including a control unit and a storage unit, and the control unit executes a program stored in the storage unit.
The step of calculating the price-to-book value ratio (PBR) of the number of thumbs by dividing the number of thumbs, which is a typical stock index of the stock market, by the net assets of the number of thumbs.
The step of performing multiple regression analysis of the number of thumbs using the multiple regression equation shown in equation (1),
Y0 = α * X01 + β * X02 + γ * X03 + δ ... (1)
Y0: Number of thumbs X01: Stock price index X02: Exchange rate X03: Net assets of the number of thumbs The corrected PBR of the number of thumbs is calculated by dividing the predicted value of the number of thumbs obtained by the multiple regression analysis of the parent index by the net assets of the number of thumbs. Steps to calculate and
The step of performing the first simple regression analysis of an individual company using the simple regression equation shown in equation (2),
Y1 = α1 * X11 + β1 ... (2)
Y1: Net assets of individual companies X11: Net assets of the number of thumbs A step of performing a second simple regression analysis of individual companies using the simple regression equation shown in equation (3).
Y2 = α2 * X21 + β2 ... (3)
Y2: PBR of individual companies
X21: PBR of the number of thumbs
A step to calculate the first adjusted market value of an individual company by multiplying the predicted value of the net assets of the individual company obtained by the first simple regression analysis of the individual company by the corrected PBR of the number of thumbs.
The step of calculating the adjusted PBR of an individual company by applying the corrected PBR of the parent index to the simple regression equation of equation (3), and
The step of calculating the second adjusted market value of an individual company by multiplying the predicted value of the net assets of the individual company by the adjusted PBR of the individual company minus the corrected PBR of the number of thumbs.
A valuation configured to perform steps to generate non-financial risk-related information related to the non-financial risk of an individual company based on the market capitalization of the individual company and the first adjusted market value and the second adjusted market value. system.
非財務リスク関連情報を生成するステップは、個別企業の時価総額から、第1の修正時価及び第2の修正時価を減ずることで、個別企業の非財務情報のリスク量を算出するステップを含む、請求項1に記載の評価システム。 The step of generating non-financial risk-related information includes the step of calculating the amount of risk of non-financial information of an individual company by subtracting the first adjusted market value and the second adjusted market value from the market capitalization of the individual company. The evaluation system according to claim 1. 非財務リスク関連情報を生成するステップは、個別企業の非財務情報のリスク量を、個別企業の時価総額で除することで、個別企業の非財務情報のリスク割合を算出するステップをさらに含む、請求項2に記載の評価システム。 The step of generating non-financial risk-related information further includes the step of calculating the risk ratio of non-financial information of individual companies by dividing the amount of risk of non-financial information of individual companies by the market value of individual companies. The evaluation system according to claim 2. 所定期間における個別企業の非財務リスク関連情報を、表示装置にグラフ表示するステップをさらに実行するように構成されている、請求項1から3のいずれか一項に記載の評価システム。 The evaluation system according to any one of claims 1 to 3, further performing a step of displaying a graph of non-financial risk-related information of an individual company in a predetermined period on a display device. 制御部、記憶部を備えた企業価値の評価システムであって、前記制御部は、前記記憶部に記憶されたプログラムを実行することにより、
式(1)に示す重回帰式を利用して株式市場の代表的な株式指標である親指数の重回帰分析を行うステップと、
Y0=α*X01+β*X02+γ*X03+δ・・・(1)
Y0:親指数
X01:株価指数
X02:為替レート
X03:親指数の純資産
重回帰分析の結果に基づいて、補正した親指数の株価純資産倍率(PBR)を算出するステップと、
式(2)に示す単回帰式を利用して個別企業の第1の単回帰分析を行うステップと、
Y1=α1*X11+β1・・・(2)
Y1:個別企業の純資産
X11:親指数の純資産
式(3)に示す単回帰式を利用して個別企業の第2の単回帰分析を行うステップと、
Y2=α2*X21+β2・・・(3)
Y2:個別企業のPBR
X21:親指数のPBR
個別企業の第1の単回帰分析の結果及び補正した親指数のPBR(親指数の補正PBR)に基づいて、個別企業の第1の修正時価を算出するステップと、
親指数の補正PBRを、式(3)の単回帰式に当てはめることで、個別企業の調整PBRを算出するステップと、
個別企業の第2の単回帰分析の結果、及び個別企業の調整PBRから親指数の補正PBRを減じたPBR差に基づいて、個別企業の第2の修正時価を算出するステップと、
個別企業の時価総額と、第1の修正時価及び第2の修正時価とに基づいて、個別企業の非財務リスクに関わる非財務リスク関連情報を生成するステップと
を実行するように構成された評価システム。
It is a corporate value evaluation system including a control unit and a storage unit, and the control unit executes a program stored in the storage unit.
A step of performing multiple regression analysis of the number of thumbs, which is a typical stock index of the stock market, using the multiple regression equation shown in equation (1).
Y0 = α * X01 + β * X02 + γ * X03 + δ ... (1)
Y0: Number of thumbs X01: Stock index X02: Exchange rate X03: Net assets of the number of thumbs Based on the results of multiple regression analysis, the step of calculating the price-to-book value ratio (PBR) of the number of thumbs corrected,
The step of performing the first simple regression analysis of an individual company using the simple regression equation shown in equation (2),
Y1 = α1 * X11 + β1 ... (2)
Y1: Net assets of individual companies X11: Net assets of the number of thumbs A step of performing a second simple regression analysis of individual companies using the simple regression equation shown in equation (3).
Y2 = α2 * X21 + β2 ... (3)
Y2: PBR of individual companies
X21: PBR of the number of thumbs
Based on the result of the first simple regression analysis of the individual company and the corrected PBR of the number of thumbs (corrected PBR of the number of thumbs), the step of calculating the first adjusted market value of the individual company, and
The step of calculating the adjusted PBR of an individual company by applying the corrected PBR of the parent index to the simple regression equation of equation (3), and
The step of calculating the second adjusted market value of the individual company based on the result of the second simple regression analysis of the individual company and the PBR difference obtained by subtracting the corrected PBR of the number of thumbs from the adjusted PBR of the individual company.
A valuation configured to perform steps to generate non-financial risk-related information related to the non-financial risk of an individual company based on the market capitalization of the individual company and the first adjusted market value and the second adjusted market value. system.
1又は複数のコンピュータによって実行される企業価値を評価するための方法であって、
株式市場の代表的な株式指標である親指数を、親指数の純資産で除することで親指数の(PBR)を算出するステップと、
式(1)に示す重回帰式を利用して親指数の重回帰分析を行うステップと、
Y0=α*X01+β*X02+γ*X03+δ・・・(1)
Y0:親指数
X01:株価指数
X02:為替レート
X03:親指数の純資産
親指数の重回帰分析によって得られた親指数の予測値を、親指数の純資産で除することで親指数の補正PBRを算出するステップと、
式(2)に示す単回帰式を利用して個別企業の第1の単回帰分析を行うステップと、
Y1=α1*X11+β1・・・(2)
Y1:個別企業の純資産
X11:親指数の純資産
式(3)に示す単回帰式を利用して個別企業の第2の単回帰分析を行うステップと、
Y2=α2*X21+β2・・・(3)
Y2:個別企業のPBR
X21:親指数のPBR
個別企業の第1の単回帰分析によって得られた個別企業の純資産の予測値に、親指数の補正PBRを乗ずることで、個別企業の第1の修正時価を算出するステップと、
親指数の補正PBRを、式(3)の単回帰式に当てはめることで、個別企業の調整PBRを算出するステップと、
個別企業の純資産の予測値に、個別企業の調整PBRから親指数の補正PBRを減じたものを乗ずることで、個別企業の第2の修正時価を算出するステップと、
個別企業の時価総額と、第1の修正時価及び第2の修正時価とに基づいて、個別企業の非財務リスクに関わる非財務リスク関連情報を生成するステップと
を含む方法。
A method for assessing corporate value executed by one or more computers.
The step of calculating the number of thumbs (PBR) by dividing the number of thumbs, which is a typical stock index of the stock market, by the net assets of the number of thumbs,
The step of performing multiple regression analysis of the number of thumbs using the multiple regression equation shown in equation (1),
Y0 = α * X01 + β * X02 + γ * X03 + δ ... (1)
Y0: Number of thumbs X01: Stock price index X02: Exchange rate X03: Net assets of the number of thumbs The corrected PBR of the number of thumbs is calculated by dividing the predicted value of the number of thumbs obtained by the multiple regression analysis of the parent index by the net assets of the number of thumbs. Steps to calculate and
The step of performing the first simple regression analysis of an individual company using the simple regression equation shown in equation (2),
Y1 = α1 * X11 + β1 ... (2)
Y1: Net assets of individual companies X11: Net assets of the number of thumbs A step of performing a second simple regression analysis of individual companies using the simple regression equation shown in equation (3).
Y2 = α2 * X21 + β2 ... (3)
Y2: PBR of individual companies
X21: PBR of the number of thumbs
A step to calculate the first adjusted market value of an individual company by multiplying the predicted value of the net assets of the individual company obtained by the first simple regression analysis of the individual company by the corrected PBR of the number of thumbs.
The step of calculating the adjusted PBR of an individual company by applying the corrected PBR of the parent index to the simple regression equation of equation (3), and
The step of calculating the second adjusted market value of an individual company by multiplying the predicted value of the net assets of the individual company by the adjusted PBR of the individual company minus the corrected PBR of the number of thumbs.
A method that includes a step of generating non-financial risk-related information relating to the non-financial risk of an individual company based on the market capitalization of the individual company and the first adjusted market value and the second adjusted market value.
企業価値を評価するためのプログラムであって、1又は複数のコンピュータに、
株式市場の代表的な株式指標である親指数を、親指数の純資産で除することで親指数の株価純資産倍率(PBR)を算出する処理と、
式(1)に示す重回帰式を利用して親指数の重回帰分析を行う処理と、
Y0=α*X01+β*X02+γ*X03+δ・・・(1)
Y0:親指数
X01:株価指数
X02:為替レート
X03:親指数の純資産
親指数の重回帰分析によって得られた親指数の予測値を、親指数の純資産で除することで親指数の補正PBRを算出する処理と、
式(2)に示す単回帰式を利用して個別企業の第1の単回帰分析を行う処理と、
Y1=α1*X11+β1・・・(2)
Y1:個別企業の純資産
X11:親指数の純資産
式(3)に示す単回帰式を利用して個別企業の第2の単回帰分析を行う処理と、
Y2=α2*X21+β2・・・(3)
Y2:個別企業のPBR
X21:親指数のPBR
個別企業の第1の単回帰分析によって得られた個別企業の純資産の予測値に、親指数の補正PBRを乗ずることで、個別企業の第1の修正時価を算出する処理と、
親指数の補正PBRを、式(3)の単回帰式に当てはめることで、個別企業の調整PBRを算出する処理と、
個別企業の純資産の予測値に、個別企業の調整PBRから親指数の補正PBRを減じたものを乗ずることで、個別企業の第2の修正時価を算出する処理と、
個別企業の時価総額と、第1の修正時価及び第2の修正時価とに基づいて、個別企業の非財務リスクに関わる非財務リスク関連情報を生成する処理と
を実行させるプログラム。
A program for assessing corporate value on one or more computers
The process of calculating the price-to-book value ratio (PBR) of the number of thumbs by dividing the number of thumbs, which is a typical stock index of the stock market, by the net assets of the number of thumbs.
The process of performing multiple regression analysis of the number of thumbs using the multiple regression equation shown in equation (1), and
Y0 = α * X01 + β * X02 + γ * X03 + δ ... (1)
Y0: Number of thumbs X01: Stock price index X02: Exchange rate X03: Net assets of the number of thumbs The corrected PBR of the number of thumbs is calculated by dividing the predicted value of the number of thumbs obtained by the multiple regression analysis of the parent index by the net assets of the number of thumbs. Processing to calculate and
The process of performing the first simple regression analysis of an individual company using the simple regression equation shown in equation (2),
Y1 = α1 * X11 + β1 ... (2)
Y1: Net assets of individual companies X11: Net assets of the number of thumbs A process of performing a second simple regression analysis of individual companies using the simple regression equation shown in equation (3).
Y2 = α2 * X21 + β2 ... (3)
Y2: PBR of individual companies
X21: PBR of the number of thumbs
The process of calculating the first adjusted market value of an individual company by multiplying the predicted value of the net assets of the individual company obtained by the first simple regression analysis of the individual company by the corrected PBR of the number of thumbs.
The process of calculating the adjusted PBR of an individual company by applying the corrected PBR of the parent index to the simple regression equation of equation (3), and
The process of calculating the second adjusted market value of an individual company by multiplying the predicted value of the net assets of the individual company by the adjusted PBR of the individual company minus the corrected PBR of the number of thumbs.
A program that executes a process to generate non-financial risk-related information related to the non-financial risk of an individual company based on the market capitalization of the individual company and the first adjusted market value and the second adjusted market value.
JP2021068118A 2021-04-14 2021-04-14 Systems, methods, and programs for quantifying non-financial information and assessing corporate value Active JP6956292B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021068118A JP6956292B1 (en) 2021-04-14 2021-04-14 Systems, methods, and programs for quantifying non-financial information and assessing corporate value

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021068118A JP6956292B1 (en) 2021-04-14 2021-04-14 Systems, methods, and programs for quantifying non-financial information and assessing corporate value

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP6956292B1 true JP6956292B1 (en) 2021-11-02
JP2022163277A JP2022163277A (en) 2022-10-26

Family

ID=78281994

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021068118A Active JP6956292B1 (en) 2021-04-14 2021-04-14 Systems, methods, and programs for quantifying non-financial information and assessing corporate value

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6956292B1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003167987A (en) * 2001-11-30 2003-06-13 Obic Business Consultants Ltd Financial accounting system with current price information acquiring function using internet
JP2003187052A (en) * 2001-10-09 2003-07-04 Kunio Ito Enterprise value evaluating system
JP2003216718A (en) * 2002-01-17 2003-07-31 Dentsu Inc Enterprise value analysis system with function for analyzing total market value of stock component
JP2021009696A (en) * 2019-07-02 2021-01-28 アビームコンサルティング株式会社 System, method, and program for supporting esg management

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003187052A (en) * 2001-10-09 2003-07-04 Kunio Ito Enterprise value evaluating system
JP2003167987A (en) * 2001-11-30 2003-06-13 Obic Business Consultants Ltd Financial accounting system with current price information acquiring function using internet
JP2003216718A (en) * 2002-01-17 2003-07-31 Dentsu Inc Enterprise value analysis system with function for analyzing total market value of stock component
JP2021009696A (en) * 2019-07-02 2021-01-28 アビームコンサルティング株式会社 System, method, and program for supporting esg management

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022163277A (en) 2022-10-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11449942B2 (en) Dynamic asset sector simulator apparatuses, methods and systems
Pillai et al. Implementing integrated Lean Six Sigma for software development: a flexibility framework for managing the continuity: change dichotomy
Hagedorn et al. An adverse selection model of optimal unemployment insurance
Xue et al. Cloud computing with AI for banking and e-commerce applications
US20150081398A1 (en) Determining a performance target setting
JP2016099915A (en) Server for credit examination, system for credit examination, and program for credit examination
JP2022003596A (en) Financial product transaction management device, financial product transaction management system, financial product transaction management method in financial product transaction management system, and program
US20150228019A1 (en) System and method for facilitating social trading
Cabral Oligopoly dynamics
JP2020052968A (en) Financial analysis system and financial analysis program
JP6956292B1 (en) Systems, methods, and programs for quantifying non-financial information and assessing corporate value
JP5901094B1 (en) Investment simulation apparatus and method
JP6890083B2 (en) Business value evaluation device and business value evaluation method
JP6391498B2 (en) Asset management simulation system
JP7051194B1 (en) Systems, methods, and programs for quantifying non-financial information and assessing corporate value
JP6771513B2 (en) Devices and methods for calculating default probability and programs for it
JP7144945B2 (en) Sales forecast simulation device, sales forecast simulation method and sales forecast simulation program
JP7049723B1 (en) Coupon value quantification program, recording medium, coupon value quantification method, and coupon value quantification device
JP2023021403A (en) Profit prediction management device, profit prediction management method and profit prediction management program
JP6316268B2 (en) Asset reassignment simulation system
JP2012168599A (en) Financial portfolio analysis system
JP2022060924A (en) Credit management device, credit management program and credit management method
CN112236786B (en) Future prediction simulation device, method, and recording device
JP6905297B1 (en) Investment support system, investment support method, and investment support program
JP2009070028A (en) Investment contract support apparatus, and investment contract support program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210414

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20210414

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210729

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20210902

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20211004

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6956292

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350