JP7194077B2 - 経営分析支援システム、及び経営分析支援方法 - Google Patents
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Description
タDB2とデフォルト予測装置5とから構成される。
線又は通信ネットワーク3によって通信可能に接続される。
と、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等のメモリ12と、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置13と、通信装置14と、キーボード、マウス、又はタッチパネル等の入力装置15と、ディスプレイ及びタッチパネル等の出力装置16とを備える。
次に、デフォルト予測装置5が行う処理について説明する。デフォルト予測装置5は、例えば、ユーザから所定の入力を受け付けた場合に、以下の処理を実行する。
<目的変数作成処理>
図5は、分析処理における目的変数作成処理の詳細を説明するフロー図である。まず、目的変数生成部111は、取引データDB2から、各企業の格付けを記録した格付けテー
ブル100及び、各企業の支払いの延滞に関する情報を記録した延滞テーブル120を取得し、これらのテーブルを結合する(s11)。
図6は、格付けテーブルの一例を示す図である。格付けテーブル100は、各企業の企業ID101、予め設定された過去の期間(例えば、直近の3か月間。以下、デフォルト判定期間という。)内から抽出された抽出年月102、及び、その抽出年月における企業の格付け103、の各項目の情報を有するレコードを備えるデータベースである。
図7は、延滞テーブルの一例を示す図である。延滞テーブル120は、各企業の企業ID121、デフォルト判定期間から抽出された抽出年月122、及び、その抽出年月における、金融機関からの貸し付けに対する延滞が続いている月数の合計である延滞月数123、の各項目の情報を有するデータベースである。
図8は、デフォルト判定作業テーブル160の一例を示す図である。デフォルト判定作業テーブル160は、各企業の企業ID、デフォルト判定期間における各年月、その企業のその年月における延滞月数、その企業のその年月における格付け、その企業のその年月における延滞月数が所定月数以上である場合に1が設定される延滞フラグ、その企業のその年月における格付けが所定評価以上である場合に1が設定される格付けフラグ、及び、その企業の延滞フラグ及び格付けフラグが共に1の場合に(その企業がその年月にデフォルトしたとして)1が設定されるデフォルトフラグ、の各項目の情報を有するレコードを備えるデータベースである。
図9は、デフォルト判定結果テーブル(マクロ表)140の一例を示す図である。デフォルト判定結果テーブル140は、各企業の企業ID141、及び、その企業のデフォルトフラグ143、の各項目を有するレコードを備えるデータベースである。
次に、説明変数作成処理の詳細を説明する。
図11は、取引データ200の一例を示す図である。取引データ200は、各企業の企業ID201、その企業が行った取引に係る記帳の種類202(電気代、給与、売り上げ、電気代等)、その企業が行った取引に係る入出金の種類203(仕向又は被仕向)、その企業が行ったその取引の年月日204、及び、その企業が行ったその取引の取引金額205(属性値)、の各項目の情報を有する複数のレコードで構成されている。
ここで、図12は、取引の属性値の変動パターンの特定方法の一例として示す、仕向合計の変動パターンの特定方法を説明する図である。まず、説明変数生成部112は、ある企業のデフォルト判定期間より前の所定の基準年月以降、デフォルト判定期間までの各月の仕向合計金額の合計を順次記録した時系列列挙テーブル240を作成する。
の変動パターンに基づき特徴量情報323を生成する企業と、デフォルトの予測をする企業(判定企業)とに分割する。この分割比は任意であるが、例えば、5:5とする。
ここで、図15は、説明変数テーブル220の一例を示す図である。説明変数テーブル220は、各企業の企業ID221、その企業における各取引の種類ごと(仕向合計、被仕向合計、電気代(仕向)、電気代(被仕向))のカテゴリ値222、及び、その企業における各取引の種類ごとの取引データの変動パターン224、の各項目の情報を有する。このように、説明変数テーブル220は、取引に係る複数の説明変数のリストを記録したデータベースである。
図16は、特徴量情報生成の一例を説明するフロー図である。まず、特徴量生成部113は、説明変数作成処理で設定した各説明変数(特徴量)の任意の組み合わせのパターン(以下、特徴量パターンという。本実施形態では3つの説明変数の組み合わせとするが、これに限る趣旨ではない。)を設定する。
割合(デフォルト割合:デフォルト件数/該当件数)を算出する(s31-s33)。
図17は、特徴量企業リストの作成方法の一例を説明する図である。ここでは、特徴量パターンは3つの説明変数(特徴量に係る項目及びその条件)、すなわち、説明変数1:自己資本比率が33%未満、説明変数2:格付けがE以下、説明変数3:仕向合計比が0.9未満、であったものとする。
図19は、特徴量一覧から特徴量情報を生成する方法の一例を説明する図である。同図に示すように、自己資本比率が33%未満、格付けがE、かつ仕向合計額比が0.9未満である特徴量パターンNo.1のデフォルト割合は50%である一方、自己資本比率が33%未満、格付けがA、かつ仕向合計額比が1.1以上である特徴量パターンNo.2のデフォルト割合は10%であるので、特徴量生成部113は、値が高い特徴量パターンN
o.1を抽出した特徴量情報323を作成する。
図20は、特徴量パターン別企業リストの一例を示す図である。特徴量パターン別企業リスト330は、特徴量パターンの番号331と、その特徴量パターンを有する企業のリスト332とを含む情報である。
図21は、デフォルト要因特定処理の一例を説明するフロー図である。特徴量情報生成処理の終了後、判定企業設定部131は、判定企業を設定する。具体的には、例えば、判定企業設定部131は、説明変数作成処理で予測用のデータとした企業を特定する。なお、判定企業設定部131は、デフォルトの予測を行いたい企業の企業IDの入力を、ユーザから受け付けてもよい。
図22は、合致特徴量一覧の一例を示す図である。合致特徴量一覧500は、各判定企業の企業ID、合致特徴量パターンを構成する特徴量を特定する番号(特徴量の番号)、その特徴量の該当件数、その特徴量のデフォルト件数、及び、その特徴量のデフォルト割合、の各項目の情報を有するレコードを備える。
図23は、要フォロー企業一覧510の一例を示す図である。要フォロー企業一覧510は、各企業の企業ID512、その企業がデフォルトすると推定された時期であるデフォルト想定月511、その企業の合致特徴量パターンにおける特徴量の数513、及び、その企業が有する合致特徴量パターンの各特徴量に係るデフォルト割合のうち最も値が高かった最大デフォルト割合514、の各項目の情報を有するデータベースである。
いてもよい。
図24は、要フォロー企業特徴量一覧の一例を示す図である。要フォロー企業特徴量一覧520は、指定された企業の企業ID521、その企業のデフォルト想定月522、その企業が有する特徴量パターンの番号523、その特徴量パターンを構成する各特徴量の内容524(特徴量に係る取引の種類及びその属性値の変動パターン)、その特徴量パターンを構成する各特徴量の条件525(特徴量に係る取引の種類の属性値の変動パターンの時期とデフォルトの発生予想時期との間の関係)、その特徴量パターンの該当件数526、及び、その特徴量パターンのデフォルト割合527、の各項目の情報を有するデータベースである。
図25は、デフォルト要因表示画面600の一例を示す図である。同図に示すように、デフォルト要因表示画面600には、選択された各種類の取引の属性値(取引金額等)の時系列の変動を示した、1又は2以上のグラフ610が表示される。
2 取引データDB
5 デフォルト予測装置
11 演算装置
12 メモリ
13 記憶装置
14 入力装置
15 出力装置
16 通信装置
100 格付けテーブル
110 分析部
111 目的変数生成部
112 説明変数生成部
113 特徴量情報生成部
120 延滞テーブル
130 検知部
131 判定企業設定部
132 デフォルト要因特定部
133 画面表示部
140 デフォルト判定結果テーブル
160 デフォルト判定作業テーブル
200 取引データ
220 説明変数テーブル
240 時系列列挙テーブル
243 変動比率テーブル
246 変動パターンテーブル
323 特徴量情報
510 要フォロー企業一覧
520 要フォロー企業特徴量一覧
600 デフォルト要因表示画面
Claims (6)
- 金融取引の取引主体におけるデフォルト時期の情報と、前記デフォルト時期より以前の所定期間における前記取引主体が行った取引の履歴と、を保持する記憶装置と、
前記取引の履歴及び前記デフォルトの時期の各情報に基づき、前記取引の種類と当該種類の取引の属性値の変動との組み合わせに係る、複数の種類の取引の履歴の特徴と当該取引以後のデフォルトの可能性との間の関係を示す特徴量情報を生成する分析処理と、所定の金融取引の所定の取引主体が行った取引の履歴と、前記生成した特徴量情報とに基づき、前記所定の取引主体が行った取引の種類及び当該種類の取引の属性値の変動の組み合わせに係る特徴と合致する特徴を有する取引を特定することにより、前記所定の取引主体が将来の所定期間内にデフォルトする可能性を判定し、当該可能性が高いと判定した場合、前記所定の取引主体の前記取引の履歴の情報と、前記特定した取引の種類及び当該種類の取引の属性値の変動の履歴とを表示する検知処理と、を実行する演算装置と、を含み、
前記演算装置は、前記特徴量情報を生成するに際して、前記属性値の変動として、前記取引の属性値の所定期間内における所定値以上の増加又は減少の少なくともいずれかを特定する、
経営分析支援システム。 - 前記演算装置は、前記所定の取引主体が前記将来の所定期間内にデフォルトする可能性が高いと判定した場合、前記属性値の所定期間内における所定値以上の増加又は減少の少なくともいずれかを示す情報を表示する、請求項1に記載の経営分析支援システム。
- 前記演算装置は、前記取引の履歴の情報を出力すると共に、前記取引の履歴が示す取引の種類及び属性値の変化に対応して設定された、前記取引の履歴の特徴を変化させるための方策に関する情報を表示する、請求項1に記載の経営分析支援システム。
- 金融取引の取引主体におけるデフォルト時期の情報と、前記デフォルト時期より以前の所定期間における前記取引主体が行った取引の履歴と、を保持する記憶装置を備える経営分析支援システムが、
前記取引の履歴及び前記デフォルトの時期の各情報に基づき、前記取引の種類と当該種類の取引の属性値の変動との組み合わせに係る、複数の種類の取引の履歴の特徴と当該取引以後のデフォルトの可能性との間の関係を示す特徴量情報を生成する分析処理と、所定の金融取引の所定の取引主体が行った取引の履歴と、前記生成した特徴量情報とに基づき、前記所定の取引主体が行った取引の種類及び当該種類の取引の属性値の変動の組み合わせに係る特徴と合致する特徴を有する取引を特定することにより、前記所定の取引主体が将来の所定期間内にデフォルトする可能性を判定し、当該可能性が高いと判定した場合、前記所定の取引主体の前記取引の履歴の情報と、前記特定した取引の種類及び当該種類の取引の属性値の変動の履歴とを表示する検知処理と、を実行と、を実行し、
前記特徴量情報を生成するに際して、前記属性値の変動として、前記取引の属性値の所定期間内における所定値以上の増加又は減少の少なくともいずれかを特定する、
経営分析支援方法。 - 前記経営分析支援システムは、前記所定の取引主体が前記将来の所定期間内にデフォルトする可能性が高いと判定した場合、前記属性値の所定期間内における所定値以上の増加又は減少の少なくともいずれかを示す情報を表示する、請求項4に記載の経営分析支援方法。
- 前記経営分析支援システムは、前記取引の履歴の情報を出力すると共に、前記取引の履歴が示す取引の種類及び属性値の変化に対応して設定された、前記取引の履歴の特徴を変化させるための方策に関する情報を表示する、請求項4に記載の経営分析支援方法。
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JP2019153258A (ja) | 2018-02-28 | 2019-09-12 | 毅 葉山 | 機械学習装置、予測システム、及び、プログラム |
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