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Ｅｘｃｅｌを用いた
倒産予測モデル構築再入門
【パソコン貸与、サンプル・ファイルは持ち帰って使えます】 |
日時： ２０１９年９月１９日（木）午後１時３０分～午後４時３０分
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会場： 金融財務研究会本社 グリンヒルビル セミナールーム
（東京都中央区日本橋茅場町1-10-8） |
受講費： ３４，５００円（お二人目から２９，０００円）
（消費税、参考資料を含む） |
講師 中川秀敏(なかがわひでとし)氏
一橋大学大学院経営管理研究科 教授
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財務データを主に用いる企業倒産予測モデル自体は目新しいものではない。しかしながら今日では、FinTech の一形態として機械学習を用いた人工知能(AI)型の自動融資審査サービスも数多く登場してきている。もはや、企業倒産予測モデルを構築するうえで、人間が主体的に関与する余地はないのだろうか？
本セミナーでは「温故知新」という精神に基づき、①Altman(1968)のZスコアモデルに源流をもつ、統計的なアプローチである「線形判別モデル」と②最近目にすることが多くなったランダム・フォレストやブースティングといった機械学習手法の基礎となる「決定木モデル」、という２つの古典的なモデルについて、それぞれExcelで実際に財務データを用いた倒産予測モデル構築を体験していただく。そして、これらのモデルの予測ロジックがどのようなものか、またこうしたモデルの長所・短所を、実際に視覚的に確認しながら理解していきたい。また、2つのモデルを統計分析フリーソフト「R」を用いた分析例も紹介する。
そして、人工知能が支配的になることが不可避な次世代の倒産予測モデルに対して、人間が果たすべき役割とはどのようなものかを考えていきたい。
１．倒産判別モデルを実際に構築しよう
① 線形判別による倒産予測モデルを構築してみよう（PC演習あり）
② 決定木による倒産予測モデルを構築してみよう（PC演習あり）
③ ２つのモデルの結果を比較してみよう
２．将来の倒産予測モデルはどうなっていくか？
① その他の機械学習手法による倒産予測モデルの例
② 倒産予測モデル構築において人間が果たすべき役割とは
【講師略歴】
2000年3月：東京大学大学院数理科学研究科博士課程を修了。博士（数理科学）。
2000年4月～2003年1月：株式会社エムティービーインベストメントテクノロジーズ研究所（現・株式会社三菱UFJトラスト投資工学研究所）研究員。
2003年2月～2008年3月：東京工業大学 理財工学研究センター助教授、大学院イノベーションマネジメント研究科助教授（07年4月より准教授）。
2008年4月～2018年3月：一橋大学大学院国際企業戦略研究科准教授。
2018年4月より現職。
著書として『クレジット・リスク・モデル』（共著、金融財政事情研究会、01年）、『オペレーショナル・リスクのすべて』（共著、東洋経済新報社）。
訳書として『ファイナンスへの確率解析』（共訳、朝倉書店、00年）、『リスク・マネジメント』（共訳、共立出版、05年）、『定量的リスク管理』（共訳、共立出版、08年）、『クレジット・デリバティブ』（監訳、ピアソンエデュケーション、08年）。
※録音･ビデオ撮影はご遠慮下さい。
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主催 金融財務研究会
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