領域分割決定木を利用した信用リスク管理
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概要
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金融機関はいうまでもなく, あらゆる会社の財務部門や審査部門においては, 取引先の「倒産」の危険性がどの程度あるのか知ることは, 非常に重要かつ困難な課題であった.我々は, 企業の財務データと債務の履行状況を含むデータベースから学習した決定木を利用し, 企業の信用リスクを定量化するこころみを行なった.財務データのような数値中心のデータベースから知識をマイニングする場合, データ間の相関関係を考慮しなければならない.我々は決定木の判別ルールとして領域ルールを利用することで, この問題に対処した.本手法は金融関連データのような数値型中心のデータベースに対する分析手法として期待できる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-10-14
著者
-
森本 康彦
東京学芸大学
-
福田 剛志
日本アイ・ビーエム(株)東京基礎研究所
-
福田 剛志
日本ibm株式会社大和ソフトウェア研究所
-
森本 康彦
日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所
-
森本 康彦
日本ibm(株)東京基礎研究所
-
松澤 裕史
日本アイ・ビー・エム東京基礎研究所
-
松澤 裕史
日本IBM(株)東京基礎研究所
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