Random Tree based Committee Learningによる企業収益リスクモデルの構築(ビジネスとデータマイニング, <特集>「安全・安心な社会生活の実現に向けた知識の活用とソフトウェア開発支援」及び一般)
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概要
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東証一部上場企業の会計決算データを対象に, 種々のデータマイニング手法を適用して次期の企業収益の増減を予測する企業収益リスクモデルを構築した.その結果、Random Tree based Committee Learningが最高精度出力モデルとなった.またそのモデル構築過程において, 会計決算データの性質を明らかにし, 企業収益を決定する会計上のリスク要因を考察した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-01-17
著者
-
岡田 孝
アロカ株式会社 研究所
-
岡田 孝
関西学院大学情報メディア教育センター
-
矢田 勝俊
関西大学商学部
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所
-
元田 浩
大阪大学産業科学研究所
-
鷲尾 隆
大阪大学 産業科学研究所
-
元田 浩
現在 大阪大学産業科学研究所
-
神農 康雄
関西学院大学理工学部情報科学科
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門(情報・量子科学系)知能推論研究分野
-
岡田 孝
関西学院大学大学院理工学研究科情報科学専攻
-
岡田 孝
関西学院大学理工学部情報科学科
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所:科学技術振興機構
-
岡田 孝
関西学院大 理工
-
岡田 孝
日立アロカメディカル
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