平成30（2018）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	30−共研−2054		分野分類			統計数理研究所内分野分類			e
						主要研究分野分類			7
研究課題名	ロバストな一般化線形モデルを用いた信用リスクの予測について
フリガナ 代表者氏名	ミヤモト ミチコ 宮本 道子				ローマ字		Michiko Miyamoto
所属機関	秋田県立大学
所属部局	システム科学技術学部 経営システム工学科
職　　名	教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		47千円		研究参加者数		2　人

研究目的と成果（経過）の概要

銀行が中小企業の信用リスクをモデル化することは非常に重要である。外れ値が混入した場合でもメインとなる代表性を担保できるような統計モデルを組み立てたり、推定や検定を行えるロバストな一般化線形モデルを考える中で，信用リスク分析に対するニューラルネットワークアプローチに注目した．それは信用リスクエクスポージャーの集中における不確実な知識を定量化しそして管理するための新しい枠組である。本研究の目的は、実験的ニューラルネットワーク分析、決定木分析を調査し、その結果を日本の中小企業のための伝統的なロジスティック分析の結果と比較した。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

"Predicting Credit Risk for Japanese SMEs with a Neural Network Model" 2018年度統計関連学会連合大会　於中央大学・後楽園キャンパス　

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研究参加者一覧
氏名	所属機関