電力取引市場におけるRandom Forestを用いた信用リスク評価

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-190

グループ名: 【全国大会】平成19年電気学会全国大会論文集

発行日: 2007/03/15

タイトル(英語): Credit Risk Evaluation in Power Market with Random Forest

著者名: 梅澤 康士(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Yasushi Umezawa(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 信用リスク|Random Forest|データマイニング|電力取引市場

要約(日本語): 本稿は、データマイニング手法を用いた企業価値評価の手法を提案する。近年の電力自由化範囲の拡大に伴い電力取引市場の形態が多様化し，取引対象となる企業も増加している。この状況下において，リスクに見合うリターンを得るためには取引先の選択が重要であり，その際に価格要素を考慮するだけでなく，企業の信用リスクを自ら客観的に評価する必要性がある。しかし本問題は価格要素だけでなく企業の様々な指標により総合的に分析し評価されるため、どの指標が分析に重要視されているのか判別しづらい。そこで本稿では、データマイニング手法の中でも高精度の予測・分類が可能であるRandom Forestを用いて信用リスク評価において重要な財務指標を抽出すると共に、企業のクラス分けを行う。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 880 Kバイト