財務情報と機械学習による企業の業績予測：上場企業2000社を事例として

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-087

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Predicting Corporate Performance through Financial Data and Machine Learning: Insights from 2,000 Listed Companies

著者名: 塩澤守弘（東京電力ホールディングス）,太田耕司（東京電力ホールディングス）,坂本松昭（東京電力エナジーパートナー）,竹田恒（東京国際大学）

著者名(英語): Morihiro Shiozawa (Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.),Koushi Ohta (Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc.),Matsuaki Sakamoto (TEPCO Energy Partner, Inc.),Hisashi Takeda (Tokyo International University)

キーワード: 機械学習|企業業績予測|電力自由化|machine learning|prediction of corporate performance|liberalization of electricity

要約(日本語): 本論文では，電力自由化における電力会社の，事業投資先の探索・選択への役立ちを目的として，財務情報ヒストリカルデータをもとに将来の企業業績（ROE：自己資本利益率）を予測する機械学習モデルを作成した。これらの機械学習モデルの解説と予測精度の検証を行う。

本誌掲載ページ: 126-128 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,081 Kバイト