画像認識技術を用いたニューラルネットワーク による企業の将来性予測

○葉山 毅¹⁾、 渡邊 真治¹⁾

1) 大阪府立大学

Abstract

企業の将来性を予測する先行研究は、回帰分析による線形分析やニューラルネットワークを用いた非線形的な数値分析など、様々な手法で行われてきた。また、分析する業種を単一にしておらず、また単年度の財務データで分析している研究が多い。本研究では、企業の財務データをグラフ化した画像を入力とした畳み込みニューラルネットワークを用いて分析を行う。分析には、存続企業、上場廃止、実質破綻した建設業の最新5年分の財務データを比率化しグラフのしたものを使用している。また分析に必要な工数を減らした本手法で、従来の分析と同等以上の判定精度を得られることを目的としている。

Earlier studies that predicted the company's future potential has been carried out by various methods such as linear analysis like regression analysis and nonlinear numerical analysis like a neural network. This study analyzes using a convolutional neural network which inputs graphic image of company's financial data. For the analysis, I use the financial ratio for graphing, using the financial data of the last five years of surviving companies , delisting companies and companies that were substantially bankrupted. And I aimed at obtaining the judgment accuracy equal to or higher than that of the conventional analysis by this method which reduces the man-hour required for analysis.

Keywords

畳み込みニューラルネットワーク，画像認識，財務データ

Convolutional Neural Network，Image Recognition，Financial Data