JP4343140B2 - 評価装置及びそのコンピュータプログラム - Google Patents
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Description
(1)与えられたモデル構成用のデータ、すなわち倒産対象企業の財務指標などの指標1から指標nまでの値を使って以下の式(1)に示されるようなモデルを構成する。ここで、式(1)のxnは分析に用いる指標であり、anは指標に係る係数であり、モデルの構成とは、具体的には以下の式(1)においてa1からanまでの係数パラメータを推定することである。
上記の(1)及び(2)の手順により、あるモデルに基づいた評価対象企業ごとのスコアを算出することが可能となる(非特許文献1参照)。
本発明は、上記に記載の発明において、部分空間修正部をさらに備え、前記部分空間修正部は、前記モデル構成用データ記憶部から読み出した前記モデル構成用データにおける各サンプルのそれぞれについて、前記部空間記憶部から読み出した、一方のデータ群に対応する第1の部分空間と前記モデル用構成データの各サンプルから生成されるベクトルとが成す第3の角度と、前記部分空間記憶部から読み出した、他方のデータ群に対応する第2の部分空間と前記モデル用構成データの各サンプルから生成されるベクトルとが成す第4の角度とを求め、算出した前記第3の角度と前記第4の角度との差を各サンプルのスコアとして算出し、算出した各サンプルのスコアを値の順に並べて、前記分類手段にて分類された前記各データ群ごとのサンプル数に基づいて前記並べられた各サンプルを前記いずれかのデータ群に再分類する再分類手段と、前記第1の部分空間と前記第2の部分空間のそれぞれについて、前記分類手段により最初に分類されたいずれかのデータ群のサンプルのうち前記再分類手段により前記分類手段と同一のデータ群に分類されたサンプルの数と、前記分類手段により最初に分類された該データ群のサンプルの数とに基づいて算出される再現率が一定数以上になるまで、平均学習部分空間法により部分空間を移動させ、移動後の前記第1の部分空間と移動後の前記第2の部分空間を前記部分空間記憶部に記録する部分空間修正手段とを備え、前記スコア算出手段は、前記部分空間記憶部から読み出した、前記部分空間修正手段による移動後の第1の部分空間と第2の部分空間のそれぞれと、前記評価対象データ記憶部から読み出した前記評価対象データから生成されるベクトルとが成す角度を算出し、算出した角度の差を当該評価対象データのスコアとする、ことを特徴とする。
図1は、本実施形態による評価装置100を示す概略ブロック図である。評価装置100は例えば、企業の財務情報などの評価に用いられる装置であり、以下評価対象のデータとして企業のデータを適用して記載する。
図2から図5はそれぞれ、部分空間構成部11、部分空間修正部12、スコア算出部18及び有効指標抽出部15の処理を示したフローチャートであり、図6から図9は、当該処理の手順を概念的に示した図である。
図2において、まず最初に部分空間構成部11は、入力部10からモデル構成用企業データ及び部分空間を構成するKL展開に用いられる部分空間の寄与率を定めるモデル構成用パラメータが入力される(ステップSa1)。ここで、モデル構成用企業データは、n×p行列(n:サンプル数(モデルとなる企業の数)、p:次元)で表される。具体的には図6の「手順1」に示されるようにA〜C社の企業のデータとして「売上高」、「売上原価」、「従業員数」が示された場合、n=3となり、p=3となる。また、モデル構成用パラメータは、データが有する情報量(具体的にはデータの分散)のうち、どの程度をKL展開で構成される部分空間で近似するか、すなわちデータが有する誤差情報をどれだけ取り除くかに基づいて定められる値であり、0〜100%の値が設定される。
部分空間修正部12は、部分空間構成部11から出力される部分空間構成部11が構成した2つの部分空間の情報を取得し、モデル構成用企業DB13からモデル構成用企業データを読み出す(ステップSb1)。次に、部分空間修正部12は、2つの部分空間の情報と、モデル構成用企業データとに基づいて、スコアを算出する。ここで、スコアの算出は、2つの部分空間A’とB’のぞれぞれと、個々のモデル構成用企業データから構成されるベクトルとの成す角度の差を算出することによって行われる。すなわち、部分空間A’(p×q行列)とベクトルの成す角度をangleAとし、部分空間B’(p×r行列)とベクトルの成す角度をangleBとした場合、その差分であるangleA−angleBがスコアの値となる。
(第2項):γ(a,b)Rt (a,b):真のラベルが倒産であるのに、非倒産として分類されたため、倒産のサンプルを取り込むように部分空間を回転及び移動させるために加算を行う自己相関行列の項である。
(第3項):−γ(b,a)Rt (b,a):真のラベルが非倒産であるのに、倒産として分類されたため、非倒産のサンプルを遠ざけるように部分空間を回転及び移動させるために減算を行う自己相関行列の項である。
まず最初に、スコア算出部18は、部分空間修正部12によって構成され、部分空間DB14に記録された部分空間の情報を部分空間DB14から読み出す。また、評価対象企業データを評価対象企業DB17から読み出す(ステップSc1)。ここで、評価対象企業データは、n’×p行列(n’:サンプル数、p:次元)で構成されているとする。
次に、図10から図13を参照して、上記の評価装置100を実際の企業データに適用して分析を行った実施例について説明する。
また、上記の実施形態では、特定の尺度に対応する視点数を2つとしたが、本発明はこれに限られず、複数の視点数により実施することも可能である。
11 部分空間構成部
12 部分空間修正部
18 スコアリング部
100 評価装置
Claims (4)
- 入力部と、部分空間構成部と、スコア算出部と、スコア算出結果出力部と、評価対象データ記憶部と、モデル構成用データ記憶部と、部分空間記憶部からなる評価装置であって、
前記入力部は、
p個の指標の値からなる1以上の評価対象データを入力し、前記評価対象データ記憶部に記録する評価対象データ記録手段と、
前記評価対象データを評価する基準となるデータであり、n×p行列で表される前記p個の指標の値からなるn個のサンプルデータであるモデル構成用データと、部分空間を構成するKL展開に用いられる次元sを定める寄与率パラメータを入力し、前記モデル構成用データ記憶部に記録するモデル構成用データ記録手段と
を備え、
前記部分空間構成部は、
前記入力部から入力された前記モデル構成用データの各サンプルに関連付けられる値であって評価を行う事象に応じて予め定められる所定の尺度の尺度値に基づいて、前記尺度値で表される分類に分類することにより、または、前記尺度値と予め定められる前記所定の尺度の境界値とを比較して分類することにより、または、分類されるサンプル数が所定のサンプル数になるように分類することにより、前記尺度値と前記モデル構成用データをm×p行列で表されるmサンプルのデータ群、及び、(n−m)×p行列で表される(n−m)サンプルのデータ群の2つに分類する分類手段と、
分類された前記データ群それぞれについて、当該データ群に対してKL展開を適用し、前記モデル構成用データ記憶部から読み出した前記寄与率パラメータに基づきp×s行列(sは1以上p以下の自然数)の部分空間を構成する部分空間構成手段と、
前記部分空間構成手段により構成された一方のデータ群に対応する部分空間を第1の部分空間とし、他方のデータ群に対応する部分空間を第2の部分空間として前記部分空間記憶部に記録する部分空間記録手段と
を備え、
前記スコア算出部は、
前記評価対象データ記憶部から読み出した全ての評価対象データのそれぞれについて、
前記部分空間記憶手段から読み出した前記第1の部分空間と前記評価対象データから生成されるベクトルとが成す第1の角度と、前記部分空間記憶手段から読み出した前記第2の部分空間と前記評価対象データから生成されるベクトルとが成す第2の角度とを算出し、算出した前記第1の角度と前記第2の角度の差を前記評価対象データのスコアとして算出するスコア算出手段
を備え、
前記スコア算出結果出力部は、
前記スコア算出手段により算出された各評価対象データのスコアを値の順に並べて出力する出力手段
を備える、
ことを特徴とする評価装置。 - 有効指標抽出部と、指標毎の有効度を記憶する有効指標記憶部とをさらに備え、
前記有効指標抽出部は、
前記部分空間記憶部から読み出した、一方のデータ群に対応する前記第1の部分空間と、前記第1の部分空間のp個の指標の基底ベクトルとがなす角度と、前記部分空間記憶部から読み出した、他方のデータ群に対応する前記第2の部分空間と、前記第2の部分空間のp個の指標の基底ベクトルとがなす角度を、前記指標ごとに算出し、算出した前記第1の部分空間と第2の部分空間の前記指標それぞれの角度に基づいて、前記指標ごとの有効度を算出する有効指標抽出手段と、
前記有効指標抽出手段で算出された有効度を前記有効指標記憶部に記録する有効指標記録手段とを備える、
ことを特徴とする請求項1に記載の評価装置。 - 部分空間修正部をさらに備え、
前記部分空間修正部は、
前記モデル構成用データ記憶部から読み出した前記モデル構成用データにおける各サンプルのそれぞれについて、前記部空間記憶部から読み出した、一方のデータ群に対応する第1の部分空間と前記モデル用構成データの各サンプルから生成されるベクトルとが成す第3の角度と、前記部分空間記憶部から読み出した、他方のデータ群に対応する第2の部分空間と前記モデル用構成データの各サンプルから生成されるベクトルとが成す第4の角度とを求め、算出した前記第3の角度と前記第4の角度との差を各サンプルのスコアとして算出し、算出した各サンプルのスコアを値の順に並べて、前記分類手段にて分類された前記各データ群ごとのサンプル数に基づいて前記並べられた各サンプルを前記いずれかのデータ群に再分類する再分類手段と、
前記第1の部分空間と前記第2の部分空間のそれぞれについて、前記分類手段により最初に分類されたいずれかのデータ群のサンプルのうち前記再分類手段により前記分類手段と同一のデータ群に分類されたサンプルの数と、前記分類手段により最初に分類された該データ群のサンプルの数とに基づいて算出される再現率が一定数以上になるまで、平均学習部分空間法により部分空間を移動させ、移動後の前記第1の部分空間と移動後の前記第2の部分空間を前記部分空間記憶部に記録する部分空間修正手段と
を備え、
前記スコア算出手段は、
前記部分空間記憶部から読み出した、前記部分空間修正手段による移動後の第1の部分空間と第2の部分空間のそれぞれと、前記評価対象データ記憶部から読み出した前記評価対象データから生成されるベクトルとが成す角度を算出し、算出した角度の差を当該評価対象データのスコアとする、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の評価装置。 - 入力部と、部分空間構成部と、スコア算出部と、スコア算出結果出力部と、評価対象データ記憶部と、モデル構成用データ記憶部と、部分空間記憶部からなる評価装置のコンピュータに、
前記入力部を、
p個の指標の値からなる1以上の評価対象データを入力し、前記評価対象データ記憶部に記録する評価対象データ記録手段、
前記評価対象データを評価する基準となるデータであり、n×p行列で表される前記p個の指標の値からなるn個のサンプルデータであるモデル構成用データと、部分空間を構成するKL展開に用いられる次元sを定める寄与率パラメータを入力し、前記モデル構成用データ記憶部に記録するモデル構成用データ記録手段、
前記部分空間構成部を、
前記入力部から入力された前記モデル構成用データの各サンプルに関連付けられる値であって評価を行う事象に応じて予め定められる所定の尺度の尺度値に基づいて、前記尺度値で表される分類に分類することにより、または、前記尺度値と予め定められる前記所定の尺度の境界値とを比較して分類することにより、または、分類されるサンプル数が所定のサンプル数になるように分類することにより、前記尺度値と前記モデル構成用データをm×p行列で表されるmサンプルのデータ群、及び、(n−m)×p行列で表される(n−m)サンプルのデータ群の2つに分類する分類手段、
分類された前記データ群それぞれについて、当該データ群に対してKL展開を適用し、前記モデル構成用データ記憶部から読み出した前記寄与率パラメータに基づきp×s行列(sは1以上p以下の自然数)の部分空間を構成する部分空間構成手段、
前記部分空間構成手段により構成された一方のデータ群に対応する部分空間を第1の部分空間とし、他方のデータ群に対応する部分空間を第2の部分空間として前記部分空間記憶部に記録する部分空間記録手段、
前記スコア算出部を、
前記評価対象データ記憶部から読み出した全ての評価対象データのそれぞれについて、
前記部分空間記憶手段から読み出した前記第1の部分空間と前記評価対象データから生成されるベクトルとが成す第1の角度と、前記部分空間記憶手段から読み出した前記第2の部分空間と前記評価対象データから生成されるベクトルとが成す第2の角度とを算出し、算出した前記第1の角度と前記第2の角度の差を前記評価対象データのスコアとして算出するスコア算出手段、
前記スコア算出結果出力部を、
前記スコア算出手段により算出された各評価対象データのスコアを値の順に並べて出力する出力手段、
として機能させるためのコンピュータプログラム。
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