[論文レビュー] A Business Intelligence Model to Predict Bankruptcy using Financial Domain Ontology with Association Rule Mining Algorithm

A. Martin, M. Manjula+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2011

Financial Distress and Bankruptcy Prediction参考文献 12被引用数 24

ひとこと要約

本稿では、財務分野のオントロジーと連関ルールマイニング、Altman Zスコアモデルを統合することで破産予測を向上させる、革新的なビジネスインテリジェンスモデルを提案する。財務諸表を意味的にモデル化し、破綻に関連する財務比率の関係を同定することで、従来の手法を上回る予測精度を実現する。

ABSTRACT

Today in every organization financial analysis provides the basis for understanding and evaluating the results of business operations and delivering how well a business is doing. This means that the organizations can control the operational activities primarily related to corporate finance. One way that doing this is by analysis of bankruptcy prediction. This paper develops an ontological model from financial information of an organization by analyzing the Semantics of the financial statement of a business. One of the best bankruptcy prediction models is Altman Z-score model. Altman Z-score method uses financial rations to predict bankruptcy. From the financial ontological model the relation between financial data is discovered by using data mining algorithm. By combining financial domain ontological model with association rule mining algorithm and Zscore model a new business intelligence model is developed to predict the bankruptcy.

研究の動機と目的

• 財務分野の意味的特徴を活用した破産予測を向上させるビジネスインテリジェンスフレームワークの構築を目的とする。
• 分野特化型オントロジーを用いて財務諸表をモデル化し、財務データ間の意味的関係を捉えることを目的とする。
• 連関ルールマイニングを適用して、破綻に関連する財務比率の有意なパターンを同定することを目的とする。
• オントロジー駆動の知見とZスコアモデルを統合し、より優れた予測性能を実現することを目的とする。
• 歴史的財務データを用いた実証的妥当性評価を通じて、モデルの有効性を示すこと。

提案手法

• 貸借対照表、損益計算書、現金流量計算書のデータから財務分野のオントロジーを構築し、財務的概念と関係性を表現する。
• 意味的分析を用いて、オントロジー内での財務比率（例：流動比率、自己資本比率）の定義とリンクを明確化する。
• 連関ルールマイニングを適用して、財務的困難を示す頻繁な財務比率の組合せパターンを同定する。
• 発見されたルールをAltman Zスコアモデルと統合し、破綻予測スコアを精緻化する。
• オントロジーに基づく推論とデータマイニングを統合し、実行可能なビジネスインテリジェンスインサイトを生成する。
• 予測精度と感受性を評価するために、歴史的財務データを用いてモデルを妥当性検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして分野特化型オントロジーを用いて財務諸表を意味的にモデル化し、財務健全性指標を表現できるか？
• RQ2 破綻の兆候を示す財務比率間で、どのような有意な連関ルールが浮き彫りになるか？
• RQ3 オントロジー駆動の知見とZスコアモデルを統合することで、予測精度がどのように向上するか？
• RQ4 提案されたモデルは、単独のZスコアモデルやデータマイニングモデルと比較して、破綻の早期兆候をより効果的に検出できるか？
• RQ5 意味的関係の影響は、破綿予測の信頼性にどのように及ぶか？

主な発見

• 財務分野のオントロジーと連関ルールマイニングの統合は、早期の財務的困難の兆候の検出を顕著に向上させる。
• 特定の財務比率の組合せが破綻結果と関連している高信頼度の連関ルールをモデルが同定する。
• ハイブリッドアプローチにより、従来のZスコアモデル単体と比較して、予測精度が向上する。
• 意味的モデリングにより、意思決定における財務データの解釈と文脈化が向上する。
• 本フレームワークは、企業財務監視におけるリアルタイムのビジネスインテリジェンス応用の可能性を示す。
• 実証的結果から、特に変動が激しい財務環境下でも、破綻リスクにさらされている企業の検出感度が向上していることが示された。