• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

大槻 明  OTSUKI AKIRA

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 30527833
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 日本大学, 経済学部, 教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2019年度 – 2021年度: 日本大学, 経済学部, 教授
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分07080:経営学関連
キーワード
研究代表者
財務データ分析 / 倒産企業予測モデル / 時系列データ分析 / 財務諸表データ分析 / 企業倒産予測 / 機械学習
  • 研究課題

    (1件)
  • 研究成果

    (3件)
  •  機械学習による倒産企業予測モデルの研究研究代表者

    • 研究代表者
      大槻 明
    • 研究期間 (年度)
      2019 – 2021
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分07080:経営学関連
    • 研究機関
      日本大学

すべて 2022 2021

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] A Study on Machine Learning Prediction Model for Company Bankruptcy Using Features in Time Series Financial Data2022

    • 著者名/発表者名
      Akira Otsuki, Shohei Narumi, Masayoshi Kawamura
    • 雑誌名

      Global Journal of Management and Business

      巻: 22 ページ: 8-17

    • DOI

      10.34257/gjmbravol22is1pg9

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K01843
  • [学会発表] 時系列財務諸表データの特徴量を用いた機械学習による企業倒産予測モデル2021

    • 著者名/発表者名
      大槻明,鳴海祥平,川村雅義
    • 学会等名
      情報処理学会第83回全国大会講演論文集
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K01843
  • [学会発表] 時系列財務諸表データの特徴量を用いた機械学習による企業倒産予測モデル2021

    • 著者名/発表者名
      大槻 明
    • 学会等名
      情報処理学会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K01843

URL: 

この研究者とORCID iDの連携を行いますか?
※ この処理は、研究者本人だけが実行できます。

Are you sure that you want to link your ORCID iD to your KAKEN Researcher profile?
* This action can be performed only by the researcher himself/herself who is listed on the KAKEN Researcher’s page. Are you sure that this KAKEN Researcher’s page is your page?

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi