| 執筆者 | 宇宿 哲平（あずさ監査法人）／近藤 聡（あずさ監査法人）／白木 研吾（あずさ監査法人）／眞田 貴央（あずさ監査法人）／須崎 公介（あずさ監査法人）／宮川 大介（一橋大学） |
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| 発行日/NO. | 2021年10月 21-J-049 |
| 研究プロジェクト | 企業金融・企業行動ダイナミクス研究会 |
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概要
本研究は、本邦上場企業の不正会計イベントを対象として、勘定科目レベルでの異常検知（不正検知）を行ったものである。教師無し学習手法の一種であり、変数間の偏相関関係の推定を、次元圧縮を行いつつ実施する「スパースモデリング手法」（graphical lasso）を用いた分析手法を実装するとともに、out of sampleでの検知能力をテストしたところ、実務的な観点から十分な検知精度を達成したほか、スパース化による検知精度の改善も図られていることが確認された。
