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。