学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 30 年度共同研究 最終報告書 2019 年 5 月

jh181001-NWJ

財務ビッグデータの可視化と統計モデリング
地道 正行（関西学院大学 商学部）
概要 本研究では、企業財務ビッグデータを用いて、企業活動のグローバル化がもたらす負の側面（企業の租税回避、労働者と株主間の付加価値配分、企業の富の偏在等）の実態に関する証拠を提示し、課題を解決するための方策を検討する。この財務ビッグデータは、Bureau van Dijk (BvD)の 157 カ国・9 万社超の上場企業の 33 年間・86 系列の財務データ（Osiris、300 万行、1.4GB）および非上場企業を含む 2,000 万社超の世界最大規模の財務データ（Orbis、2 億行、120GB 超）である。これを GPGPU 環境で Apache Spark ,Hadoop, Hive と R を連動させて、探索的データ解析（Exploratory Data Analysis）に基づ
き、時空間の観点からビジュアライゼーション技法を用いたダイナミックでインタラク
ティブなデータ可視化（Data Visualization）を行う。得られた知見に基づき、企業行動を高精度に予測する統計モデリングと実証分析を行うことでその有効性を検証する。これ
らの結果を社会に広く還元し、企業行動を持続可能な発展に向けての変革を目指す。

1. 共同研究に関する情報で企業活動を解明し、それが生み出す様々な(1) 共同研究を実施した拠点名

社会的課題を解決することが欠かせない。そ東京大学情報基盤センター

こで、世界の企業財務ビッグデータを用いて、(2) 共同研究分野(3)

企業活動の実態とその経済的帰結の証拠を

o

超大規模数値計算系応用分野

提示し、新しい知見と課題を明らかにする。

o

超大規模データ処理系応用分野（2）本研究で利用する財務ビッグデータは、

n

超大容量ネットワーク技術分野

Bureau van Dijk (BvD)の 157 カ国・9 万社超のo

超大規模情報システム関連研究分野

上場企業の 33 年間・86 系列の財務データ

参加研究者の役割分担（Osiris、300 万行、1.4GB）および非上場企

地道 正行 (関西学院大学 商学部):

業を含む 2,000 万社超の世界最大規模の財務l

データ操作・データ整形

データ（Orbis、2 億行、120GB 超）である。

l

探索的データ解析にもとづく統計モデ

これらのデータの全てを扱う分析は、世界でリング初めてであり、GPGPU 環境で Apache Spark ,宮本 大輔 (東京大学大学院

Hadoop, Hive, R を連動させて、探索的データ

情報理工学系

研究科):

解析（Exploratory Data Analysis）を実施する。

l

データ解析環境の構築

さらに、時空間の観点からダイナミックでイ

阪 智香 (関西学院大学 商学部)

ン タ ラ ク テ ィ ブ な デ ー タ 可 視 化 （ DatalVisualization）を行い、データ自身の情報を引

財務データの経済・会計学的考察

永田 修一 (関西学院大学 商学部)

き出し、企業活動の実態の証拠と課題をデー

lパネルデータ・時系列データ解析の理論

タに語らせる。

構築（3）その上で、課題解決の方策を探り、高精度に予測する統計モデリングと実証分析を

2. 研究の目的と意義行うことでその有効性を検証する。これらの本研究の目的は、次の 3 つである。

結果を社会に広く還元し、企業行動を持続可（1）経済社会のサステナビリティ（持続可能

能な発展に向けて変革するために、シチズン

性）を確保するためには、グローバルレベル

サイエンスとして確立する。
1

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本研究の意義は、次の 3 つである。

であり、データ形式の変更(ヘッダー部分とデ（1）入手可能な財務データとしては、過去最ータ部分の分離)、文字・行末コードの変換、大規模の財務ビッグデータを扱う。120GB 超

欠損値の置換などを行い、データ解析・分析の複数のテキストファイルは、通常の計算機できるファイル形式に変換する、「前処理」

環境のメモリ容量を超える。既存研究が扱う(preprocessing)が必要である。この工程は、デ

財務データの量を遙かに凌駕する過去最大ータを解析することも含めた全体の 50%〜規模のものである。

90%を占めるともいわれ、近年ビッグデータ（2）財務データの構造に最も適した処理とを扱う分野で最も重要視されている。具体的分析を探求する。財務データは、経時観測デな処理の方法としては、Unix 系 OS のコマンータ(またはパネルデータ)と呼ばれる構造をドやインタプリタ(grep, sed, dos2unix 等)を利

もち、複数の個体に対する属性を決算年月日

用し、ある程度整形した上で、さらにデータ

において観測したものである。このような構解析環境 R を利用して再整形・ファイル出造から、時間・空間の両面からデータを精査・力を行う必要がある。

分析する必要がある。そこで、時間的な変化

このように、データ解析環境で利用できるデを見るために、時系列プロットやモーションータセットを用意すること自体に相応の処

チャートなどによって可視化を行う。また、理能力を有する計算機環境が必要である。まクロスセクションデータの対散布図などをた、データを分析するために拠点へ転送する

用いてデータの時空間的な分布状態を可視際や、拠点内でネットワークを介した Hadoop化する。さらに、探索的データ解析の視点か等の分散環境下で利用するにあたって高速ら、高精度に予測する統計モデリングと検証なネットワーク資源が必要となる。さらに、を実施する。

この研究で使用する分析法の一つに、コンピ（3）入手可能な全世界の企業財務データのュータ・シミュレーションをベースとした評

可視化や探索的データ解析は、我々の研究を価法があり、この評価法による研究を進める

除きこれまで実施されてきたことがない。一上で、GPGPU を利用した高速計算を実行可

部企業の財務実績のみを取り上げるならば、能なコンピュータ環境が必要である。

他の企業行動がミスリードされる可能性もこのような研究を行うにあたり、東京大学情ある。我々は、全世界・地域単位・国単位等

報基盤センターの JHPCN 環境 (FENNEL) のの様々な視点から、全世界の企業の財務デー

もと、高速な計算機環境・ネットワーク環境

タを探索的に解析することで、企業行動の実という物理的な資源を利用することで、世界態とそれがもたらす社会的影響の分析も行

規模の企業行動について全く新しい証拠とう。これらの証拠を、各種の可視化手法を用知見を得ることが期待される。

いて、わかりやすく社会に提示する。

4. 前年度までに得られた研究成果の概要
3.

当拠点公募型共同研究として実施した意

2017 年 度 に 採 択 さ れ た JHPCN 環 境義(FENNEL) を 利 用 し た 研 究 は 、 Bureau van

この研究で扱われるデータセットには、

Dijk 社の Osiris から抽出されたデータ(以120GB 以上のファイルが複数存在し、その規下(DS-Osiris-2017)と略す)に基づいている。こ模から通常のコンピュータ環境では取り扱のデータは、
その規模(テキストベースで 2GBいが難しい。さらに、これらのデータセット程度)から通常のコンピュータ環境では扱う

は、抽出してそのまま解析することは不可能

ことが難しく、Apache Spark と R を連携さ2

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せることにより分析を行った。実際の処理過で下方に収斂した実態（図 3 参照）を示した。

程などの検証結果は地道らで発表し、論文にこれらの成果は学会・シンポジウム（2017 年

まとめた(2017 年度最終報告書・学術論文[7]度最終報告書・会議発表[4], [5], [7]）で報告

参照)。また、財務データを利用し、会計学的・し、論文にまとめた(学術論文[3], [8]参照)。

統計学的観点から次の 3 つの研究を行った。

（3）生産関数の推測の研究（1）企業の富の偏在と国際・国内格差

経済学の基本問題である生産関数の推定を、企業の富の偏在と国際・国内格差の証拠を示

世界規模の企業財務データ(DS-Osiris-2017)

すため、 (a) 国家間で企業の富が過度に集中で検証した。(a) 売上高、従業員数、資産合計

し、 (b) ストック（資産）の集中はフロー（利の可視化を行った結果、「歪み」があることを益）の集中より大きいこと（図 1 参照）、(c)

確認、(b) データの対数をとることにより非企業間格差も拡大傾向にあり、世界全体では対称正規分布で近似できること(昨年度最終

トップ 1％（10％）企業の売上占有率は 48％

報告書[1] 参照)、さらに裾の部分で当てはま（86％）であること、(d) Piketty（2014）が示りに問題があること、(c) 売上高に対して非した格差のメカニズム（資本利益率 r > 成長

対称ティー分布を当てはめたところ赤池情性 g）が過去 30 年の企業データでも見られる

報量規準等によって精度の改善が認められこと等を明らかにした(2017 年度最終報告(2017 年度最終報告書[2] 参照) 、(d) 売上高

書・学術論文[5]参照)。

を従業員数と資産合計で説明するために対数線形モデルを当てはめたところ、K-分割交差検証法によって誤差項に非対称ティー分布を仮定した対数線形モデルが最も予測精

利益

総資産

度がよいことがわかった。これらの結果を会

図1
世界 157 か国、全上場企業の資産合
計・利益合計の国別分布のジオチャート

議で報告し、論文にまとめた（2017 年度・会
議発表[6]、学術論文[1], [2] , [7]参照)。

（2）企業の租税回避行動の研究
企業の付加価値分配の 1

5. 今年度の研究成果の詳細

つとして税金支払に着目

今年度の研究成果は、次の 5 つである。

し、①企業の租税回避行（1）データセット(DS-Osiris-2017)の前処理

動の証拠を、支払税金ゼとデータ解析環境への読み込み(データラン

ロ企業の存在（図 2 参照）と、58 カ国中の 2／3 でグリング)、そしてデータ解析結果が再現可能
図 2 利益率（ROA、縦）と実効税率（横）散布図（2015 年）の工程を Unix 環境 (主に make コマンドを利用) で自動実行することにより、データの前「実効税率－法定税

処理、データラングリング、データ解析、モ率」が負であることな

デル選択、モデル評価、さらに文書作成まで

どにより示した。②企の全工程を東京大学の FENNEL 上で再現可

業の租税回避と各国

能なものとして生成できるかについて検討

税率の引下競争によし、結果として再現性が確保されていること

り、過去 15 年間に企
図 3 実効税率（縦軸）
、
法定税率
（横軸）
（上 2000
年, 下 2015 年）

性であるかを検証した。その結果を得るためがわかった。これらの成果を、学会・シンポ

業の実効税率と各国

ジウム（国内会議発表[1], [3], [4], [7], [12], [13]）法定税率が世界規模で報告し、前処理の再現性確保の考察を論文
3

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 30 年度共同研究 最終報告書 2019 年 5 月にまとめた(学術論文[2]参照)。さらに、学術

企業の富の偏在と国際・国内格差、(b)付加価

論文[4]では、データ解析、モデル選択、モデ

値の分配、(c)企業の租税回避についての考察

ル評価、さらに文書作成までの工程を再現可

結果を、国内会議発表[2] , [4] , [9] , [10], [14]能なものとするための方法をまとめた。

で報告し、海外学術雑誌 Meditari Accountancy（2）2017 年度得られた主要な結果の一つでResearch に採択された(学術論文[7]参照) 。

ある、コブ－ダグラス型生産関数を用いて売さらに、データベースとデータ解析の実行環

上高を従業員数と資産合計を説明するため境は異なるが、国内会議発表[6], [8], [15]は、の統計モデリングに関する結果が、学術雑誌

東京証券取引所第一部上場企業(以下東証一Japanese Journal of Statistics and Data Science

部上場企業と略)の財務データの探索的デーに採択された(学術論文[1]参照)。

タ解析を、再現可能性とともに考察した研究（3）今年度に抽出した Bureau van Dijk 社の報告である。この結果は、データセット(DS-Orbis データセット(以下(DS-Orbis-2018)と略す)を連結(Consolidated)主体のもの(以下（ DS-Orbis-C-2018 ） と 略 す ) と 非 連 結 (Unconsolidated)主体のもの(以下（DS-Orbis-U2018）と略す)に区分し、前処理した。さらに
Apache Spark と R を用いてデータラングリ
ングを行うことによってデータ解析できる

図6

付加価値分配（157 カ国、25 年間）

形式に変換し、これらの工程を再現可能とす

Osiris-C-2018)を利用し、日本の東証一部上場るために、make コマンドを利用して自動実企業と同様の結果が得られることも既に結行することを検証した。さらに、従来から行果として得られており、今後発表を予定してわれているリレーショナルデータベース

いる。

(MySQL)と R を用いたラングリングも行い、（5）企業が生み出した付加価値が、ステーク

Apache Spark と R を利用した場合との利点・ホルダーにどのように配分されているかを

欠点の比較を行った (図 4, 5 参照)。これら

確認するために、世界の全上場企業の付加価の結果は、国内会議発表[5], [11]で報告した。

値分配の実態を分析した（図 6 参照）。支払（4）企業活動の実態解明を行うために、（a）

利息として債権者（緑）、従業員人件費（黄）、政府への税金（紫）、利益を通して株主（赤）への分配を可視化したところ、過去 25 年間
で企業は従業員への分配を減少し利益を増

図4

図5

Apache Spark と R を用いたラングリング

図7

MySQL と R を用いたラングリング

4

国別労働分配率（143 カ国、2015 年）

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 30 年度共同研究 最終報告書 2019 年 5 月

Conference で発表
・6/22(土) 日本組織会計学会第 2 回全国大会、統一論題で発表
・データセット(DS-Orbis-C-2018)検証2018 年 7 月:
・7/12(木) JHPCN で口頭・ポスター発表
・7/21(土) 応用経済時系列研究会で発表
・データセット(DS-Orbis-U-2018)の検証

図 8 全企業労働分配率（143 カ国、地域別（青：ヨーロッパ、緑：アジア、黄緑：アメリカ、赤：アフリカ）、2015 年）

・論文『探索的財務ビッグデータ解析－前処理, データラングリング, 再現可能性』投稿2018 年 8 月:

加させていることがわかった。特にアメリカ

・論文『探索的財務ビッグデータ解析－デー

諸国や新興国ではそれが顕著であること、一タ可視化による企業活動の実態解明と統計方でヨーロッパ諸国では従業員への高い分モデリング』投稿

配割合を維持していることが明らかとなっ・8/4(土) 第 3 回ミーティング開催(テーマ:

た。国レベル・企業レベルで同様の結果が得『探索的財務ビッグデータ解析－前処理, デられた（図 7、8 参照）。

ータラングリング, 再現可能性－』、『配当金支払金額の探索的データ解析』)

6. 今年度の進捗状況と今後の展望

・データセット(DS-Orbis-U-2018)の検証

2018 年度研究進捗を時系列的に列挙する。

・8/25(土) 国際数理科学協会 2018 年度年会

2018 年 4 月:

で発表

・4/28(土) 2018 年度キック・オフ・ミーテ

・Japanese Journal of Statistics and Data Scienceィング開催(今年度の研究計画の確認)

誌への投稿論文が採択

・探索的財務ビッグデータ解析を、データセ

2018 年 9 月:ット(DS-Osiris-2017)に対して前処理、データ・非対称正規誤差をもつ線形回帰モデルに対ラングリング､データ可視化､統計モデリンする竹内情報量規準の理論面の計算

グ､モデル選択､モデル評価､再現可能研究の・9/8(土) 統計関連連合大会 (中央大学後楽

全工程の観点から実行することを検討

園キャンパス)で発表

2018 年 5 月:

・データセット(DS-Orbis-C-2018)の FENNEL

・今年度の上場企業データセット(DS-Osiris-

環境におけるクラスター化 (Hadoop, Hive)

C-2018(連結決算)､DS-Osiris-U-2018)の検証
・5/26(土) 第 2 回ミーティング開催(テーマ:・論文『探索的財務ビッグデータ解析－デー『R 関数の GPGPU 環境下でのチューニング

タ可視化、統計モデリング、モデル選択、モについて+ GPU の活用事例』、『配当金支払金

デル評価、動的文書生成、再現可能研究』 投稿 (9/30)

額の探索的データ解析』)

2018 年 10 月:

・ 5/31( 木 ) 41st Annual Congress of theEuropean Accounting Association で発表

・10/6(土) 国際会計研究会・大阪会計研究会

2018 年 6 月:

合同大会で発表
・10/25(木)『データサイエンスの基礎 R によ・6/2(土) 日本経営数学会で発表

る統計学独習』, 裳華房 出版

・6/22(金) 23rd International Euro-Asia Research

・10/27(土) 日本社会関連会計学会第 31 回全5

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国大会統一論題で発表を述べることによって、今後の展望を行う。

2018 年 11 月:（1）まず、今年度のテーマとして挙げていた

・11/3(土) 第 5 回ミーティング開催(テーマ:

時間的な推移を考慮した観点からのモデリ『探索的財務ビッグデータ解析』、『配当金支ングについては、2018 年 12 月と 2019 年 1

払金額の探索的データ解析』)

月のミーティングで中間的な結果の報告を

・11/11(日) 日本計算機統計学会第 32 回シン行ったが、経時的な観点から利用できるデーポジウムで発表

タ量や、欠損情報などのデータの品質につい・データセット(DS-Orbis-C,U-2018)の前処理ての詳細な検討が必要であることが分かっの並列化検証たため、次年度に向けて引き続き有効なモデ2018 年 12 月:

リングを検討する予定である。

・12/8(土) 2018 年度統計数理研究所共同研（2）次に、データセット(DS-Orbis-C, U-2018)

究集会「データ解析環境 R の整備と利用」でのデータを前処理とラングリングから、実際

発表にデータを可視化することによって検証す・12/15(土): 科研費シンポジウム「多変量デる過程（図 9 参照）で、精緻にデータを分析

ータ解析法における理論と応用」で発表するためには、データ提供母体であるインフ

・12/15(土) 日本経営分析学会西日本部会で発表
・12/16(日) 第 6 回ミーティング開催(テーマ:『GNU parallel による Osiris データの前処理』、『経時観測データとしての Osiri2017 デ
ータ』)

図9
析

2019 年 1 月:

ることがわかったため、データの再抽出を

・1/16(日) 第 7 回ミーティング開催(テーマ:

BvD 社に依頼し、2 月に納品された。これら『Osiris2017 データの欠測の観点からの考のデータセットに対して、改めて前処理を行察』)う必要があったが、その規模から従来の処理2019 年 2 月:

法では、一回の処理に 10 時間程度の時間を・再抽出されたデータセット(DS-Orbis-C,U-

要するという時間的な問題があった。この問2018)の前処理を並列化及び、
FENNEL 環境に

題に対して、11 月から検討を始めた並列化におけるクラスター化を検証

よる処理を、まずは規模の小さいデータセッ

・2/21(木) JHPCN サブミーティング開催 (テト(DS-Osiris-2017)に対して GNU parallel をーマ:『データセット(DS-Orbis-C,U-2018)の可利用して試み、さらにその知見を応用してデ視化による検証』)ータセット(DS-Orbis-C, U-2018)に対して並2019 年 3 月:

列処理を行った。その結果、（実験段階ではあ・3/3(日) 第 8 回ミーティング開催(テーマ:るが）10 分の 1 の時間で前処理が完了すると『Orbis 2018 データ (2019/02 抽出バージョいう結果を得た。この結果は、3 月におけるン)の並列化前処理とデータラングリング』)

ミーティングで共有した。これは、ビッグデ・Meditari Accountancy Research 誌への投稿論ータを扱う上で重要となるキーワードの一文が採択つである速度（velocity）の観点から注目すべ

以上が 2018 年度の進捗であるが、本年度解き改善が得られたことを意味する。なお、こ決されていない問題と次年度での取り組みの結果については、さらに詳細に検討を行い、前処理、データラングリング、探索的データ解ォメーションプロバイダの情報が必要であ6

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 30 年度共同研究 最終報告書 2019 年 5 月

2019 年度に公表する予定である。

－前処理、データラングリング、再現可（3）前処理が行われたデータセットのファ

能性－」、『商学論究』、第 66 巻第 1 号、イルをデータ解析ソフトウェア R に読み込

関西学院大学商学研究会、pp. 1-31、2018

む段階、すなわちデータラングリング（図 9年 9 月。

参照）を行う工程を、R, Spark, Hadoop, Hive[3] 阪 智香「会計ビッグデータの可視化」『企

環境と GPGPU 環境を連動させることによっ

業会計』第 70 巻第 4 号、中央経済社、pp.

て高速化するというテーマについては、Spark

4-5、 2018 年 4 月。

の最新の Java 環境への対応の遅れによるも[4] 地道 正行「探索的財務ビッグデータ解析のと思われる問題から実現できていない。こ－データ可視化、統計モデリング、モデの問題に対しては、次年度にデータベースサ

ル選択、モデル評価、動的文書生成、再ーバ PostgreSQL を GPGPU 環境下で利用可能

現可能研究－」、『商学論究』、 第 66 巻第にするツールである PG-Strom を用いること

2 号、関西学院大学商学研究会、pp. 1-41、

によって、高速なラングリングを実現するこ2018 年 12 月。

とを試みる。なお、この方法の実行可能性に[5] Saka, C., Oshika, T. and Jimichi, M. (2018)

ついては、テスト環境での実験を既に行って“Financial KPIs for Sustainability: Evidence

おり、良好な結果を得ている。

from（4）今年度得られた結果には、規模の大きなInternational Review of Business, No. 19, pp.

データセット(DS-Orbis-C, U-2018)のデータ

1-18.

処理の再現性とスピードを改善させること

Japanese

Long-lived

Firms”,[6] 阪智香「長寿企業の財務的特徴－収益性、に注力したため、このデータセットに対して、財務報告の質、付加価値分配の分析－」

時空間の観点からのダイナミックかつイン『商学論究』、第 66 巻第 4 号、関西学院

タラクティブなデータ可視化に本格的に取大学商学研究会、pp. 435-452、2019 年 3

り組む段階に至らなかったが、規模の小さな月。

データセット(DS-Osiris-2017, 2018)に対して[7] Saka, C., Oshika, T. and Jimichi, M. (2018)

は、データ解析環境 R における googleVis,“Visualization of Tax Avoidance and Tax Rate

Shiny パッケージを利用してダイナミックにConvergence: Exploratory Analysis of World-

データの構造を可視化することについてのscale

結果を得ており、次年度には、これらの結果

Accountancyを公表する予定である。

(accepted).

Accounting

Data”,

Research,

Meditari
forthcoming(2) 国際会議プロシーディングス

7.

(3) 国際会議発表

研究成果リスト(1) 学術論文[1] Saka, C., Oshika, T. and Jimichi, M. “Does
Tax Avoidance Diminish Sustainability?”, 41st[1] Jimichi, M., Miyamoto, D., Saka, C., andNagata,S.

(2018)“Visualization

andAnnual Congress of the European Accounting

statistical modeling of financial big data:

Association, Milan, Italy, 1 June 2018.

double-log modeling with skew-symmetric[2] Saka, C., Oshika, T. and Jimichi, M. “Does Tax

error distributions”, Japanese Journal of

Avoidance Diminish Sustainability?”, 23rd

Statistics and Data Science, Vol. 1, pp. 347-

International Euro-Asia Research Conference,

371.

Kobe, Japan, 22 June 2018.
(4)[2] 地道 正行「探索的財務ビッグデータ解析
7

国内会議発表学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 30 年度共同研究 最終報告書 2019 年 5 月[1] 地道 正行、宮本 大輔、阪 智香、永田 修

払金額の探索的データ解析」、2018 年度

一「探索的財務ビッグデータ解析－デー

統計関連学会連合大会、中央大学後楽園

タ(ファイル)操作、データ可視化、統計モ

キャンパス、2018 年 9 月 12 日。

デリング、モデル選択、モデル評価、再[9] 阪 智香「Visualization of Tax Avoidance and

現可能研究－」、日本経営数学会第 40 回

Tax Rate Convergence: Exploratory Analysis(通算 60 回) 研究大会、関西学院大学上of Accounting Big Data」国際会計研究会・ヶ原キャンパス、2018 年 6 月 2 日。

大阪会計研究会合同大会、グランフロン[2] 阪 智香「SDGs 時代の会計の役割－会計

ト大阪、2019 年 10 月 6 日。

から CSV（共有価値創造）を考える－」[10] 阪 智香「S と G を会計データから考える

日本組織会計学会第 2 回全国大会、統一―探索的会計ビッグデータ解析－」、日本

論題、明治大学、2018 年 6 月 23 日。

社会関連会計学会第 31 回全国大会、統一[3] 地道 正行、宮本 大輔、阪 智香、永田 修

論題、関西学院大学西宮上ヶ原キャンパ
ス、2018 年 10 月 27 日。

一「財務ビッグデータの可視化と統計モ
デリング」、学際大規模情報基盤共同利[11] 地道 正行、宮本大輔、阪 智香、永田 修

用・共同研究拠点(JHPCN) 第 10 回 シン一「探索的財務ビッグデータ解析－前処

ポジウム、THE GRAND HALL（品川）2018

理、データラングリング、再現可能性－」、

年 7 月 12 日｡

日本計算機統計学会第 32 回シンポジウ[4] 阪 智香、地道 正行「財務データの可視

ム、滋賀大学データサイエンス学部、2018

化による企業活動の実態解明と SDGs へ

年 11 月 11 日。

の課題」、第 35 回応用経済時系列研究会、[12] 地道 正行「探索的財務ビッグデータ解

慶應義塾大学三田キャンパス、2018 年 7

析」、統計数理研究所共同研究集会 2018

月 21 日。

年度「データ解析環境 R の整備と利用」、[5] 地道 正行、宮本大輔、阪 智香、永田 修

2018 年 12 月 8 日。

一「探索的財務ビッグデータ解析－前処[13] 地道 正行、宮本大輔、阪 智香、永田 修

理、データラングリング、再現可能性－」、

一「探索的財務ビッグデータ解析」、科研

国際数理科学協 2018 年度年会「統計的推費シンポジウム「多変量データ解析法に測と統計ファイナンス」分科会研究集会、

おける理論と応用」、広島大学西条キャン

関西学院大学梅田キャンパス、2018 年 8

パス、2018 年 12 月 15 日。

月 25 日。

[14] 阪 智香「探索的財務ビッグデータ解析」、[6] 柳 麻衣、阪 智香、地道 正行「配当金支日本経営分析学会第 1 回西日本部会、関払金額の探索的データ解析」、国際数理科

西大学吹田キャンパス、2018 年 12 月 15

学協会 2018 年度年会「統計的推測と統計日。

ファイナンス」分科会研究集会、関西学[15] 柳 麻衣、阪 智香、地道 正行「配当金の院大学梅田キャンパス、2018 年 8 月 25

探索的データ解析」(ポスター発表)、2018日。

年度日本統計学会春季集会、日本大学経[7] 地道 正行、阪 智香、宮本大輔、永田 修

済学部、2019 年 3 月 10 日。

一「探索的財務ビッグデータ解析」、 2018(5)

その他（著書）年度年会統計関連学会連合大会、中央大[1] 地道 正行『データサイエンスの基礎: R に学後楽園キャンパス、
2018 年 9 月 12 日。

よる統計学独習』、裳華房、2018 年 10 月 31 日

[8] 柳 麻衣、阪 智香、地道 正行「配当金支発行。
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