学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 29 年度共同研究 最終報告書 2018 年 5 月

jh171002-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 ビューロー・ヴァン・ダイク(BvD)社のデータベース Osiris から 8 万社を超える全世界(148 カ国)の上場企業を対象として抽出された 30 年間の売上高, 利益, 資産などの 86 系列の財務指標に関するデータ(財務ビッグデータ)を, GPGPU 環境で Apache
Spark+Hadoop と R (RStudio, SparkR, sparklyr)を連動させて利用することによって, 財務データの構造を解明し,企業行動の実態を明らかにする. その際, 探索的データ解析(Exploratory Data Analysis: EDA) の考えに基づいて時空間の観点から可視化を行い, その結果として得られた知見に基づき財務データの統計モデリングを行う. さらに BvD 社のデータベース Orbis から, 非上場企業を含む 2,000 万社を超える企業の財務指標データを入手することができた. これは財務データとしては最大規模であり, 企業行動に関する全く新しい知見が得られることが期待できる.

1. 共同研究に関する情報

利益, 資産などの 86 系列の財務指標に関す(1) 共同研究を実施した拠点名

るデータ(財務ビッグデータ)を利用する.探東京大学情報基盤センター

索 的 デ ー タ 解 析 (Exploratory Data Analysis:(2) 共同研究分野

EDA)に基づいて可視化を行い, その結果とo超大規模数値計算系応用分野

して得られた知見に基づいて企業行動の実o

超大規模データ処理系応用分野

態の解明と統計モデリングを行う. さらにn

超大容量ネットワーク技術分野

BvD 社のデータベース Orbis を利用し, 非o

超大規模情報システム関連研究分野

上場企業を含む 2,000 万社を超える企業の財(3) 参加研究者の役割分担

務指標データを入手することができた. これ

地道 正行 (関西学院大学 商学部):

は最大規模の財務データであり, 企業行動のl

データ操作・データ整形新しい知見が得られることが期待できる.

l

探索的データ解析にもとづく統計

意義: 日本にとどまらず全世界の上場・非上モデリング

場企業の各種財務指標の構造と企業行動の宮本 大輔 (奈良先端科学技術大学院大学 情

実態を大規模な財務データにもとづいて時報科学研究科):

空間の観点から可視化すると共に, 複雑な統l

データ解析環境の構築

計モデリングを行うことは, これまで計算機

阪 智香 (関西学院大学 商学部)

環境の制約から困難な課題であった. 本研究lでは, GPGPU 環境で Apache Spark+Hadoop と企業財務データの会計学的考察

永田 修一 (関西学院大学 商学部)l

R (RStudio, SparkR, sparklyr)を連動させるこ

パネルデータ・時系列データ解析のとによって, 世界で初めて財務ビッグデータ理論構築を用いて財務データの構造と企業行動の解明が可能となる.

2. 研究の目的と意義
目的: ビューロー・ヴァン・ダイク(BvD)社の3.

データベース Osiris から 8 万社を超える全世

当拠点公募型共同研究として実施した意義界（148 カ国）の上場企業（含:上場廃止企業）

この研究で扱うデータは, その規模(テキを対象として抽出された 30 年間の売上高,ストベースで 2GB～100GB 程度)から, 通常
1

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 29 年度共同研究 最終報告書 2018 年 5 月

図 1 (DS-Orbis) データ処理の流れの概略に R を利用して再整形を行い, データ解析環のコンピュータ環境では扱うことが難しい.

境で利用できるようなデータセットを用意し例えば, データを拠点から転送することや,た. これらの工程にはそれ相応の処理能力を拠点内でネットワークを介した分散環境下有する計算機環境が必要である. なお, (DS-で利用することが難しく, 研究を進める上でOsiris) を整形した後のデータセットは 1.3GB

GPGPU 等を利用した高速計算を実行可能な程度のテキストファイルであるが, (DS-Orbis)

コンピュータ環境が必要であった. これによでは, 21 個に分割した各 5GB のテキストファり, コンピュータ・シミュレーションをベーイルとして抽出・処理する関係上, 100GB を超スとした評価法も利用可能となった.

えるファイルの処理が必要となり, 東京大学情報基盤センターの高速・高機能な計算機環境が必要不可欠であった（図 1）.

4. 前年度までに得られた研究成果の概要(今年度から採用された研究課題)

このような巨大なデータセットを実際に解析する際に, データ処理過程を効率的に行

5.

今年度の研究成果の詳細

うツールをどのように適切に選択するかと(1) 本研究に用いるデータセットを JHPCNいう問題は, ビッグデータを扱うデータサイ環境で利用するためのデータ整形作業エンスの分野で論点となっている. 今回の研本研究で利用するデータセットは 2 種類で究では, 近年注目されている並列分散処理フある. 1 つめは, データベース Osiris から抽レームワークである Spark と R を, SparkR出した世界 148 カ国、約 83,000 万社の上場・を連携させて使用しており, この点からも東上場廃止企業の 30 年間・86 系列の財務指標

京大学情報基盤センターの環境が利用できに関するデータセット(以下(DS-Osiris)と略ることは有益であった（図 2）.

す), 2 つめは, データベース Orbis から抽出した非上場企業を含む 2,000 万社の連結・単独決算の 10 年間・83 系列のデータセット(以下(DS-Orbis)と略す)である.
これらのデータセットは抽出段階で, デー
図2タ形式の変更(ヘッダー部分とデータ部分の分離), 文字・行末コードの変換, 欠損値の置

SparkR を利用したデータ処理

以上のデータ処理に関連する話題について換などが必要であり, そのままデータ解析環は地道ら(会議発表[3])で報告した.

境を用いて解析できないため, Unix 系 OS のコマンド(grep, sed, dos2unix 等)を利用し, 次
2

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 29 年度共同研究 最終報告書 2018 年 5 月(2) データセットを用いた研究の概要を可視化によって示した（図 5）.

これらのデータセットを利用して行った 4つの研究の概要を述べる.
① 企業の租税回避の研究
現在国際的に注目されている企業の租税回避問題に焦点をあて, 租税回避は短期的には企業の業績を高めても, 長期的にはステークホルダーからの信頼を失い, 企業のサステナビリティを阻害するという仮説に基づき検証を行った. 58 カ国の全上場企業(75,732
図 4 利益率（ROA、縦軸）、実効税率（横軸）の散布図（2010 年）社)の 20 年間(1995〜2015 年)のデータを用い,企業の租税回避の実態の可視化を行い（図 3）,

図 3 実効税率の推移（58 カ国、1995-2015 年）

その知見をもとに企業の実効税率の水準と財務的サステナビリティの関連について実証分析を行った. 結果は, (1)企業の租税回避は世界のほとんどの国でみられること, (2)租図 5 58 か国の実効税率（縦軸）、法定税率（横軸）のモーションチャート（2000 年, 2015 年）

税回避の水準は企業間で異なることを確認
し, (3)租税回避は企業のサステナビリティを阻害すること, が明らかとなった. この研究

② 付加価値分配に見る企業の共有価値創造

結果は, Saka et al. (学術論文[3]) として発表し,Oshika and Saka (学術論文[4]) では、100 年

先行研究結果を世界的な大規模データで大以上存続する企業では、株主よりも、従業員幅に強化した上で, 租税回避とサステナビリ等のステークホルダーへの付加価値分配率がティの関連に関する証拠を初めて提示した.

高いこと等を示し、長寿の要因を示した。

さらに, Saka et al. (学術論文[8])では、別の③企業財務データの可視化と格差の研究

1

方法で①租税回避の証拠を示し（図 4 ）、②(DS-Orbis)の世界 140 カ国の 1985 年～2013

企業の実効税率の低下と各国法定税率の引年の上場企業の財務データを,可視化の手法

き下げ競争によって、過去 20 年間に双方の（R パッケージ dplyr, ggplot2, googleVis 等）

税率が世界規模で下方に収斂してきた実態を用いて国・企業間の格差について複数の観高い企業にも）みられる.

1 実効税率 0（税金ゼロ）付近に租税回避の作為的行動が（利益率の3学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 29 年度共同研究 最終報告書 2018 年 5 月

点から証拠を提示した. Saka and Jimichi (学術

みを持つという特性を反映できる非対称正規

論文[5]) では, (1) Piketty(2014)が示した格差の分布で近似できることがわかっている (地道メカニズム（資本利益率 r > 成長性 g）が過(学術論文[1])).

去 30 年の企業データでも見られること, (2)
国家間で企業の富が過度に集中し, (3) ストッ
ク（資産）の集中はフロー（利益）の集中より大きいこと (図 6), (4) 企業間格差も拡大傾向にあり、世界全体ではトップ 1％企業の売上占有率は 48％、トップ 10％では 86％にのぼること等を明らかにした.

総資産利益図6

図 7 売上高, 従業員数, 総資産データの構造（148カ国の全上場企業,上は実数,下は対数変換後の分布と推定された密度関数）

世界 140 か国、全上場企業の総資産合計・利益合計の分布のジオチャート（2013 年）④財務データの構造の解明に関する研究

今回の研究では, さらに裾の部分で当てはま経済学における「生産関数」の推定に則しりに問題があることが新たな事実として判て、全世界の 2015 年度の売上高, 従業員数,明し, この結果を反映させた統計モデリング総資産を用いて, 探索的データ解析に基づきが必要であることがわかった. これを解決す可視化を行った.その結果, 1 変量, 2 変量, 3 変るために, 非対称ティー分布を想定し売上高量全ての場合において原点付近が高密度であ(対数スケール)に当てはめると, 可視化の結り, 原点を離れるに従つて粗になる (右に歪果,当てはまりの程度が改善されることがわ

2みがある) 現象を確認した. (図 7 )かった. (図 83)

なお, 財務データは対数変換することによ

さらにモデル評価基準である赤池情報量って正規分布で近似できるケース(対数正規規準と一部のものに関しては竹内情報量規分布)があること, また, 分布の「ボディー」は準を用いて比較したところ, 正規分布, 非対ほぼ正規分布に従うものの「裾」の部分に歪称正規分布に比べて非対称ティー分布の当

2 全世界の上場・上場廃止企業 26,682 社の (売上高, 従業員数, 総3 全世界の上場・上場廃止企業 26,682 社の売上高(対数スケール)の資産)の対散布図とそれぞれの変数の対数スケールの対散布図. 各散
布図とも通常スケールでは, 原点付近に集中しており, 歪みがあるが,対数スケールでは歪みが解消されていることがわかる.

ヒストグラムに最尤法によって推定された母数をもつ非対称ティー分布の密度関数(統計モデル)を当てはめたもの.

4

Diagram of K-fold Cross-Validation

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 29 年度共同研究 最終報告書 2018 年 5 月てはまりが良いことが確認できた.

Figure: Diagram of K-fold CV: AIC

図9K-分割交差検証法 (AIC) の概略

その結果, 予測自乗誤差基準に基づくもの
では上記の 3 つのモデルの差は明確にでな
図8

かったが, 赤池情報量規準に基づくものでは

売上高 (対数スケール) のヒストグラムと非対称ティー分布の推定された密度関数 (統計モデル)

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度が良くなることがわかった. (図 105)以上の結果を使い売上高を従業員数と総Model Evaluations by Cross-Validation

資産で説明するために誤差項に正規分布, 非対称正規分布, 非対称ティー分布をそれぞれ仮定した対数線形モデルによるモデリングを行ったところ, 非対称ティー分布を仮定したものが良いことがわかり, さらに赤池情報量規準による比較からもこの結果を肯定す
4(表 1 )
Model る結論を得た.
Selection: Log-linear
Models for log(sales)! AIC Table:
表 1 正規分布, 非対称正規分布, 非対称ティー分布の当てはまりに関する比較

Figure:K-fold
CV: MSEP, K = 10
Table: AIC Table: Log-linear
Modelsfor Sales
lm.log.firmfin2015
selm.log.firmfin2015
selm.ST.log.firmfin2015

df
4.00
5.00
6.00

AIC
74980.13
71972.08
67897.56

Figure: K-fold CV: AIC, K = 10
図 10K 分割交差確認法 (赤池情報量規準) によるモデル評価! The best model for log(sales) in the above them is the log-skew-t linear one 以上の結果は, Jimichi et al. (会議発表[6]) で以上の結果は,地道(学術論文[2])で発表し(selm.ST.log.firmfin2015).

報告し, Jimichi et al. (学術論文[7])に公刊した.

た. さらに, 上記の考察で構築されたモデル

さらに, 上記は単年度 (2015 年) の結果であ47 / 77の予測精度が問題となり, それを K-分割交るが, 2006～2015 年の 10 年間においても単差確認(K-fold Cross-Validation) 法を実行する年度毎(クロスセクション)と同様の結果が成ことによって検証した. (図 9)り立つこともわかった. この結果は, 今後報
告・論文発表する予定である. (図 116)
41 / 77(AIC.log.ST) が予測誤差が最も小さいという結果となった.

4 非対称ティー分布を誤差にもつ対数線形モデル

6 この図は, (売上高, 従業員数, 総資産) の 3 次元散布図 (対数スケ(selm.ST.log.firmfin2015) の AIC の値が最小であり, この結果として, このモデルが選択される.

ール) に予測平面(標本回帰平面)を重ね書きしたものであり, 2006 年から 2015 年の 10 年間の推移をアニメーション形式にしたものである. 紙面では伝わりにくいが, この期間の予測式が安定的であることが結果としてわかる.

5 データ 1 個あたりの AIC の値を乖離関数として採用し, データセットを 10 分割した場合の K-分割検証の実行結果をボックスプロッ
トで可視化したもの. 非対称ティー分布を誤差にもつ対数線形モデル

546 / 77

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 29 年度共同研究 最終報告書 2018 年 5 月

・FENNEL 上で Spark, R, SparkR, Hadoop 等の環境整備
・対数非対称分布族による財務データの統計モデリングの基礎研究
2017 年 7 月
・ (DS-Osiris) のサーバーへのアップロード
・Spark と R 環境による DataFrame 化とデータ検証・ (DS-Orbis) の検証
2017 年 8 月
・Spark と R 環境を用いた (DS-Osiris) のデータ可視化, および, 誤差項が非対称分布族
図 112006 年~2015 年の売上高(対数)の予測平面に従う対数線形モデルによる統計モデリン
グの検証

なお, 以上の結果を公表する際には, データ・統計的機械学習によるモデル評価の検討処理の過程も含めて, R に付属の Sweave 関・ (DS-Orbis) の検証

数と Unix コマンドの make を利用した動2017 年 9 月

的文書生成環境を利用し, 再現可能研究を行・ (DS-Orbis) の検証った. (図 12) これらの詳細は, 地道, 豊原・K-分割交互検証法による対数線形モデルの(その他[2])として公刊した.

予測誤差の検証・関西学院大学から FENNEL 環境へ IPsec,

6. 今年度の進捗状況と今後の展望

IKE, L2TP を用いた接続環境整備

本研究は 2017 年 3 月に採択され, 2017 年 62017 年 10 月

月に本格的にプロジェクトを開始した. 今年・K-分割交互検証法による対数線形モデルの度(2017 年度)の主な進捗を時系列的に列挙す

予測誤差の検証る. (ただし, 研究発表・論文執筆は割愛した.)・FENNEL 環境の GPGPU を R から利用する

2017 年 6 月

ためのパッケージ gputools と gpuR の整備と・東京大学情報基盤センターの専有利用型リチェック

アルタイムデータ解析ノード(FENNEL)への・ (DS-Orbis) を FENNEL 環境に転送・整備

接続テスト

図 12

動的文書生成環境6

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 29 年度共同研究 最終報告書 2018 年 5 月

・ (DS-Orbis) の SparkR を利用した読み込み抽出する方が研究の目的上, 得策であることとデータ加工がわかったため再度抽出することとした.

2017 年 11 月~12 月
・ (DS-Orbis) の要約と可視化
・gputools と gpuR パッケージを利用した R
パッケージ sn の関数を GPGPU 環境へ実装
2018 年 1 月~3 月・ (DS-Orbis) の要約と可視化
・gputools と gpuR パッケージを利用した R
パッケージ sn の関数を GPGPU 環境へ実装
・ (DS-Orbis) の分散環境化とチューニング
・誤差項が非対称分布族に従う対数線形モデ
ルの時間的推移に伴う安定性のチェック
図 13

データセット (DS-Osiris) に関する今後の(DS-Orbis)による全世界の上場・非上場企業の売上, 総資産の可視化

方 向 性 と し て は , FENNEL 環 境 に お け る

以上をふまえて, (DS-Osiris)と再抽出する

GPGPU を R における gputools と gpuR パッ(DS-Orbis) を利用し, 2018 年度は次のテーマ

ケージを利用してチューニングし, 対数線形に沿って研究を続ける予定である:

モデルに対して「一個抜き交差確認」(1) (DS-Orbis) の分散環境下でチューニン(LOOCV) 法を実行することにより, さらにグと R 関数の GPGPU 環境下でのチュ高精度の予測誤差の検証を行うことが可能

ーニングとなる. また, 今年度のモデリングでは時間(2) 非対称誤差をもつ対数線形モデルのフを固定した (クロスセクショナル) 観点から

ィ ッ テ ィ ング と 交 差確 認 法(LOOCVのモデリングを主に考察したが, 時間的な推法)による検証(3) 時間的な推移を考慮した観点からのモ移を考慮した観点からのモデリングを行う

デリング

ことによって, 時間的な予測が可能となる.
一方, データセット (DS-Orbis) の検証に

(4) 全世界の上場企業の租税回避行動の実は, そのサイズ (100GB 超) に起因して, 要態の可視化とサステナビリティとの関約と可視化を行うまで整理できた. (図 137)し連の時系列分析

かしながら, Hadoop と Hive 環境を利用して(5) 全世界の上場・非上場企業の付加価値分散環境下で処理する試みが, 必ずしも「熟分配等の企業行動と, 企業活動のグロれた」段階 (スピード, 安定性など) に達しーバルがもたらす格差等の実態の証拠て いると はいいが たく , さら に(DS-Osiris)を示し,社会的課題の解決に向けてのとは異なった分布構造をもつことも可視化方策を提示しその経済的帰結を予測からわかった. これらの点についてチューニ(6) デ ー タ セ ッ ト (DS-Orbis) と 国 連 のInclusive Wealth（新国富）データから,ングを行うと共により深く検討する.

企業活動が人工資本・人的資本・自然また, (DS-Orbis) は抽出段階で連結決算と資本に与える影響と格差等の分析

単独決算の企業を分離した方法で別々に再資産と売上高の散布図. 軸は, 対数スケールであり, 推定された 2 次元密度関数がプロットされている.

7 全世界の上場・非上場企業のうち, 単独決算企業 3,437,796 社の総7

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 29 年度共同研究 最終報告書 2018 年 5 月

7.

JHPCN: 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究成果リスト(1) 学術論文

研究拠点 第 9 回 シンポジウム（於：THE[1] 地道正行 (2017)『R による対数非対称正規GRAND HALL（品川）2017 年 7 月.

線形モデルによる財務データの統計モデリ[2] Jimichi, M. "Applied Feasible Generalized Ridgeング』, 商学論究, 第 64 巻, 第 5 号, pp. 159-Regression Estimation to Linear Basis Function

185, 2017 年 3 月, 関西学院大学商学研究会.

Models", 2017 Conference of the International[2] 地道正行 (2017)『R を利用した対数非対称

Federation of Classification Societies, August 8,2017. (招待講演)

分布族にもとづく財務データの統計モデリ
ング』, 経済学論究, 第 71 巻, 第 2 号, pp. 141-

[3] 地 道 正 行 , 宮 本 大 輔 , 阪 智 香 , 永 田 修 一174, 2017 年 9 月, 関西学院大学経済学部研『Spark + R 環境を利用した財務ビッグデー

究会.

タ解析』, 国際数理科学協会年次大会「統計[3] Saka, C., Oshika, T. and Jimichi, M. (2017) "Does

的推測と統計ファイナンス」分科会研究集会（於：大阪府立大学）2017 年 8 月.

Tax Avoidance Diminish Sustainability?", SSRN,
http://ssrn.com/abstract=3061565.

[4] Saka, C., Oshika, T. and Jimichi, M.

[4] Oshika, T. and Saka, C. (2017) “SustainabilityKPIsforIntegratedReporting”,

Avoidance Diminish Sustainability?", MeditariSocialAccounting Research Conference 2017 - Global

Responsibility Journal, Vol. 13, No. 3. pp. 625-

Perspectives in Accounting Research, September,

642.

2017.

[5] Saka, C. and Jimichi, M. (2017) "Evidence of[5] 阪智香, 大鹿智基, 地道正行『租税回避とサ

Inequality from Accounting Data Visualisation",

ステナビリティ』, 日本社会関連会計学会第Taiwan Accounting Review, Vol. 13, No. 2, pp.

30 回全国大会（於：法政大学）2017 年 10 月.

193-234, December 2017.

[6] Jimichi, M., Miyamoto, D., Saka, C. and Nagata,[6] Saka, C., Noda, A. and Jimichi, M. (2018)"Cultural

InfluenceonS. "Visualization and Statistical Modeling ofCorporate

SocialFinancial Big Data", Joint Meeting of 10th AsianinAsia",

Regional Section of the International Association

International Review of Business, No. 18, pp. 1-for Statistical Computing and the NZ Statistical28.

Association, December, 2017

Responsibility

Disclosure

East[7] Jimichi, M., Miyamoto, D., Saka, C. and Nagata,[7] 阪智香, 大鹿智基, 地道正行『サステナビリ

S. (2018) "Visualization and Statistical Modeling

ティと税務行動の関係について』, 日本ディof Financial Big Data: Log-Linear Modeling with

スクロージャー研究学会第 16 回研究大会

Skew Error", submitted.

（於：法政大学）2017 年 12 月.
(4) その他（特許，プレス発表，著書等）[8] Saka, C., Oshika, T. and Jimichi, M. (2018),“Visualization of World-Scale Evidence on Tax[1] 阪智香「会計ビッグデータの可視化」,『企業Avoidance and Tax Rate Convergence”, SSRN,

会計』第 70 巻第 4 号, 中央経済社, pp. 4-5,

http://ssrn.com/abstract=3115022, submitted.

2018 年 3 月.

(2) 国際会議プロシーディングス[2] 地道正行, 豊原法彦『景気先行指数の動的文(該当なし)

l"Does Tax

書生成にもとづく再現可能研究』, 豊原法彦

(3) 会議発表

編著『関西経済の構造分析』, 第 5 章,

[1] 地道正行, 宮本大輔, 阪智香, 永田修一『財77-111, 中央経済社, 2018 年 3 月.

務ビッグデータの可視化と統計モデリング』,
8pp.