論文

With the aging of society, the problem of asset formation before and after retirement isattracting attention. The issues related to asset depletion are often analyzed based on macro statistical datasuch as financial assets and disposable income. Whereas such analysis does not necessarily reflect theattributes of each individual so there is room for improvement. In this paper, as a first step to analyze thecharacteristics of the assets and household income before and after retirement, we conducted a basicanalysis using individual questionnaire data. Specifically, after showing the summary statistics of theabove data, cross tabulation was performed according to the attributes of the questionnaire respondents.We analyzed the tendency of various asset statuses and stances toward investment due to differences inresidential area and household composition.

本邦では，社会の高齢化・長寿化が進展にするにつれ，資産寿命を延伸することの重要性が高まってきている．しかし，資産の形成や取り崩し，承継領域に係る論点については，必ずしも議論が深まっているとは言えない状況にある．特に，退職後の資産取り崩しを前提とした資産形成・運用に関して，理論や基本的な考え方の整備，個人の特性に応じた助言・コンサルティングの枠組みの高度化など，様々な検討を進める必要がある．そこで本稿では，個人の特性やライフイベントを勘案したキャッシュフローマネジメントに係るシミュレーションの枠組みを提案する．資産形成や取り崩しに係る個人の意思決定を取り扱うエージェントモデルを構築し，外生的に与える各種シナリオにおいて，資産枯渇に与える影響を分析する．

本邦では，社会の高齢化・長寿化が進展にするにつれ，資産の形成や取崩し，承継領域に係る論点について関心が高まっている．しかし、退職後の資産取崩しを前提とした資産形成・運用に関して，必ずしも理論や基本的な考え方が整備されているとは言い難い．そこで本稿では，著者らが提案している資産形成や取り崩しに係るエージェントモデルを拡張する．外生的に与える各種シナリオにおいて，個人の意思決定が資産枯渇に与える影響を分析する．

The paper proposes a method of building a sentiment dictionary using news and stock prices inChina markets by textual analysis in finance. In order to obtain the amount of word polarities, weassociated the frequencies of the news' one-hot wordlist to the abnormal change rate of stock prices onthe publish date which is calculated by the method of the event study. We conducted the support vectorregression (SVR) and build a sentiment dictionary with polarity data from learners. Furthermore, weattempt to predict the news polarities by using the sentiment dictionary.

As business environment changes rapidly, companies must respond to the change. As one ofcountermeasures against big change, divestment by M&A is becoming one of the options. In this paper, weclassify the industries by using FCM in order to reflect the trend in industrial classification that businessstructure changes drastically, we analyze what kind of companies divest business. As a result of analyzingduring 15 years from 2002 to 2016, we found that companies with higher debt ratio would divest thebusiness. Analyzing the effectiveness of industrial classification by fuzzy c means is one of our future works.

資産運用において，有価証券報告書やアナリストレポートなどのテキスト情報は，重要な情報源である．しかし，テキスト情報は数値データと比較して分析が困難なため，これまで十分な分析がされてきたとは言い難い．そこで本論文では，アナリストレポートを対象とし，テキストマイニングを用いて有効な知識の獲得を試みた．分析の結果，（１）アナリストレポートから株価リターンの説明に有用な知識が得られること，（２）他人より先んじて情報を公開するアナリストを特定することで精度の高い知識が得られること，（３）数値情報である会計情報とテキスト情報を組み合わせ，より有効な知識を抽出できることなど，興味深い結論を得ることができた．

近年，経営判断の情報に対する市場の関心は高まっている。本研究では，第三者割当増資の発表情報に着目し，同情報が社債価格に及ぼす影響について分析を行った．分析の結果，(1)新株引受企業の社債価格は，格付がBBBの場合，累積超過リターン(CER)のマイナスの水準が大きくなる傾向にあること，(2)新株引受企業の株価については，格付がBBBの場合，CERがマイナスとなる傾向にあることを見出した．新株発行企業を対象とした分析では，(3)社債価格は，全サンプルにおいてプラスのCERとなる傾向にあることを見出した．

© 2018 Fuji Technology Press. All rights reserved. Europe and Japan have both adopted negative interest rate policies as part of their monetary easing measures. However, despite the benefits that are claimed to be associated with increased lending demand, significant concerns exist regarding an increased burden on private financial institutions as a result of the application to their excess reserves. In this paper, we focus on the risks associated with increased investment of surplus funds for the operation of financial institutions. We propose an agent-based model for interlocking specific bankruptcy based on changes in financial situations as a result of market price fluctuations involving assets held by financial institutions. To extend the proposed model to handle macro market shocks, we describe decision making regarding funds that are surplus to the operation of financial institutions. Additionally, we analyze the impact of price declines involving marketable assets on financial systems.

本研究は、外食産業のPOSデータを用いて経営力向上に繋げるサービスの実現について分析を行ったものである。 日本の外食産業は、労働生産性が低い上、慢性的な人手不足で人材確保に苦労している。 そこで、この課題を解消する対策として、POSデータを分析し、商品を提供する顧客層ごとに購買行動の特徴を明らかにし、販売政策の検討を行った。

組織研究では，実在のビジネスケースと組織シミュレーションのログとを比較対照するアプローチがある．両者の実効性のある接地のため，個々のエージェントの行動の詳細な記録を指すミクロ・ログではなく，ミクロ・ログの類型を対象とした分析手法が提唱されている．しかし，当該手法は，分析者のモデルに関する知識が前提であり，あらかじめログの類型を設定する必要があるなど，改善の余地がある．そこで本稿では，組織シミュレーションのミクロ・ログ分析にクラスタリング手法を適用することで，以下の2点を拡張した方法論を提案する：a）分析者がシミュレーションログの類型を事前に設定する必要がないこと，b）シミュレーションログの分析粒度を変えうること．組織の外部環境認識に係る意思決定プロセスを表現するエージェント・モデルを構築し，ミクロ・ログの類型化を行うことで，提案手法の要件が満たされることを例示した．