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Aug 1, 2010

医学分野で「病気に罹っているか」の判別をするのに多変量統計学を使う方法がある。
「病気に罹っているか」の場合は、本人がデータをねつ造するのは病院の場合はほぼ不可能である。たとえば、醤油をたくさん飲んで熱や血圧を上げたりして、データをねつ造することはあるまい。ある国で、徴兵を免れるために敢えておこなうなどの例外を除いてはだ。客観的な指標での統計的処理では、かなりの精度での判定が可能である。
それを企業が病気（健全）かどうかの判定に応用するという場合は、ものすごく、難しい。というのは、会計学上のデータは、そのままの状態を示さず、本人が粉飾をしている場合が多い。特に、財務データが良すぎる場合は、節税をしたくなる。また、特に、悪すぎるデータの時は、良く見せようとして、数字を操ることもある。決算書でも同じ会計年度で何通りも造れる猛者もいる。たしかに、バランスシート（複式簿記）は名前のごとく、天秤のように、両側に同じ錘を足して（引いて）いくとバランスだけはとれる理屈だ。しかし、あまりに、現実とかけ離れた錘を使用すると、いつかは自分でも水準が分からなくなり、辻褄が合わなくなる。現金、通帳、電気等動力使用量、機械稼働状況、材料使用量、生産・出荷量、実在庫、従業員勤務実績などは、生産活動と共に変動しており、それらと、矛盾した動きをみれば、なんとなくわかるからだ。
ここでも、本質的なことで注意しないといけないのは、機関は「企業から申し込まれている」のであり、その申込を受け入れるか、拒絶するかの判断で調査していることだ。警察や税務署のような強制調査権は持っていないので、怪しいという段階で深追いしてはいけない。相手に、「自分から申込の取り下げという逃げ道」を残しておかねばならない。
むしろ、１．申込計画を受け入れて、相手企業がそのプロジェクトに成功するにはその計画内容だけで大丈夫なのか、なにかアドバイスすることはないのか、２．今回は、受け入れできないが、どのような条件が整えばもう一度、検討する余地はあるのか、３．企業内容のかなりの部分で矛盾が生じていて、検討以前の問題があり、それが判明できないので、計画の検討ができない、実態の解明に協力できるか、取り下げるか、といった姿勢でいくしかあるまい。
またまたボケで脱線したが、「健康な（良い企業）グループ」であろうと、「病気に罹った（悪い企業）グループ」であろうと、その財務データを実態から精査して、本当の姿、裸の姿にしてから、多変量解析法にデータをゆだねないといけないのだ。したがって、本格的な審査手法を用いて、財務データを帳簿からも洗い出すことのできる機関でないと、その精度は基礎から崩れていると言っても過言ではない。また、「良い企業」、「悪い企業」の見分け方がしっかりしていないと、判別の力が落ちるので、機関の本来持つべき審査能力が問われる。景気変動などにより判別力が落ちているかも知れないのでパラメーターの精度を時々見直す必要もある。財務データだけで企業を判別できないので他の「変数」を取り込む努力も必要である。
このようにみると、企業の判別関数を求めるまえに、機関自体の審査能力の向上なくしては、良い判別ができ得ないことになる。機関は、統計的処理は学者大先生やコンピューターに助けてもらえるが、データだけは決して丸投げしてはいけないのである。そして、新判別関数から導かれたスコアなどはあくまで「参考数字」として扱うこととなるのだろう。
パラメーターが固まった新判別関数に新しいデータを代入するとき、そのデータが粉飾されたものであればスコアなどの「値」は全く信用できないからだ。
結局は、その企業の提出データが信用するに値するか（経営者が信用に値するか）、きちんとした審査が普段からできているか、に戻るのである。

面倒だけが残るとあっさりこの分野を避けるのではなく、健全・問題企業を判別する「訓練」を通して学ぶことは多いと思う。
ここでは、企業の健全性だけに注目したが、当然のことながら、病気の企業については、健全な企業と比べて、財務上（結果）からの問題パターンを見いだし、それを生み出している原因を解明して、新たな企業戦略の策定を探ることが必要になる。
回転率の落ちた、ボケの老人では、ここからは説明ができない。頭のいい公認会計士の優れた本の紹介に譲ることとする。
その本は、「成長企業の経営戦略」高畑省一郎著である。絶版だが図書館にはあるだろう。
自分は、「GOING　CONCERN」ではない。また、本日は熱中症にかかりそうだ。そろそろ、日記を書くのは疲れた。数行程度か、または、しばらく休みたい。

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