A Study of Approximation and Transformation of Markov Processes and their Applications to Credit Risk Management
| Project/Area Number |
17J06948
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Money/ Finance
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
KEVKHISHVILI RUSUDAN 京都大学, 経済学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2018: ¥500,000 (Direct Cost: ¥500,000)
Fiscal Year 2017: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
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| Keywords | クレジット・デフォルト・スワップ / デフォルト相関 / クレジットリスク / 最適停止問題 / レジームスイッチ / マルコフ過程 / 拡散過程 / 資産モデル / 同時倒産確率 / 業界相関 / 線形拡散過程 / 最終通過時刻 / 時間反転 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
市場でquoteされているCDSスプレッドの動きを説明しうる新しい指標（EMS）を考案した。デフォルト相関を考慮する本指標は前年度の同時デフォルト確率モデル（前年度〔雑誌論文〕参照）に基づいて作成した。2008-2009年の工業用マテリアル業界の三社を分析した結果、EMSにより20日又は30日先のCDSスプレッドの動きを事前に説明できることが判明した。2008年のリーマンショックのような危機的状況を早い段階で察知するモデルは、実務上非常に重要であり、本研究はこの点に貢献できると考えられる。更に、2014－2016年において異なる業界の二社を分析し、EMSはCDSスプレッドの動き（上昇又は減少）に対して先見性をもつことが確認できた。
マルコフ転換を含む最適停止問題の一般的な確率的解法を与える前年度の研究を発展させた（備考論文1参照）。特に、先行研究で使われる“guess and verify”方法（問題の解を構成してからその最適性を証明する方法であり、応用範囲が限られている）を使わずに、最適停止問題を解く一般的な手順を確立した。本研究をまとめた論文は2019年1月にMathematical Finance（査読付学術誌）に受理された。
企業の資産価値が安全レベルから逸脱し、デフォルトへ向かう状況の分析ツールを提供する前年度の研究の実証分析を発展させた（備考論文2参照）。具体的には、クレジットリスクの高い領域とそうでない領域の境界点の最終通過時刻に関する情報がクレジットリスク管理の上で有益であることを詳しく示した。特に、財務状況が悪化した状況において、デフォルト確率が短期的に下がった場合でも、最終通過時刻の分布は高いリスクの存在を示唆できることが判明した。このように、本研究の分析ツールを用いて、企業はより正確にリスクを把握し、債務超過を回避できる可能性が高まると期待される。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(16 results)
