| Project/Area Number |
18H00836
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07030:Economic statistics-related
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| Research Institution | Seijo University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川崎 能典 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (70249910)
清水 泰隆 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70423085)
小池 祐太 東京大学, 大学院数理科学研究科, 准教授 (80745290)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
Fiscal Year 2019: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2018: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
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| Keywords | リスク管理 / リスク計測 / 接合関数 / コピュラ / リスク尺度 / 高頻度データ / 統計的極値理論 / 死亡率予測 / 計量ファイナンス / 経済統計学 / 保険数理 / バックテスト |
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| Outline of Final Research Achievements |
Statistical models are necessary for the risk measurement and management in financial and insurance. Using prequential analysis framework, we underpinned a general theory for backtesting which monitors the performance of risk measurement model. Also, we developed methods for predicting volatility using text sequences and for estimating risk measures by applying the extreme value theory with bias correction. To theoretically justify the use of multiple testing procedure for big data and models, some important contributions to the normal approximation theory for high dimensional data were made. Also, we proposed new models for cohort-wise mortality prediction under survival energy hypothesis with diffusion processes and analyzed some inference methods for the stochastic differential equation models driven by the fractional Brownian motion.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
リスク管理とは，企業や金融機関の経済的価値を創造するために，ファイナンスに関する様々なリスクを特定，評価，測定，管理するプロセスのことである．近年の金融リスクの多様化・細分化により，リスク計測の手法であるリスク尺度や複数リスク間の依存関係を的確にモデル化することが計量ファイナンス分野で求められている．最新の定量的リスク管理において分析対象となるリスクに関する新しい統計的手法を展開した本研究には，高い学術的意義があり，金融実務においての応用も念頭に置いた研究であるのが特徴の一つとなっている．
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