| Project/Area Number |
19K13745
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 07060:Money and finance-related
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| Research Institution | Nagoya University of Commerce & Business |
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Principal Investigator |
小林 武 名古屋商科大学, 経済学部, 教授 (70751486)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 社債スプレッド / 期間構造 / マクロ経済 / マクロ経済変数 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、本邦の社債スプレッドの期間構造に着目し、マクロ経済変数を取り込んだ個社別の社債スプレッドモデルを構築し、社債スプレッドの期間構造を変動させる潜在変数とマクロ経済変数との相互依存関係を明らかにすることを目的とする。さらに社債スプレッドの構造変化・局面変化を捉えるために、パラメータのレジーム・スイッチを許容したモデルの拡張を試みる。これらの研究は、社債スプレッドの評価モデルやマクロ経済変数の予測に新たな知見を提供するとともに個別企業単位で社債スプレッドとマクロ経済変数との関係を把握できる点でリスク管理の高度化や社債投資戦略への応用、政策対応への示唆を考察する上で意義を持つと考えられる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題に関して2023年度の実績は以下の3点が挙げられる。1点目は、前年度までで推定した個社別の社債スプレッドの期間構造データを用いて,社債スプレッドの共通因子と信用リスクの質の違いを識別する因子を識別するモデルを構築した。同手法は、2点目は、同モデルから、上述した因子と未知パラメータの同時推定を行った。個別企業の社債スプレッドは残存期間に関しては、すべての銘柄で共通である一方、社債発行時期や回号数が異なるため、時系列方向に関しては欠損値を有するデータが存在する。こうしたアンバランスパネルデータに対して、カルマンフィルターを活用した最尤法により上述した因子と未知パラメータの同時推定を行った。分析の結果、提案モデルから推定された共通因子が個別企業の社債スプレッドの主な変動要因であることが示された。上記の研究成果を第60回 2023年度冬季JAFEE（日本金融・証券計量・工学学会）大会で発表した。3点目は、推定された共通因子および信用度の質の因子のマクロ経済変数の予測力を検証した。マクロ経済変数の候補としては、経済成長率、インフレ率、失業率、景気動向指数など複数の指標を検討した。分析の結果、信用リスクが高いスプレッドの共通因子のマクロ経済変数に対する予測精度が高いことが示された。また、一般的な社債スプレッドの指数と比べ、当該社債スプレッドの期間構造の情報が予測に有益であることが示された。当該研究内容を論文にまとめ、2024年度日本ファイナンス学会第32回大会で発表が採択された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究の柱は、①個別銘柄の社債スプレッドの推定。②社債スプレッドの共通因子と信用リスクの質の違いを識別する因子の推定、③それら因子とマクロ経済変数との関係からなる。上記①から③について現在までの進捗状況は以下の3点にまとめられる。①について、本研究課題のベースとなる複数の社債銘柄のゼロクーポンイールドを推定した。社債スプレッドの推定銘柄数を拡充する過程で、様々なイールドカーブモデルを用いて、本邦社債の実データに適合するイールドカーブの推定方法を検討した。さらに、パラメータ推定する際に社債の流動性を考慮した重み付き最適化の手法を検討した。②に関しては、個社別の社債スプレッドの期間構造データから共通因子と信用リスクの質の違いを識別する因子を推定した。③に関して、マクロ経済変数の選択に関しては、日米の先行研究を調査し、社債スプレッドと関連性の高い指標を選出した。データ社債スプレッドの期間構造とマクロ経済の関係については、社債スプレッドの期間構造がマクロ経済変数の予測のどの程度有効かに関する分析を行った。分析の結果、信用リスクが高いスプレッドの共通因子のマクロ経済変数に対する予測精度が高いことが示された。
これら分析結果の一部を研究論文としてまとめ、2021年度、海外専門誌に採択された。一方、マクロ経済変数との相互依存関係の分析や非線形への対応は、次年度の研究課題となった。以上の点を総括すると、2023年度に関しては、個社別の社債スプレッドの推定に関しては、当初の計画と比べると、個別銘柄とパラメータの推定方法に時間がかかってしまった。社債スプレッドの期間構造とマクロ経済変数との相互依存関係についての分析にはいたらなかったため、やや計画対比遅延していると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の本研究の推進方策は以下のとおりである。2023年度は、本研究課題の最終段階として、社債スプレッドの期間構造からマクロ経済変数の予測可能性について分析を進めてきたが、学会発表を通じて、同手法や結果のフィードバックを得る機会が得られなかった。2024年度は、積極的に内外の学会で発表を重ね、社債スプレッドの共通因子とマクロ経済変数との関係にかかわる知見を広げ、論文投稿へ準備を進める方針である。
なお、社債スプレッドの期間構造の共通因子の推定に際して、検討した期間構造モデルは、無裁定条件を課さない動的ファクターモデルから着手した。今後は、研究計画に従い、よりパラメータ推定の難易度が高い無裁定条件を課したアフィン型の期間構造モデルを用いて社債スプレッドの共通因子の推定に取り掛かる予定である。こうした順序で研究に取り組む理由は、前者のモデルで銘柄数が多く推定負荷の高い社債スプレッドの共通要因の推定精度の確認が優先すべきと考えるためである。なお、未知パラメータ推定方法に際して、2022年度の取り組んだマルコフ連鎖モンテカルロ法,2022年度の取り組んだカルマンフィルタを組み合わせた疑似最尤法などを検討する。さらに、2024年度は、具体的には、社債スプレッドから、マクロ経済変数へのフィードバックだけでなく、マクロ経済変数から社債スプレッドへの影響を調べる。具体的には、インパルス応答関数により社債スプレッドの共通要因とマクロ経済変数の動学的な相互依存関係を調べる。更なる取り組みとして、社債スプレッドの非線形性を鑑み、レジームスイッチング期間構造モデルを推定などに取り組む。さらに研究結果を内外の学会で発表し、学術誌投稿へ向けて準備する。
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