信用リスクの伝播メカニズムの理論的探究と機械学習手法を用いた実証分析
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20K04960
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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| Research Institution | Hitotsubashi University |
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Principal Investigator |
中川 秀敏 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 教授 (30361760)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高田 英行 東邦大学, 理学部, 教授 (00637423)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 信用リスク / カウンターパーティーリスク / 証拠金 / リスク伝播モデル / 情報アプローチ / 機械学習 / 伝播メカニズム |
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| Outline of Research at the Start |
次の3つの課題に取り組む。
(1) 「情報アプローチ」に「信用リスクの伝播」の構造を付加することによるハザードレート・モデルの改良。応用としてクレジットインデックスオプションの新しい評価モデルを開発する。
(2) 理論モデルの「増大情報系」と整合的になる市場あるいはマクロ経済の変数群を、機械学習手法、特にニューラル・ネットワーク系手法の一つであるLSTMを応用して調査する。
(3) ニューラル・ネットワーク系手法の「ブラックボックス化」の問題に対処するために、説明変数の重要度算出法を考案し、その有効性を実証的に確認する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究代表者の中川は、「証拠金付きのデリバティブ取引におけるカウンターパーティーリスク評価」の研究を行った大学院修士課程の木谷亮介氏の研究指導を経て、木谷氏の修士論文を発展・昇華する形で、当初証拠金の既存の算出手法の妥当性検証に関する共同研究を実施した。そのうえで英語の共著論文 "Discrepancy between Regulations and Practice in Initial Margin Calculation" をまとめ、学会英文誌に投稿した。1回目の査読結果は minor revision であり、英文校正を行うとともに査読者のコメントに対応して内容を一部修正し、改訂版を再投稿した。現時点では採択の結果を受けていないが、近く採択されることが期待される。また、中川は同論文の内容を国際学会のミニシンポジウムにおいて英語で口頭発表を行った。
また、本研究課題の主要なテーマの一つである「情報アプローチに信用リスクの伝播構造を付加したハザードレート・モデルの改良」に関して、研究代表者の中川と研究分担者の高田は2023年1月に掲載された共著英語論文 "A default contagion model for pricing defaultable bonds from an information based perspective" の後継として、ファースト・トゥ・デフォルト・スワップ(FtDS)のスプレッドの確率的ダイナミクスについても研究を継続し、年度末に主要な結果を得ることができた。
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Report
(4 results)
Research Products
(11 results)
