Project/Area Number |
23K22160
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 07080:Business administration-related
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Research Institution | The Institute of Statistical Mathematics |
Principal Investigator |
山下 智志 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 教授 (50244108)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
XUE Yujie 統計数理研究所, リスク解析戦略研究センター, 特任助教 (20822232)
小池 祐太 東京大学, 大学院数理科学研究科, 准教授 (80745290)
田上 悠太 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (60805050)
力丸 佑紀 北里大学, 未来工学部, 准教授 (80736009)
中西 正 北海道大学, 経済学研究院, 助教 (30967203)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥7,670,000 (Direct Cost: ¥5,900,000、Indirect Cost: ¥1,770,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
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Keywords | 信用リスク / 企業財務データ / デフォルト後損失 / LGD / 担保、保証データ |
Outline of Research at the Start |
大手地銀5行の融資全数データを統合し、既存の機械学習を改良しデフォルト確率だけでなくデフォルト後の経営状態の推移や返済能力を評価する方法を構築する。それにより正確な信用リスクの算出や銀行の最適戦略立案、政策の有効性検証を可能とする。 我々は2008年よりに複数の大手地銀の全融資データベースの構造化をしており、これに独自開発した機械学習的アプローチを適用することにより、モデル化を行う。特に金融機関への実装を意識し、返済行動の不連続性や信用スコアに対する説明可能性を重視する。その成果は信用リスク研究の発展、銀行の融資審査の高度化、金融行政の合理化、中小企業金融の円滑化に貢献する。
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