2020 Fiscal Year Annual Research Report
New developments of statistical methods for risk management in finance and insurance
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18H00836
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| Research Institution | Seijo University |
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Principal Investigator |
塚原 英敦 成城大学, 経済学部, 教授 (10282550)
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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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| Keywords | リスク管理 / リスク計測 / 計量ファイナンス / 接合関数 / コピュラ / リスク尺度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
塚原は，複数の故障時刻間に相互依存性が存在する場合に，共変量の影響も考慮に入れた上で，その依存性を分析する多変量生存解析において，接合関数アプローチに関する利点および欠点・問題点を吟味しつつ，他のアプローチとの比較を通じて，ファイナンスにおけるリスク管理など，いくつかの具体的な応用例における接合関数アプローチの妥当性・適用可能性を議論した．
小池は．金融分野におけるデータスヌーピングの問題に対処する方法の1つである多重検定法を，大規模データやモデルに対して適用する場合の理論的正当化のための高次元データに対する正規近似の理論を研究し，近似制度の改善や確率過程の汎関数という形の統計量への拡張について成果を得た．
統計的極値理論に基づく金融リスク管理の方法として，収益率データにGARCHモデルをあてはめて条件付き分散不均一性をモデル化した後，その標準化残差に一般化パレート分布をあてはめて高分位点を推定する方法について，川崎らは，GARCHモデルの標準化残差に対して，裾指数推定の古典的方法として知られるノンパラメトリック推定量にバイアス補正を考慮した手法を提案し，1期先予測のValue-at-Riskを尺度として実データに対し経験超過率を検証し，特に高分位点における提案手法の優位性を示した．
清水は，死亡率予測問題に対して，昨年度の研究に引き続き，新しいエネルギー過程モデルの開発を行った．拡散過程モデルでは，多くのパラメータが必要になることから，今年度は一般化逆ガウス過程を用いて，その初期到達時刻の分布族を用いることを提案し，更に予測誤差改善のための修正法について研究を行った．
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| Research Progress Status |
令和2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 |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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