Development of a Practically Usable Highly Accurate LGD Estimation Model Using the Integrated Database of Regional Banks

2021 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18K12873
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 田上 悠太 早稲田大学, 商学学術院(ビジネス・ファイナンス研究センター), 助教 (60805050)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 信用リスク / LGD / デフォルト時損失率

Outline of Annual Research Achievements

LGD推定精度向上のために、データの時系列方向の情報をモデルに取り入れることで、推定精度の向上を試みる。具体的には、（１）システマチックファクター、つまりマクロ経済状態による影響の分析、検証とそれらを用いた推定精度の向上を目指す。海外の研究において考える債権の種類、国によって異なるものの、システマチックファクターがLGDに影響を与えることが示されている。そこで、日本の銀行データから構築された我々のデータベースに対しても同様の分析を行った。本研究では、線形固定効果モデルを用いることで、システマチックファクターがLGDに影響を与えることを確認した。また、海外の研究を参考に、為替レート、株価、失業率、金利、原油価格等のマクロ経済指標を説明変数としてLGD推定モデルに取り込みLGD推定を行った。その結果、大幅ではないにせよ、LGD推定の制度向上にこれらの変数が資する可能性が示唆されたが、システマチックファクターをこれらの変数では十分に捉えきれないことも示唆された。（２）本研究で用いいているデータベースはパネルデータであり、債務者の系列情報が含まれている。そこでさらに本研究では、これまで行われてこなかった、債務者の系列情報がLGDに与える影響についても分析を行った。債務者の売上高、企業規模、利益率等の財務変数等の系列的な変化率や銀行と債務者の取引歴等がLGDに与える影響についても分析を行った。その結果、債務者と銀行の取引歴等がLGDに影響を与えることを明らかにした。