2023 Fiscal Year Final Research Report
Theoretical study of credit risk contagion mechanisms and empirical analysis using machine learning methods
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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 |
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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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| Keywords | 信用リスク / リスク伝播モデル / 情報アプローチ / カウンターパーティーリスク |
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| Outline of Final Research Achievements |
In order to improve credit risk management in corporate bond portfolios and credit derivative investments, we constructed a model that adds "credit risk contagion structure" to the "information-based approach" proposed by Brody et al. (2011). Under the model, we achieved stochastic differential equations (SDEs) for the theoretical price of multiple corporate discount bonds so we manage to explicitly see some dynamic characteristsics of dependence of default risk.
We also analyzed the problem of the existing practical model for initial margin valuation, which is important for counterparty credit risk management, and found that critical counterparty credit risk may appear while the financial market is volatile.
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| Free Research Field |
金融リスクのモデル化
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の成果を通じて、信用リスクの依存関係が想定される「複数の金融商品あるいはそれらのポートフォリオを原資産とするクレジット・デリバティブの価格付け」および「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管理」において、適切なモデルを導入することで、これまで明らかでなかった理論的な知見をいくつか得ることができた。
本研究の成果は、実務においても社債やクレジットデリバティブ投資における戦略策定やリスク管理の向上につながるものと期待される。
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