Research on short-term risk finance evaluation model considering the storm and flood disaster-related characteristics and financial conditions

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K04591
• Research Institution: Iwate Prefectural University
• Principal Investigator: 大堀 勝正 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 准教授 (90807281)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: 風水害 / 外れ値 / 確率モデル / リスク尺度 / 水文統計学

Outline of Annual Research Achievements

研究初年度の令和３年度では，観測規模の風水害に対する財務安全基準の実績分析を中心に行った．具体的には，申請者が考案した破産確率を用いて，１）三陸鉄道（岩手県），２）土佐くろしお鉄道（高知県），３）高千穂鉄道（宮崎県），４）その他の第三セクター鉄道（９社）を対象として既往の風水害に基づいて破産確率を財務安全基準とした場合のリスク尺度としての効果を実証的に分析した。さらに，次年度（令和４年度）にまたがる研究内容として，既往最大を大きく上回る風水被害と破産確率を用いた場合の財務安全基準を比較し、データ制約下における破産確率の推測精度の課題を検証している。
令和４年度では，観測データの制約下では外れ値のような位置づけにある大規模損害の推定方法に関して水文学・水工計画や金融工学等の研究論文や事例等を広範に調査し，レビューを行った．一方，通常は安定した経営を行っている企業が，新型コロナウイルス感染症（コロナ禍）によって既往最大を大きく上回る規模で売上高が急激かつ大幅に減少したこととの類似性に着目し，複数の企業を対象にコロナ禍による売上高の大幅減少を調査し，大幅な売上減少を推定する確率モデルを考案し，実績データを基に実証分析を行い，リスク基準に相当する確率を実績データから検証した．その研究成果を査読付学術論文（英文）として投稿した．このモデルは水文統計学で考案された分布推定法を応用したものである．そこで，本研究の主要テーマである鉄道事業者の風水被害における外れ値ような大規模損害の推定にも応用する方法論として研究中である．

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

令和４年度もコロナ禍により出張および現地調査を行えなかったため，データ分析を中心とする研究にならざるを得なかった．しかしながら，事例やデータ分析によって仮説を検証できる結果を一定程度得ることができた．

Strategy for Future Research Activity

データ分析等の研究成果を論文としてまとめ，発表および投稿論文を行う予定である．また，データ分析結果を考察・検証するため，出張，現地調査，関係者との議論を行う必要があると考えている．

Causes of Carryover

コロナ禍で出張を禁止されたため，旅費が0円であったためである．