| 研究課題/領域番号 |
23K22160
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| 補助金の研究課題番号 |
22H00889 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07080:経営学関連
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
15,600千円 (直接経費: 12,000千円、間接経費: 3,600千円)
2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2024年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2023年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 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 / 機械学習的アプローチ / 担保 / 保証 / デフォルト |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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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