| 研究概要 |
平成19年度においては,データベースの整備を進めるとともに,金融機関のリスク管理を主たる対象として,これに関連するリスク分析の手法等についての基礎的な研究を行った。
第1に,本研究に不可欠のデータベースの構築と計算機環境の整備を行った。個別企業の財務データと倒産に関する統計的解析を行っため,1)倒産事象を含むサンプルサイズ数百程度のデータセット,2)格付け情報を中心とするサンプルサイズ数千程度のデータセット,および3)20,000以上のサンプルを含む大規模データセット,の3種類のデータベース構築を進め,分析の前提として必要なマッチング作業等を順次進めている。また,予想される計算負荷の増大に対応した専用ワーク界テーションによる統計計算のための環境を整えた。
第2に,データの整備と並行して信用リスク判定,デフォルト確率推定の予備的な実験と分析を行った。具体的には,上記3つのデータセットのうちの中規模データベースを対象に主成分分析やSVM(サポートベクターマシン)の手法による個別企業の格付けと財務データの間の安定的な関係を抽出するためのツールを研究した。これらの手法による企業格付けの判別は,財務データに関する適切な変数選択と正規化を併せて行うことにより,かなり良好に機能し,信用リスクの計測に有用であることが分かった。今後は大規模データを用いた効率的な計算およびシミュレーション手法の研究の段階に移行することを計画している。
第3に,市場リスクの解析に関しては,金利の期間構造とマクロ経済指標の時系列的変化等について,状態空間モデルに基づくモデル分析を行い,成果を論文として発表した。なお,平成19年度には,金利リスクを含めた市場リスクについて意見交換を行うための研究会を開催した。
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