| 研究課題/領域番号 |
21K13324
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 信用リスク / 拡散過程 / 検出 / アラーム / 信用力変化 / リスク管理 / 最終通過時刻 / パラメータ変化 |
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| 研究実績の概要 |
2022年度実施状況報告書に記載した研究の推進方策通り、2023年度において研究結果の精緻化に取り組んだ。国際研究集会SIAM Conference on Financial Mathematics and Engineering (FM23)とThe 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics ICIAM 2023での発表及び査読付英文学術誌への論文投稿を行い、パラメータがある一定の境界線の上と下の領域において内生的に変化する拡散過程で表した信用力モデルのリスク管理における重要性を示した。特に、本研究で明示的に得られた境界線の最終通過時刻の分布（ラプラス変換）は、デフォルト時刻及びデフォルト時における企業価値の分布の推定において有益であることを明らかにした。
これまでの研究では、企業の信用力を拡散過程で記述し、経済学的な観点から妥当な内生的メカニズムで信用力の変化を検出する方法、及び信用力低下に関するアラーム機能をもつ指標を考案した。第一に、負のショックの影響を明示的に考慮する企業価値モデルから得られるデフォルト距離（信用リスク関連指標）は、信用力低下に関するアラーム機能をもち、効率的な信用リスク管理ツールであることを明らかにした。更に、業歴の長い大企業に特化したフレームワークとして、拡散過程が長期均衡水準を上回る回数に応じて均衡水準自体が変化するモデルを構築し、観測可能なデータと明確な関係をもつメカニズムで信用力の変化を検出する方法を考案した。また、企業の財務諸表と市場データから推定されたパラメータ及び信用リスクの高いと低い領域においてパラメータが変化する拡散過程を基に、本研究で導出した最終通過時刻の分布は信用力の回復が不可能となる時点までの期間の長さの分布を与える。
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| 備考 |
2023年度に公開した二本のプレプリント（著者：M. Egami, R. Kevkhishvili）
"A Forward-Looking Measure of Credit Risk" (SSRN）
"Post-Last Exit Time Process and its Application to Loss-Given-Default Distribution" (arXiv）
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