Term Structure of Credit Spreads and the Macroeconomy in Japan

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本研究課題に関して2022年度の実績は以下の3点が挙げられる。1点目は、Doshi et al（2006）などで提案された動的ファクターモデルに関するEMアルゴリズムとカルマンフィルタを組み合わせた疑似最尤法を期間構造モデルの推定に応用した。同推定手法は、観測方程式および状態方程式が線形システムで記述できるため、推定されたパラメータが統計的に望ましい性質を有し、かつ推定が迅速に行える点が長所である。同手法を先進国の複数の国債金利の期間構造モデルに適用する試みは、Coroneo et al（2018）などで行われている。一方、社債スプレッドを対象とする本研究課題では、複数の社債スプレッドを統一的にモデル化することから、未知パラメータが増加し、推定負荷がかかり、パラメータを識別するための様々な制約条件が必要になる。2点目は、社債市場の流動性を示す指標の検討を行った。具体的には、Hu, Pan and Wang (2013)に倣い、イールドカーブの実測値と金利の期間構造モデルの推定値の誤差を流動性指標ととらえ、その時系列データを作成した。同指標は最近の債券市場に関する実証研究で流動性を示す指標として採用されており社債スプレッドの共有ファクターを説明する外生変数の有力な候補となりうる。3点目は、2021年度に取り組んだ個別銘柄の社債のイールドカーブの推定に関する分析結果を、国際学会（The 16th International Conference on Computational and Financial Econometrics (CFE 2022) London）において発表した。