Detection of Changes in Dynamics of Diffusion Processes with Applications to Credit Risk Analysis

扩散过程动态变化的检测及其在信用风险分析中的应用

基本信息

批准号：
21K13324
负责人：
KEVKHISHVILI RUSUDAN
金额：
$ 0.83万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

研究実施計画通り、企業の信用力を表す拡散過程のダイナミクスにおける変化に基づき、信用力の変化の度合いを指標として数値化する方法の研究を行った。第一に、拡散過程のパラメータがある一定の水準（境界線）の上と下の領域において異なる場合、境界線の最終通過時刻の分布（ラプラス変換）を明示的に導出した。このようなパラメータの変化は内生的に起こり、最終通過時刻以降にダイナミクス変化後の拡散過程は変化前の水準へ戻らない。本研究の成果は、信用リスクの高いと低い領域を分ける境界線の上と下における企業価値の違いを考慮するレバレッジ比率（企業価値に占める負債の割合）の拡散過程モデルへ応用可能である。特に、現時点から、高い信用力が維持される最後の時点までの期間の長さの分布を与える。企業の財務諸表や市場データから推定されたパラメータに基づいて計算されるこの分布は信用リスク管理において有益である。最終通過時刻に関する本研究の成果をまとめた論文は査読付英文学術誌にて審査中である。更に、負のショックの影響を明示的に考慮する企業価値の拡散過程モデルから導出したデフォルト距離を分析した。信用リスク分析で用いられる指標であるデフォルト距離の値が小さい場合、債務不履行に陥る確率は大きい。企業価値の標準的なモデルとの比較によって、ショックの影響を考慮するモデルから得られたデフォルト距離の指標が信用力低下に関するアラーム機能をもつことを数学的に証明した。企業の財務諸表と市場データを用いて、計算負荷の小さい方法で本指標は推定できる。信用力の変化を経験した企業のデータ分析によって、本指標は効率的な信用リスク管理のツールとして有益であることが確認できた。令和３年度において構築した、業歴の長い大企業の信用力変化の検出方法に関する成果をまとめた論文は査読付英文学術誌Journal of Riskに掲載した。

根据研究实施计划，我们对如何量化信用性变化程度作为指标进行研究，以基于代表公司信誉性的扩散过程的动态变化。首先，如果扩散过程的参数在特定级别和边界线以上和下方的特定区域有所不同，则明确得出了最后一个过去的时间（拉普拉斯变换）的分布。这种参数的变化是内源性发生的，动态后最后一段时间后变化后的扩散过程不会在更改之前返回级别。这项研究的结果可以应用于杠杆比率的扩散过程模型（债务与公司价值的比率），该模型考虑了在较高和低信用风险领域的边界线以上和低于边界线上的差异。特别是，它提供了从当前时间到最后一次保持高信誉度的时间长度的分布。根据公司财务报表和市场数据估算的参数计算得出的分布对管理信用风险是有益的。该研究的本研究结果目前正在同行评审的英语文学杂志中进行审查。此外，分析了从公司值的扩散过程模型得出的默认距离，该模型明确考虑了负冲击的效果。如果默认距离的值（信用风险分析中使用的指标）很小，则默认值的可能性很高。通过与企业价值的标准模型进行比较，我们在数学上证明了从模型中获得的默认距离指示器考虑了电击的效果，具有信用性的警报功能。使用公司财务报表和市场数据，可以以低计算方式估算此指标。对信用贷方发生变化的公司的数据分析证实，该指标是有效信用风险管理的工具有益的。一篇论文汇编了如何检测具有悠久商业历史的大公司信誉的结果，该论文建于2021年，该论文已在同行评审的英语文学杂志杂志上发表在2021年。