日本統計学会誌
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日本統計学会誌, 第41巻 (第1号), pp. 1-21, 2011

粒子フィルタによる信用リスクの推定

三崎 広海

Credit Risk Estimation with a Particle Filter

Hiroumi Misaki

要約. 信用リスク・モデルの一種である誘導型モデルにおいて,粒子フィルタリングの手法を用いてインプライド・デフォルト強度を推定する.デフォルト強度を状態 変数に含めることで,デフォルト強度と社債の市場価格の関係が一般化状態空間モデルとして記述され,粒子フィルタによる推定が可能となる.実証分析は Takahashi and Sato (2001) で推定されたモデルを拡張し,日本国内市場で観測される固定利付普通社債に対して粒子フィルタを適用した.結果はデフォルト強度の推定値について妥当であ り,誘導型モデルの推定問題に対する粒子フィルタの実用性が示された.

This paper is developing a new estimation method of the default intensity implied in the price of defaultable corporate bonds. We formulate the reduced form credit risk model as a nonlinear state space model and use the particle filtering method to estimate the default intensity. We extend the term-structure model proposed by Takahashi and Sato (2001) and incorporate the default intensity. By using the Japanese corporate bond market, we shall show that our estimation method gives a reasonable result.

キーワード: 信用リスクの推定,誘導型モデル,デフォルト強度,社債,一般化状態空間モデル,粒子フィルタ


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