日本のクレジット市場における信用サイクルの変動に関する分析 (ファイナンスの数理解析とその応用)

Abstract

本研究では, 日本のクレジット市場で観測可能なファクター[マクロ要因および過去の信用イベント発生実績(格付機関による発行体格付の変更件数, 企業の倒産件数)]のほか, 市場で直接観測することができないあるファクター(それをfrailtyと名付ける)の存在を仮定し, これらを考慮した信用イベント(格上げ格下げデフォルト)の発生しやすさ(発生強度)を表すモデルを提案する. 信用イベントのうち, 格上げ格下げの発生強度を表すモデルのパラメーターは, 95%の有意水準で統計的に有意であるとの結果を得た. またアウトオブサンプル期間(2013年1月1日-2018年3月31日)についてもほぼ同様の結果が得られた. また信用イベントが格下げである場合について, (1)全てのファクター, (2)マクロ要因のみ, (3)マクロ要因+過去の信用イベントの影響のみ, (4)マクロ要因+frailtyのみ, で構成される各モデルについて, パラメーターの推定値およびKolmogorov-SmirnovTestを実施した結果, 「マクロ要因」「過去の信用イベントの影響」および「frailty」の全ファクターを含むモデルはその適合度に高い有意性が見られた. 特に, 過去の信用イベントの影響およびfrailtyはともに, モデルのパラメーターの推定値に大きく影響を及ぼすと考えられる. 次に, 総与信GDP比率に代表される「信用サイクル」の変動要因を探るため, 「過去の信用イベント+frailty」と信用サイクルとの関連性について, 1)レジームスイッチモデルによる, 「過去の信用イベントの影響+frailty」と信用サイクルのレジーム推移の比較, 2)インパルス応答関数による, 信用サイクルの構成要素にショックを与えた場合における「過去の信用イベントの影響+frailty」に及ぼす影響, および3)信用サイクルを構成する要素(GDP. 総与信額)を状態空間モデルで表現した場合における各成分[水準(level)傾き(slope)]と「過去の信用イベントの影響+frailty」との問で, グレンジャーの意味での因果性の存在の有無, の3点から検証を行なった. まず1)については, 総与信GDP比率のレジームの推移と「過去の信用イベントの影響+frailty」のそれとは似通った傾向を示した. 次に2)については, GDPの水準成分, 総与信額の傾き成分および総与信GDP比率の水準成分傾き成分のショックは, 「過去の信用イベントの影響+frailty」に長期的に影響を及ぼす点が示された. 最後に3)については, GDPの水準成分, 総与信額の傾き成分および総与信GDPの水準成分傾き成分について, 「過去の信用イベントの影響+frailty」とグレンジャーの意味での因果性が見られた.