ニューラル・ネットワークによる格付付与構造の安定性について
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概要
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債権リスクの指標として使用されている格付機関が付与した格付に対して、市場参加者がアクセス可能な共有情報である財務データのみを使った分析方法が見いだされて、各格付機関が付与している構造が明らかになり、安定的に格付を判断する手法を考案できれば.格付けを受けようとしている企業や投資をおこなう金融機関にとって費用対効果の観点から有用であることは容易に想像できるであろう。従来、格付の付与構造については回帰分析をはじめとする各種の多変量解析などさまざまな枠組みに基づいて行われてきている。本研究の目的は、近年予測手法として脚光を浴びてきているニューラル・ネットワークを用いて、米国および日本の格付機関の格付データを使用してその付与構造の時系列的安定性について実証分析を行う。
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