階層ベイズを用いたデフォルト予測モデル構築法の提案

抄録

2項ロジットモデルを基にした信用リスク計量化モデルは，算出されるスコアが確率によって表現されることから分析する側にとって理解し易いといったメリットがあり，今日，銀行をはじめ多くの金融機関において利用されている。
本研究では，現在，実務に於いて広く利用されている2項ロジットモデルを基にした信用リスク計量化モデルのモデルパラメータに事前分布を仮定し，階層ベイズ法を用いたパラメータ推定を行うことで，個々の企業の特性をモデル内で考慮できるようにモデルの改善を行い，信用リスク計量化モデルの予測精度を改善することを目的とする。