本年度の研究において以下の成果が得られた.まず,証券価格の生成プロセスとして,次のようなプロセスを想定した.日々公開される情報は証券の収益率に影響を与え,その変化の分布は平均0,分散σ^2の正規分布に従うものとする.また,1日に公開される情報の数は確率変数であり,数種類の情報源が存在する.例えば会計情報や業績予想に基づく収益の変化や,為替や金利の変化といった経済環境の変化がこれに相当する.このような,生成プロセスに従った証券の収益率分布は混合正規分布として表され,このような収益形成過程は,従来より混合正規分布仮説といわれ,その仮説検証のために数々の実証研究がなされてきた.本年度の研究においては,まず上述のプロセスによて株式の収益率が生成される場合について,合理的な投資家の投資行動を明らかにした.投資家は,従来の平均-分散型の意思決定によっては,その期待効用を最大化できない.すなはち,より高次のモーメントを考慮して意思決定を行う必要がある.本研究では,4次までの投資家の意思決定基準を,相互情報量の最大化問題として定式化した.ここでは,投資家のリスクに対する態度が,情報量として与えられている.また想定した株式の収益率変化を引き起こした経営及び経済環境の変化との関連も明らかにされているため,環境の変化→収益率の変動(リスク)=情報量という関係を得ることもできる.これらの関係は数値的に与えれるが,会計・業績あるいは経済変数の選定,および価格との直接的な関係を明らかにすることが残された課題である

本研究では証券価格の形成過程を投資家間の情報非対称性の視点から分析した。ここで、投資家の情報非対称性に関する代理変数として、Karpoff(1985)のモデルに基づいて、証券評価のばらつきや、改訂量の大きさ、その順位相関を用いてた。このモデルは市場で観測される証券収益率の分布が、正規分布に比して尖っているという混合正規分布仮説に対して整合的である。混合正規分布仮説は、ひとつの情報が証券収益率に与える影響は平均ゼロの正規分布に従うと仮定し、この影響が累積され収益率分布が正規分布にたいして大きな尖度をもつようになると解釈されている。本研究では、投資家の情報非対称性の尺度として、アナリストの業績予想値を用いた。このようなデータは、従来利用可能ではなかったが、近年データベース化が進んでいる。これらのデータを用い、出来高との関係に基づいて価格形成と情報非対称性の関係を検討した。その結果、情報非対称性の尺度のうち投資家間の評価のばらつきや、評価の改訂量が有意に価格形成に影響を与えているという結論が得られた。またKarpoffモデルでは通常のワルラス均衡が想定されていない。つまり投資家はあらかじめ定められた投資家とだけ取引が可能であるという、投資家間のランダムマッチングが仮定されている。本研究では、投資家間のランダムマッチングの仮定は受容されない場合があることが示された。そこで、Karpoffモデルにワルラス均衡を導入したモデルについても検討を加えた。また、ポートフォリオベースとして投資家の価格評価行動を考えた場合に問題となる、取引コストについても取り扱った。ここでは、ポートフォリオのリバランスを通じた数値計算によって価格評価の上界と下界が導出された

本研究では、企業が直面するリスク評価のうち、信用リスクに着目し、信用リスクのある企業の発行する、金融商品価格評価問題を取り扱った。平成10年度の研究では、Jarrow,Lando,Tumbull(1997)のモデルをベースに、デフォルトに関する同値マルチンゲール測度を用いた価格評価モデルを考察した。Jarrow et alでは、普通社債のデフォルト発生時の回収率として、格付け機関から発表されている統計値が用いられている。デフォルトに関するデータの少ない、本邦市場で発行された普通社債の価格評価を可能にするため、債券価格データから、回収率を推定する方法を提案した。ここでは、発行体の信用格付けクラスの変化が、斉時的、非斉時的な各々の場合について、信用格付けクラス毎に回収率を推定する方法を提案した。また、以前に金利スワップ契約の信用リスクを、キャッシュフローの発生時点を満期とする、ヨーロピアンスワップション契約を結ぶヘッジコストとして評価する方法を提案している。しかし、この評価では、デフォルトに関する経験確率を用いてヘッジコストの期待値が計算されるため、期間が短いあるいは高格付けである企業の信用リスクを正確に評価できない。このモデルにおいて、同値マルチンゲール測度による期待値を計算することにより、より高い精度でパーレートを算出することも可能になる。以上のように、信用リスクのあるいくつかの金融商品の価格評価方法について研究成果が得られた

本年度の研究では、前年度までの上場企業に対する、信用リスクの評価方法に加えて、未上場企業に対する信用リスクの評価モデルを取り扱った。上場企業に対する、信用リスクの評価は主に、信用格付けと、社債等金融商品の市場価格を用いていた。未上場企業の信用リスクを評価する際にはこれらの情報が利用できない。Hull,White(2000)は、実務では、類似企業で、可能であれば同一産業の企業の情報を参照するなどの方法が一般的であるとしているが、これらの方法は代替的手段にすぎない。本研究では、このような状況下での信用リスクの評価をOhlson(1995)のモデルを援用して検討した。信用リスクの評価は、KVMモデルに代表されるように、企業価値を確率過程として表現し、デフォルト確率を推定する方法と、デフォルトの発生に関するペイオフを、信用格付け等の情報を考慮しつつ金融商品の市場価格にキャリブレートする方法に2分される。本研究では、未上場企業は、市場の価格情報が得られないため、配当及び財務情報を援用して、信用リスクを評価する方法を提案した。Ohlsonモデルは、企業価値が簿価と還元された収益価値の加重和に情報インパクトを加えたものであることを示したモデルであるが、本研究では、このモデルに企業の信用力を示すパラメータを導入し、このモデルから、デフォルト確率を推定する方法を提案した。また、モデルの実証的分析を行い、得られたパラメータの検証した。パラメータの安定性の問題等が残されているが、この点については、今後の課題として、さらに検討を行う予定である

本研究では,まず企業の負債の評価を行うため社債の価格評価について分析を行った.社債の価格は信用リスクのない国債の価格に,主に信用リスクによって決定されるスプレッドが加えられ決定される.近年では信用リスク評価に信用格付けを用いることが一般的になっている.通常,信用リスクは複数の格付け機関から公表されており,格付け推移行列を用いることによって,多期間にわたる格付けの推移を考慮することができる.本研究では,企業のファンダメンタルを用いて,複数格付け機関が発表する格付けの整合性を検討した.企業のファンダメンタルズとして財務指標を用い,最尤法によって順序プロビットモデルのパラメータの推定を行った.まず,得られた評価値の整合性を確認するため,複数の格付け機関から格付けを得ている企業をサンプルとして順序プロビットモデルから得られる信用力の整合性を検討した.しかしながら,得られた信用力は推定値であるため誤差を含んでいる.関数関係の問題として知られるように,誤差を有するデータ同士に関する線形性の検定を行うことは一般には困難である.しかし,この問題では誤差分散の同一性を仮定できることから,線形性に関する検討を行うことが可能である.さらにブートストラップ法を用いて信用力の線形性を検定した結果,格付けに関する無矛盾性が棄却された.このことは,格付けの総合化などの必要性を意味しているとも考えられる.以上の結果から,複数格付け機関からの格付けを,あるいは格付け推移を用いた負債の評価を行う必要性が示され,これを用いて多期間での資産負債管理に関する基礎的な結果が得られた

Announcement effects around SEO(Seasoned Equity Offerings) are concerns of researchersin empirical finance. In the US market many papers report a strong price decline after SEOs announcement.Contrary to the US Market, a slight price run up after SEOs announcement has been reportedin the Tokyo Market. But these results have a limitation on the number of sample.In this paper we study the announcement effect of SEO firms listed on the 1st section of TokyoStock Exchange based on more than one thousand SEO events. In contrast to the conventional researches,we found negative announcement effects similar to the US Market after 2000. Motivated bythese results we conjecture the Japanese institutional reforms in 2001 caused these negative announcementeffects. We think the institutional regulation used to distort the price distribution. We analyzethe effect by option pricing model.

　伝統的な投資意思決定方法である正味現在価値法(NPV法)は、様々な問題点を有している。なかでも、Cox et al.(1992)が指摘したように、将来キャッシュフローを割引く金利の変動は投資決定の判断に大きな影響を与える。一方で、Berk(1999)では、用いる金利をコーラブルなコンソル債とすることで、従来のNPV法の枠組みが限定的に利用可能なことを示している。本稿では、Berkの方法を、リアルオプションの枠組みから解釈することが可能であることを示し、投資意思決定の問題をリアルオプションの枠組みから評価したモデルとの関連性を示す。

　本研究では、伝統的な投資意思決定法である正味現在価値法をより一般的なフレームワークにおいて検討した。NPV法が投資の拡大・縮小・延期に関する価値を正しく評価できないことは、リアルオプションの枠組みにおいて指摘されてきた。投資の延期を考慮に入れた場合、投資実行時期の決定に資本コストが変動することによる影響が大きいことをIngersoll Rossが指摘している。　一方で、投資の実行にかかるコストも不確実性を有すると考えるのが妥当である。McDonald Siegel はこのような一般的な枠組みで投資実行の最適なタイミングを導出している。また、近年コーラブル債を用いて将来のキャッシュフローを割引いて計算されたNPVを計算し、これがゼロと一致した時点で投資を行うことが最適であることが証明されている。コーラブル債の価格はGNMAなど、頻繁に取引される債権の価格を用いることが可能であることから、このような改訂NPV法による最適投資時点の決定は可用性が高い。　本研究では、改訂NPV法をヘッジポートフォリオの観点から分析したうえで、多期間の資産負債モデルの視点から、投資意思決定について検討を加えた。さらに、改訂NPV法を最適制御問題の観点から定式化し、ヘッジポートフォリオの構築による投資意思決定の最適性を示した。

　本研究では，まず企業の負債の評価を行うため社債の価格評価について分析を行った．社債の価格は信用リスクのない国債の価格に，主に信用リスクによって決定されるスプレッドが加えられ決定される．近年では信用リスク評価に信用格付けを用いることが一般的になっている．通常，信用リスクは複数の格付け機関から公表されており，格付け推移行列を用いることによって，多期間にわたる格付けの推移を考慮することができる．　本研究では，企業のファンダメンタルを用いて，複数格付け機関が発表する格付けの整合性を検討した．企業のファンダメンタルズとして財務指標を用い，最尤法によって順序プロビットモデルのパラメータの推定を行った．まず，得られた評価値の整合性を確認するため，複数の格付け機関から格付けを得ている企業をサンプルとして順序プロビットモデルから得られる信用力の整合性を検討した．しかしながら，得られた信用力は推定値であるため誤差を含んでいる．関数関係の問題として知られるように，誤差を有するデータ同士に関する線形性の検定を行うことは一般には困難である．しかし，この問題では誤差分散の同一性を仮定できることから，線形性に関する検討を行うことが可能である．さらにブートストラップ法を用いて信用力の線形性を検定した結果，格付けに関する無矛盾性が棄却された．このことは，格付けの総合化などの必要性を意味しているとも考えられる．　以上の結果から，複数格付け機関からの格付けを，あるいは格付け推移を用いた負債の評価を行う必要性が示され，これを用いて多期間での資産負債管理に関する基礎的な結果が得られた．

　企業の信用リスクに応じた負債の評価を行うための社債の評価について研究を行った。社債の評価においては、債務不履行が発生した場合、債券の回収率を推定する方法を提案し、実証研究を行った。社債価格は、額面と、債務不履行時の回収率を、債務不履行の発生に関するマルチンゲール確率で期待値をとったものとして評価される。この確率の推定については、いくつかのモデルが提案されているが、本研究では、Jarrow, Lando and Turnbull(1997)をベースとした。研究対象とした回収率は、米国では過去の債務不履行の事例から得られた平均値が報告されているものの、本邦ではこのような統計値が存在しない。そこで、社債の市場価格から統計量を推定する方法を提案した。モデルの構造上、回収率は常に債務不履行の発生確率と積の形式で現れる。そのため、従来は債務不履行の発生確率を推定するため、回収率を所与の定数として取り扱ってきた。本研究では、Jarrow et al.のモデルでは利用されていない、社債のフォワード価格の情報をモデルに取り込むことによって、回収率を推定する方法を提案した。実証研究の結果、本邦では、米国の平均回収率に比して高い回収率が推定された。　また、社債の評価においては、しばしば発行体の信用力を表すために、格付けの情報が利用される。格付けは複数の格付け機関から発表されるが、Ederington(1986)が指摘するように、格付け機関によって格付け結果が異なるSplit Rating が生じる。そこで、社債価格から、格付けの無矛盾性が成立しているかについて検証を行った。

　本年度の研究では、前年度までの上場企業に対する、信用リスクの評価方法に加えて、未上場企業に対する信用リスクの評価モデルを取り扱った。上場企業に対する、信用リスクの評価は主に、信用格付けと、社債等金融商品の市場価格を用いていた。未上場企業の信用リスクを評価する際にはこれらの情報が利用できない。Hull, White（2000）は、実務では、類似企業で、可能であれば同一産業の企業の情報を参照するなどの方法が一般的であるとしているが、これらの方法は代替的手段にすぎない。　本研究では、このような状況下での信用リスクの評価をOhlson（1995）のモデルを援用して検討した。信用リスクの評価は、KVMモデルに代表されるように、企業価値を確率過程として表現し、デフォルト確率を推定する方法と、デフォルトの発生に関するペイオフを、信用格付け等の情報を考慮しつつ金融商品の市場価格にキャリブレートする方法に２分される。本研究では、未上場企業は、市場の価格情報が得られないため、配当及び財務情報を援用して、信用リスクを評価する方法を提案した。Ohlsonモデルは、企業価値が簿価と還元された収益価値の加重和に情報インパクトを加えたものであることを示したモデルであるが、本研究では、このモデルに企業の信用力を示すパラメータを導入し、このモデルから、デフォルト確率を推定する方法を提案した。　また、モデルの実証的分析を行い、得られたパラメータの検証した。パラメータの安定性の問題等が残されているが、この点については、今後の課題として、さらに検討を行う予定である。

　本研究では、信用リスク評価に関する問題を取り扱っている。リスクの適正な評価は金融機関、とりわけ銀行における資本構成問題などの経営管理や、金融システムの安定化にとって重要な課題である。リスクは、市場リスクと信用リスクに分類され、その重要性は今後益々増大することが予想される。信用リスク管理の研究は、市場リスクの管理・評価法の応用的な側面がある。しかし、情報効率性や市場の流動性という視点から眺めた場合、必ずしも市場リスクの評価方法が直接的に適用できるとは限らない。　信用リスクのある債券の分析は、信用リスクのない証券のとのイールドスプレッドとして評価できる。本研究では、信用リスクのない証券の評価に、債券価格から得られた割引率をスプライン法で補完したイールドカーブを用いた従来の我々の分析を、信用リスクに対するプレミアムと、市場リスクに対するプレミアムとを比較可能にするように改善した。具体的には、Heath Jarrow Morton(1972) の金利モデルから導出されるイールドカーブを用いたモデルを分析した。次に企業の格付け推移に斉時マルコフモデルを想定し、この格付け推移行列に基づいて信用リスクのある債券の価格評価を行った。さらに、格付け推移行列の満たすべき性質と、信用リスクプレミアムに関して定性的な検討を加えた。

　本研究では、企業が直面するリスク評価のうち、信用リスクに着目し、信用リスクのある企業の発行する、金融商品価格評価問題を取り扱った。　本研究では、Jarrow, Lando, Turnbull(1997)のモデルをベースに、デフォルトに関する同値マルチンゲール測度を用いた価格評価モデルを考察した。Jarrow et al.では、普通社債のデフォルト発生時の回収率として、格付け機関から発表されている統計値が用いられている。デフォルトに関するデータの少ない、本邦市場で発行された普通社債の価格評価を可能にするため、債券価格データから、回収率を推定する方法を提案した。ここでは、発行体の信用格付けクラスの変化が、斉時的、非斉時的な各々の場合について、信用格付けクラス毎に回収率を推定する方法を提案した。　また、以前に金利スワップ契約の信用リスクを、キャッシュフローの発生時点を満期とする、ヨーロピアンスワップション契約を結ぶヘッジコストとして評価する方法を提案している。しかし、この評価では、デフォルトに関する経験確率を用いてヘッジコストの期待値が計算されるため、期間が短い金利スワップや、契約主体が高格付けである場合の金利スワップレートを正確に評価できないという欠点があった。しかし、このモデルにおいて、同値マルチンゲール測度による期待値を計算することにより、より高い精度でパーレートを算出することも可能になる。　以上のように、信用リスクのあるいくつかの金融商品の価格評価方法について研究成果が得られた。

近年、信用リスクに対する関心が高まっている。本研究では、信用リスクをもつ企業間で取り引きされる金融商品のうち、金利スワップに着目し信用リスクを反映した評価方法を提案する。　金利スワップは契約時点において価値の等しい、固定金利と変動金利とを交換する契約である。金利スワップ評価は、固定金利払い・固定金利受け取りの両者のキャッシュフローを等しくする固定金利(パーレート)を算出する問題である。しかし、信用リスクが存在する場合には、そのリスクに見合うプレミアムが付加される。　本研究では、契約に関わる企業の格付けと、各格付けにおけるデフォルト確率が与えられたもとでのリスクプレミアムを算出する。ここでは、パーレートに求められたリスクプレミアムを加えることによって金利スワップの価格評価が可能になる。　その評価方法は、相手企業がデフォルトした場合に、現有の金利スワップと同内容の金利スワップを第3者と開始できる権利(金利スワップション)を購入することにより、信用リスクのない金利スワップを複製するものである。この金利スワップションのコストに相手企業のデフォルト確率を乗じることによって、この複製にかかる信用リスクのヘッジコストが得られる。リスクプレミアムは、契約者双方にかかるヘッジコストを加えることによって得ることができる。　また、本研究で提案したモデルの精度を評価するための実証研究も併せて行った。本モデルは、中期(3～5年)の契約期間をもつ金利スワップを高い精度で評価できることが確認された。

　本研究では証券価格の形成過程を投資家間の情報非対称性の視点から分析した。ここで、投資家の情報非対称性に関する代理変数として、 Karpoff(1985)のモデルに基づいて、証券評価のばらつきや、改訂量の大きさ、その順位相関を用いた。このモデルは市場で観測される証券収益率の分布が、正規分布に比して尖っているという混合正規分布仮説に対して整合的である。混合正規分布仮説は、ひとつの情報が証券収益率に与える影響は平均ゼロの正規分布に従うとの仮定のもと、この影響が累積され収益率分布が正規分布にたいして大きな尖度をもつようになると解釈されている。　本研究では、投資家の情報非対称性の尺度として、アナリストの業績予想値を用いた。このようなデータは、従来利用可能ではなかったが、近年データベース化が進んでいる。これらのデータを用い、出来高との関係に基づいて価格形成と情報非対称性の関係を検討した。その結果、情報非対称性の尺度のうち投資家間の評価のばらつきや、評価の改訂量が有意に価格形成に影響を与えているという結論が得られた。またKarpoffモデルでは通常のワルラス均衡が想定されていない。つまり投資家はあらかじめ定められた投資家とだけ取引が可能であると仮定されている。本研究では、この仮定は受容されない場合があることが示された。　また、ポートフォリオベースとして投資家の価格評価行動を考えた場合に問題となる、取引コストについても取り扱った。ここでは、ポートフォリオのリバランスを通じた数値計算によって価格評価の上界と下界が導出された。

本研究では，証券市場における投資家の意思決定問題を取り扱った。ここで情報量は投資家が直面するリスクを定量化するために用いられる。本研究では，まず市場におけるリスクの構造を経済変数と結びつけながら解析した。ここでは因子分析に基づき，市場モデルを構築した上で，各因子と経済変数との相関を最大にする因子の回転量を与えた。 加えて，投資家が歴史的データに基づいて意思決定を行った場合，すなわちポートフォリオ選択を行った場合について，選択されるポートフォリオがもつ特徴をリスクという視点から整理した。ここでは，ポートフォリオ選択に用いられる分散共分散行列のランクに関して生じる性質を明らかにした。特に，市場において裁定機会を存在せしめるゼロバリアンスポートフォリオの存在条件を，投資家の意思決定における制約条件との関係において吟味した。 その上で，投資家の意思決定問題が，収益率分布の正規性の下で，情報量を基に議論するモデル化を行った。この情報量に基づく意思決定モデルは，情報量がリスク尺度としての役割を果たしている。また，特に投資家の効用が対数効用関数として表現される場合には，情報量が将来の収益に対して投資家が感じる不効用を表しているものと解釈することができる。 一方，単位リスク当たりの収益という視点から見た場合，投資家が支払うコスト(売買委託手数料）の影響を評価しておくことも重要である。そこで，コストの存在下での投資家の意思決定の変化についても，分析を行った。その結果，ポートフォリオ選択時においてはその影響は必ずしも顕著ではないことが確認された。