文献

J-GLOBAL ID：202002280752503165   整理番号：20A0768116

デフォルトポートフォリオのベイズ推定における相転移【JST・京大機械翻訳】

Phase transition in the Bayesian estimation of the default portfolio

著者 (2件)： Hisakado Masato (Nomura Holdings, Inc., Otemachi 2-2-2, Chiyoda-ku, Tokyo 100-8130, Japan) ,  Mori Shintaro (Department of Mathematics and Physics, Graduate School of Science and Technology, Hirosaki University, Bunkyo-cho 3, Hirosaki, Aomori 036-8561, Japan)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 544  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： デフォルト(PD)推定の確率は金融機関のための重要なプロセスである。推定の困難さは,境界層間の相関に依存する。本論文では,β二項分布を用いた階層的Bayes推定法を導入し,時間相関を有する複数年の事例を考察した。時間相関が減衰によって減衰するとき,相転移が起こる。電力指数が1以下であるとき,PD推定器は収束しない。限られた歴史的データでPDを推定することは困難である。逆に,電力指数が1より大きいとき,収束は二項分布のものと同じである。PDの推定のための条件を提供し,相転移の普遍性クラスを議論した。評価機関の経験的デフォルトデータ履歴とそれらのFourier変換を調べ,相関減衰の形式を確認した。減衰履歴のパワースペクトルは,長いメモリに対応する1/fであると思われる。しかし,推定したパワー指数は,ひとつより非常に大きかった。適切な歴史的データを収集すれば,パラメータは正しく推定できる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  Fourier変換 ,  境界層 ,  *相転移 ,  金融機関 ,  *Bayes推定 ,  パワースペクトル ,  *ポートフォリオ ,  Ising模型 ,  二項分布 ,  記憶装置 ,  層
準シソーラス用語： 普遍性類 ,  時間相関 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 相転移 ,  デフォルト相関 ,  Bayes推定 ,  経験的データ解析 ,  Ising模型 ,  長い中間記憶プロセス

分類 (2件)： 利益管理  (KA05030A) ,  産業経済  (KA02000Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： ポートフォリオ ,  ベイズ推定 ,  相転移