Research on short-term risk finance evaluation model considering the storm and flood disaster-related characteristics and financial conditions

考虑风暴洪涝灾害相关特征和财务状况的短期风险财务评价模型研究

• 批准号: 21K04591
• 负责人: 大堀 勝正
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Iwate Prefectural University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04591/
• 关键词: 風水害; 外れ値; 確率モデル; リスク尺度; 水文統計学; 財務安全基準; 破産確率; 短期的リスク・ファイナンス; パラメータ推測

研究初年度の令和３年度では，観測規模の風水害に対する財務安全基準の実績分析を中心に行った．具体的には，申請者が考案した破産確率を用いて，１）三陸鉄道（岩手県），２）土佐くろしお鉄道（高知県），３）高千穂鉄道（宮崎県），４）その他の第三セクター鉄道（９社）を対象として既往の風水害に基づいて破産確率を財務安全基準とした場合のリスク尺度としての効果を実証的に分析した。さらに，次年度（令和４年度）にまたがる研究内容として，既往最大を大きく上回る風水被害と破産確率を用いた場合の財務安全基準を比較し、データ制約下における破産確率の推測精度の課題を検証している。令和４年度では，観測データの制約下では外れ値のような位置づけにある大規模損害の推定方法に関して水文学・水工計画や金融工学等の研究論文や事例等を広範に調査し，レビューを行った．一方，通常は安定した経営を行っている企業が，新型コロナウイルス感染症（コロナ禍）によって既往最大を大きく上回る規模で売上高が急激かつ大幅に減少したこととの類似性に着目し，複数の企業を対象にコロナ禍による売上高の大幅減少を調査し，大幅な売上減少を推定する確率モデルを考案し，実績データを基に実証分析を行い，リスク基準に相当する確率を実績データから検証した．その研究成果を査読付学術論文（英文）として投稿した．このモデルは水文統計学で考案された分布推定法を応用したものである．そこで，本研究の主要テーマである鉄道事業者の風水被害における外れ値ような大規模損害の推定にも応用する方法論として研究中である．

在研究的第一年，即2021财政年度，我们重点介绍分析观察性风和洪水损失的财务安全标准。 Specifically, using the bankruptcy probability devised by the applicant, we empirically analyzed the effectiveness of the risk measure when bankruptcy probability is used as a financial safety standard based on previous wind and flood damage, targeting 1) Sanriku Railway (Iwate Prefecture), 2) Tosa Kuroshio Railway (Kochi Prefecture), 3) Takachiho Railway (Miyazaki Prefecture), 4) and other third-sector铁路（9家公司）。此外，作为跨下一个财政年度的研究内容的一部分（FY2022），我们比较了使用风水损害时的财务安全标准，该标准远大于最高历史和破产概率，以研究有关数据约束下破产概率推断的准确性的问题。在2022年，对研究论文和水文学，水工程规划，金融工程等的案例进行了广泛的研究，并审查了估计大规模损失的方法，这些方法在观察数据的约束下被定位为异常值。 On the other hand, focusing on the similarity between companies that normally operate stable, sales have suddenly and significantly decreased on a scale that is far greater than the largest in history due to COVID-19, and investigated the significant decrease in sales due to COVID-19, and devised a probability model to estimate a significant decrease in sales due to COVID-19, and conducted empirical analysis based on actual data, and verified the probability corresponding to risk criteria from actual 数据。研究结果被作为同行评审的学术论文（英语）提交。该模型应用了水文统计中设计的分布估计方法。因此，该研究目前是作为一种方法来进行，可以应用于大规模损坏的估计，例如对铁路运营商风水损害的离群值，这是本研究的主要主题。