Non-Fungible Token（NFT）とは、ブロックチェーン上で発行されるトークンであり、トークン自体に固有の値を持たせた、non-fungibleなトークンである。この技術により、従来コピーが容易かつ無料なデジタルコンテンツ（例えばデジタルアートなど）に特定性と…

本ページでは、信用リスクモデルにおける構造型と誘導型についてまとめたい。信用リスクモデルにおいては、与信先のデフォルト確率を求めることが主要な目的の一つとなるが、大きく分けて構造型と誘導型の二つのアプローチがある。 構造型モデルにおいては、…

本ページでは、AT1債とTier2債に算入される資本の要件がどのようにバーゼルⅢにて定められているかについて整理する。とりわけ、ベイルインを実現するために元本削減や株式転換がどのような条件の下実施されるかに着目する。 AT1 BCBSの公表している国際合意…

本ページでは、機械学習における教師なし学習とは何かについてまとめたい。 教師なし学習とは、教師付き学習と対になる概念である。教師あり学習は、総務省の定義によれば、「特徴を表す情報と正解を表す情報がセットになった状態のデータを用いてコンピュー…

本ページでは、変量効果モデルについてまとめたい。 まず、固定効果と変量効果の違いについて、以下のページを参照されたい。 hongoh.hatenablog.com 変量効果モデルは、個別効果と説明変数に相関がない場合に用いるモデルとなる。推定においては、一般化最…

一般化モーメント法（generalized method of moments、GMM)について。操作変数法によるパラメータ推定に際してGMMが用いられる。 モーメント法の基本的な考え方については以下を参照。 hongoh.hatenablog.com 次に、操作変数法の基本的な考え方については以…

本ページでは、ナイーブベイズ法とは何かについてまとめたい。ナイーブベイズ法とは、一言で言えば、ベイズの定理を用いてデータを分類する機械学習の一手法である。 ベイズの定理 まず、ベイズの定理は以下のように表される。 P(A|B)はBが発生したという条…

本ページでは、負債の節税効果とは何かについてまとめたい。企業が最適な資本構成（負債による調達と株式による調達の比率）を決定するにあたって考慮されるのが負債の節税効果である。 企業価値の定義 まず、企業の資本構成について議論するにあたり、企業…

本ページでは、機械学習における正則化とは何かについてまとめたい。正則化は、機械学習における過学習を防ぐための手法の一つである。 過学習とは 学習を行う際、過学習と呼ばれる問題に留意する必要がある。過学習とは、総務省の定義によれば、「教師デー…