結論

表3.3より，期待損失を最小化するような追加融資が行われる場合，EL^{は小さくなるものの，}

SEL^{が大きくなり，}ULの寄与が拡大することがわかる．これは，ELを抑制するための追加融 資がEaDを拡大させたため，満期時点がストレス状態にあった場合，損失がより拡大してしま うことを意味している．また，UL^{の増加幅は相関}Rが高いほど大きくなることがわかる．

このように，銀行が期待損失の最小化（期待収益の最大化）行動を行うと，UL^{で測ったと} きに非常に大きな信用リスクを抱えてしまう危険性があることがわかる．この問題に対しては，

平均分散分析のように，ELを一定値より低い水準に抑えたうえで，UL^{を最小化するという行} 動原理や，自己資本をある一定水準に保つため，ULの上限をその範囲に抑えつつ，EL^を最小 化（期待収益を最大化）する行動原理を規定し対処することが考えられる．あるいは，EL^と ULが取りうる組合せの中から，両者のトレードオフを勘案して銀行にとって望ましい組合せ を選択するという考え方もある．銀行が融資の信用リスクを動的に管理しようとする場合，EL やULに対してどのような選好を持ち，その選好に従ってどのように行動するかの判断基準を 明確に持つことが求められる．

4.については，銀行は資産価値のパラメータµ^やσについては融資期間中不変であることを 確信できる範囲内で融資期間Tを設定しているとも考えることができる．この仮定のもとでは，

時点tで資産価値が低くなったとしても，偶々下振れした資産価値のパスの1^{つが実現したに} すぎず，その後は平均的には期待成長率µで資産価値が回復していくと考える．パラメータµ が確率変動するようなモデル化や時点t^{で観察された資産価値}Atに応じてµ^{を再設定するよ} うなモデル化も可能ではあるが，解析的に扱いにくくなるため本章では考えなかった．

5.については，追加融資を複数回可能とすると，解析的に扱いにくくなるため，1^回として いる．なお，複数回にしてもシミュレーションによる分析は可能であるが，問題の本質を理解 するうえでは1回の追加融資に絞った方が追加融資の効果を解釈しやすいと判断した．

このように，本章では簡単化のために捨象した点も多いが，期待損失最小化という銀行の行 動原理のもとで，追加融資が生じる現象を示し，その理由をPDの抑制や金利差に伴う期待収 益の向上で説明することができた．また，追加融資に伴うEaD^{の変化が，}PD^やLGD^に及ぼ す影響を構造的に捉え，EL^，ULの解析解が導出可能なことを示した．バーゼルII^{の先進的内} 部格付手法ではPD^やLGD^{のみならず}EaDの評価も求められている．本章のモデルは，EaD の内生性やPD^，LGD^，EaD^{の相互関係を考慮して}EL^やUL^{を算出する際の}1^{つのアプロー} チとして位置付けられる．

本章で扱った1^{期間構造型モデルは，}EaDの内生性などを考える際には有効なモデルである が，デフォルト確率が資産と負債の関係で決まってしまうため，連続的に考えた場合でも，資 産が負債を大幅に上回っている際には突然デフォルトすることが想定できないモデルとなる．

このことにより，短期の信用スプレッドを説明しにくいという問題を抱える．そこで，次章で は本章で考えたようにリスクファクター間の相互依存関係を考慮しつつも，期中でもデフォル トが生じうるモデルとして，確率的なデフォルト強度のモデルを扱う．

3.A 期中での追加融資の判定

3.A.1 追加融資が行われる資産価格の水準

本文(3.12)^式のf(d)^の1^{階微分は，}

f^′(d) =ϕ(d)−e^(µ−rL)τϕ(d−σ√ τ)

={1−e^{(µ−rL−σ2/2)τ}e^{σ√τ d}}ϕ(d) (3.59) となるため，(3.60)^{式が成立する．}

f^′(d)





>0 if d <d,¯

<0 if d >d,¯ (3.60)

ただし，d¯^は(3.61)式で表される値である．

d¯= r_L−µ+σ²/2 σ

√τ (3.61)

d^の極限やd¯^に関するf(d)の値は，以下のとおりになる．

d→−∞lim f(d) =e^(rM−rL)τ−1 (3.62)

dlim→∞f(d) =e^(rM−rL)τ −e^(µ−rL)τ ={e^rMτ −e^µτ}e^−rLτ (3.63) f( ¯d) =e^(rM−rL)τ −1 + Φ( ¯d)−e^(µ−rL)τΦ( ¯d−σ√

τ) (3.64)

追加融資量が有限であるという条件のもとではf( ¯d)>0^{となることから，}(3.62)^〜(3.64)^式よ り，r_L> r_M ^ならばd^∗₁ <d¯^の領域でf(d^∗₁) = 0^となるd^∗₁^{が存在し，}µ > r_M ^ならばd < d¯ ^∗₂^の 領域でf(d^∗₂) = 0^となるd^∗₂^{が存在する．}

これらd^∗₁, d^∗₂^は，f(d)^の1^階微分が(3.59)式のように与えられることから，例えば，ニュー トン法¹⁵によって求めることができる．ただし，(3.59)^{式で与えられる}f^′(d)^はd^{の絶対値が大} きいところでは急速に0に近づき，ニュートン法が不安定になる場合もある．この場合は，2 分法¹⁶など他の手法によってd^∗₁, d^∗₂を求めることができる．

次に，t, T, r_M, r_L, µ, σを所与とし，追加融資が行われるA_tの水準を検討する．ここで，

追加融資が行われる直前のd_t^{の水準，すなわち，}d_t(0)^をA_tの関数と考え直して，関数d(A˜ _t) を以下のように定義する．

d(A˜ t) =dt(0) = 1 σ√

τ {

ln D A_t−

( µ− σ²

2 )

τ }

(3.65) そのうえで，関数h(At)^を

h(A_t)≡ lim

∆→0

∂E_t[L_T(∆)]

∂∆ =e^(rM−rL)τ −1 + Φ( ˜d(A_t))−e^(µ−rL)τΦ( ˜d(A_t)−σ√

τ) (3.66) と置くと，h(A_t)<0^{となる資産価格の水準}A_tであれば追加融資が行われることがわかる．実 際，(3.62)^〜(3.64)^式より，d(A˜ _t)< d^∗₁^かd(A˜ _t)> d^∗₂^の場合にh(A_t) <0^{となることが確認さ} れる．そこで，各々のケースについて，Atの閾値を求めてみる．

まず，r_L> r_M ^{の状況で，}d(A˜ _t)< d^∗₁^ならば，

lnD−lnAt< d^∗₁σ√

τ+ (µ−σ²/2)τ (3.67)

より，

At> De^{−d∗1σ√τ−(µ−σ2/2)τ} =Dξ₁^∗ (3.68) となる．同様に，µ > r_M^の状況でd(A˜ _t)> d^∗₂^ならば，

A_t< De^{−d∗2σ√τ−(µ−σ2/2)τ} =Dξ₂^∗ (3.69) となり，Dξ₁^∗およびDξ₂^∗が追加融資の有無を分ける資産水準A_tの閾値になることがわかる．

次に，各々のケースで最適な追加融資量∆^∗₁^，∆^∗₂^{を求める．}r_L> r_M ^{の状況で，}(3.68)^式の 状況で追加融資∆>0^{を行うとき，}A_t> De^{−dσ¯ √τ−(µ−σ2/2)τ} =De^{−rLτを満たすことから，}

At

D > At+ ∆e^−rLτ

D+ ∆ ≥ξ₁^∗ (3.70)

となっており，最適な追加融資量∆^∗₁^では，

A_t+ ∆^∗₁e^−rLτ

D+ ∆^∗₁ =ξ₁^∗ (3.71)

15

適当なd^の初期値d^{(0)を与え，}d⁽ⁿ⁺¹⁾=d⁽ⁿ⁾−_f^f′^(d(d^(n)(n))) で値を更新し，収束した値を解とする方法．

16d^∗1<d¯^のd^∗1を求めるのであれば，まず，初期値としてd^{がとりうる下限の値を}d^{L，上限の値を}d^H = ¯d^とす る．d^M = (d^L+d^H)/2^{に対して，}f(d^M)>0^であればd^H =d^{Mとして更新し，}f(d^M)<0^であればd^L=d^M として更新し，f(d^M)^が十分に0^{に近づくか}d^H−d^Lが十分に小さくなったときのd^{Mを解とする方法．}

を満たす．同様に，µ > r_M^で(3.69)式の状況で追加融資を行うときは，At < De^{−rLτとなっ} ており，

A_t

D < A_t+ ∆e^−rLτ

D+ ∆ ≤ξ₂^∗ (3.72)

を満たし，最適な追加融資量∆^∗₂^は，

A_t+ ∆^∗₂e^−rLτ

D+ ∆^∗₂ =ξ₂^∗ (3.73)

を満たす．(3.71), (3.73)式より，最適な追加融資量∆^∗₁^，∆^∗₂^は(3.74)^{式で与えられる．}

∆^∗₁ = A_t−Dξ₁^∗

ξ₁^∗−e^−rLτ, ∆^∗₂= A_t−Dξ₂^∗

ξ₂^∗−e^−rLτ (3.74)

3.A.2 パラメータの大小関係と追加融資の有無

(3.62)^〜(3.64)式より，企業の期待資産成長率µ^{，貸出金利}rL，銀行の調達金利rMの大小関 係と追加融資の有無を整理できる．企業の資金借入需要については，脚注9^のとおりµ≥ r_L では追加融資により期待資本価値が向上するため必ず需要があると考えることができる．また，

3.A.4^{節で示すように}rL ≤rM またはµ≤rM では追加融資量は有限となる．以上の関係を纏 めると，表3.4^{のとおりとなる．}

表3.4: ^時点tでのパラメータの大小関係と追加融資

パラメータの大小 融資量 追加融資の有無 企業の借入需要 µ≥r_L> r_M ^有限 At> Dξ₁^∗, At< Dξ₂^{∗で追加融資}

必ず需要 無限 A_tの水準によらず追加融資

r_L> µ≥r_M ^有限 A_t> Dξ₁^∗, A_t< Dξ₂^{∗で追加融資}

需要は不明 無限 A_tの水準によらず追加融資

µ≥r_M ≥r_L ^有限 A_t< Dξ₂^{∗で追加融資 必ず需要} r_L≥r_M > µ ^有限 A_t> Dξ₁^{∗で追加融資 需要は不明} r_M ≥µ > r_L

追加融資されない rM ≥rL≥µ

3.A.3 追加融資量が有限であるための必要十分条件

∂Et[LT(∆)]/∂∆|^∆=0が負という状況であっても，∂Et[LT(∆)]/∂∆|^∆→∞が負の場合，追加 融資量は有限にはならない．E_t[L_T(∆)]^{の追加融資量}∆^に関する2階微分を求めてみると，

∂²E_t[L_T(∆)]

∂∆² ={1−e^{(µ−rL−σ2/2)τ}e^{σ√τ dt}}ϕ(d_t)∂d_t(∆)

∂∆

= (A_t−De^−rLτ)²

σ√τ(D+ ∆)(A_t+ ∆e^−rLτ)²ϕ(d_t(∆))

(3.75)

となり，常に正であるが，∆→ ∞^{の極限では，}

∆lim→∞

∂²E_t[L_T(∆)]

∂∆² = (A_t−De^−rLτ)²ϕ( ¯d)

σ√τ lim

∆→∞

1

(D+ ∆)(A_t+ ∆e^−rLτ)² = 0 (3.76)

となり，直線に漸近することがわかる．漸近する直線の傾きは，

∆lim→∞

∂Et[L_T(∆)]

∂∆ =e^(rM−rL)τ−1 + Φ( ¯d)−e^(µ−rL)τΦ( ¯d−σ√

τ) (3.77) で表現でき，追加融資量が有限であるには(3.77)式が正であることが必要十分条件となる．こ の条件は，lim_∆→∞d_t(∆) = ¯d^より，

f( ¯d)>0 (3.78)

と同値である．

3.A.4 追加融資量が有限であるためのパラメータの条件

(3.77)^式右辺のΦ( ¯d)−e^(µ−rL)τΦ( ¯d−σ√

τ)は必ず正になる．したがって，rL≤rMでは追 加融資量は有限となる．また，r_M < r_L^{であっても}µ≤r_M であれば追加融資量は有限となる．

以下，このことを示すために，次の命題3.1^{を証明する．}

命題 3.1. ^実数α^{と正の実数}s^{に対して，}Φ(−α+s/2)−e^αsΦ(−α−s/2)>0 証明. ^{対数正規分布}(3.79)^{式に従う確率変数}X^{を考える．}

lnX∼N(αs−s²/2, s²) (3.79)

このとき，

Y ≡ lnX−(αs−s²/2)

s (3.80)

と置くと，Y ∼N(0,1)^であり，

Pr((1−X)⁺>0) = Pr(X <1) = Pr(Y < −(αs−s²/2)

s ) = Φ(−α+s/2), (3.81) となる．定義により，(1−X)⁺ ≥0^であり，(3.81)^式より，(1−X)⁺ >0^{となる確率は正で} あるから，(3.80)^{式を用いて}

0< E[(1−X)⁺] =

∫ ₋α+s/2

−∞

(1−e^{sy+αs−s2/2})ϕ(y)dy

= Φ(−α+s/2)−e^αsΦ(−α−s/2)

(3.82)

となり，命題3.1^{が示された．}

α = (µ−r_L)√

τ /σ, s = σ√

τ と 置 い て 命 題3.1を 適 用 す る と ，(3.77)^{式 右 辺 の}Φ( ¯d) − e^(µ−rL)τΦ( ¯d−σ√τ)は正になることがわかる．すなわち，r_L≤r_M^であれば(3.77)^{式右辺は正} となることから，追加融資量は有限になることがわかる．

r_L> r_M ^{であっても，}µ≤r_M ^ならば，

∆lim→∞

∂E_t[L_T(∆)]

∂∆ ≥e^(µ−rL)τ−1 + Φ( ¯d)−e^(µ−rL)τΦ( ¯d−σ√ τ)

=e^(µ−rL)τ{Φ(−d¯+σ√

τ)−e^(rL−µ)τΦ(−d)¯}

(3.83)

となるから，α= (r_L−µ)√

τ /σ,s=σ√

τ ^{と置いて命題}3.1^{を適用すると，}(3.83)^{式の右辺は} 正になり，追加融資量は有限になることがわかる．

したがって，r_L≤r_M ^あるいはµ≤r_M であれば追加融資量は有限となり，追加融資量が無 限になるのはr_L> r_M^かつµ > r_Mに限られることがわかる．

3.B 時点 t での状態別の期待損失

状態I^のEL r_L> r_M ^でA_t> Dξ₁^{∗ならば，時点}tで追加融資が行われる．その状態I^のEL をELIとすると，(3.16)^式から，

EL_I≡E₀[L_T(∆^∗₁)1_{At>Dξ∗

1}] =D{Φ(d^∗₁) +e^(rM0−rL0)T −1}Pr[A_t> Dξ^∗₁]

−e^µτΦ(d^∗₁−σ√

τ)E[A_t1_{At>Dξ∗

1}] (3.84)

となる．ここで，(3.84)^{式中の期待値}E₀[A_t1_{At>Dξ∗

1}]は次式のように展開できる．

E0[At1_{At>Dξ^∗_1}] =

∫ _∞

δ^∗₁

A0e^{(µ−σ2/2)t}e^σ√tvϕ(v)dv=A0e^µt

∫ _∞

δ₁^∗

ϕ(v−σ√ t)dv

=A₀e^µt{1−Φ(δ₁^∗−σ√

t)}=A₀e^µtΦ(−δ^∗₁+σ√ t)

(3.85)

よって，ELIは(3.25)^{式で与えられる．}

状態II^のEL Dξ₂^∗ ≤A_t≤Dξ^∗₁ならば，追加融資は行われない．状態II^のEL^をEL_II^とす

ると，(3.10)^式で∆ = 0^{としたうえで}A_tの確率分布に応じて期待値を評価し，

ELII≡E0[LT(0)1_{Dξ2^∗_≤At≤Dξ^∗_1}] =D(e^(rM0−rL0)T −1) Pr[Dξ₂^∗ ≤At≤Dξ^∗₁] +DE₀[Φ( ˜d(A_t))1_{Dξ∗

2≤At≤Dξ₁^∗}]−e^µτE₀[A_tΦ( ˜d(A_t)−σ√

τ)1_{Dξ∗

2≤At≤Dξ₁^∗}] (3.86) で与えられる．ただし，d(A˜ _t)^は(3.65)式で定義した．ここで，標準正規分布に従う確率変数 v^を用いてlnAtを

lnA_t= lnA₀−(µ−σ²/2)t+σ√ tv

と表現すると，

d(A˜ _t) =d₀√

T /τ−v√ t/τ

となり，

E0[Φ( ˜d(At))1_{Dξ2^∗_≤At≤Dξ^∗_1}] =

∫ δ₁^∗

δ₂^∗

Φ(d0

√T /τ−v√

t/τ)ϕ(v)dv

と展開できる．ここで，相関ρ^の2次元標準正規分布の密度関数をϕ₂(x, y;ρ)^{，分布関数を} Φ₂(x, y;ρ)^{と表すと，}

Φ₂(x, y;ρ) =

∫ x

−∞

∫ y

−∞

ϕ₂(u, v;ρ)dvdu=

∫ x

−∞

Φ( y−ρu

√1−ρ²)ϕ(u)du と表現できるため，ρ^を(3.29)^{式で与えると，}

E₀[Φ( ˜d(A_t))1_{Dξ∗

2≤At≤Dξ^∗₁}] = Φ₂(δ₁^∗, d₀;ρ)−Φ₂(δ^∗₂, d₀;ρ) (3.87) となる．さらに，

E₀[A_tΦ( ˜d(A_t)−σ√

τ)1_{Dξ∗

2≤At≤Dξ^∗₁}]

=A₀e^{(µ−σ2/2)t}

∫ δ₁^∗

δ^∗₂

e^σ√tvΦ(d₀√

T /τ −σ√

τ−v√

t/τ)ϕ(v)dv

=A₀e^µt

∫ δ^∗₁

δ₂^∗

Φ(d₀√

T /τ−σ√

τ −v√

t/τ)ϕ(v−σ√ t)dv

=A0e^µt{Φ2(δ^∗₁−σ√

t, d0−σ√

T;ρ)−Φ2(δ^∗₂−σ√

t, d0−σ√ T;ρ)}

(3.88)

となる．(3.86)^式に(3.26), (3.87), (3.88)^{式を代入して}(3.28)^{式を得る．}

状態III^のEL µ > r_M ^でA_t< Dξ₂^{∗ならば，時点}tで追加融資が行われる．その状態III^の EL^をELIIIとすると，(3.19)^{式から次式を得る．}

EL_III ≡E₀[L_T(∆^∗₂)1_{At<Dξ∗ 2}]

=D{Φ(d^∗₂) +e^(rM0−rL0)T −1}Pr[A_t< Dξ^∗₂]

−e^µτΦ(d^∗₂−σ√

τ)E₀[A_t1_{At<Dξ∗ 2}]

(3.89)

ここで，(3.85)式の導出と同様にして，

E₀[A_t1_{At<Dξ∗

2}] =A₀e^µtΦ(δ^∗₂−σ√

t) (3.90)

が得られることから，(3.89)^式に(3.30), (3.90)^{式を代入して}(3.31)^{式を得る．}

3.C 追加融資がない場合の初期時点でのストレス時期待損失

まず，ストレス状況の条件X_T =−√

TΦ⁻¹(α)を具体的に考察する．満期での資産価値の対 数値lnAT を，標準正規分布に従う確率変数w^{を用いて表現すると，}(3.2)^{式より次式で与え} られる．

lnA_T = lnA₀+ (µ−σ²/2)T +σ√

T w (3.91)

さらに(3.91)^式のwを互いに独立な標準正規分布に従う確率変数x, y^を用いて

w=√

Rx+√

1−Ry (3.92)

と表現し，(3.37)^{式と比較すると，}X_T =−√

TΦ⁻¹(α)^{という条件は}x =−Φ⁻¹(α)^と同値に なっていることがわかる．

したがって，追加融資がない場合の初期時点でのストレス時期待損失(3.38)^式は(3.93)^式で 書き直すことができる．

SEL=D(e^(rM0−rL0)T −1) +E₀[(D−A₀e^{(µ−σ2/2)T}e^{σ√T(−√RΦ−1(α)+√1−Ry)})⁺] (3.93) ここで，d_S^を(3.40)式のように定義すると，

E₀[(D−A₀e^{(µ−σ2/2)T}e^{σ√T(−√RΦ−1(α)+√1−Ry)})⁺]

=

∫ dS

−∞

(D−A₀e^{(µ−σ2/2)T}e^{σ√T(−√RΦ−1(α)+√1−Ry)})ϕ(y)dy

=DΦ(d_S)−A₀e^µTe^{−σ√T√RΦ−1(α)}e^{−Rσ2T /2}Φ(d_S−σ√ T√

1−R)

(3.94)

と変形できる．(3.93)^式に(3.94)^{式を代入すると，}(3.39)^{式が導出される．}

3.D 追加融資を考慮した各状態でのストレス時期待損失

状態I^のSEL (3.44)^{式を用いて，}(3.47)^{式を評価すると} SEL_I=D(e^(rM0−rL0)T −1) Pr[A_t> Dξ^∗₁] +e^(rM−rL)τ −1

ξ^∗₁−e^−rLτ E₀[(A_t−Dξ₁^∗)1_{At>Dξ∗ 1}]

+ 1

ξ₁^∗−e^−rLτE0[(At−De^−rLτ)(1−e^{−d∗1σ√τ}e^{−σ√RTΦ−1(α)}e^−σ√RXte^{σ√1−RYT−t})⁺1_{At>Dξ^∗_1}] (3.95)

となる．

(3.95)^{式において，}

E₀[(A_t−Dξ^∗₁)1_{At>Dξ∗

1}] =E₀[A_t1_{At>Dξ∗

1}]−Dξ₁^∗Pr[A_t> Dξ₁^∗]

=A₀e^µtΦ(−δ^∗₁+σ√

t)−Dξ₁^∗Φ(−δ₁^∗) (3.96) が成立する．また，

E₀[(A_t−De^−rLτ)(1−e^{−d∗1σ√τ}e^{−σ√RTΦ−1(α)}e^−σ√RXte^{σ√1−RYT−t})⁺1_{At>Dξ∗ 1}]

=E₀[(A₀e^{(µ−σ2/2)t}e^{σ(√RXt+√1−RYt)}−De^−rLτ)(1−e^{−d∗1σ√τ}e^{−σ√RTΦ−1(α)}e^−σ√RXte^{σ√1−RYT−t})

×1_{^√_RX

t+√

1−RYt>δ^∗₁}1_{^√_1−RY

T−t<d^∗₁√ τ+√

R(√

TΦ⁻¹(α)+Xt)}]

=

∫ _∞

−∞

∫ _∞

δ∗ 1−√

√ Rx 1−R

∫ ^{d∗1 +√RT /τΦ}√^{−1(α)+√Rt/τ x} 1−R

−∞

(A₀e^{(µ−σ2/2)t}e^{σ√t(√Rx+√1−Ry)}−De^−rLτ) (1−e^{−d∗1σ√τ}e^{−σ√RTΦ−1(α)}e^−σ√Rtxe^σ√

(1−R)τ w)ϕ(w)ϕ(y)ϕ(x)dwdydx

=A₀e^µt

∫ _∞

−∞

Φ

(−δ^∗₁+√

√ Rx

1−R +σ√

(1−R)t )

Φ

(d^∗₁+√

RT /τΦ⁻¹(α) +√ Rt/τ x

√1−R

)

ϕ(x−σ√ Rt)dx

+A₀e^{(µ−σ2/2)t}e^{σ2(1−R)T /2}e^{−d∗1σ√τ}e^{−σ√RTΦ−1(α)}

∫ _∞

−∞

Φ

(−δ₁^∗+√

√ Rx

1−R +σ√

(1−R)t )

Φ

(d^∗₁+√

RT /τΦ⁻¹(α) +√ Rt/τ x

√1−R −σ√

(1−R)τ )

ϕ(x)dx

−De^−rLτ

∫ _∞

−∞

Φ

(−δ^∗₁+√

√ Rx 1−R

) Φ

(d^∗₁+√

RT /τΦ⁻¹(α) +√ Rt/τ x

√1−R

)

ϕ(x)dx

+De^−rLτe^{−d∗1σ√τ}e^{−σ√RTΦ−1(α)}e^{σ2(Rt+(1−R)τ)/2}

∫ _∞

−∞

Φ

(−δ₁^∗+√

√ Rx 1−R

)

Φ

(d^∗₁+√

RT /τΦ⁻¹(α) +√ Rt/τ x

√1−R −σ√

(1−R)τ )

ϕ(x+σ√ Rt)dx

であり，ここで，2次元正規分布関数に関する

∫ _∞

−∞

Φ

(a+√

√ Rx 1−R

) Φ

(b+√ Rt/τ x

√1−R )

ϕ(x)dx= Φ₂ (

a, b√

√ τ

(1−R)τ+Rt; R√

√ t

(1−R)τ+Rt )

の関係を用いて，(3.51)^〜(3.53)^{式のように}η,h^∗₁,ρ^{∗を置くと，}

E0[(At−De^−rLτ)(1−e^{−d∗1σ√τ}e^{−σ√RTΦ−1(α)}e^−σ√RXte^{σ√1−RYT−t})⁺1_{At>Dξ^∗_1}]

=A₀e^µtΦ₂(−δ^∗₁+σ√

t, h^∗₁+σRt/√η;ρ^∗)−De^−rLτΦ₂(−δ₁^∗, h^∗₁;ρ^∗)

−A0e^{(µ−σ2/2)t}e^{σ2(1−R)T /2−d∗1σ√τ−σ√RTΦ−1(α)}Φ2(−δ^∗₁+σ(1−R)√

t, h^∗₁−σ(1−R)τ /√η;ρ^∗) +De^−rLτe^{−d∗1σ√τ−σ√RTΦ−1(α)+σ2(Rt+(1−R)τ)/2}Φ₂(−δ^∗₁−σR√

t, h^∗₁−σ√η;ρ^∗)

(3.97) となる．(3.95)^式に(3.23)^，(3.96)^，(3.97)^{式を代入すれば，}(3.50)^{式を導出できる．}

ドキュメント内 本文 総合研究大学院大学学術情報リポジトリ 乙210 本文 (ページ 113-123)