(57)【要約】【課題】デフォルトの変化及びプリペイメントの変化を考慮して審査モデルを作成するにより、金融機関の負担を増加させることなく、金融機関の収益にとって適正な金利を容易に設定する。【解決手段】審査モデル作成装置１は、ローンの申込者のデフォルトモデルを作成するデフォルトモデル作成部１０と、申込者のプリペイメントモデルを作成するプリペイメントモデル作成部１２と、プリペイメントモデルを用いて、プリペイメントの変化に応じた資金調達コストを計算する資金調達コスト計算部１８と、デフォルトモデルと、プリペイメントモデルと、資金調達コストと、を用いて、デフォルトの変化と、プリペイメントの変化とに応じた、金利スプレッドを計算する金利スプレッド計算部２０と、を備える。【選択図】図１
2014026322.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ローンの申込者のデフォルトモデルを作成するデフォルトモデル作成部と、
前記申込者のプリペイメントモデルを作成するプリペイメントモデル作成部と、
前記プリペイメントモデルを用いて、前記プリペイメントの変化に応じた資金調達コストを計算する資金調達コスト計算部と、
前記デフォルトモデルと、前記プリペイメントモデルと、前記資金調達コストと、を用いて、デフォルトの変化と、前記プリペイメントの変化とに応じた、金利スプレッドを計算する金利スプレッド計算部と、
を備えることを特徴とする審査モデル作成装置。
【請求項２】
前記資金調達コスト計算部は、
金利シナリオに応じたプリペイメント率を計算し、
前記プリペイメント率を用いて、前記資金調達コストを計算する、請求項１に記載の審査モデル作成装置。
【請求項３】
前記資金調達コスト計算部は、
前記プリペイメント率を用いて、前記金利シナリオ毎に、ローンのキャッシュフロー展開を実行し、
前記キャッシュフロー展開の実行結果に基づいて、ローンの現在価値を計算し、
前記ローンの現在価値と貸付元本が等しくなるような金利を、前記資金調達コストとして計算する、請求項２に記載の審査モデル作成装置。
【請求項４】
前記金利スプレッド計算部は、
要求収益率を決定し、
ローンを実行してから返済が完了するまでの期間の平均収益率である、生涯収益率を計算し、
前記要求収益率と前記生涯収益率とが実質的に一致する場合の金利スプレッドを計算する、請求項１乃至３の何れかに記載の審査モデル作成装置。
【請求項５】
前記金利スプレッド計算部は、
前記デフォルトモデル及び前記プリペイメントモデルを用いて、キャッシュフロー展開を実行し、
返済日毎の収支を計算し、
前記収支に基づいて、前記生涯収益率を計算し、
前記要求収益率と前記生涯収益率とが実質的に一致する場合の金利スプレッドを計算する、請求項４に記載の審査モデル作成装置。
【請求項６】
前記金利スプレッド計算部は、
仮の金利スプレッドを設定し、
前記仮の金利スプレッドを用いて、前記返済スケジュールにおける返済日毎の約定返済額を計算し、
前記返済日毎の期限前返済額を計算し、
前記返済日毎のデフォルト金額を計算し、
前記返済日毎の返済後残存元本を計算し、
前記仮の金利スプレッドを用いて、前記返済日毎の収支を計算し、
前記収支と、に基づいて、生涯収益率を計算し、
前記要求収益率と前記生涯収益率とが実質的に一致しない場合には、前記仮の金利スプレッドを変更して、前記約定返済額及び前記収支を再計算する、請求項５に記載の審査モデル作成装置。
【請求項７】
前記金利スプレッド計算部は、前記デフォルトモデルと、前記プリペイメントモデルと、過去ローンに関する情報と、を用いて、複数の過去ローンに関する生涯収益率を計算する、請求項１乃至６の何れかに記載の審査モデル作成装置。
【請求項８】
前記デフォルトモデルは、ローン実行からの経過時間を変数とする、請求項１乃至７の何れかに記載の審査モデル作成装置。
【請求項９】
前記プリペイメントモデルは、ローン実行からの経過時間、及び市場金利の少なくとも１つを変数とする、請求項１乃至８の何れかに記載の審査モデル作成装置。
【請求項１０】
コンピュータに、
ローンの申込者のデフォルトモデルを作成するステップと、
前記申込者のプリペイメントモデルを作成するステップと、
前記プリペイメントモデルを用いて、前記プリペイメントの変化に応じた資金調達コストを計算するステップと、
前記デフォルトモデルと、前記プリペイメントモデルと、前記資金調達コストと、を用いて、デフォルトの変化と、前記プリペイメントの変化とに応じた、金利スプレッドを計算するステップと、
を実行させる、コンピュータプログラム。
【請求項１１】
コンピュータが、
ローンの申込者のデフォルトモデルを作成するステップと、
前記申込者のプリペイメントモデルを作成するステップと、
前記プリペイメントモデルを用いて、前記プリペイメントの変化に応じた資金調達コストを計算するステップと、
前記デフォルトモデルと、前記プリペイメントモデルと、前記資金調達コストと、を用いて、デフォルトの変化と、前記プリペイメントの変化とに応じた、金利スプレッドを計算するステップと、
を実行する、審査モデル作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、ローンの申込者の信用度の審査に用いられる審査モデルを作成する、審査モデル作成装置、コンピュータプログラム、及び、審査モデル作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
金融機関では、住宅ローンの申込を応諾するか否かを決定する際に、申込者の審査が実行される。この審査では、審査担当者の主観的判断を排除し、且つ、審査期間を短縮するために、申込者の信用度を計算する審査システムが用いられる。
【０００３】
例えば、審査担当者が、審査システムに、審査に必要な情報（申込者の属性に関する情報、融資条件、担保情報）を審査システムに与えると、審査システムは、申込者の信用度を示す信用指標（信用スコア及び返済不能確率（以下「ＰＤ（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｄｅｆａｕｌｔ）」という））を計算する。審査担当者は、審査システムが計算した信用指標に基づいて、住宅ローンの申込を応諾するか否かを決定する。
【０００４】
従来の審査システムは、複数の債務者の貸倒れリスクを相対的に評価するための審査モデル（例えば、ロジスティック回帰モデル又は判別木モデル）を用いて、信用指標（例えば、貸付日から貸付期日までの期間のＰＤ）を計算する。審査担当者は、このＰＤと、ローンコスト（例えば、資金調達コスト及び経費）とを考慮して、住宅ローンに適用すべき適用金利を決定する。
【０００５】
従来の審査モデルは、過去数年間に貸付が実行された債権を標本として、作成される。具体的には、従来の審査モデルは、債権データと、債務者データと、貸倒れデータと、から、債権と、債務者と、ＰＤとの関係を表現するものである。しかしながら、従来の審査モデルには、以下の問題点がある。
【０００６】
第１に、標本が貸付開始からの経過時間が短い債権（以下「短期経過債権」という）を中心に構成されている場合には、標本のＰＤが母集団のＰＤから乖離する、という問題がある。
【０００７】
債権毎のＰＤを計算するためには、母集団から得られるＰＤが必要であるが、実際には、母集団からＰＤを得ることはできない。そのため、実務では、標本から推定したＰＤを用いる。しかしながら、短期経過債権（例えば、５年以内に実行された住宅ローン）については、貸付開始からの経過時間が短い場合の短期ＰＤを得ることはできるが、貸付開始からの経過時間が長い場合の長期ＰＤを得ることはできない。このことが、標本のＰＤが母集団のＰＤから乖離する原因となる。
【０００８】
第２に、貸倒れリスクを十分に評価することができない、という問題がある。
【０００９】
住宅ローンでは、時間の経過に伴う変化（以下、「経時変化」という）（例えば、ＰＤの変化、債務者の繰上返済による返済額の変化、金利の変動による返済額の変化）が発生する。この経時変化は、貸倒れリスクの評価を困難にする。
【００１０】
第３に、ローンコストの計算に、期限前返済オプションに対するコストが考慮されていない、という問題がある。
【００１１】
金融機関の資金調達レートは、約定返済に加えて、期限前返済を考慮して計算する。住宅ローンの期限前返済が債務者の意思に依存する場合には、住宅ローンには、期限前返済オプションが付加されていると解することができる。この期限前返済オプションは、金融機関にとって、リスクになり得るので、このローンコストの計算において考慮すべきである。しかしながら、従来の審査モデルでは、期限前返済オプションを考慮してローンコストを計算することは困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００２−１９７２６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明が解決しようとする課題は、デフォルトの変化およびプリペイメントの変化を考慮して審査モデルを作成することにより、金融機関の負担を増加させることなく、金融機関の収益にとって適正な金利を容易に計算することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の第１態様によれば、
ローンの申込者のデフォルトモデルを作成するデフォルトモデル作成部と、
前記申込者のプリペイメントモデルを作成するプリペイメントモデル作成部と、
前記プリペイメントモデルを用いて、前記プリペイメントの変化に応じた資金調達コストを計算する資金調達コスト計算部と、
前記デフォルトモデルと、前記プリペイメントモデルと、前記資金調達コストと、を用いて、デフォルトの変化と、前記プリペイメントの変化とに応じた、金利スプレッドを計算する金利スプレッド計算部と、
を備えることを特徴とする審査モデル作成装置、
が提供される。
【００１５】
本発明の第２態様によれば、
コンピュータに、
ローンの申込者のデフォルトモデルを作成するステップと、
前記申込者のプリペイメントモデルを作成するステップと、
前記プリペイメントモデルを用いて、前記プリペイメントの変化に応じた資金調達コストを計算するステップと、
前記デフォルトモデルと、前記プリペイメントモデルと、前記資金調達コストと、を用いて、デフォルトの変化と、前記プリペイメントの変化とに応じた、金利スプレッドを計算するステップと、
を実行させる、コンピュータプログラム、
が提供される。
【００１６】
本発明の第３態様によれば、
コンピュータが、
ローンの申込者のデフォルトモデルを作成するステップと、
前記申込者のプリペイメントモデルを作成するステップと、
前記プリペイメントモデルを用いて、前記プリペイメントの変化に応じた資金調達コストを計算するステップと、
前記デフォルトモデルと、前記プリペイメントモデルと、前記資金調達コストと、を用いて、デフォルトの変化と、前記プリペイメントの変化とに応じた、金利スプレッドを計算するステップと、
を実行する、審査モデル作成方法、
が提供される。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、金融機関の負担を増加させることなく、金融機関の収益にとって適正な金利を容易に計算することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施形態の審査システムの構成を示すブロック図。
【図２】本実施形態の審査モデル作成装置１が取り扱うデータの説明図。
【図３】本実施形態の債務者属性データ３１のデータ構造を示す図。
【図４】本実施形態の過去ローンデータ３５のデータ構造を示す図。
【図５】本実施形態の審査モデル作成処理の手順を示すフローチャート。
【図６】本実施形態の資金調達コストの計算（図５のＳ１−１８）の手順を示すフローチャート。
【図７】本実施形態の金利スプレッドの計算（図５のＳ１−２０）の手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本実施形態について、図面を参照して説明する。
【００２０】
本実施形態の審査モデル作成装置１の構成について説明する。図１は、本実施形態の審査システムの構成を示すブロック図である。
【００２１】
図１に示すように、審査システムは、審査モデル作成装置１と、データベース３と、入力装置５と、出力装置７と、通信装置９と、を備える。
【００２２】
審査モデル作成装置１は、ローン（例えば、住宅ローン）の申込者の審査に用いられる審査モデルを作成する装置である。審査モデル作成装置１は、デフォルトモデル作成部１０と、プリペイメントモデル作成部１２と、イールドカーブ作成部１４と、金利モデルパラメータ推定部１６と、資金調達コスト計算部１８と、金利スプレッド計算部２０と、を備える（審査モデル作成装置１の各部については、後述する）。例えば、審査モデル作成装置１は、コンピュータプログラムを実行することにより、審査モデル作成装置１の各部を実現する、コンピュータプロセッサである。
【００２３】
データベース３は、審査モデル作成装置１が参照するデータ（即ち、審査モデルの作成に用いられるデータ）を記憶する装置である。
【００２４】
入力装置５は、審査モデル作成装置１に対する指示の入力を受け付ける装置である。例えば、入力装置５は、キーボード及びマウスの少なくとも１つである。審査担当者は、入力装置５を介して、審査モデル作成装置１に指示を与えることができる。
【００２５】
出力装置７は、審査モデル作成装置１の処理結果を出力する装置である。例えば、出力装置７は、プリンタ及びディスプレイの少なくとも１つである。審査担当者は、出力装置７を介して、審査モデル作成装置１の処理結果を確認することができる。
【００２６】
通信装置９は、審査モデル作成装置１と審査システムの外部の装置との間の通信を制御する装置である。例えば、通信装置９は、インターネット又はイントラネットの通信インタフェースである。審査モデル作成装置１は、通信装置９を介して、審査モデル作成装置１に対する指示を受け付け、且つ、審査モデル作成装置１の処理結果を出力することができる。
【００２７】
本実施形態の審査モデル作成装置１が参照するデータについて説明する。図２は、本実施形態の審査モデル作成装置１が取り扱うデータの説明図である。図３は、本実施形態の債務者属性データ３１のデータ構造を示す図である。図４は、本実施形態の過去ローンデータ３５のデータ構造を示す図である。
【００２８】
図２に示すように、データベース３は、債務者属性データ３１と、ローン返済履歴データ３２と、マーケットデータ３３と、ローン申込データ３４と、過去ローンデータ３５と、を記憶する。
【００２９】
債務者属性データ３１とは、過去に実行されたローン（以下「過去ローン」という）の債務者属性情報（例えば、債務者を識別する債務者番号、居住地、性別、職業、生年月日、及び年収等）を示すデータである（図３を参照）。
【００３０】
ローン返済履歴データ３２とは、過去ローンの返済履歴（例えば、約定回収、延滞回収、一部繰上回収、全額繰上回収、代位弁済回収）を示すデータである。
【００３１】
マーケットデータ３３とは、マーケット情報（例えば、市場金利、金利ボラティリィティ）を示すデータである。
【００３２】
ローン申込データ３４とは、ローンの申込時に、ローンの申込者（即ち、債務者）が申請した情報を示すデータである。ローン申込データ３４は、債務者属性情報と融資条件を含む。
【００３３】
過去ローンデータ３５とは、過去に貸出を実行したローンに関する情報（例えば、債権番号、債務者番号、ローン商品名、実行日、貸出期日、保証会社、未返済残高、資金調達レート、金利スプレッド、ＤＴＩ（Ｄｅｂｔ  ｔｏ  Ｉｎｃｏｍｅ）、及びＬＴＶ（Ｌｏａｎ  ｔｏ  Ｖａｌｕｅ）等）を示すデータである（図４を参照）。
【００３４】
本実施形態の審査モデル作成装置１の動作について説明する。図５は、本実施形態の審査モデル作成処理の手順を示すフローチャートである。
【００３５】
＜Ｓ１−１０＞  デフォルトモデル作成部１０が、債務者属性データ３１と、ローン返済履歴データ３２と、を用いて、債務者の属性と融資条件に応じたデフォルトモデルを作成する。デフォルトモデルとは、債務者が将来的にデフォルトする確率（以下「デフォルト率」という）に影響を与える変数に対応するパラメータ（以下「デフォルトモデルパラメータ」という）を用いて、デフォルト率を計算するための計算式である。例えば、デフォルトモデルは、生存時間分析手法により得られるＣｏｘ比例ハザードモデルである。
【００３６】
式１は、デフォルトモデルの一例を示している。式１のデフォルトモデルにおけるデフォルトモデルパラメータは、債務者の返済能力を表す変数ｘｉに対する係数βｉ（例えば担保物件評価額に対する借入額の割合（ＬＴＶ：Ｌｏａｎ  ｔｏ  Ｖａｌｕｅ）に対する係数βｌｔｖ、年収に対する年間返済額の割合（ＤＴＩ：Ｄｅｂｔ  ｔｏ  Ｉｎｃｏｍｅ）に対する係数βｄｔｉ）と、ローン実行からの経過月数ｔのベースラインハザード関数ｈ０（ｔ）と、を含む。すなわち、式１に示すように、デフォルト率は、ローン実行からの経過時間と、属性に基づく返済能力を表す数値とに応じて変化する。
【数１】
2014026322.tif 000003
【００３７】
＜Ｓ１−１２＞  プリペイメントモデル作成部１２が、ローン返済履歴データ３２を用いて、返済区分（例えば、全額繰上返済、一部繰上返済）毎かつ商品（全期間固定、固定特約年限、及び全期間変動）毎のプリペイメントモデルを作成する。プリペイメントモデルとは、債務者が将来的にプリペイメントを実行する確率（以下「プリペイメント率」という）に影響を与える変数に対するパラメータ（以下「プリペイメントパラメータ」という）を用いて、プリペイメント率を計算するための計算式である。
【００３８】
式２は、プリペイメントモデルの一例を示している。式２のプリペイメントモデルにおけるプリペイメントパラメータは、債務者が将来的に全額繰上返済を実行する確率（以下「全額繰上返済率」という）Ｐａと、債務者が将来的に一部繰上返済を実行する確率（以下「一部繰上返済率」という）Ｐｂを含む。全額繰上返済率Ｐａと、一部繰上返済率Ｐｂは、経過月数ｔを変数とする第１関数ｆｉ（ｔ）と、適用金利と市場金利との間の金利差ｄを変数とする第２関数ｇｉ（ｄ）と、返済暦月ｃを変数とする第３関数ｈｉ（ｃ）と、に依存する。すなわち、式２に示すように、プリペイメント率は、ローン実行からの経過時間と、適用金利と、市場金利と、返済暦月とに応じて変化する。
【数２】
2014026322.tif 000004
【００３９】
式２では、多くの場合において、ｔが大きい（即ち、経過月数が長い）ほど、第１関数ｆｉ（ｔ）の値が増加するので、プリペイメント率も増加する。また、金利差ｄが大きい（例えば、市場金利が低くなる）ほど、第２関数ｇｉ（ｄ）の値が増加するので、プリペイメント率も増加する。また、住み替え件数が多い月（一般的には、３月）の場合の第３関数ｈｉ（ｃ）の値は高いので、住み替え件数が多い月のプリペイメント率も増加する。
【００４０】
＜Ｓ１−１４＞  イールドカーブ作成部１４が、マーケットデータ３３が示すマーケット情報（特に、市場金利）に基づいて、イールドカーブを作成する。
【００４１】
例えば、イールドカーブ作成部１４は、市場金利のグリッドポイント毎のディスカウントファクタを計算し、計算したディスカウントファクタに基づいて、イールドカーブを作成する。
【００４２】
＜Ｓ１−１６＞  金利モデルパラメータ推定部１６が、マーケットデータ３３（特に、金利ボラティリティ）を用いて、金利モデルパラメータを推定する。
【００４３】
＜Ｓ１−１８＞  資金調達コスト計算部１８が、ローン申込データ３４と、Ｓ１−１２で作成されたプリペイメントモデルと、Ｓ１−１４で作成されたイールドカーブと、Ｓ１−１６で推定された金利モデルパラメータと、を用いて、シミュレーション（例えば、モンテカルロシミュレーション）を実行することにより、資金調達コストを計算する。即ち、資金調達コスト計算部１８は、プリペイメントの経時変化及び市場金利の変化の少なくとも１つを考慮して、プリペイメントに起因するリスク（以下「プリペイメントリスク」という）に対するコストを反映した資金調達コスト（即ち、プリペイメントの変化に応じた資金調達コスト）を計算する。特に、Ｓ１−１２で作成したプリペイメントモデルが、ローン実行からの経過時間と、市場金利とを変数としているので、これらの経過時間および市場金利に応じたプリペイメントの変化を考慮することが可能になる。
【００４４】
ここで、本実施形態の資金調達コストの計算について説明する。図６は、本実施形態の資金調達コストの計算（図５のＳ１−１８）の手順を示すフローチャートである。
【００４５】
＜Ｓ１−１８０＞  資金調達コスト計算部１８が、金利シナリオを作成する。
【００４６】
例えば、資金調達コスト計算部１８は、ハルホワイトモデルを離散化し、短期金利を月利とする金利シナリオを作成する。この金利シナリオでは、離散時間は、評価基準日の翌月末時点が初回時点であり、月次が単位期間である。
【００４７】
＜Ｓ１−１８２＞  資金調達コスト計算部１８が、金利シナリオ毎に、ディスカウントファクタを計算する。ディスカウントファクタとは、将来価値を現在価値に割引換算するための割引率を示す係数である。
【００４８】
＜Ｓ１−１８４＞  資金調達コスト計算部１８が、プリペイメントモデルに対応するフォワードレートを計算する。この、シミュレーションにおける金利シナリオ毎のフォワードレートは、将来時点の指標金利を示している。
【００４９】
＜Ｓ１−１８６＞  資金調達コスト計算部１８が、金利シナリオ毎に、各返済時点における月利プリペイメント率を計算する。
【００５０】
例えば、資金調達コスト計算部１８は、Ｓ１−１２において作成されたプリペイメントモデルに、各返済時点の変数（経過月数ｔ、Ｓ１−１８４で計算されたフォワードレート、想定ローン金利、及び暦月）を与えて、月利プリペイメント率を計算する。想定ローン金利は、審査モデルを作成するときに、金融機関側で任意に決める値である。
【００５１】
＜Ｓ１−１８８＞  資金調達コスト計算部１８が、キャッシュフロー展開を実行する。
【００５２】
例えば、資金調達コスト計算部１８は、Ｓ１−１８６において計算された月利プリペイメント率を用いて、金利シナリオ毎に、ローンのキャッシュフロー展開を実行する。なお、資金調達コスト計算部１８は、全期間固定金利ローンについては、全期間についてキャッシュフロー展開を実行するが、満期までの適用金利が未確定のローン（例えば、固定金利特約付住宅ローン）については、金利確定時点までのキャッシュフロー展開を実行して、最終的な金利確定時点に、残存する元本のキャッシュフローを計算する。
【００５３】
＜Ｓ１−１９０＞  資金調達コスト計算部１８が、資金調達コストを計算する。
【００５４】
例えば、資金調達コスト計算部１８は、Ｓ１−１８８において計算されたキャッシュフロー（具体的には、将来の各返済月の元金返済額及びプリペイメント額）と、Ｓ１−１８２において計算されたディスカウントファクタと、を用いて、金利シナリオ毎に、ローンの時価（即ち、将来返済されることが予測される元金の現在価値）を計算する。金利シナリオ毎に計算されたローンの時価の平均値と、貸付元本が等しくなるような金利を計算する。この計算された金利が、資金調達コストである。
【００５５】
＜Ｓ１−２０＞  金利スプレッド計算部２０が、Ｓ１−１０で作成されたデフォルトモデルと、Ｓ１−１２で作成されたプリペイメントモデルと、Ｓ１−１４で作成されたイールドカーブと、Ｓ１−１８で計算された資金調達コストと、を用いて、デフォルトの変化と、プリペイメントの変化とに応じた金利スプレッドを計算する。特に、Ｓ１−１０で作成したデフォルトモデルが、ローン実行からの経過時間を変数としているので、プリペイメントの変化だけでなく、経時的なデフォルトの変化も考慮することが可能になる。
【００５６】
本実施形態の金利スプレッドの計算について説明する。図７は、本実施形態の金利スプレッドの計算（図５のＳ１−２０）の手順を示すフローチャートである。
【００５７】
＜Ｓ１−２００＞  金利スプレッド計算部２０が、要求収益率（Ｒ（Ｒは、任意の数字）％）を決定する。
【００５８】
例えば、入力装置５は、要求収益率に関する指示の入力を受け付ける。次いで、金利スプレッド計算部２０は、当該指示に基づいて、要求収益率（Ｒ％）を決定する。
【００５９】
＜Ｓ１−２０２＞  金利スプレッド計算部２０が、内部変数を設定する。内部変数とは、審査モデルの作成に必要な、審査モデル作成装置１内で用いられる変数である。
【００６０】
例えば、金利スプレッド計算部２０は、データベース３又は入力装置５から、ローン申込データ３４を取得し、且つ、データベース３又は資金調達コスト計算部１８から、資金調達コストを取得する。次いで、金利スプレッド計算部２０は、ローン申込データ３４及び資金調達コストに基づいて、内部変数を設定する。
【００６１】
＜Ｓ１−２０６＞  金利スプレッド計算部２０が、フォワードレートを計算する。フォワードレートとは、Ｓ１−２０２で決定した返済スケジュールに示される各ローン返済日にスタートする、指標金利である。
【００６２】
＜Ｓ１−２０８＞  金利スプレッド計算部２０が、金利スプレッド（α（αは、任意の数字）％）の初期値（仮の金利スプレッド）を設定する。
【００６３】
＜Ｓ１−２１０＞  金利スプレッド計算部２０が、変数ｉに初期値“１”を設定する。
【００６４】
＜Ｓ１−２１２＞  金利スプレッド計算部２０が、変数ｉが貸出月数以下であるか否かを判定する。変数ｉが貸出月数以下である場合には（Ｓ１−２１２：Ｙ）、Ｓ１−２１４が実行される。変数ｉが貸出月数より大きい場合には（Ｓ１−２１２：Ｎ）、Ｓ１−２２６が実行される。なお、貸出月数は、実行日及び貸出期日から得られる。
【００６５】
＜Ｓ１−２１４＞  金利スプレッド計算部２０が、ｉ回目の返済日の約定返済額を計算する。
【００６６】
例えば、金利スプレッド計算部２０は、Ｓ１−２０２で取得した資金調達コストに、Ｓ１−２０８で設定した金利スプレッド（α％）を加算することにより、適用金利を決定する。次いで、金利スプレッド計算部２０は、この適用金利と、残存元本額と、未返済回数とに基づいて、ｉ回目の返済日に返済する元金返済分を計算する。この元金返済分が、約定返済額である。
【００６７】
＜Ｓ１−２１６＞  金利スプレッド計算部２０が、ｉ回目の返済日の期限前返済額を計算する。
【００６８】
例えば、金利スプレッド計算部２０は、Ｓ１−１２で作成されたプリペイメントモデルの中から、ローン商品に対応するプリペイメントモデルを選択する。次いで、金利スプレッド計算部２０は、プリペイメントモデルの変数に、実行からの経過月数と、Ｓ１−２１４で決定された適用金利と、Ｓ１−２０６で計算されたフォワードレートと、ｉ回目の返済日が属する月（以下「当月」という）の暦月と、を用いて、当月のプリペイメント率を計算する。次いで、金利スプレッド計算部２０は、ｉ−１回目の支払日が属する月（以下「前月」という）の元金返済後残存元本（後述するＳ１−２２０で得られる情報）と、このプリペイメント率と、を乗じる。この前月の元金返済後残存元本及びプリペイメント率の積が、ｉ回目の返済日の期限前返済額である。
【００６９】
＜Ｓ１−２１８＞  金利スプレッド計算部２０が、ｉ回目の返済日のデフォルト金額を計算する。
【００７０】
例えば、金利スプレッド計算部２０は、Ｓ１−１０で作成されたデフォルトモデルの中から、融資条件に対応するデフォルトモデルを選択する。次いで、金利スプレッド計算部２０は、デフォルトモデルの変数に、実行からの経過月数と、債務者の返済能力を表す変数（例えば、ＤＴＩ、ＬＴＶ）を設定する。次いで、金利スプレッド計算部２０は、設定されたデフォルトモデルの変数に基づいて、ｉ回目の返済日のデフォルト率を計算する。次いで、金利スプレッド計算部２０は、前月の元金返済後残存元本額にデフォルト率を乗じる。前月の元金返済後残存元本額及びデフォルト率の積が、ｉ回目の返済日のデフォルト金額である。
【００７１】
＜Ｓ１−２２０＞  金利スプレッド計算部２０が、ｉ回目の返済日の返済後残存元本を計算する。
【００７２】
例えば、金利スプレッド計算部２０は、前月の元金返済後残存元本から、当月の元金返済額と、当月の期限前返済額（Ｓ１−２１６で得られる情報）と、当月のデフォルト金額（Ｓ１−２１８で得られる情報）と、を減算する。前月の情報（元金返済後残存元本）と当月の情報（元金返済額、期限前返済額、及びデフォルト金額）との差が、当月の元金返済後残存元本額である。
【００７３】
＜Ｓ１−２２２＞  金利スプレッド計算部２０が、ローンの収支に関する情報を用いて、ｉ回目の返済日の収支を計算する。例えば、ｉ回目の返済日の収支は、金利スプレッド収入、手数料収入、管理コスト、及びデフォルト未回収額の少なくとも１つから得られる。
【００７４】
例えば、金利スプレッド計算部２０は、前月の元金返済後残存元本と、金利スプレッドαと、を乗じる。この前月の元金返済後残存元本及び金利スプレッド（α％）の積が、当月の金利スプレッド収入である。
【００７５】
また、金利スプレッド計算部２０は、前月の元金返済後残存元本と、手数料率と、を乗じる。この前月の元金返済後残存元本及び手数料率の積が、当月の手数料収入である。
【００７６】
また、金利スプレッド計算部２０は、前月の元金返済後残存元本と、管理コスト率と、を乗じる。この前月の元金返済後残存元本及び管理コスト率が、当月の管理コストである。
【００７７】
また、金利スプレッド計算部２０は、当月のデフォルト額と、想定未回収率と、を乗じる。この当月のデフォルト額及び想定未回収率の積が、当月のデフォルト未回収額である。
【００７８】
＜Ｓ１−２２４＞  金利スプレッド計算部２０が、変数ｉに“１”を加算する。Ｓ１−２２４が終了すると、Ｓ１−２１２が実行される。即ち、Ｓ１−２１４〜Ｓ１−２２２は、変数ｉが貸出月数と等しくなるまで、繰り返し実行される。そして、変数ｉが貸出月数より大きくなると、Ｓ１−２２６が実行される。
【００７９】
＜Ｓ１−２２６＞  金利スプレッド計算部２０が、Ｓ１−２２２で計算されたｉ回目の返済日の収支を用いて、生涯収益率（Ｖ％）を計算する。生涯収益率とは、ローンを実行してから返済が完了するまでの期間の平均収益率である。
【００８０】
例えば、金利スプレッド計算部２０は、各月の金利スプレッド収入及び各月の手数料収入から、各月の管理コスト及び各月のデフォルト未回収額を減算する。この金利スプレッド収入及び手数料収入と管理コスト及びデフォルト未回収額との差が、生涯収益額である。
【００８１】
次いで、金利スプレッド計算部２０は、生涯収益額を貸付金額で除算し、さらに貸付年数で除算する。即ち、生涯収益率は、式３で表される。
【数３】
2014026322.tif 000005
【００８２】
＜Ｓ１−２２８＞  金利スプレッド計算部２０が、生涯収益率（Ｖ％）と要求収益率（Ｒ％）とが実質的に一致するか否かを判定する。金利スプレッド計算部２０は、生涯収益率（Ｖ％）と要求収益率（Ｒ％）とが完全に一致する場合、又は、生涯収益率（Ｖ％）が要求収益率（Ｒ％）に対して所定の許容範囲に含まれる場合に、生涯収益率（Ｖ％）と要求収益率（Ｒ％）とが実質的に一致する、と判定する。生涯収益率（Ｖ％）と要求収益率（Ｒ％）とが一致する場合には（Ｓ１−２２８：Ｙ）、金利スプレッドの計算が終了する。生涯収益率（Ｖ％）と要求収益率（Ｒ％）とが一致しない場合には（Ｓ１−２２８：Ｎ）、Ｓ１−２３０が実行される。
【００８３】
＜Ｓ１−２３０＞  金利スプレッド計算部２０が、金利スプレッド（α％）を調整する。Ｓ１−２３０が終了すると、Ｓ１−２１０が実行される。即ち、生涯収益率（Ｖ％）と要求収益率（Ｒ％）とが一致するまで、Ｓ１−２１０〜Ｓ１−２３０が繰り返し実行される。
【００８４】
Ｓ１−２００〜Ｓ１−２３０により、生涯収益率（Ｖ％）と要求収益率（Ｒ％）とが実質的に一致するような、金利スプレッド（α％）が得られる。
【００８５】
Ｓ１−２０の第１例では、金利スプレッド計算部２０は、デフォルトモデル、プリペイメントモデル、イールドカーブ、及び資金調達コストに加えて、ローン申込データ３４と、要求収益率データと、を用いて、デフォルトの変化（例えば、経年変化）及びプリペイメントの変化に応じた、金利スプレッドを計算する。
【００８６】
Ｓ１−２０の第２例では、金利スプレッド計算部２０は、デフォルトモデル、プリペイメントモデル、イールドカーブ、及び資金調達コストに加えて、ローン申込データ３４と、要求収益率データと、を用いて、デフォルトの変化及びプリペイメントの変化を考慮して、保証会社に対して支払うべき適正保証料率を計算する。
【００８７】
Ｓ１−２０の第３例では、金利スプレッド計算部２０は、デフォルトモデル、プリペイメントモデル、イールドカーブ、及び資金調達コストに加えて、過去ローンデータ３５と、債務者属性データ３１とを用いて、Ｓ１−２０２〜１−２２６（ただし、Ｓ１−２０８を実行する代わりに、データベースの金利スプレッドを使用する）により、複数の過去ローンに関する現時点での生涯収益率を計算する。
【００８８】
従来技術によれば、審査モデルを作成するときに、デフォルトの変化及びプリペイメントの変化を考慮していないので、金融機関の収益にとって適正な金利を設定することは困難であった。これは、個別の貸倒れリスクを誤って見積もってしまうことによるものである。
【００８９】
特に、資金調達コストの計算には、複雑なアルゴリズムが必要であるので、申込者の融資条件に応じたプリペイメントの変化（特に、市場金利の変動）を考慮して、資金調達コストを計算することは、金融機関にとって、負担が大きい。従って、従来技術では、資金調達コストの計算は、実務上困難である。
【００９０】
さらに、従来技術によれば、貸倒れリスクを正確に想定することができないことから、適正な金利を把握することもできないので、貸倒れリスクの高い顧客に低い金利を設定してしまう場合や、貸倒れリスクの低い顧客に適正な金利（より低い金利）を提示できないことによる機会損失が発生する場合がある。
【００９１】
これに対して、本実施形態によれば、デフォルトの変化及びプリペイメントの変化を考慮して審査モデルを作成するので、金融機関の負担を増加させることなく、金融機関の収益にとって適正な金利を容易に計算することができる。これにより、金融機関の収益を改善することができる。
【００９２】
本実施形態に係る審査モデル作成装置１の少なくとも一部は、ハードウェアで構成しても良いし、ソフトウェアで構成しても良い。ソフトウェアで構成する場合には、審査モデル作成装置１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させても良い。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。
【００９３】
また、本実施形態に係る審査モデル作成装置１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布しても良い。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布しても良い。
【００９４】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化される。また、上述した実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明が形成可能である。例えば、上述した実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。 
【符号の説明】
【００９５】
１  審査モデル作成装置
３  データベース
５  入力装置
７  出力装置
９  通信装置
１０  デフォルトモデル作成部
１２  プリペイメントモデル作成部
１４  イールドカーブ作成部
１６  金利モデルパラメータ推定部
１８  資金調達コスト計算部
２０  金利スプレッド計算部
【図１】
2014026322.tif 000006
【図２】
2014026322.tif 000007
【図３】
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【図４】
2014026322.tif 000009
【図５】
2014026322.tif 000010
【図６】
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【図７】
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