(57)【要約】【課題】分布の歪みや外れ値の影響を受け難く、判別精度を高めることができ、かつ、個別企業の判別分析に適すると共に、企業を信用力に応じて序列化することができ、格付け付与が容易な財務定量評価システムを構築することである。【解決手段】財務データを企業信用力の序列と誤判別率に従って数量化する財務定量評価システムであり、企業信用力の序列を重視して財務スコアを算出する一次モデルと、非デフォルト／デフォルトの判別を重視して信用力評価値を算出する二次モデルと、一次モデルの序列と二次モデルの判別とを結びつけてスコアリングする三次モデル、から成る。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
財務データを企業信用力の序列および誤判別率に従って数量化する財務定量評価システムであって、複数の財務指標データとスコア値とを対応付けるスコアテーブルを有し、財務指標データからスコア値を算出するスコア算出手段と、算出されたスコア値の異常を検出する検証部と、スコア値が異常と判断されたときには前記スコアテーブルを変更し前記スコア値を再度算出するチューニング制御手段とを有する財務定量評価システム。
【請求項２】
財務データを企業信用力の序列および誤判別率に従って数量化する財務定量評価システムであって、企業信用力の序列の観点から選択された複数の財務指標を定量化する一次モデル生成部と、非デフォルト／デフォルトの判別の観点から選択された複数の財務指標を定量化する二次モデル生成部と、一次モデル生成部の出力と二次モデル生成部の出力とを関連づけて総合スコアをスコアリングする三次モデル生成部から成る財務定量評価システム。
【請求項３】
一の財務定量評価モデルにおける第一の合成財務指標と、他の財務定量評価モデルにおける第二の合成財務指標とを関連づけてスコアリングする財務定量評価システムであって、
（イ）あるチューニング状態に設定されたスコアリングモデルによって、任意の財務指標からスコアを算出するスコア算出部と、
（ロ）全てのスコアを合成し、総合スコアと予め判明している企業信用力の序列および誤判別率とを対比して検証する検証部と、
（ハ）前記検証結果に基づき前記スコアリングモデルを別のチューニング状態に設定するチューニング部
とを備えた財務定量評価システム。
【請求項４】
線形判別分析をモディファイし、財務指標からスコア値を得るスコアリングモデルを有する財務定量評価システムであって、
（チ）財務指標の指標値が分布する範囲を区分化する区分化手段と
（リ）区分化された個別の範囲にスコア値を割り当てるスコア化手段と
（ヌ）区分化手段とスコア化手段を制御するチューニング手段、
とを有する財務定量評価システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、財務定量評価システムの技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】金融機関では、倒産リスクの計量化や融資戦略等に信用格付けを活用している。融資先の企業等に格付けを付与する場合、一般に、営業・審査部署において財務定量評価モデルによる評価を行う。この財務定量評価モデルに用いることができる統計的モデルとしては、「判別モデル」「二進木モデル」「線形回帰モデル」「非線形回帰モデル」「ニューラル・ネットワーク」「オプション・モデル」などが知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記統計的モデルは、いずれの手法もメリットがある一方で、実務応用上、無視できないデメリットも存在する。例えば、ロジットモデルは、まず線形判別関数のＺ値に対数オッズを加え、それを数１のロジスティック関数によって確率［０，１］の範囲に変換し、デフォルト確率を推定するモデルである。このモデルはデフォルト確率分析だけに限らず、様々な分野で応用された実績があり、計算負荷も少ないという利点を有する。
【数１】
2004185421.tif 000003
【０００４】しかし、このロジットモデルを財務定量評価モデルへ応用する場合、財務定量評価モデルで使用する実際の財務データにおいては、線形判別分析の前提条件である「二群の財務指標が正規分布に従い，かつ分散，共分散が等しいこと」を担保できないため、ロジットモデルは分布の歪みの影響を受けやすいことが分かった。また、Ｚ値を線形式に依って算出するため、ロジットモデルは異常値（外れ値）の影響を受けやすいことも判明した。このようにデフォルト確率分析においてロジットモデルを適用すると、判別精度を低下させる要因が顕現化してしまうため、本発明では、分布の歪みや外れ値の影響を受け難く、判別精度を高めることができる財務定量評価システムを構築することを第一の課題とした。
【０００５】また、ロジットモデルは、サンプル企業全体としてのデフォルト確率のフィットが最も高まるようにモデルを構築することが可能である一方、個別企業ごとの推定デフォルト確率の妥当性については何ら保証されない。しかし、実務的には、ロジットモデルから算出される個別企業ごとの詳細な推定デフォルト確率等の数値が一人歩きしてしまい、企業の財務状態を多面的に分析することを怠る傾向も見られ、却ってユーザをミスリードしてしまう可能性が生じる。本発明の第二の課題は、個別の企業分析にも適した財務定量評価システムを構築することである。
【０００６】ロジットモデルにおけるロジスティック関数への入力値であるＺ値とは、線形判別関数値に対数オッズを加えたものである。ここで、線形判別モデルとは、▲１▼非デフォルト／デフォルトの二グループのＺ値の分布が最も隔たっていて、かつ、▲２▼バラツキも最も小さくなるように、統計的に推定されたモデルである。よって、▲１▼▲２▼を同時に満たすモデルが「判別精度の高い良いモデル」であるから、判別精度を高めるほど、ロジスティック関数により変換される推定デフォルト確率は０％と１００％の近辺に二極化される傾向にある。結果として、二極化する傾向があるロジットモデルは、非デフォルト／デフォルトの判別には役立つものの、企業信用力の序列をつけにくい等、格付け付与には適さない面がある。本発明の第三の課題は、企業の序列化に適した、格付け付与が容易な財務定量評価システムを構築することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、上述の課題は、前記特許請求の範囲に記載した手段にて達成される。すなわち、その基本的な構成は、財務データを企業信用力の序列および誤判別率に従って数量化する財務定量評価システムであって、複数の財務指標データとスコア値とを対応付けるスコアテーブルを有し、財務指標データからスコア値を算出するスコア算出手段と、算出されたスコア値の異常を検出する検証部と、スコア値が異常と判断されたときには前記スコアテーブルを変更し前記スコア値を再度算出するチューニング制御手段とを有する財務定量評価システム、であり、
【０００８】更に、財務データを企業信用力の序列および誤判別率に従って数量化する財務定量評価システムであって、企業信用力の序列の観点から選択された複数の財務指標を定量化する一次モデル生成部と、非デフォルト／デフォルトの判別の観点から選択された複数の財務指標を定量化する二次モデル生成部と、一次モデル生成部の出力と二次モデル生成部の出力とを関連づけて総合スコアをスコアリングする三次モデル生成部から成る財務定量評価システムであり、より具体的には、一の財務定量評価モデルにおける第一の合成財務指標と、他の財務定量評価モデルにおける第二の合成財務指標とを関連づけてスコアリングする財務定量評価システムであって、
（イ）あるチューニング状態に設定されたスコアリングモデルによって、任意の財務指標からスコアを算出するスコア算出部と、
（ロ）全てのスコアを合成し、総合スコアと予め判明している企業信用力の序列および誤判別率とを対比して検証する検証部と、
（ハ）前記検証結果に基づき前記スコアリングモデルを別のチューニング状態に設定するチューニング部
とを備えた財務定量評価システム、および財務指標からスコア値を得るスコアリングモデルを有する財務定量評価システムであって、
（チ）財務指標の指標値が分布する範囲を区分化する区分化手段と
（リ）区分化された個別の範囲にスコア値を割り当てるスコア化手段と
（ヌ）区分化手段とスコア化手段を制御するチューニング手段、
とを有する財務定量評価システム、などを含むスコアリングモデルを有する財務定量評価システムである。
【０００９】
【発明の実施の形態】図１に、本発明を応用した財務定量評価システム全体の説明図を示す。同図に例示する財務定量評価システムは、多数の財務データを記憶したデータベース４と、第一段階の処理を実行する一次モデル生成部１と、第二段階の処理を実行する二次モデル生成部２と、第三段階の処理を実行する三次モデル生成部３とを有している。
図１において、一次モデル生成部は、主に企業信用力の序列の観点に重点を置いた財務定量評価モデルによって財務データを定量化し、第一の合成財務指標（一次モデル値）を算出する。二次モデルは、主にデフォルト判別の観点に重点を置いた財務定量評価モデルによって財務データを定量化し、第二の合成財務指標（二次モデル値）を算出する。そして三次モデル生成部では、信用力評価の序列を主とした一次モデル生成部における合成財務指標と、デフォルト判別を主とした二次モデル生成部における合成財務指標とを結びつけることにより、財務データを総合的にスコアリングして総合スコアを算出する。
【００１０】図１において、一次モデル生成部は、選択部と算出部とから構成されている。選択部は、データベース４に登録された多数の財務指標の中から一次スコアの算出に用いる財務指標を選択するものである。一次モデル生成部に用いる財務指標は、企業信用力の序列の観点を重視した指標であるから、当該選択部によって選択される財務指標は、図６ａに示すような、自己資本比率、固定比率、売上高経常利益率等の、特定企業における企業信用力を示す財務指標が選択される。算出部は、外部格付や債務者区分と整合的な企業信用力の序列が予め判明している財務データをスコアリングし、前記選択された財務指標値から一次スコアを算出する。算出部は、算出された一次スコアと、一次モデルにおける平均値および誤判別率、図４に示す二群分布形状等とを対比しながら、一次モデルが最適化されるようにスコアリングテーブルを修正し、スコアリングモデルをチューニングする機構を備えている。
【００１１】図２に、一次モデル生成部の構成例を示す。この例は、任意の財務指標を結びつけて企業信用力を評価できる財務定量評価モデルとして広く応用ができる。図２における一次モデル生成部では、選択部が選択した１〜Ｍ個の財務指標を並行処理してスコア値に置き換える構成を採用している。同時に算出されるＭ個のスコア値を、Ｍ個の変数を有する所定の数式、例えば単純な加算もしくは任意の関数を有する式に代入して財務スコアを算出し、仮の一次スコアを導き出す。続いて、序列、誤判別率、一次モデルの平均スコア、図４に示す二群分布形状との対比等を行い、仮の一次スコア値の検証を行う。統計的に十分な数量の企業について、実績による財務データから財務スコアを算出すれば、その財務スコアと予め判明している当該企業の実績ベースの信用力とを対比できるので、当該スコアリングモデルの精度を検証することができる。精度検証の一例として、序列と一次モデルの平均スコアの場合を取り上げるならば、実績ベースの序列ごと一次スコア平均値が信用力の順序に従っているかどうかを確認し、序列に対する平均スコアの逆転が起きている場合には、想定した精度を満たしていないと判断する、などが考えられる。前記検証の結果、当該財務定量評価モデルが予め想定していた精度を満たしていないと判断した場合や、当モデルにチューニングを指示する操作が入った場合には、所定のチューニング機能を働かせて、スコアリングテーブルを修正し、スコアリングモデルを再設定する。
【００１２】この例のスコアリングモデルは、財務指標の指標値とスコア値とを対応付けるスコアリングテーブルを有しているが、このスコアリングテーブルは、線形判別モデルをモディファイする過程で開発されたものである。線形判別モデルによるデフォルト判別では、数２という財務指標の一次結合によって表される判別関数値を相対的に評価し、分析対象企業がデフォルトするか否かを判別する。そもそも判別分析は統計学の多変量解析における一つの手法である。
【数２】
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【００１３】スコアリングテーブルは、この線形判別モデルをモディファイする如く、一次スコアの判別精度を高めている。図３に、スコアリングテーブルの説明図を示す。図３（ａ）のヒストグラムは、ある財務指標Ｘと企業数との関係を表したものであるが、図示する区分化手段は、この財務指標の分布を所定数の範囲に区分化する機能を備えている。図３（ｂ）のテーブルは、説明を容易にするために簡略化したスコアリングテーブルを表したものであるが、図示するスコア化手段は、区分化された個別の範囲にスコアを割り当てる機能を備えている。これにより、財務指標Ｘに対する数２の［財務指標×係数］の項は、スコアリングテーブルから引けるスコア値に置き換えることができる。
【００１４】財務指標には様々なものがあるが、指標値と企業信用力評価の間に単調性がみられない等、線形判別分析に適しない性質を有する財務指標についても、区分化手段とスコア化手段の組み合わせによって、スコア値と企業信用力評価との間に単調性を持たせることができる。一次モデルとしては、線形判別分析に適しない性質を有する特定の財務指標の項［財務指標ｋ×係数ｋ］のみをスコアリングモデルから得られるスコア値に置き換える形態や、全ての財務指標の項［財務指標ｋ×係数ｋ］を置き換える形態を採用できるが、とりわけ、線形判別分析などのようにｎ項の和を関数値とするものは、財務スコアをスコア値の加算によって算出できるので、一次モデルのベースとして好適である。
【００１５】図３において、区分化手段は、その区分化する位置と数とをチューニングする機能を備えており、図示する財務指標の元の分布形を任意の区分数に分割することができる。スコア化手段も、設定するスコア値をチューニングする機能を備えている。初期処理として、区分化手段に従って区分化された個々の範囲にスコア値を割り当てると、図示する財務指標の元の分布形が変化する。区分化手段とスコア化手段のチューニング機能を連動して動作させ、区分と割り当てスコア値を変化させると、財務指標の分布形が再度変化する。このようにスコア化手段のチューニング機能と区分化手段のチューニング機能を連動して動作させると、財務指標の分布形の歪みを矯正し、任意の分布に近づけることができる。また、あるひとつの財務指標についてのスコア化手段のチューニング機能と、別の財務指標についてのスコア化手段のチューニング機能とが連動して動作することにより、企業信用力とスコアの序列、および誤判別率を最適な状態に近づけることができるようになる。加えて、区分化手段とスコア化手段は、財務指標の外れ値を左右端の区分に属するように変換してスコアを与える作用を有するため、外れ値の問題も排除することができる。このモデルは、外れ値に対する頑強性が非常に高いモデルといえる。
【００１６】上記のように、一次モデル生成部の算出部におけるチューニング機能は、仮の一次スコアによる企業の定量評価結果を検証することによって、スコアリングモデルの再設定及び財務指標の再選択を制御し、再度算出された仮の一次スコアが検証部によって是認された場合には、当該スコアを一次モデル値（一次スコア）として出力する。
【００１７】二次モデル生成部２は図１に示すように、選択部と確認部とを有している。選択部は、財務データに含まれる多数の財務指標の中から信用力評価値（二次モデル値）の算出に用いる財務指標を、デフォルト判定の観点に基づき統計的変数選択法に従いながら適宜選択するものである。選択される財務指標は、図６ｂに示すように、売上債権回転期間、インタレストカバレッジレシオ、経常収支比率等の、デフォルト判定の観点から重視される財務指標データである。当該選択部では、このようにして選択された財務指標データから、信用力評価値（二次モデル値）を算出する。二次モデル値を算出するには、予め非デフォルト／デフォルトの判別が付けられた企業の財務データを多数用い、線形判別分析を行って選択すべき財務指標とその係数を決定し、数２に従って信用力評価値（二次モデル値）を算出する。
二次モデル生成部の確認部は、一般に行われている指標の欠損率や、選択された指標間の相関、回帰分析の統計値、誤判別率、２群判別形状の確認などによってこれを検証し、不適切な財務指標を排除したり、財務指標の種類を増減したりして、再度信用力評価値を算出し、信頼性の高い値として二次モデル値を出力する。
【００１８】三次モデル生成部では、図５に示すとおり、▲１▼一次モデル生成部で算出された合成財務指標である一次モデル値（一次スコア）と、▲２▼二次モデル生成部で算出された合成財務指標である二次モデル値（信用力評価値）を一次モデル生成部におけるスコア変換と同様にスコア変換した二次スコアをもとに、総合スコアを算出する。当例の三次モデル生成部では、図２の一次モデル生成部と同様の検証処理を行う。三次モデル生成部においても、一次＋二次モデルの平均スコア、誤判別率、企業信用力の序列等を検証しながらスコアリングモデルのチューニングを行うので、一次モデルの信用力序列重視データと二次モデルのデフォルト判別重視データとが結び付けられた、信頼性の高い三次モデル値が算出される。
【００１９】なお、三次モデルの構築に際しては、一次モデルから得られる企業信用力の序列を維持したまま二次モデル値を変換した二次スコアを適用するモデルを採用する為に、当例では二進木モデルの処理を施している。たとえば、一次モデルによる序列に応じて二次モデル値を変換した二次スコアの範囲を制限する如く、序列が高いＡランクの企業の二次スコアを５００点に固定化し、Ｂランクの企業の二次スコアを１００点から５００点にスコア化し、Ｃランクの企業（信用力が劣ると判断された企業群）の二次スコアを−３００点から１００点にスコア化するなどの処理を施し、企業信用力の序列と誤判別率とを検証しながらチューニングを行う。
【００２０】このように最適な状態に近づけてチューニング等される、一次モデル、二次モデル、及び三次モデルは、財務定量評価システムとして信用格付管理装置に実装される。信用格付管理装置には、決算発表で開示される様々な企業の最新の財務データが入力され、財務定量評価システムは、入力される財務データについて、スコアを算出する。
【００２１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、各財務指標をスコア化することによって、財務指標の分布形をある程度自由に変換することができ、かつ、外れ値の影響を排除することもできるなど、ロジットモデルや線形判別モデルなど一般的な統計モデルより頑健性が高いため、外挿データに対してもモデル構築と同程度の判別精度を発揮することが期待できる。
【００２２】また、本発明によれば、サンプル全体のフィット感だけではなく、個別企業ごと、企業信用力ごとにも、めりはりをつけた評価をしながらフィット感も高めることができるよう、随時検証しながら財務定量評価システムを構築することができる。こうして構築された財務定量評価システムによる個社ごとのスコアは、従来の一般的なモデルや、旧来より実務において用いられてきた財務スコアリング手法よりも、企業信用力を適切に表現していると考えられ、企業分析に適した監査性の高いスコアリングが実現される。従って、個社の信用力評価がモデル構築プロセスの中で、ある程度担保されているため、時系列比較、同業他社比較等の比較分析にも適している。
【００２３】本発明における企業ごとのスコアは、企業信用力の序列および誤判別率を考慮してチューニングしたモデルから得られた、企業信用力の総合的評価値である。そこでロジットモデル等の入力値としてこのスコアを与えれば、企業ごとのデフォルト確率を推定することも容易に出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例の財務定量評価モデルの説明図
【図２】本発明の実施例の一次モデル生成部の説明図
【図３】スコアリングモデルの説明図
【図４】本発明の検証部に用いる２群分布形状の説明図
【図５】本発明の実施例の三次モデル生成部の説明図
【図６】本発明の実施例の選択された財務指標の例を示す図
【符号の説明】
１  一次モデル生成部
２  二次モデル生成部
３  三次モデル生成部
４  財務データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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