(57)【要約】【課題】  各著名格付についての市場金利に基づき市場金利が存在しない低格付についても適切な利回りを決定する。【解決手段】  格付別市場利回りデータとクーポン利率データとを参照して、市場において取引のある債券に係る格付である特定格付について期間構造を有するゼロクーポン利回りを算出する。ゼロクーポン利回りデータと無リスク利子率とを参照して、特定格付についてリスク中立倒産確率を算出する。格付推移情報を用いて各格付について累積倒産確率を算出する。特定格付についてのリスク中立倒産確率と各格付についての累積倒産確率とから、リスク中立倒産確率と累積倒産確率との対応関係を導出し、当該対応関係から特定格付以外の格付についてのリスク中立倒産確率を算出する。最後に、少なくとも特定格付以外の格付についてのリスク中立倒産確率から、少なくとも特定格付以外の格付について推定ゼロクーポン利回りを算出する。【選択図】  図３
2005174309.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
クーポン付き債券の格付別市場利回りデータを格納する市場利回りデータ格納部と、クーポン付き債券のクーポン利率データを格納するクーポン情報格納部とを参照して、市場において取引のある債券に係る格付である特定格付について期間構造を有するゼロクーポン利回りを算出し、格付別利回りデータ格納部に格納するステップと、
前記格付別利回りデータ格納部と無リスク利子率のデータを格納する無リスク利子率データ格納部とを参照して、前記特定格付について１乃至ｎ（ｎは正の整数）年のリスク中立倒産確率を算出し、リスク中立倒産確率データ格納部に格納するステップと、
格付推移情報を格納する格付推移情報格納部を参照し、各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を算出し、累積倒産確率データ格納部に格納する累積倒産確率算出ステップと、
前記リスク中立倒産確率データ格納部から前記特定格付についての１乃至ｎ年のリスク中立倒産確率を読み出し、前記累積倒産確率データ格納部から前記特定格付についての１乃至ｎ年の累積倒産確率を読み出し、前記リスク中立倒産確率と前記累積倒産確率との対応関係を導出し、記憶装置に格納するステップと、
前記記憶装置に格納された対応関係から、前記特定格付以外の格付について１乃至ｎ年のリスク中立倒産確率を算出し、前記リスク中立倒産確率データ格納部に格納するステップと、
前記リスク中立倒産確率データ格納部に格納された、少なくとも前記特定格付以外の格付についての１乃至ｎ年のリスク中立倒産確率を読み出し、少なくとも前記特定格付以外の格付について１乃至ｎ年の推定ゼロクーポン利回りを算出し、ゼロクーポン利回りのデータとして前記格付別利回りデータ格納部に格納する推定ゼロクーポン利回り算出ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
【請求項２】
前記累積倒産確率算出ステップが、
前記格付推移情報格納部に格納された前記格付推移情報を用いて、倒産状態を含む各格付間の推移確率を表す格付推移行列を生成し、記憶装置に格納するステップと、
前記記憶装置に格納された前記格付推移行列を用いて、各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を算出し、前記累積倒産確率データ格納部に格納するステップと、
を含む請求項１記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記推定ゼロクーポン利回り算出ステップが、
前記リスク中立倒産確率格納部に格納された、少なくとも前記特定格付以外の格付についての１乃至ｎ年のリスク中立倒産確率のデータを用いて、少なくとも前記特定格付以外の格付について１乃至ｎ年のハザード率及び１乃至ｎ年の生存率の少なくともいずれかを算出し、記憶装置に格納するステップと、
前記記憶装置に格納された前記ハザード率及び生存率の少なくともいずれかと前記無リスク利子率データ格納部に格納された無リスク利子率とを用いて、１乃至ｎ年のゼロクーポン債券の推定市場価格を算出し、記憶装置に格納するステップと、
前記記憶装置に格納された推定市場価格から、少なくとも前記特定格付以外の格付について１乃至ｎ年の推定ゼロクーポン利回りを算出し、ゼロクーポン利回りのデータとして前記格付別利回りデータ格納部に格納するステップと、
を含む請求項１記載の情報処理方法。
【請求項４】
サービス対象企業の格付データを取得し、記憶装置に格納するステップと、
前記サービス対象企業へのサービス提供における少なくとも初期投資額のデータ及びサービス提供期間のデータの入力を受け付け、サービス・データ格納部に格納する入力受け付けステップと、
前記記憶装置に格納された前記サービス対象企業の格付データ及び前記サービス・データ格納部に格納された前記サービス提供期間に対応するゼロクーポン利回りデータを前記格付別利回りデータ格納部から読み出し、記憶装置に格納するステップと、
前記記憶装置に格納されたゼロクーポン利回りデータと前記サービス・データ格納部に格納されたデータとを用いて、前記ゼロクーポン利回りにより割り引かれた、キャッシュ・インフローの現在価値が前記サービス・データ格納部に格納された少なくとも前記初期投資額に等しくなるように前記キャッシュ・インフローを決定し、前記キャッシュ・インフローのデータを前記サービス・データ格納部に格納するステップと、
前記サービス・データ格納部に格納された前記キャッシュ・インフローのデータを出力するステップと、
をさらに含む請求項１乃至３のいずれか１つ記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記入力受け付けステップにおいて、前記初期投資額を含むキャッシュ・アウトフローのデータの入力を受け付け、
さらに、
前記累積倒産確率データ格納部に格納された各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を用いて、各格付について１乃至ｎ年のハザード率及び１乃至ｎ年の生存率の少なくともいずれかを算出し、デフォルト・データ格納部に格納するステップと、
前記サービス対象企業へのサービス提供におけるキャッシュ・インフローのデータの指定を受け付け、前記サービス・データ格納部に格納するステップと、
前記サービス・データ格納部に格納されたデータと、前記記憶装置に格納された前記サービス対象企業の格付データ及び前記サービス・データ格納部に格納されたサービス提供期間に対応し且つ前記デフォルト・データ格納部に格納されたデータとを用いて、期待貸倒損失の現在価値と前記キャッシュ・インフローの現在価値と前記キャッシュ・アウトフローの現在価値との関係から前記サービス対象企業へのサービス提供の採算性を判定し、判定結果を出力する採算性判定ステップと、
を含む請求項４記載の情報処理方法。
【請求項６】
格付推移情報を格納する格付推移情報格納部を参照し、各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を算出し、累積倒産確率データ格納部に格納する累積倒産確率算出ステップと、
前記累積倒産確率データ格納部に格納された各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を用いて、各格付について１乃至ｎ年のハザード率及び１乃至ｎ年の生存率の少なくともいずれかを算出し、デフォルト・データ格納部に格納するステップと、
サービス対象企業の格付データを取得し、記憶装置に格納するステップと、
前記サービス対象企業へのサービス提供における初期投資額を含むキャッシュ・アウトフローのデータ及びキャッシュ・インフローのデータ、並びにサービス提供期間のデータの入力を受け付け、サービス・データ格納部に格納するステップと、
前記サービス・データ格納部に格納された前記キャッシュ・アウトフローのデータ及び前記キャッシュ・インフローのデータと、前記記憶装置に格納された前記サービス対象企業の格付データ及び前記サービス・データ格納部に格納されたサービス提供期間のデータに対応し且つ前記デフォルト・データ格納部に格納されたデータとを用いて、期待貸倒損失の現在価値と前記キャッシュ・インフローの現在価値と前記キャッシュ・アウトフローの現在価値との関係から前記サービス対象企業へのサービス提供の採算性を判定し、判定結果を出力する採算性判定ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
【請求項７】
前記採算性判定ステップが、
前記キャッシュ・インフローの現在価値から前記期待貸倒損失の現在価値を差し引いた額が前記キャッシュ・アウトフローの現在価値と一致するような割引率を算出し、記憶装置に格納するステップと、
前記割引率が所定値を上回っているか否か判定するステップと、
を含む請求項５又は６記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記採算性判定ステップが、
前記キャッシュ・インフローの現在価値から前記期待貸倒損失の現在価値を差し引いた額が前記キャッシュ・アウトフローの現在価値と一致するような割引率を算出し、記憶装置に格納するステップと、
前記割引率が、前記記憶装置に格納された前記サービス対象企業の格付データ及び前記サービス・データ格納部に格納されたサービス提供期間のデータに対応し且つ前記格付別利回りデータ格納部に格納されたゼロクーポン利回り以上となっているか否か判定するステップと、
を含む請求項５記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記採算性判定ステップにおいて採算性がないと判断された場合、前記サービス・データ格納部に格納された前記初期投資額のデータ又は前記キャッシュ・インフローのデータを変更し、前記サービス・データ格納部に格納する変更ステップと、
前記変更ステップにおいて変更され且つ前記サービス・データ格納部に格納されたデータを用いて前記採算性判定ステップを実施するステップと、
をさらに含む請求項５乃至７のいずれか１つ記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記サービス・データ格納部に格納された前記キャッシュ・インフローのデータを変更し、変更履歴データ格納部に格納する変更ステップと、
前記変更履歴データ格納部に格納された変更後の前記キャッシュ・インフローの現在価値から前記期待貸倒損失の現在価値を差し引いた額が前記キャッシュ・アウトフローの現在価値と一致するような割引率を算出し、記憶装置に格納する割引率算出ステップと、
前記割引率と閾値との差が所定値になるまで前記変更ステップと前記割引率算出ステップを繰り返すステップと、
前記割引率と閾値との差が所定値になった時におけるキャッシュ・インフローを出力するステップと、
をさらに含む請求項５乃至７のいずれか１つ記載の情報処理方法。
【請求項１１】
デフォルト時の推定回収率のデータの入力を受け付けるステップ
をさらに含み、
前記採算性判定ステップにおいて、前記推定回収率を考慮して採算性を判定することを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１つ記載の情報処理方法。
【請求項１２】
請求項１乃至１１のいずれか１つ記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１３】
クーポン付き債券の格付別市場利回りデータを格納する市場利回りデータ格納部と、クーポン付き債券のクーポン利率データを格納するクーポン情報格納部とを参照して、市場において取引のある債券に係る格付である特定格付について期間構造を有するゼロクーポン利回りを算出し、格付別利回りデータ格納部に格納する手段と、
前記格付別利回りデータ格納部と無リスク利子率のデータを格納する無リスク利子率データ格納部とを参照して、前記特定格付について１乃至ｎ（ｎは正の整数）年のリスク中立倒産確率を算出し、リスク中立倒産確率データ格納部に格納する手段と、
格付推移情報を格納する格付推移情報格納部を参照し、各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を算出し、累積倒産確率データ格納部に格納する累積倒産確率算出手段と、
前記リスク中立倒産確率データ格納部から前記特定格付についての１乃至ｎ年のリスク中立倒産確率を読み出し、前記累積倒産確率データ格納部から前記特定格付についての１乃至ｎ年の累積倒産確率を読み出し、前記リスク中立倒産確率と前記累積倒産確率との対応関係を導出し、記憶装置に格納する手段と、
前記記憶装置に格納された対応関係から、前記特定格付以外の格付について１乃至ｎ年のリスク中立倒産確率を算出し、前記リスク中立倒産確率データ格納部に格納する第２累積倒産確率算出手段と、
前記リスク中立倒産確率データ格納部に格納された、少なくとも前記特定格付以外の格付についての１乃至ｎ年のリスク中立倒産確率を読み出し、少なくとも前記特定格付以外の格付について１乃至ｎ年の推定ゼロクーポン利回りを算出し、ゼロクーポン利回りのデータとして前記格付別利回りデータ格納部に格納する推定ゼロクーポン利回り算出手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項１４】
格付推移情報を格納する格付推移情報格納部を参照し、各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を算出し、累積倒産確率データ格納部に格納する累積倒産確率算出手段と、
前記累積倒産確率データ格納部に格納された各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を用いて、各格付について１乃至ｎ年のハザード率及び１乃至ｎ年の生存率の少なくともいずれかを算出し、デフォルト・データ格納部に格納する手段と、
サービス対象企業の格付データを取得し、記憶装置に格納する手段と、
前記サービス対象企業へのサービス提供におけるキャッシュ・アウトフローのデータ及びキャッシュ・インフローのデータ、並びにサービス提供期間のデータの入力を受け付け、サービス・データ格納部に格納する手段と、
前記サービス・データ格納部に格納された前記キャッシュ・アウトフローのデータ及び前記キャッシュ・インフローのデータと、前記記憶装置に格納された前記サービス対象企業の格付データ及び前記サービス・データ格納部に格納されたサービス提供期間のデータに対応し且つ前記デフォルト・データ格納部に格納されたデータとを用いて、期待貸倒損失の現在価値と前記キャッシュ・インフローの現在価値と前記キャッシュ・アウトフローの現在価値との関係から前記サービス対象企業へのサービス提供の採算性を判定し、判定結果を出力する採算性判定手段と、
を有する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、企業等の信用リスクの推定に関する情報処理技術及び当該信用リスクの影響を受けるサービスに関する情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から企業等の信用リスクを表すものとして信用格付会社が付与する格付が存在していたが、全ての企業等に対して格付が付与されているわけではない。そこで特許文献１（特開２００３−２１６８００号公報）では、財務データのみならず、非財務データ、取引先個別事情も加味し、信用格付の調整を行う権限者による調整を受けつつ、柔軟に信用格付の調整を行うことができる信用格付システムが開示されている。これにより大企業のみならず、中小企業に対してもその企業の実態に即した社内格付を行うことができるようになる。
【０００３】
また特開平５−３３４３０９号公報には、高精度の債券格付け情報の算出を可能とする債券格付け決定装置と、債券格付けに対して、適格な財務コンサルテーションを実行可能とする財務コンサルティング方法が開示されている。具体的には、財務データと債券格付けとの対応関係を記述するファジィルールに従って構造化された階層ネットワーク構造を持つニューロコンピュータを用意して、このニューロコンピュータに財務データを入力するとともに、階層ネットワーク構造の内部状態値として、この入力に応答して債券格付け情報が出力されることになる値が設定されることで債券格付け決定装置を構成し、また、学習された債券格付け決定装置の内部状態値の大きさを評価することで、債券格付けに大きな影響を与えるファジィルールを特定して、このルールに記述される財務データを操作していくことで、財務コンサルテーションを実行していくように構成する。但し、格付推定における以下で述べる問題点については触れられていない。
【特許文献１】特開２００３−２１６８００号公報
【特許文献２】特開平５−３３４３０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記信用格付システムでは、人手すなわち権限者の個人的な技能に頼って格付を調整する必要があり、また付与された社内格付に対応して、どのように具体的な適用利率を決定するのかは不明である。一般的に、低格付の企業は社債を発行できないことが多く、低格付に対応する市場金利というものが存在していない場合が多い。また、信用格付会社が付与する格付（以下、著名格付と呼ぶ）と社内格付の関係も特に考慮されていない。
【０００５】
従って、本発明の目的は、各著名格付についての市場金利に基づき市場金利が存在しない低格付についても適切な利回りを決定することができるようにするための新規な技術を提供することである。
【０００６】
また本発明の他の目的は、顧客企業との取引において取引内容の是非を判定するための新規な技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様に係る情報処理方法は、クーポン付き債券の格付別市場利回りデータを格納する市場利回りデータ格納部と、クーポン付き債券のクーポン利率データを格納するクーポン情報格納部とを参照して、市場において取引のある債券に係る格付である特定格付について期間構造を有するゼロクーポン利回りを算出し、格付別利回りデータ格納部に格納するステップと、格付別利回りデータ格納部と無リスク利子率のデータを格納する無リスク利子率データ格納部とを参照して、特定格付について１乃至ｎ（ｎは正の整数）年のリスク中立倒産確率を算出し、リスク中立倒産確率データ格納部に格納するステップと、格付推移情報を格納する格付推移情報格納部を参照し、各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を算出し、累積倒産確率データ格納部に格納する累積倒産確率算出ステップと、リスク中立倒産確率データ格納部から特定格付についての１乃至ｎ年のリスク中立倒産確率を読み出し、累積倒産確率データ格納部から特定格付についての１乃至ｎ年の累積倒産確率を読み出し、リスク中立倒産確率と累積倒産確率との対応関係を導出し、記憶装置に格納するステップと、記憶装置に格納された対応関係から、特定格付以外の格付について１乃至ｎ年のリスク中立倒産確率を算出し、リスク中立倒産確率データ格納部に格納するステップと、リスク中立倒産確率データ格納部に格納された、少なくとも特定格付以外の格付についての１乃至ｎ年のリスク中立倒産確率を読み出し、少なくとも特定格付以外の格付について１乃至ｎ年の推定ゼロクーポン利回りを算出し、ゼロクーポン利回りのデータとして格付別利回りデータ格納部に格納する推定ゼロクーポン利回り算出ステップとを含む。
【０００８】
市場において取引のある債券に係る格付である特定格付については市場利回りのデータを外部から得ることができるが、市場において取引のない債券については格付が存在しないか又は市場利回りデータなどを得ることができない。このような場合には上記のような処理を実施することにより、市場動向に合わせた形で特定格付以外の格付についても利回りのデータを得ることができるようになる。
【０００９】
なお、上で述べた累積倒産確率算出ステップが、格付推移情報格納部に格納された格付推移情報を用いて、倒産状態を含む各格付間の推移確率を表す格付推移行列を生成し、記憶装置に格納するステップと、記憶装置に格納された格付推移行列を用いて、各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を算出し、累積倒産確率データ格納部に格納するステップとを含むようにしてもよい。上記のような格付推移行列を使用することにより、１乃至ｎ年の累積倒産確率を比較的容易に算出することができるようになる。
【００１０】
また、上で述べた推定ゼロクーポン利回り算出ステップが、リスク中立倒産確率格納部に格納された、少なくとも特定格付以外の格付についての１乃至ｎ年のリスク中立倒産確率のデータを用いて、少なくとも特定格付以外の格付について１乃至ｎ年のハザード率及び１乃至ｎ年の生存率の少なくともいずれかを算出し、記憶装置に格納するステップと、記憶装置に格納されたハザード率及び生存率の少なくともいずれかと無リスク利子率データ格納部に格納された無リスク利子率とを用いて、１乃至ｎ年のゼロクーポン債券の推定市場価格を算出し、記憶装置に格納するステップと、記憶装置に格納された推定市場価格から、少なくとも特定格付以外の格付について１乃至ｎ年の推定ゼロクーポン利回りを算出し、ゼロクーポン利回りのデータとして格付別利回りデータ格納部に格納するステップとを含むようにしてもよい。
【００１１】
さらに、本発明の第１の態様において、サービス対象企業の格付データを取得し、記憶装置に格納するステップと、サービス対象企業へのサービス提供における少なくとも初期投資額のデータ及びサービス提供期間のデータの入力を受け付け、サービス・データ格納部に格納する入力受け付けステップと、記憶装置に格納されたサービス対象企業の格付データ及びサービス・データ格納部に格納されたサービス提供期間に対応するゼロクーポン利回りデータを格付別利回りデータ格納部から読み出し、記憶装置に格納するステップと、記憶装置に格納されたゼロクーポン利回りデータとサービス・データ格納部に格納されたデータとを用いて、ゼロクーポン利回りにより割り引かれた、キャッシュ・インフローの現在価値がサービス・データ格納部に格納された少なくとも初期投資額（初期投資額を含むキャッシュ・アウトフローの現在価値の場合もある）に等しくなるようにキャッシュ・インフローを決定し、キャッシュ・インフローのデータをサービス・データ格納部に格納するステップと、サービス・データ格納部に格納されたキャッシュ・インフローのデータを出力するステップとをさらに含むようにしてもよい。このように上で述べた格付別利回りデータを基にキャッシュ・インフロー（サービス提供の対価）の目安を提示することができるようになるため、ユーザはサービス対象企業の信用リスクを考慮した形でキャッシュ・インフローの設計を行うことができるようになる。
【００１２】
また、本発明の第１の態様において、上記入力受け付けステップにおいて、初期投資額を含むキャッシュ・アウトフローのデータの入力を受け付け、累積倒産確率データ格納部に格納された各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を用いて、各格付について１乃至ｎ年のハザード率及び１乃至ｎ年の生存率の少なくともいずれかを算出し、デフォルト・データ格納部に格納するステップと、サービス対象企業へのサービス提供におけるキャッシュ・インフローのデータの指定を受け付け、サービス・データ格納部に格納するステップと、サービス・データ格納部に格納されたデータと、記憶装置に格納されたサービス対象企業の格付データ及びサービス・データ格納部に格納されたサービス提供期間に対応し且つデフォルト・データ格納部に格納されたデータとを用いて、期待貸倒損失の現在価値とキャッシュ・インフローの現在価値とキャッシュ・アウトフローの現在価値との関係からサービス対象企業へのサービス提供の採算性を判定し、判定結果を出力する採算性判定ステップとをさらに含むようにしてもよい。上で述べた累積倒産確率のデータに基づくハザード率及び生存率の少なくともいずれかに基づきサービス対象企業の期待貸倒損失の現在価値を評価した上で本サービス提供について採算性の判定を行っているため、サービス対象企業の信用リスクを考慮した上で取引内容（キャッシュ・インフローなど）の是非を判断できるようになる。
【００１３】
本発明の第２の態様に係る情報処理方法は、格付推移情報を格納する格付推移情報格納部を参照し、各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を算出し、累積倒産確率データ格納部に格納する累積倒産確率算出ステップと、累積倒産確率データ格納部に格納された各格付について１乃至ｎ年の累積倒産確率を用いて、各格付について１乃至ｎ年のハザード率及び１乃至ｎ年の生存率の少なくともいずれかを算出し、デフォルト・データ格納部に格納するステップと、サービス対象企業の格付データを取得し、記憶装置に格納するステップと、サービス対象企業へのサービス提供における初期投資額を含むキャッシュ・アウトフローのデータ及びキャッシュ・インフローのデータ、並びにサービス提供期間のデータの入力を受け付け、サービス・データ格納部に格納するステップと、サービス・データ格納部に格納されたキャッシュ・アウトフローのデータ及びキャッシュ・インフローのデータと、記憶装置に格納されたサービス対象企業の格付データ及びサービス・データ格納部に格納されたサービス提供期間のデータに対応し且つデフォルト・データ格納部に格納されたデータとを用いて、期待貸倒損失の現在価値とキャッシュ・インフローの現在価値とキャッシュ・アウトフローの現在価値との関係からサービス対象企業へのサービス提供の採算性を判定し、判定結果を出力する採算性判定ステップとを含む。このようにサービス対象企業の信用リスクを考慮した上で取引内容（キャッシュ・インフローなど）の是非を判断できるようになる。
【００１４】
また、本発明の第１及び第２の態様における採算性判定ステップが、キャッシュ・インフローの現在価値から期待貸倒損失の現在価値を差し引いた額がキャッシュ・アウトフローの現在価値と一致するような割引率を算出し、記憶装置に格納するステップと、割引率が所定値（例えば資本コスト）を上回っているか否か判定するステップとを含むようにしてもよい。また、割引率が所定値であるものとしてキャッシュ・インフローの現在価値から期待貸倒損失の現在価値を差し引いた額がキャッシュ・アウトフローの現在価値以上となっているか判断するようにしても良い。
【００１５】
なお、本発明の第１の態様における採算性判定ステップが、キャッシュ・インフローの現在価値から期待貸倒損失の現在価値を差し引いた額がキャッシュ・アウトフローの現在価値と一致するような割引率を算出し、記憶装置に格納するステップと、割引率が、記憶装置に格納されたサービス対象企業の格付データ及びサービス・データ格納部に格納されたサービス提供期間のデータに対応し且つ格付別利回りデータ格納部に格納されたゼロクーポン利回り以上となっているか否か判定するステップとを含むようにしてもよい。すなわち、所定値がゼロクーポン利回りとなる場合である。このように所定値はサービス提供企業の判断により任意に設定できる。
【００１６】
さらに、本発明の第１及び第２の態様において、採算性判定ステップにおいて採算性がないと判断された場合、サービス・データ格納部に格納された初期投資額のデータ又はキャッシュ・インフローのデータを変更し、サービス・データ格納部に格納する変更ステップと、変更ステップにおいて変更され且つサービス・データ格納部に格納されたデータを用いて採算性判定ステップを実施するステップとをさらに含むようにしてもよい。このように、採算性があると判断されるように初期投資額やキャッシュ・インフローのデータを自動的に変更するものである。
【００１７】
また、本発明の第１及び第２の態様において、サービス・データ格納部に格納されたキャッシュ・インフローのデータを変更し、変更履歴データ格納部に格納する変更ステップと、変更履歴データ格納部に格納された変更後のキャッシュ・インフローの現在価値から期待貸倒損失の現在価値を差し引いた額がキャッシュ・アウトフローの現在価値と一致するような割引率を算出し、記憶装置に格納する割引率算出ステップと、割引率と閾値との差が所定値になるまで変更ステップと割引率算出ステップを繰り返すステップと、割引率と閾値との差が所定値になった時におけるキャッシュ・インフローを出力するステップとをさらに含むようにしてもよい。このようにすれば、例えば割引率が閾値となった場合におけるキャッシュ・インフローを算出することができ、顧客企業に対する契約締結の際の判断材料を得ることができるようになる。
【００１８】
さらに、本発明の第１及び第２の態様において、デフォルト時の推定回収率のデータの入力を受け付けるステップをさらに含み、採算性判定ステップにおいて、推定回収率を考慮して採算性を判定するようにしてもよい。サービス対象企業に対して第三者による保証が得られれば、サービス対象企業の信用リスクが高くても回収できる債権が多くなるため、採算性が向上することになる。
【００１９】
また、本発明に係る情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することも可能であって、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。プログラム等は、ネットワークを介してデジタル信号として配信される場合もある。また、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリに一時保管される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、各著名格付についての市場金利に基づき市場金利が存在しない低格付についても適切な利回りを決定することができるようになる。
【００２１】
また、本発明の別の側面として、顧客企業との取引において取引内容の是非を判定することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明の実施の形態の詳細を説明する前に、本実施の形態において取り扱うサービスの一例について説明しておく。本実施の形態では、顧客企業が自ら設備を導入することなく、代わりにサービス提供元の企業が初期投資として設備を顧客企業に導入する。そして、顧客企業は、導入した設備に関連するサービスなどの提供を受け、サービス提供元の企業に対してサービス提供期間に渡って対価を支払う。このようなサービスにおいて顧客企業の信用リスクは初期投資などの回収の観点から非常に重要である。以下では、上記のようなサービスに関係なく信用リスクそのものについての考察を行い、さらにその結果を用いてサービス提供における対価の設定などについて考察を行う。
【００２３】
図１に本発明の一実施の形態に係るシステム概要図を示す。コンピュータ・ネットワークであるインターネット１には様々なサーバが接続されており、本実施の形態においては例えばクーポン付き債券の格付別市場利回り情報を配信しているサーバＡと、ＬＩＢＯＲ（London InterBank Offered Rate）のデータを配信しているサーバＢと、著名格付の格付推移情報を配信しているサーバＣと、クーポン付き債券のクーポンの情報を配信しているサーバＤと、本実施の形態における主要な処理を実施する社内サーバ３と、本実施の形態における主要な処理を実施するユーザ端末５とが接続されている。また、社内サーバ３は、ＬＡＮ（Local Area Network）７に接続されており、当該ＬＡＮ７には１又は複数のユーザ端末９が接続されている。
【００２４】
本実施の形態では、サーバＡ乃至Ｄからデータを取得して以下で述べる処理を実施するのは社内サーバ３であってもよいし、ユーザ端末５であってもよい。ユーザ端末５において以下で述べる処理を実施する場合には、必要なデータの入力を促す表示を行うための画面表示用データ及び処理結果を表示するための画面表示用データをユーザ端末５が生成して表示し、ユーザから入力されるデータはユーザ端末５内の所定の処理部に入力されることになる。一方、社内サーバ３において以下で述べる処理を実施する場合には、必要なデータの入力を促す表示を行うためのデータ（例えばＷｅｂサーバとＷｅｂブラウザとのやり取りを行う場合にはＷｅｂページ・データ）が社内サーバ３において生成され、社内サーバ３からユーザ端末９に送信される。ユーザ端末９は、社内サーバ３から表示を行うためのデータを受信して表示装置に表示し、ユーザに必要なデータの入力を促す。ユーザから入力されるデータは、一旦ユーザ端末９において受け付けられ、ユーザ端末９は当該入力データを社内サーバ３に送信する。社内サーバ３は、受信した入力データを用いて処理を実施し、処理結果を表示するためのデータを生成してユーザ端末９に送信する。ユーザ端末９は、社内サーバ３から処理結果を表示するためのデータを受信して表示装置に表示する。両者の差異は本実施の形態において非本質的なものであるから、以下では社内サーバ３において実施する場合もユーザ端末５において実施する場合も同様の説明を行う。
【００２５】
なお、サーバＡ乃至Ｄ、ユーザ端末５及び９、及び社内サーバ３は、図２に示すようなコンピュータ装置であって、メモリ２５０１（記憶装置）とＣＰＵ２５０３（処理装置）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５（記憶装置）と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施の形態における処理を実現するためのプログラムを含むアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本発明の実施の形態における処理を実現するためのプログラムはリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、以下で説明する各種機能を実現する。
【００２６】
次に、社内サーバ３又はユーザ端末５又は９の機能ブロック図を図３及び図４に示す。図３には本実施の形態の前処理を実施するための機能ブロック図を、図４には本実施の形態の後処理であるプロジェクト設定処理を実施するための機能ブロック図を示す。図３の部分には、データ取得部１０１と、クーポン情報ファイル１０３と、市場利回りファイル１０５と、ＬＩＢＯＲファイル１０７と、格付推移情報ファイル１０９と、格付別利回り算出部１１１と、無リスク利子率算出部１１３と、長期デフォルト率算出部１１５と、回収率情報ファイル１１７と、格付別利回りファイル１１９と、無リスク利子率ファイル１２１と、デフォルト実績データファイル１２３と、リスク中立倒産確率算出部１２５と、リスク中立倒産確率ファイル１２９と、リスク中立倒産確率補正部１２７と、格付別利回り補正部１３１とが含まれる。データ取得部１０１は、サーバＡからクーポン付き債券の格付別市場利回り情報を取得して市場利回りファイル１０５に格納する。また、サーバＢからＬＩＢＯＲのデータを取得してＬＩＢＯＲファイル１０７に格納する。さらに、サーバＣから著名格付の格付推移情報を取得して格付推移情報ファイル１０９に格納する。また、サーバＤからクーポン付き債券のクーポンの情報を取得してクーポン情報ファイル１０３に格納する。格付別利回り算出部１１１は、クーポン情報ファイル１０３と市場利回りファイル１０５とを参照して処理を実施し、処理結果である、期間構造を有する格付別のゼロクーポン利回りのデータを格付別利回りファイル１１９に格納する。また、無リスク利子率算出部１１３は、ＬＩＢＯＲファイル１０７を参照して処理を実施し、処理結果である無リスク利子率のデータを無リスク利子率ファイル１２１に格納する。長期デフォルト率算出部１１５は、格付推移情報ファイル１０９を用いて処理を実施し、処理結果であるハザード率及び生存率等をデフォルト実績データファイル１２３に格納する。リスク中立倒産確率算出部１２５は、無リスク利子率ファイル１２１と格付別利回りファイル１１９と例えば格付別のデフォルト時回収率情報を格納する回収率情報ファイル１１７を参照して処理を実施し、処理結果であるリスク中立倒産確率のデータ並びにハザード率及び生存率のデータをリスク中立倒産確率ファイル１２９に格納する。リスク中立倒産確率補正部１２７は、デフォルト実績データファイル１２３とリスク中立倒産確率ファイル１２９とを参照して処理を行い、不足しているリスク中立倒産確率のデータをリスク中立倒産確率ファイル１２９に追加格納する。格付別利回り補正部１３１は、無リスク利子率ファイル１２１と回収率情報ファイル１１７とリスク中立倒産確率ファイル１２９とを参照して処理を行い、不足している格付別のゼロクーポン利回りのデータを格付別利回りファイル１１９に追加格納する。
【００２７】
図４の部分には、企業情報入力部１３３と、顧客ＤＢ１３５と、格付推定部１３７と、プロジェクト情報入力部１３９と、顧客別プロジェクトファイル１４１と、キャッシュインフロー設定部１４５と、設定データ格納部１５３と、採算性判定部１５１と、最適化処理部１４９とが新たに含まれる。図４に示した格付別利回りファイル１１９とデフォルト実績データファイル１２３は、図３に示したものと同じである。企業情報入力部１３３が受け付けた企業情報は、顧客ＤＢ１３５に格納される。格付推定部１３７は、顧客ＤＢ１３５に格納された企業情報を基に処理を実施し、処理結果である推定格付を顧客ＤＢ１３５に格納する。また、プロジェクト情報入力部１３９が受け付けたプロジェクトの情報は、顧客別プロジェクトファイル１４１に格納される。キャッシュインフロー設定部１４５は、顧客ＤＢ１３５と格付別利回りファイル１１９と顧客別プロジェクトファイル１４１を参照して処理を行い、処理結果であるキャッシュ・インフローのデータを顧客別プロジェクトファイル１４１に格納する。但し、プロジェクト情報入力部１３９が受け付けたキャッシュ・インフローのデータにより、上で書き込まれたデータは再度更新される場合もある。採算性判定部１５１は、顧客ＤＢ１３５と顧客別プロジェクトファイル１４１とデフォルト実績データファイル１２３と設定データ格納部１５３又は格付別利回りファイル１１９とを参照して処理を行い、処理結果である採算性判定結果を出力する。最適化処理部１４９は、顧客ＤＢ１３５と顧客別プロジェクトファイル１４１とデフォルト実績データファイル１２３と設定データ格納部１５３（場合によっては格付別利回りファイル１１９）とを参照して処理を行い、処理結果である最適化後のキャッシュ・インフローのデータ又は初期投資額のデータを顧客別プロジェクトファイル１４１に格納すると共に出力する。
【００２８】
次に、図５乃至図３３を用いて図３及び図４に示した各処理部の処理内容について詳細に説明する。図５は、本実施の形態における最上位の処理フローを示す。すなわち、本実施の形態では、企業の信用リスクとして各著名格付に対応するゼロクーポン利回りのデータなどを算出する前処理を実施し（ステップＳ１）、当該前処理において算出されたデータを用いて顧客企業に対するサービス提供に係るプロジェクト設計処理を実施する（ステップＳ３）。
【００２９】
次に、図６乃至図２３を用いて前処理（ステップＳ１）について説明する。まず、データ取得部１０１は、例えばインターネット１を介して、サーバＡからクーポン付き債券の格付別市場利回り情報を取得して市場利回りファイル１０５に格納する。また、サーバＢからＬＩＢＯＲのデータを取得してＬＩＢＯＲファイル１０７に格納する。さらに、サーバＣから著名格付の格付推移情報を取得して格付推移情報ファイル１０９に格納する。また、サーバＤからクーポン付き債券のクーポンの情報を取得してクーポン情報ファイル１０３に格納する（ステップＳ１１：図６）。なお、更新頻度に基づき、格付別市場利回り情報については毎営業日、ＬＩＢＯＲデータについては毎営業日、格付推移情報については毎年、クーポン情報については毎月程度の頻度で取得する。また、これらのデータについては、以下の説明にて処理に関連して説明する。
【００３０】
次に、格付別利回り算出部１１１は、クーポン情報ファイル１０３及び市場利回りファイル１０５を参照して、期間構造を有する、格付別のゼロクーポン利回りを算出し、当該データを格付別利回りファイル１１９に登録する（ステップＳ１３）。この処理の詳細については、図７を用いて説明する。
【００３１】
格付別利回り算出部１１１は、クーポン情報ファイル１０３からクーポン情報を読み出し、格付別・残存期間別にクーポン利率を集約し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ３１）。クーポン情報ファイル１０３に格納されているデータの一例を図８（ａ）に示す。図８（ａ）の例では、格付の列２０１と、残存期間の列２０２と、クーポン利率の列２０３と、発行会社の列２０４と、回号の列２０５とが設けられている。これらのデータは社債の一般的なデータであり特に説明は不要であるが、ここで示された格付は著名格付である。また、社債を発行できるような格付を有する企業についてのみデータを取得できる。図８（ｂ）には図８（ａ）のデータをステップＳ３１において処理した後のデータを表す。図８（ｂ）の例では、格付の列２１１と、残存期間の列２１３と、平均クーポン利率の列２１４とが含まれる。格付別・残存期間別に図８（ａ）に含まれるデータを集約し、平均クーポン利率を算出して、格付別・残存期間別に図８（ｂ）に示すような形で登録する。
【００３２】
次に、格付別利回り算出部１１１は、市場利回りファイル１０５からクーポン付き債券の市場利回りデータを読み出し、格付別・残存期間別・営業日別に集約し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ３３）。図９に、ステップＳ３３の処理後のデータの一例を示す。なお、市場利回りファイル１０５に格納されたデータについては、図９に示す営業日、残存期間、格付及び利回りが１レコードとして登録されているだけであるので、ここでは図示を省略する。図９の例では、営業日の列２２１と、残存期間の列２２２と、ＡＡＡ乃至Ｂといった格付毎の利回りの列２２３とが含まれる。すなわち、特定の残存期間の債券について、特定の営業日にＡＡＡからＢまでどのような利回りになっているかが１行に示されるようになっている。
【００３３】
そして、格付別利回り算出部１１１は、ステップＳ３３において集約された市場利回りデータを周知の方法を用いてゼロクーポン化し、期間構造を有する、ゼロクーポン債券の市場利回りを格付別・営業日別に集約し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ３５）。ステップＳ３５の処理結果を図１０に示す。図９と比較すると、数値が異なっていることが分かる。但し、この段階では残存年数は、とびとびで任意の年数のゼロクーポン債券の利回りを得ることができない。
【００３４】
そこで、格付別利回り算出部１１１は、ステップＳ３５の処理結果を線形補間により欠損期間の利回り率を推計し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ３７）。ステップＳ３７の処理結果を図１１に示す。図１０と図１１を比較すると、図１０において欠損している期間（２、３、５、７、８、１０、１１、１２・・・）についてのデータが含まれている。なお、欠損期間の利回り率の計算手法については線形補間に限定されない。このようにすれば、残存期間１年から所定年数まで連続した期間について営業日別・格付別に利回りが算出されたことになる。
【００３５】
最後に、格付別利回り算出部１１１は、周知の平均回帰モデルなどによりステップＳ３７の処理結果を標準化し、期間構造を有する、格付別のゼロクーポン利回りを算出し、当該データを格付別利回りファイル１１９に登録する（ステップＳ３９）。図１２にステップＳ３９の処理結果を示す。このように営業日別のデータを標準化して、残存期間別・格付別にゼロクーポン利回りを算出する。これにより、市場で取引されている債券に係る格付についてはゼロクーポン利回りを算出することができる。逆に、市場で取引されていない債券（発行されていない債券を含む）に係る格付については、ゼロクーポン利回りを算出することはできない。
【００３６】
図６の説明に戻って、リスク中立倒産確率算出部１２５などは、リスク中立倒産確率を算出する（ステップＳ１５）。この処理については図１３及び図１５に詳細を示す。まず、無リスク利子率算出部１１３は、ＬＩＢＯＲファイル１０７からＬＩＢＯＲデータを読み出し、ＬＩＢＯＲデータを集約すると共に無リスク利子率を算出し、無リスク利子率ファイル１２１に登録する（ステップＳ４１）。例えば図１４（ａ）のように欠損年数がある無リスク利子率から、図１４（ｂ）に示すように１年から所定年数まで連続する年数について無リスク利子率を例えば線形補間などの手法にて算出する。
【００３７】
リスク中立倒産確率算出部１２５は、格付別利回りファイル１１９から格付別のゼロクーポン利回りのデータを読み出し、周知の方法にて格付別ゼロクーポン債理論価格を算出し、一時ファイルなどの記憶装置に格納する（ステップＳ４３）。ステップＳ４３では図１２に示したデータを図１５に示すように格付別及び残存期間別の額面１円あたりのゼロクーポン債理論価格に変換する。
【００３８】
そして、リスク中立倒産確率算出部１２５は、格付別の実績回収率（実績がなければ０。但し回収率については外部データを取得することにより設定することも可能である。）を格納する回収率情報ファイル１１７に格納された回収率情報と、無リスク利子率ファイル１２１に格納された無リスク利子率のデータと、格付別ゼロクーポン債理論価格用の一時ファイルに格納されたゼロクーポン債理論価格とに基づきリスク中立倒産確率を推計する（ステップＳ４５）。このステップの詳細については図１６に示す。なお、図１６に示した処理フローは１つの格付についての処理であるから、全ての格付について図１６に示す処理フローを繰り返す必要がある。
【００３９】
リスク中立倒産確率算出部１２５は、カウンタｉを初期値１にセットする（ステップＳ５１）。そして、無リスク利子率ファイル１２１からｉ年の無リスク利子率ｒ(i)を読み出し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ５３）。また、格付別ゼロクーポン債理論価格用の一時ファイルからｉ年のゼロクーポン債の理論価格Ｐiを読み出し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ５５）。さらに、回収率情報ファイル１１７からｉ年の回収率δiを読み出し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ５７）。さらに、これまでに算出された生存率Ｓ(j)（０≦ｊ≦ｉ−１。但しＳ(0)＝１）及びハザード率ｈ(j)の値と、無リスク利子率ｒ(k)（１≦ｋ≦ｉ）と、ゼロクーポン債理論価格Ｐkと、回収率δkとを用いて、各格付についてハザード率ｈ(i)及び生存率Ｓ(i)を算出し、リスク中立倒産確率ファイル１２９に登録する（ステップＳ６１）。このステップＳ６１の算出は、以下の式に従う。
【数１】
2005174309.tif 000003
【数２】
2005174309.tif 000004
ｈ(i)＝Ｓ(i)−Ｓ(i-1)  Ｓ(i)＝ｈ(i)＋Ｓ(i-1)
【００４０】
Ｐiの式に（２）式を代入するとｈ(i)の式に変形されるので、ｈ(i)を算出する。そしてＳ(i)を算出する。算出された生存率Ｓ(i)及びハザード率ｈ(i)をメモリなどの記憶装置に格納する。
【００４１】
そして、ｉを１インクリメントする（ステップＳ６３）。そして、ｉがｎ以下であるか判断する（ステップＳ６５）。ｉがｎ以下である場合にはステップＳ５３に戻る。一方、ｉがｎを超える場合には、リスク中立倒産確率ＲＮＤＰ(i)を以下の式に従って算出し、リスク中立倒産確率ファイル１２９に登録する（ステップＳ６７）。
ＲＮＤＰ(i)＝１−Ｓ(i)
このようにして市場取引されている債券に係る格付についてはリスク中立倒産確率が算出される。
【００４２】
図６の説明に戻って、次に長期デフォルト率算出部１１５は、格付推移情報ファイル１０９を参照して、長期デフォルト率算出処理を実施する（ステップＳ１７）。このステップの詳細については図１７に示す。まず、長期デフォルト率算出部１１５は、格付推移情報ファイル１０９から格付推移行列を所定年数分（例えば最新から指定期間（年）前まで）メモリなどの記憶装置に読み出す（ステップＳ７１）。なお、格付推移行列の形になっていない場合には、以下で示すような格付推移行列の形に変換する。格付推移行列の一例を図１８に示す。図１８の例では、前年の格付ＡＡＡから翌年に格付ＡＡＡに留まる確率、前年の格付ＡＡＡから翌年に格付ＡＡに遷移する確率、前年の格付ＡＡＡから翌年に格付Ａに遷移する確率といったように、各行において前年の格付から翌年に各格付に遷移する確率が登録されている。なお、Ｄは倒産した状態を示している。図１８の例では、２００１年から２００２年についての格付推移行列と、２０００年から２００１年についての格付推移行列と、１９９９年から２０００年についての格付推移行列と、．．．．１９７８年から１９７９年についての格付推移行列とが示されている。
【００４３】
そして長期デフォルト率算出部１１５は、メモリなどの記憶装置に読み出した格付推移行列から平均的格付推移行列を生成し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ７３）。
【００４４】
各格付推移行列は、以下の（３）式のように表される。なおｉは前年の格付、ｊは翌年の格付である。ここではｉ及びｊは１以上１０以下の整数である。また、１はＡＡＡ格、２はＡＡ格、以下順次格付が下がるごとに数字が上昇し、Ｄ格で１０となる。
【数３】
2005174309.tif 000005
平均的格付推移行列は、（４）式のように表される。但し、各行列要素Ｐi,j_aveは以下のように表される。
【数４】
2005174309.tif 000006
【００４５】
すなわち、平均的格付推移行列の各行列要素は、同一行同一列の行列要素を所定年数分すべて合計し、所定年数で除することにより求められる。このように平均値を用いるようにしているが、これに限定するものではない。なお、平均的格付推移行列Ｘの各行の合計値が１とならない場合には、Ｄ格への推移確率で調整を行うものとする。
【００４６】
そして長期デフォルト率算出部１１５は、ステップＳ７３で算出された平均的格付推移行列Ｘからｎ（ｎは整数。但し、サービス提供期間の上限値。）年分の標準格付推移行列を生成し、算出される累積倒産確率をデフォルト実績データファイル１２３に登録する（ステップＳ７５）。１年間標準格付推移行列は、平均的格付推移行列Ｘそのものである。図１９に示すように、２年間標準格付推移行列は、Ｘ2で算出される。３年標準格付推移行列は、Ｘ3で算出される。以下同様にしてｉ年標準格付推移行列は、Ｘiで算出される。このように算出された各年の標準格付推移行列は、最右列（図１９では太線で囲んだ部分）に累積倒産確率のデータを含むので、このデータをデフォルト実績データファイル１２３に登録する。なお、図１９の場合、上から順番にＡＡＡ格の累積倒産確率、ＡＡ格の累積倒産確率、．．．となる。右下隅では全ての格付についての倒産確率が累積されて１となる。
【００４７】
最後に、長期デフォルト率算出部１１５は、標準格付推移行列に含まれる累積倒産確率から、格付別に各年の生存率及びハザード率を算出し、デフォルト実績データファイル１２３に登録する（ステップＳ７７）。ＡＤＰ（ｉ）をｉ年の実績の累積倒産確率とすると、実績の累積倒産確率から求められるｉ年のハザード率ｈ(i)及び生存率Ｓ(i)は、以下のとおりである。
Ｓ(i)＝１−ＡＤＰ(i)
ｈ(i)＝Ｓ(i)−Ｓ(i-1)
このような処理を実施することにより、実績の累積倒産確率と、対応するハザード率及び生存率が算出されることになる。
【００４８】
図６の説明に戻って、リスク中立倒産確率補正部１２７は、低格付に対応するリスク中立倒産確率を算出する処理を実施する（ステップＳ１９）。ステップＳ１５では、市場で取引されている債券に係る格付についてリスク中立倒産確率が算出されているが、市場で取引されていない債券に係る格付についてはリスク中立倒産確率が算出されていないので、以下で説明する処理にて不足分を補う。この処理については図２０乃至図２３を用いて説明する。
【００４９】
リスク中立倒産確率補正部１２７は、リスク中立倒産確率ファイル１２９からリスク中立倒産確率のデータを、デフォルト実績データファイル１２３から累積倒産確率のデータを、メモリなどの記憶装置に読み出す（ステップＳ８１）。例えば図２１にメモリなどの記憶装置に展開されたデータ内容の一例を示す。図２１の例では、残存期間の年数の列２３１と、格付レベルの列２３２と、累積倒産確率の列２３３と、リスク中立倒産確率の列２３４とが含まれる。図２１に示すように、年数を優先して並べ、各年数において格付レベル１乃至６の累積倒産確率及びリスク中立倒産確率が並べられている。なお、格付レベル１はＡＡＡ格であり、格付レベル２はＡＡ格、以下１レベルが増加すると１レベル格付が下がり、レベル６はＢ格である。なお、ここではＢ格までのリスク中立倒産確率がステップＳ１５で算出されているものとする。但し、それ以下の格付についてステップＳ１５でリスク中立倒産確率が算出されていれば、そのデータについても図２１のような展開内容に含める。
【００５０】
次に、リスク中立倒産確率補正部１２７は、読み出したデータを基に以下のような重回帰分析を実施し、回帰式データを生成し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ８３）。本実施の形態では、被説明変数をリスク中立倒産確率とし、説明変数を年数、格付レベル、及び実績値による累積倒産確率として、例えば最小二乗法により重回帰分析を実施する。すなわち、
リスク中立倒産確率＝Ｆ（年数，格付レベル，累積倒産確率（実績））
＝ａ1＊年数＋ａ2＊格付レベル＋ａ3＊累積倒産確率＋ｂ
という式において係数ａ1、ａ2、ａ3及びｂを最小二乗法にて算出する。これらの係数が回帰式のデータとして、メモリなどの記憶装置に格納される。
【００５１】
そして、リスク中立倒産確率補正部１２７は、当該回帰式のデータを用いて、リスク中立倒産確率がステップＳ１５で算出されていない低格付のリスク中立倒産確率を推計し、リスク中立倒産確率ファイル１２９に登録する（ステップＳ８５）。例えばＣＣＣ格（格付レベル７）については、以下のような計算がなされる。
ＣＣＣ格付リスク中立倒産確率（１年）＝ａ1＊１＋ａ2＊７＋ａ3＊ＣＣＣ格の累積倒産確率（１年）＋ｂ
ＣＣＣ格付リスク中立倒産確率（２年）＝ａ1＊２＋ａ2＊７＋ａ3＊ＣＣＣ格の累積倒産確率（２年）＋ｂ
ＣＣＣ格付リスク中立倒産確率（３年）＝ａ1＊３＋ａ2＊７＋ａ3＊ＣＣＣ格の累積倒産確率（３年）＋ｂ
・・・
ＣＣＣ格付リスク中立倒産確率（ｎ年）＝ａ1＊ｎ＋ａ2＊７＋ａ3＊ＣＣＣ格の累積倒産確率（ｎ年）＋ｂ
【００５２】
このような処理を実施すると、図２２に示すようにＣＣＣ格について１年から１５年まで累積倒産確率に対応してリスク中立倒産確率が算出されて、リスク中立倒産確率ファイル１２９に登録される。当然ＣＣＣ格以外の格付についても未算出であればリスク中立倒産確率を算出し、リスク中立倒産確率ファイル１２９に登録される。
【００５３】
このような処理を実施することにより、ＡＡＡ格からＣ格までリスク中立倒産確率が算出されたことになる。
【００５４】
図６の説明に戻って、次に、格付別利回り補正部１３１は、低格付のゼロクーポン利回りの推計処理を実施する（ステップＳ２１）。この処理については、図２３を用いて説明する。格付別利回り補正部１３１は、ステップＳ１９において算出された低格付のリスク中立倒産確率のデータをリスク中立倒産確率ファイル１２９から、メモリなどの記憶装置に読み出す（ステップＳ９１）。そして、リスク中立倒産確率から生存率及びハザード率を算出し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ９３）。リスク中立倒産確率ＲＮＤＰ(i)と生存率Ｓ(i)とは以下のような関係がある。なお、ｉは年数であり、１≦ｉ≦ｎである。
Ｓ(i)＝１−ＲＮＤＰ(i)
また、ｈ(i)＝Ｓ(i)−Ｓ(i-1)という関係もある。
【００５５】
また、格付別利回り補正部１３１は、回収率情報ファイル１１７から回収率情報を、無リスク利子率ファイル１２１から無リスク利子率のデータを、メモリなどの記憶装置に読み出す（ステップＳ９５）。そして、回収率情報と、無リスク利子率データと、ステップＳ９３において算出された生存率Ｓ(i)及びハザード率ｈ(i)とから、各年における低格付（ステップＳ１３においてゼロクーポン利回りを算出されなかった格付）の市場利回りの理論値（ゼロクーポン利回り）を算出し、格付別利回りファイル１１９に登録する（ステップＳ９７）。式（１）に回収率、無リスク利子率、生存率及びハザード率を代入すると、各年のゼロクーポン債価格が算出される。ゼロクーポン債価格が算出されれば、以下の式にてゼロクーポン利回りＲ(i)が算出される。
Ｒ(i)＝ｌｎ（１／Ｐi）／ｉ
なお、ｌｎは自然対数である。
【００５６】
以上のような処理を実施することにより前処理が完了する。このような処理にて客観的なデータを基に低格付のゼロクーポン利回りを算出することができる。すなわち、個人のスキルなどに基づくことなく、自動的に低格付のゼロクーポン利回りを算出することができる。
【００５７】
なお、ここまでで、格付別・年数別のゼロクーポン利回りが格付別利回りファイル１１９に格納されており、また実績ベースの格付別・年数別の累積倒産確率がデフォルト実績データファイル１２３に登録されている。これらのデータは以下のプロジェクト設計処理に使用される。
【００５８】
次に、図２４乃至図３３を用いてプロジェクト設計処理（ステップＳ３）の詳細について説明する。まず、企業情報入力部１３３などにより対象企業の格付取得処理を実施する（図２４：ステップＳ１０１）。この格付取得処理の詳細を図２５乃至図２７を用いて説明する。
【００５９】
企業情報入力部１３３は、例えば会社名又は企業コードなどの顧客企業を特定するための情報入力を促す画面表示を行わせる。なお、企業コードは顧客ＤＢ１３５に企業情報を登録する際に発行される。なお、上場企業の場合には証券コードがそのまま用いられる場合もある。また、これより前に本処理フローに従って格付が推定された場合などには、当該格付のデータは顧客ＤＢ１３５に登録される。従って、企業情報入力部１３３は、入力された会社名又は企業コードで顧客ＤＢ１３５を検索し、格付が登録されているか判断する（図２５：ステップＳ１２１）。もし、顧客ＤＢ１３５に会社名又は企業コードに対応して格付が登録されている場合には、顧客ＤＢ１３５から当該会社名又は企業コードに対応する格付を、メモリなどの記憶装置に読み出す（ステップＳ１３７）。なお、例えば顧客ＤＢ１３５には格付に対応して格付の登録日も登録しておき、例えば６ヶ月など所定期間経過した場合には格付を再登録する必要があるとして、格付が未登録であると判断するようにしても良い。
【００６０】
一方、顧客ＤＢ１３５に格付が未登録、すなわち企業情報が未登録であると判断された場合には、企業情報入力部１３３は、詳細財務諸表のデータを入力可能か否かについて入力するように促す。例えば、詳細財務諸表入力ボタンと簡易財務データ入力ボタンとを表示させ、いずれかのクリックを促す。もし、詳細財務諸表のデータが入力可能であると指示された場合には（ステップＳ１２３：Ｙｅｓルート）、企業情報入力部１３３は、取引先企業に係る財務データ等（詳細版）の入力ページ（画面）を表示装置に表示させる（ステップＳ１３１）。
【００６１】
例えば図２６に示すような画面を表示する。図２６の例では、会社名表示欄及び企業コード表示欄とが設けられている。企業コードについてはこの段階で発行するようにしても良いし、図示しない証券コードファイルを参照して対応する企業コードを読み出すようにしてもよい。また、時価総額入力欄、従業員数入力欄、業種分類入力欄、当期・財務諸表データの貸借対照表について受取手形金額入力欄、売掛金金額入力欄、貸倒引当金金額入力欄、棚卸資産金額入力欄、流動資産合計金額入力欄、．．．資産合計金額入力欄、短期借入金金額入力欄、流動負債合計金額入力欄、長期借入金金額入力欄、．．．負債合計金額入力欄、．．．資本金金額入力欄、．．．及び資本合計金額入力欄、損益計算書について売上高入力欄、売上原価入力欄、．．．営業外収益入力欄、営業外費用入力欄、．．．税引前当期純利益入力欄、配当金等入力欄、前期・財務諸表データの貸借対照表について受取手形金額入力欄、売掛金金額入力欄、貸倒引当金金額入力欄、棚卸資産金額入力欄、流動資産合計金額入力欄、．．．資産合計金額入力欄、短期借入金金額入力欄、流動負債合計金額入力欄、長期借入金金額入力欄、．．．負債合計金額入力欄、．．．資本金金額入力欄、．．．及び資本合計金額入力欄、損益計算書について売上高入力欄、売上原価入力欄、．．．営業外収益入力欄、営業外費用入力欄、．．．税引前当期純利益入力欄、配当金等入力欄などが設けられている。なお、図示していないが、採算性判定ボタン、登録ボタンや、クリアボタンなども含まれる。
【００６２】
上で述べたようなデータが入力され、登録ボタンがクリックされると、企業情報入力部１３３は当該入力データ（取引先企業に係る財務データ等）を受け付け、メモリなどの記憶装置に格納すると共に、顧客ＤＢ１３５に登録する（ステップＳ１３３）。そして、格付推定部１３７は、顧客ＤＢ１３５を参照して入力された財務データ等を格付推計モデル（詳細版）に適用して格付を推定し、顧客ＤＢ１３５に登録する（ステップＳ１３５）。格付推定部１３７は、入力された財務データ等から、複数の財務指標（レシオ）を算出する。その上で、これらの財務指標等を、予め用意しておいた格付推計モデル（詳細版）の算式に代入し、格付のレベル値を算出する。例えば、自己資本当期利益率（Ｒ1）（＝税引前当期純利益／（当期資本計＋前期資本計）／２）、自己資本配当率（Ｒ2）（＝配当金等／（当期資本計＋前期資本計）／２）、固定負債比率（Ｒ3）（＝固定負債計／資本計）などを算出し、メモリなどの記憶装置に格納する。そして、格付レベル＝ＦS（Ｒ1，Ｒ2，Ｒ3，．．．．）という算式を用意しておき、当該算式にて、格付レベル値を算出する。例えばＦS＝３と得られれば、Ａ格ということになる。なお、このようなＦSを求める方法は従来から多数存在しており、いずれの方法を用いても良い。
【００６３】
一方、詳細財務諸表のデータを入力不可能である場合には（ステップＳ１２３：Ｎｏルート）、企業情報入力部１３３は、取引先企業に係る財務データ等（簡易細版）の入力ページ（画面）を表示装置に表示させる（ステップＳ１２５）。
【００６４】
例えば図２７に示すような画面が表示される。図２７の例では、会社名表示欄と企業コード表示欄とが設けられている。企業コードについてはこの段階で発行される。また、従業員数入力欄、当期・財務諸表データにおける売上高入力欄、．．．税引前当期純利益入力欄、．．．資本金入力欄が設けられている。なお、図示していないが、採算性判定ボタン、登録ボタン、クリアボタンなども含まれる。
【００６５】
上で述べたようなデータが入力され、登録ボタンがクリックされると、企業情報入力部１３３は当該入力データ（取引先企業に係る財務データ等）を受け付け、メモリなどの記憶装置に格納すると共に、顧客ＤＢ１３５に登録する（ステップＳ１２７）。そして、格付推定部１３７は、顧客ＤＢ１３５を参照して入力された財務データ等を格付推計モデル（簡易版）に適用して格付を推定し、顧客ＤＢ１３５に登録する（ステップＳ１２９）。格付推定部１３７は、入力データである財務データ等を予め用意しておいた格付推計モデル（簡易版）の算式に代入し、格付のレベル値を算出する。例えば従業員数ｖ1、売上高ｖ2、資本金ｖ3．．．とすると、格付レベル＝Ｆk（ｖ1，ｖ2，ｖ3，．．．）という算式を用意しておき、当該算式にて格付レベル値を算出する。Ｆkという算式を求める方法は従来から知られており、いずれの方法を用いても良い。
【００６６】
以上のような処理にて格付レベル値を取得する。
【００６７】
図２４の説明に戻って、次に、プロジェクト情報入力部１３９は、今回のサービス提供に係るプロジェクト・データの入力を促す入力ページ（画面）を表示させる（ステップＳ１０３）。例えば、図２８に示すような画面が表示される。図２８の例では、会社名表示欄、企業コード表示欄、顧客ＤＢ１３５に登録されている格付を修正可能に埋め込んで表示する推計格付入力欄、プロジェクト名入力欄、プロジェクトＩＤ入力欄、年数表示入力欄、年度表示欄、賃貸借料等のキャッシュ・インフロー入力欄、設備投資等のキャッシュ・アウトフロー入力欄、デフォルト時予想回収率表示入力欄とが設けられている。さらに、市場利回りキャッシュ・インフロー設定ボタン２７０１と、図示しない登録ボタン及びクリアボタンとが設けられている。
【００６８】
ユーザは、推計格付表示入力欄の表示を見て、信用格付会社により格付が付与されている顧客企業の場合には、当該付与されている格付と比較して、異なる場合には付与されている格付に修正入力する。また、プロジェクト名をプロジェクト名入力欄に入力し、プロジェクトＩＤをプロジェクトＩＤ入力欄に入力する。プロジェクトＩＤについては自動的に発番してもよい。さらに、プロジェクト（サービス提供）期間を年数表示入力欄に入力する。そうすると、例えば、自動的に年度表示欄の表示及びキャッシュ・インフロー入力欄及びキャッシュ・アウトフロー入力欄の入力欄の個数が変更される。なお、この段階では初年度の初期設備投資等である初年度のキャッシュ・アウトフローのデータと次年度以降におけるメンテナンスなどの費用であるキャッシュ・アウトフローのデータを入力する。また、デフォルト時予想回収率については、デフォルト時予想回収率表示入力欄に入力する。ここでは回収率は年によって変化しないことを前提としている。そして、市場利回りキャッシュ・インフロー設定ボタン２７０１をクリックするものとする。
【００６９】
そうすると、プロジェクト情報入力部１３９は、このようにユーザにより入力されたプロジェクト・データを受け付け、顧客別プロジェクトファイル１４１に登録する（ステップＳ１０５）。そして、キャッシュインフロー設定部１４５は、顧客ＤＢ１３５に格納されている本プロジェクトの顧客企業の格付（又はステップＳ１０５において入力を受け付けた格付）を読み出し、当該顧客企業の格付及びサービス提供期間（顧客別プロジェクトファイル１４１に格納されているデータ）に基づき格付別利回りファイル１１９を参照して対応するゼロクーポン利回りのデータを読み出し、さらにステップＳ１０５において受け付けたデータ（顧客別プロジェクトファイル１４１に格納されているデータ）を用いてキャッシュ・インフローの算出を行い、顧客別プロジェクトファイル１４１に算出されたキャッシュ・インフローのデータを格納する。プロジェクト情報入力部１３９は、顧客別プロジェクトファイル１４１からキャッシュ・インフローのデータを読み出し、例えば図２８に示したような画面におけるキャッシュ・インフロー入力欄に修正可能な形で埋め込んで表示させる（ステップＳ１０７）。この段階では、ゼロクーポン利回りによる１年からサービス提供期間最終年（契約満了年）のネットのキャッシュ・インフローの現在価値が、初期投資を含むキャッシュ・アウトフローの現在価値と一致するように、上記のキャッシュイン・フローを設定する。例えばＣoiがｉ年のキャッシュ・アウトフロー（ステップＳ１０５で受け付け）を表し、Ｉが初期投資額（ステップＳ１０５で受け付け）を表し、Ｃ^が年間のキャッシュ・インフロー（毎年同じ）を表し、ＲＣが回収率（ステップＳ１０５で受け付け）を表し、ｒがゼロクーポン利回り（ステップＳ１０７で取得）を表す場合には、これらの関係は以下の式で表される。
【数５】
2005174309.tif 000007
この数式を計算して、Ｃ^を求めれば、それが毎年のキャッシュ・インフローとなる。
【００７０】
ユーザは、このゼロクーポン利回りをベースに算出されたキャッシュ・インフローのデータを考察し、修正が必要であれば、例えば図２８に示したような画面に修正後のキャッシュ・インフローのデータを入力する。なお、初期投資額を含むキャッシュ・アウトフローのデータを修正入力するようにしても良い。そして採算性判定ボタンをクリックするものとする。これに応答して、プロジェクト情報入力部１３９は、キャッシュ・インフローなどの入力を受け付け、入力データを顧客別プロジェクトファイル１４１に登録する（ステップＳ１０９）。なお、登録ボタンがクリックされた場合も同様に顧客別プロジェクトファイル１４１に登録する。
【００７１】
次に、採算性判定部１５１は、当該採算性判定指示に応じて採算性判定処理を実施する（ステップＳ１１１）。本実施の形態では、２つ採算性判定方法がある。最初の判定方法は、顧客企業の信用リスクに基づく期待貸倒損失の現在価値を考慮して、キャッシュ・インフローの現在価値とキャッシュ・アウトフローの現在価値とがバランスするようにした時の割引率が所定の値を超えているか否かで判定する方法である。第２の方法は、所定の割引率を前提として、顧客企業の信用リスクに基づく期待貸倒損失の現在価値を除いたキャッシュ・インフローの現在価値が、初期投資額を含むキャッシュ・アウトフローの現在価値以上となっているか否かで判定する方法である。これを図で説明すると、図２９のようになる。
【００７２】
図２９では、初年度からサービス提供期間最終年であるｎ年までのキャッシュ・インフロー（年間回収額）を上方向の矩形で表し、初期投資を含むキャッシュ・アウトフローを下方向の矩形で表すものである。例えばｉ年目に顧客企業が倒産してしまった場合、図２９では黒の上向き矩形で表されるように、１年目からｉ年目までは年間キャッシュ・フローの分だけは回収されるが、図２９では白の上向き矩形で表されるように、ステップＳ１０５において回収率として設定された割合を除きｉ＋１年以降は回収できなくなってしまう。すなわち、貸倒損失はｎ−ｉ年分の年間キャッシュ・インフロー（回収率０％の場合。回収率が０％でなければ、その分だけ少なくなる）となる。なお、この貸倒損失についても、特定の割合で割り引いた現在価値で評価する必要がある。一方、ｉ年目に倒産が発生する確率（発生確率）は、（ｉ−１）年までは生存していてｉ年目に倒産したので、（ｉ−１）年目の生存確率＊ｉ年目のハザード率、で算出される。これらからｉ年目についての期待貸倒損失の現在価値が算出できる。そしてｉを１年目からｎ年目まで変動させ全てを足し合わせれば、全体としての期待貸倒損失の現在価値が算出される。
【００７３】
一方、初期投資を含むキャッシュ・アウトフローは特定されているため特定の割合で割り引いたキャッシュ・アウトフローの現在価値、同様にキャッシュ・インフローも特定されているので特定の割合で割り引いたキャッシュ・インフローの現在価値というものも算出される。
【００７４】
サービス提供元企業としては、キャッシュ・インフローの現在価値が、期待貸倒損失の現在価値と初期投資を含むキャッシュ・アウトフローの現在価値との和を下回るようでは、サービス提供はできないということになる。従って、キャッシュ・インフローの現在価値が、期待貸倒損失の現在価値と初期投資を含むキャッシュ・アウトフローの現在価値との和とバランスするとして、その時の割引率（特定の割合）を議論することになる。本実施の形態では、この割引率が、サービス提供元企業が設定する設定値（例えば当該サービス提供元企業の資本コスト）、または格付別利回りファイル１１９に登録されている顧客企業の格付及びサービス提供期間に対応するゼロクーポン利回り以上となっているかによって採算性を判定する。この割引率を、修正ＩＲＲ（Internal Rate of Return）と呼ぶことにする。
【００７５】
同様の考え方で、割引率がサービス提供元企業が設定する設定値又はゼロクーポン利回りであるとする場合に、上で説明したキャッシュ・インフローの現在価値が、期待貸倒損失の現在価値と初期投資を含むキャッシュ・アウトフローの現在価値との和以上となっているかを判断するようにしても良い。
【００７６】
具体的に数式で表すと以下のようになる。
【数６】
2005174309.tif 000008
【００７７】
ここでｎはサービス提供期間（契約年数）であり、Ｃ^は年間キャッシュ・インフロー、ＲＣは回収率、Ｉは初期投資額、ＰＶＣＯは初期投資を除くキャッシュ・アウトフローの現在価値合計額、ＥＣＬは期待貸倒損失の現在価値、ＲAは修正ＩＲＲである。
【００７８】
なお、ＰＶＣＯは、以下のように表される。但し、Ｃoiはｉ年の年間キャッシュ・アウトフローである。
【数７】
2005174309.tif 000009
【００７９】
また、ＥＣＬは、以下のように表される。但し、ＣＬiはｉ年目に倒産が発生した場合の貸倒損失の現在価値であり、以下のように表される。ＤＰiはｉ年目における破産の発生確率を示す。但し、ＡＤＰi-1はｉ−１年目の累積倒産確率、Ｈiはｉ年目のハザード率である。なお、（１−ＡＤＰi-1）は生存率Ｓi-1と同じである。
【数８】
2005174309.tif 000010
ＣＬi＝Ｃ^／ＲA＊［（１＋ＲA）-i−（１＋ＲA）-n］
ＤＰi＝（１−ＡＤＰi-1）＊Ｈi
【００８０】
このような式で表されるＲAを求めることにより、修正ＩＲＲが算出できる。この修正ＩＲＲが、サービス提供元企業が設定した設定値又は顧客企業及びサービス提供期間に対応するゼロクーポン利回り以上となっているか判定する。
【００８１】
また、ＲAを修正ＩＲＲとして算出するのではなく、ＲAにサービス提供元企業が設定した設定値又は顧客企業及びサービス提供期間に対応するゼロクーポン利回りを（６）式に代入して、（６）式の左辺の値が右辺以上になっているか判定するようにしてもよい。
【００８２】
なお、ＥＣＬを考慮しない場合には、（６）式は以下の式に変形される。
【数９】
2005174309.tif 000011
但し、このような式が成り立つ場合のＲTを総合ＩＲＲと呼ぶ。
【００８３】
このステップＳ１１１の詳細な処理フローを図３０に示す。採算性判定部１５１は、ユーザからの採算性判定指示を受け付ける（ステップＳ１４１）。この採算性判定指示に応じて、顧客別プロジェクトファイル１４１に格納されているプロジェクトデータを、顧客ＤＢ１３５に登録されている顧客企業の格付及び顧客別プロジェクトファイル１４１に格納されているサービス提供期間に対応し且つデフォルト実績データファイル１２３に登録されているハザード率等（生存率でもよい。また上で示したように累積倒産確率であってもよい）を、メモリなどの記憶装置に読み出す（ステップＳ１４３）。
【００８４】
そして上で述べた（６）式をベースにして修正ＩＲＲを算出し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ１４５）。そして、設定データ格納部１５３に格納された設定値又は格付別利回りファイルに格納されており且つ顧客企業の格付及び顧客プロジェクトファイル１４１に格納されているサービス提供期間に対応するゼロクーポン利回りと、修正ＩＲＲを比較し、採算性を判定する（ステップＳ１４７）。修正ＩＲＲが、設定値又はゼロクーポン利回り以上となっていれば採算性ありと判定され、設定値又はゼロクーポン利回り未満であれば採算性なしと判断される。なお、上でも述べたが、修正ＩＲＲの代わりに設定値又はゼロクーポン利回りを（６）式に代入した場合において、（６）式の左辺が右辺以上になっているか判断するようにしても良い。左辺が右辺以上となっている場合には、採算性ありと判定され、左辺が右辺未満となっている場合には、採算性なしと判断される。
【００８５】
そして、採算性判定部１５１は、採算性判定結果を表示装置に表示させる（ステップＳ１４９）。例えば、採算性がない旨又は採算性がある旨の文章を出力する。なお、採算性がないと判定された場合には、キャッシュ・インフロー又は初期投資の最適化を実施する方がよいので、例えば最適化ボタンを設けて、最適化処理に移行できるようにしてもよい。
【００８６】
このようにすれば、期待貸倒損失を用いて処理を行っているので、中小企業を含む顧客企業の信用リスクを考慮した上で妥当な採算性判定を行うことができる。また、基準についても、サービス提供元企業の資本コストなどの任意の設定値を用いる場合には、それに応じて適切な判定を行うことができる。資本コストが設定されれば、資本コストを割り込むような低採算の無理なサービス提供契約を結ばなくなる。さらに、上で述べた客観的なデータに基づく判定であるから、個人のスキルに依存せずにプロジェクトの設計を行うことができる。
【００８７】
なお、多額の初期投資を伴うサービスも、このような顧客の信用リスクを考慮して採算性を判定しているので、採算性ありと判定された場合にはたとえ顧客企業が倒産した場合においても損害を最小限に抑えることができる。
【００８８】
図２４の説明に戻って、ステップＳ１１１における採算性判定処理において採算性ありと判定された場合には、顧客別プロジェクトファイル１４１に格納されているプロジェクト設計データに従って、顧客企業と契約を結び、サービスを提供するようにして良い。但し、採算性なしと判定された場合には、現在顧客別プロジェクトファイル１４１に格納されているプロジェクト設計データに従って顧客企業と契約を結ぶことはできない。このような場合には、キャッシュ・インフローが少なすぎるのか、又はキャッシュ・アウトフロー、特に初期投資額が大きすぎるということになる。期待貸倒損失については大きすぎる場合もあるが、顧客企業の信用リスクを表しているので、調整するのは適当ではない。そこで、採算性なしと判定された場合には、キャッシュ・インフロー又は初期投資額を調整するため、ユーザは、例えば最適化ボタンをクリックして最適化処理を指示する。
【００８９】
すなわち最適化処理部１４９は、最適化指示に応じて最適化処理を実施する（ステップＳ１１３）。この処理の詳細については図３１に従って説明する。最適化処理部１４９は、上で述べたようにユーザから最適化指示を受けると、最適化指示ページ（画面）を表示させる（ステップＳ１５１）。例えば図３２に示すような画面が表示される。図３２の例では、プロジェクトＩＤ及びプロジェクト名表示欄と、賃借料等キャッシュ・インフロー又は投資額（初期投資額）のいずれかを選択するためのラジオボタン３２０１と、最適化実行ボタン３２０２と、修正ＩＲＲの閾値であるハードルレートの表示入力欄３２０３とが設けられている。ユーザは、キャッシュ・インフローの調整を行う場合には、「賃借料等キャッシュ・インフロー」を選択する。一方、初期投資額の調整を行う場合には、「投資額」を選択する。また、ハードルレート表示入力欄３２０３に、必要であれば修正入力を行う場合もある。そして、最適化実行ボタン３２０２をクリックする。
【００９０】
最適化処理部１４９は、上記のような最適化指示入力を受け付け（ステップＳ１５３）、顧客別プロジェクトファイル１４１からキャッシュ・インフローとキャッシュ・アウトフローと回収率のデータ、設定データ格納部１５３からハードルレートのデータ（又は格付別利回りファイル１１９から顧客企業の格付及びサービス提供期間に対応するゼロクーポン利回り）、デフォルト実績データファイル１２３から顧客企業の格付及びサービス提供期間に対応するハザード率等（ハザード率及び生存率、もしくは累積倒産確率）を、メモリなどの記憶装置に読み出す（ステップＳ１５５）。なお、顧客企業の格付については顧客ＤＢ１３５に登録されており、サービス提供期間は顧客別プロジェクトファイル１４１に登録されている。
【００９１】
そして、ステップＳ１５３においてユーザに指示されたのが投資額の最適化であるか判断する（ステップＳ１５７）。もし、投資額の最適化を指示されたのであれば、投資額を所定金額だけ減少させ、（６）式をベースに修正ＩＲＲを計算し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ１５９）。
【００９２】
一方、ステップＳ１５３においてユーザに指示されたのがキャッシュ・インフローの最適化であるならば、年間キャッシュ・インフローを所定金額だけ増加させ、（６）式をベースに修正ＩＲＲを計算し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ１６１）。
【００９３】
ステップＳ１５９又はＳ１６１の後に、再計算された修正ＩＲＲがハードルレート（設定値又はゼロクーポン利回り）以上となっているか判断する（ステップＳ１６３）。もし、再計算された修正ＩＲＲがハードルレート未満である場合には、ステップＳ１５７に戻る。一方、再計算された修正ＩＲＲがハードルレート以上となった場合には、最適化が終了したので、最適化されたキャッシュ・インフロー又は投資額のデータを表示させ、さらに顧客別プロジェクトファイル１４１に登録する（ステップＳ１６５）。
【００９４】
このようにすればキャッシュ・インフローを増加させて採算性を向上させるか、初期投資額を減少させて採算性を向上させ、基準を満たすようにすることができる。なお、本最適化処理によって算出された初期投資額又はキャッシュ・インフローが、実際のビジネスに適用可能な金額になっていることは保証されていない。（６）式をベースに判断しているだけだからである。すなわち、場合によっては不可能なまでに初期投資額を減少させてしまう場合や、顧客企業が支払不能なまでにキャッシュ・インフローを増加させる場合もある。その場合には、別の手段にて調整する必要がある。
【００９５】
上で述べた最適化の処理は、採算性がないと判断された場合に実行するものであった。しかし、サービス提供元企業にとって採算性があっても顧客企業が支払う金額が高すぎれば結局契約に至らない場合もある。従って、採算性ありと判断された場合であっても、顧客企業に対して値引きできるレベルを知ることができれば契約交渉上の利便性が高まる。そこで、キャッシュ・インフローを調整して、例えばぎりぎり採算性ありと判断されるレベルを算出する機能を設けるようにしても良い。
【００９６】
この処理を図３３に従って説明する。最適化処理部１４９は、上で述べたようにユーザから最適化指示を受けると、最適化指示ページ（画面）を表示させる（ステップＳ１７１）。例えば、この画面には、プロジェクトＩＤ及びプロジェクト名表示欄と、最適化実行ボタンと、閾値であるハードルレートの表示入力欄とが設けられている。ユーザは、必要であれば、ハードルレート表示入力欄にハードルレートの修正入力を行う。そして、最適化実行ボタンをクリックする。
【００９７】
最適化処理部１４９は、上記のような最適化指示入力を受け付け（ステップＳ１７３）、顧客別プロジェクトファイル１４１からキャッシュ・インフローとキャッシュ・アウトフローと回収率のデータ、設定データ格納部１５３からハードルレートのデータ（又は格付別利回りファイル１１９から顧客企業の格付及びサービス提供期間に対応するゼロクーポン利回り）、デフォルト実績データファイル１２３から顧客企業の格付及びサービス提供期間に対応するハザード率等（ハザード率及び生存率、もしくは累積倒産確率）を、メモリなどの記憶装置に読み出す（ステップＳ１７５）。なお、顧客企業の格付については顧客ＤＢ１３５に登録されており、サービス提供期間は顧客別プロジェクトファイル１４１に登録されている。
【００９８】
次に、年間キャッシュ・インフローを所定金額だけ減少させ、例えば履歴ファイルに登録する（ステップＳ１７７）。そして、（６）式をベースに修正ＩＲＲを計算し、メモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ１７９）。そして、再計算された修正ＩＲＲがハードルレート（設定値又はゼロクーポン利回り）未満となっているか判断する（ステップＳ１８１）。もし、再計算された修正ＩＲＲがハードルレート以上である場合には、ステップＳ１７７に戻る。一方、再計算された修正ＩＲＲがハードルレート未満となった場合には、１回前の修正ＩＲＲ計算時（再計算された修正ＩＲＲが最後にハードルレート以上となった時）におけるキャッシュ・インフローを履歴ファイルから読み出し、表示装置に表示する（ステップＳ１８３）。
【００９９】
このようにすればキャッシュ・インフローを減少させるため採算性は低下するが、顧客との交渉において採算性を保持しつつ値引きできる限度額を知ることができるようになる。なお、上の処理では必ずしも再計算された修正ＩＲＲがハードルレートに一致しない。もし、修正ＩＲＲがハードルレートに一致するようにする場合には以下のような処理を実施すればよい。すなわち、ステップＳ１８１において修正ＩＲＲがハードルレートを下回ると判断されると、１回前の修正ＩＲＲ計算時におけるキャッシュ・フローを基点として、ステップＳ１７７における所定金額より少ない第２の所定金額だけキャッシュ・インフローを減少させて修正ＩＲＲを計算する。そして、この修正ＩＲＲとハードルレートが一致するか判断する。一致すれば処理は終了である。一方、修正ＩＲＲがハードルレートを下回る場合には、キャッシュ・インフローを基点となるキャッシュ・インフローに戻してさらに少ない金額の第３の所定金額だけ修正ＩＲＲを計算してハードルレートと比較する。このように修正ＩＲＲがハードルレートを下回る場合には、基点となるキャッシュ・フローから減少させる所定金額を減少させてゆく。一方、修正ＩＲＲがハードルレートを上回る場合には、同じ所定金額でキャッシュ・インフローを減少させて修正ＩＲＲを算出する処理を繰り返す。修正ＩＲＲがハードルレートを下回った場合には、１回前の修正ＩＲＲ計算時におけるキャッシュ・フローを基点として上で述べたような処理を繰り返す。
【０１００】
以上述べたように、顧客企業の信用リスクを勘案して採算性を判定し、必要な場合には投資額やキャッシュ・インフローを調整することができる。
【０１０１】
以上本発明の一実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、図３及び図４に示した機能ブロック図は一例であって、これに従ってプログラム・モジュールが構成されるわけではない。また、上で述べた数式は等価なままに様々な形に変形することができ、いずれを用いても同様の意味を有する。
【０１０２】
また、上で説明した処理フローについては、一部のステップについては、順番を入れ替えたり、同時に実行することができ、上で述べたのと同様の結果を得るために順番を調整することも可能である。
【０１０３】
さらに上で述べた各種ファイルなどの格納部に格納されたデータは、一例であって格納形式についても任意である。
【０１０４】
なお、採算性判定や最適化処理については、一連の処理で実施するのではなく、例えば顧客会社名（又は企業コード）とプロジェクト名（又はプロジェクトコード）とを入力してプロジェクトのデータを特定した後に処理を実行させるような手順にしてもよい。
【０１０５】
また、上では格付推定部１３７については従来の技術を用いる場合を示したが、以下のような構成を採用するようにしても良い。すなわち、（ａ）順序ロジットモデルによる方式及び（ｂ）決定木モデル（又はニューロモデル）等による方式を組み合わせるものである。図３４に示すように、横軸を順序ロジットモデルのスコア値、縦軸を格付レベル値として、サンプル企業のスコア値をロジスティック曲線に当てはめると曲線３４１を得ることができるが、曲線３４１に比較して合致する高格付レベルの範囲Ａ及び低格付レベルの範囲Ｃと、あまり曲線３４１に合致しない中格付レベルの範囲Ｂとに分けられる。従って、信用リスク（格付レベル）が高い水準にある企業（例えば範囲Ａに含まれる企業）又は低い水準にある企業（例えば範囲Ｃに含まれる企業）の場合には、（ａ）順序ロジットモデルによる方式を用い、信用リスク（格付レベル）が中程度の水準にある企業（例えば範囲Ｂに含まれる企業）の場合には（ｂ）決定木モデルによる方式を用いる。より具体的には、（ａ）順序ロジットモデルによるスコア値が下側閾値以上で上側閾値以下の場合には、（ｂ）決定木モデルによる方式の推定格付を採用し、それ以外の場合には、（ａ）順序ロジットモデルによる推定格付を採用する。この上側閾値及び下側閾値を、サンプルにおいて推定格付の実際の格付との一致率が最も高くなるように決定し、上で述べた処理方式に従って格付レベルを推定する。
【０１０６】
次に、このような処理方式を実現するための構成を以下に述べる。図３５に格付推定の前処理として上側閾値及び下側閾値を決定するための機能ブロック図を示しており、格付推定部１３７は、サンプル企業ＤＢ３０１と、決定木モデル生成部３０２と、順序ロジットモデル生成部３０３と、決定木モデルデータ格納部３０４と、順序ロジットモデルデータ格納部３０５と、第１格付推定部３０６と、第２格付推定部３０７と、格付推定結果格納部３０８と、統計処理部３０９と、統計結果格納部３１０と、閾値限度設定部３１１と、閾値限度格納部３１２と、閾値最適化部３１３と、閾値格納部３１４と、正答率データ格納部３１５とを有する。また、図３６に格付推定処理のために機能ブロック図を示しており、格付推定部１３７は、推定結果格納部３１６と、判定部３１７とをさらに含む。
【０１０７】
例えば企業情報入力部１３３又はデータ取得部１０１により、サンプル企業の各種財務データ及び実際の格付データ等がサンプル企業ＤＢ３０１に格納される。なお、格付データについては、ＡＡＡを「１」、ＡＡを「２」、．．．Ｂを「６」といったように格付レベル値に置き換えて格納しておく。また、財務データには、自己資本比率、総資本回転率等の計算により求められる財務指標を含むものとする。なお、サンプル企業について、以下のようなデータセットがサンプル企業ＤＢ３０１に格納されているものとする。
Ｃ1＝［Ｒ1，Ｘ１1，Ｘ２1，．．Ｘj1］
Ｃ2＝［Ｒ2，Ｘ１2，Ｘ２2，．．Ｘj2］
Ｃ3＝［Ｒ3，Ｘ１3，Ｘ２3，．．Ｘj3］
Ｃi＝［Ｒi，Ｘ１i，Ｘ２i，．．Ｘji］
【０１０８】
但し、Ｃiは、ｉ番目の企業のデータセット、Ｒiはｉ番目の企業の格付レベル、Ｘ１i，Ｘ２i，．．Ｘjiは、ｉ番目の企業の財務指標群を示す。
【０１０９】
決定木モデル生成部３０２は、サンプル企業ＤＢ３０１を参照して決定木モデルデータを生成し、決定木モデルデータ格納部３０４に格納する。順序ロジットモデル生成部３０３も、サンプル企業ＤＢ３０１を参照して順序ロジットモデルデータを生成し、順序ロジットモデルデータ格納部３０５に格納する。第１格付推定部３０６は、決定木モデルデータ格納部３０４を参照して、サンプル企業ＤＢ３０１に格納されている財務データから決定木モデルに基づく格付レベル値を推定し、格付推定結果格納部３０８に格納する。第２格付推定部３０７は、順序ロジットモデルデータ格納部３０５を参照して、サンプル企業ＤＢ３０１に格納されている財務データから順序ロジットモデルに基づくスコア値を算出し、さらに当該スコア値から格付レベル値を推定し、スコア値及び格付レベル値を格付推定結果格納部３０８に格納する。
【０１１０】
統計処理部３０９は、格付推定結果格納部３０８を参照して、スコア値について平均及び標準偏差を算出し、統計結果格納部３１０に格納する。閾値限度設定部３１１は、統計結果格納部３１０を参照して、閾値上限値及び閾値下限値を算出し、閾値限度格納部３１２に格納する。閾値最適化部３１３は、閾値限度格納部３１２、統計結果格納部３１０及び格付推定結果格納部３０８を参照して、閾値格納部３１４及び正答率データ格納部３１５を用いつつ、上側閾値及び下側閾値を最適化する。
【０１１１】
また、格付推定を実際に行う場合には、第２格付推定部３０７は、順序ロジットモデルデータ格納部３０５を参照して、顧客ＤＢ１３５に格納された特定の顧客の財務データを用いてスコア値を算出し、推定結果格納部３１６に格納する。判定部３１７は、閾値格納部３１４に格納された上側閾値及び下側閾値を用いて、推定結果格納部３１６に格納されたスコア値の判定を行い、スコア値が上側閾値及び下側閾値の間である場合には第１格付推定部３０６に処理指示を出力し、それ以外の場合には第２格付推定部３０７に処理指示を出力する。第１格付推定部３０６は、決定木モデルデータ格納部３０４を参照して、顧客ＤＢ１３５に格納された特定の顧客の財務データを用いて決定木モデルによる推定格付レベルを算出し、顧客ＤＢ１３５に格納する。第２格付推定部３０７は、推定結果格納部３１６に格納されたスコア値から特定の顧客の推定格付レベルを算出し、顧客ＤＢ１３５に格納する。
【０１１２】
次に図３７乃至図４０を用いて図３５に示した機能ブロックの処理フローを説明する。まず、決定木モデル生成部３０２は、サンプル企業ＤＢ３０１に格納された各サンプル企業の財務データに基づき、決定木モデルを生成し、決定木モデルデータを決定木モデルデータ格納部３０４に格納する（ステップＳ２０１）。決定木モデルを用いた手法では、財務データＸ１，Ｘ２，．．Ｘjのうち、特定の変数に閾値を設け、分類の分岐を作成し、それらの分岐の組み合わせによって格付レベルＲiを決定する。例えば、Ｘ８＞１３．４５２且つＸ１≦２５．５５５であれば格付レベル「３」、Ｘ８＞２５．５５５且つＸ８≦１０６．４９４且つＸ４≦７．６３８７４３であれば格付レベル「２」、一方Ｘ４＞７．６３８７４３であれば格付レベル「３」、Ｘ８＞１０６．４９４且つＸ５≦２６１５．１５５であれば格付レベル「１」、一方Ｘ５＞２６１５．１５５であれば格付レベル「２」と決定する。なおこのような分岐条件群を決定木モデルデータとして周知のアルゴリズムに従って決定木モデルデータ格納部３０４に格納する。
【０１１３】
次に、順序ロジットモデル生成部３０３は、サンプル企業ＤＢ３０１に格納された各サンプル企業の財務データに基づき、順序ロジットモデルを生成し、順序ロジットモデルデータを順序ロジットモデルデータ格納部３０５に格納する（ステップＳ２０３）。このステップにおいては、格付レベルＲiを被説明変数、財務データ（財務指標群）Ｘ１i，Ｘ２i，．．Ｘjiを説明変数として、周知のステップワイズ法にて、順序ロジットモデルを以下のように構成する。
ＲＬ1*＝Logit［ａ1＊Ｘ１1＋ａ2＊Ｘ２1＋．．＋ａj＊Ｘｊ1＋ｂ1］＝Logit（Ｒ1*）
ＲＬ2*＝Logit［ａ1＊Ｘ１2＋ａ2＊Ｘ２2＋．．＋ａj＊Ｘｊ2＋ｂ2］＝Logit（Ｒ2*）
ＲＬ3*＝Logit［ａ1＊Ｘ１3＋ａ2＊Ｘ２3＋．．＋ａj＊Ｘｊ3＋ｂ3］＝Logit（Ｒ3*）
ＲＬi*＝Logit［ａ1＊Ｘ１i＋ａ2＊Ｘ２i＋．．＋ａj＊Ｘｊi＋ｂi］＝Logit（Ｒi*）
【０１１４】
なお、ａ1，ａ2，ａ3，．．ａjは変数Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，．．Ｘｊにそれぞれ対応する係数、ｂiはｉ番目の企業について各格付に対応する切片のうち最大のもの、ＲＬi*は本ロジットモデルによるｉ番目の企業の格付レベル値、Ｒi*はＬｏｇｉｔ変換前のｉ番目の企業のスコア値を示す。このようにａ1，ａ2，ａ3，．．ａj及びｂiを順序ロジットモデルデータとして順序ロジットモデルデータ格納部３０５に格納する。
【０１１５】
次に、第１格付推定部３０６は、決定木モデルデータ格納部３０４に格納された決定木モデルデータ及びサンプル企業ＤＢ３０１の財務データを用いて、各サンプル企業について格付レベルを推定し、当該推定格付レベルを格付推定結果格納部３０８に格納する（ステップＳ２０５）。また、第２格付推定部３０７は、順序ロジットモデルデータ格納部３０５に格納された順序ロジットモデルデータ及びサンプル企業ＤＢ３０１の財務データを用いて、各サンプル企業についてスコア値及び推定格付レベルを算出し、当該スコア値及び推定格付レベルを格付推定結果格納部３０８に格納する（ステップＳ２０７）。
【０１１６】
そして、例えば第１格付推定部３０６は、サンプル企業ＤＢ３０１に格納された各サンプル企業の実際の格付レベル値を推定格付レベルに対応して格付推定結果格納部３０８に登録する（ステップＳ２０８）。これにより例えば図３８のようなデータが格付推定結果格納部３０８に格納される。図３８の例では、順序ロジットモデル推定格付レベル値、決定木モデル推定格付レベル値、スコア値、実際の格付レベル値が登録されているようになっている。
【０１１７】
次に、統計処理部３０９は、格付推定結果格納部３０８に格納されているスコア値について平均値及び標準偏差を算出し、統計結果格納部３１０に格納する（ステップＳ２０９）。そして、閾値限度設定部３１１は、閾値上限値及び閾値下限値を算出し、閾値限度格納部３１２に格納する（ステップＳ２１１）。例えば、閾値上限値を、平均値＋２．５×標準偏差、閾値下限値を、平均値−１．５×標準偏差として算出する。また、閾値最適化部３１３は、閾値限度格納部３１２を参照して、上側閾値及び下側閾値の初期設定を行う（ステップＳ２１３）。上側閾値＝閾値上限値、下側閾値＝閾値下限値として、閾値格納部３１４に格納する。端子Ａを介して図３９の処理に移行する。
【０１１８】
閾値最適化部３１３は、上側閾値及び下側閾値に従って、格付推定結果格納部３０８を参照して各サンプル企業につき、決定木モデルによる推定格付レベル、又は順序ロジットモデルによる推定格付レベルを特定する（図３８：ステップＳ２１５）。すなわち、スコア値が上側閾値以下且つ下側閾値以上である場合には、決定木モデルによる推定格付レベルを特定し、スコア値がそれ以外の範囲に属する場合には、順序ロジットモデルによる推定格付レベルを特定する。そして、格付推定結果格納部３０８を参照して、各サンプル企業について、特定した推定格付レベルが実際の格付レベルと一致しているか確認し、一致した場合には正答として計数し、一致しない場合には不正答として計数し、計数結果を正答率データ格納部３１５に格納する（ステップＳ２１７）。そして、正答率＝正答カウント値／（正答カウント値＋不正答カウント値）を算出する（ステップＳ２１９）。そして、既に正答率データ格納部３１５に格納されている正答率を上回った場合には、正答率を正答率データ格納部３１５に更新登録し、上側閾値を閾値格納部３１４に更新登録する（ステップＳ２２１）。その後、上側閾値が閾値下限値に達したか判断する（ステップＳ２２３）。上側閾値が閾値下限値に達していないと判断された場合には、統計結果格納部３１０を参照して、上側閾値を（上側閾値−０．０１×標準偏差）に更新する（ステップＳ２２５）。そしてステップＳ２１５に戻る。一方、上側閾値が閾値下限値に達した（閾値下限値を下回った）場合には、端子Ｂを介して図４０の処理に移行する。
【０１１９】
閾値最適化部３１３は、統計結果格納部３１０を参照して、下側閾値を（下側閾値＋０．０１×標準偏差）に更新する（ステップＳ２２６）。そして、閾値格納部３１４に格納された上側閾値及び更新された下側閾値に従って、格付推定結果格納部３０８を参照して各サンプル企業につき、決定木モデルによる推定格付レベル、又は順序ロジットモデルによる推定格付レベルを特定する（図４０：ステップＳ２２７）。すなわち、スコア値が上側閾値以下且つ下側閾値以上である場合には、決定木モデルによる推定格付レベルを特定し、スコア値がそれ以外の範囲に属する場合には、順序ロジットモデルによる推定格付レベルを特定する。そして、格付推定結果格納部３０８を参照して、各サンプル企業について、特定した推定格付レベルが実際の格付レベルと一致しているか確認し、一致した場合には正答として計数し、一致しない場合には不正答として計数し、計数結果を正答率データ格納部３１５に格納する（ステップＳ２２９）。そして、正答率＝正答カウント値／（正答カウント値＋不正答カウント値）を算出する（ステップＳ２３１）。そして、既に正答率データ格納部３１５に格納されている正答率を上回った場合には、正答率を正答データ格納部３１５に更新登録し、下側閾値を閾値格納部３１４に更新登録する（ステップＳ２２３）。そして、下側閾値が閾値上限値に達したか判断する（ステップＳ２３５）。下側閾値が閾値上限値に達していないと判断された場合には、ステップＳ２２６に戻る。一方、下側閾値が閾値上限値に達した（閾値上限値を上回った）場合には、処理を終了する。この段階で閾値格納部３１４に格納されている上側閾値及び下側閾値が、最適化された上側閾値及び下側閾値となる。
【０１２０】
次に図４１を用いて格付推定処理について説明する。まず、第２格付推定部３０７は、順序ロジットモデルデータ格納部３０５に格納された順序ロジットモデル及び顧客ＤＢ１３５に格納されている特定の顧客の財務データを用いてスコア値を算出し、推定結果格納部３１６に格納する（ステップＳ２４１）。そして、判定部３１７は、閾値格納部３１４に格納された上側閾値及び下側閾値を用いて、上側閾値≧スコア値≧下側閾値となっているか判断する（ステップＳ２４３）。もし、この条件を満たしていると判断された場合には、判定部３１７は第１格付推定部３０６に処理を指示し、第１格付推定部３０６は、決定木モデルデータ格納部３０４に格納されている決定木モデルデータ及び顧客ＤＢ１３５に格納されている特定の顧客の財務データを用いて格付レベルの推定を行い、当該推定格付レベルを顧客ＤＢ１３５に格納する（ステップＳ２４５）。一方、上記の条件が満たしていないと判断された場合には、判定部３１７は第２格付推定部３０７に処理を指示し、第２格付推定部３０７は、推定結果格納部３１６に格納されたスコア値から格付レベルを算出し、推定格付レベルとして顧客ＤＢ１３５に格納する（ステップＳ２４７）。
【０１２１】
従来の決定木モデル（又はニューロモデルなど）で構築して格付を推定する方式では、サンプルデータへの過度のフィッティングにより誤推定が起こりやすいのは信用リスクが高い又は低い企業であるが、これらの企業については、順序ロジットモデルを提供するので、格付の推定精度が高くなる。また、従来の順序ロジットモデルでは、信用リスクが中程度の企業については正確な格付推定が困難であるが、かかる企業に関しては決定木モデル（ニューロモデル等）を適用するので、より適切な推定が可能となる。
【０１２２】
次に、格付推移行列の生成方法について説明する。上では格付推移行列データを外部から取得して格付推移情報ファイル１０９に格納するようになっていた。しかし必ずしも格付推移行列を外部から取得できるわけではない。一方、代わりに格付・経過年別のデフォルト率が取得できる場合があるので、以下では格付・経過年別のデフォルト率から、シミュレーションによって標準的な年間の格付推移行列を推計し、その推計した格付推移行列を基に将来の格付推移を年別に推計する処理について説明する。具体的には、年間の格付推移行列を構成する格付毎の推移確率（例えばＡＡＡからＡＡ、ＡＡＡからＡへ推移する確率）を微小量変化させ、当該格付推移行列を経過年数だけ累乗した行列から理論デフォルト率を計算する。そしてその論理デフォルト率が格付機関から公表された格付・経過年別のデフォルト率に一致する、又は近傍に接近するまで繰り返し計算を行うことで、標準的な年間の格付推移行列を推計するものである。
【０１２３】
このような方式を用いる場合の機能ブロック図を図４２に示す。図４２の例では、初期標準格付推移行列設定部３２１と、初期標準格付推移行列格納部３２２と、デフォルト率算出部３２３と、標準格付推移行列格納部３２４と、標準格付推移行列調整部３２５と、デフォルト率データ格納部３２６と、誤差累積部３２７と、実デフォルト率データ格納部３２８と、誤差累積値格納部３２９と、ターゲット値算出部３３０と、ターゲット値格納部３３１とを含む。初期標準格付推移行列設定部３２１は、初期標準格付推移行列を生成し、初期標準格付推移行列格納部３２２に格納する。初期標準格付推移行列は、標準格付推移行列格納部３２４にも格納される。デフォルト率算出部３２３は、初期標準格付推移行列格納部３２２に格納された初期標準格付推移行列又は標準格付推移行列格納部３２４に格納された標準格付推移行列を用いて格付・経過年別のデフォルト率を算出し、デフォルト率データ格納部３２６に格納する。誤差累積部３２７は、デフォルト率データ格納部３２６に格納されたデフォルト率及び実デフォルト率データ格納部３２８に格納された実際のデフォルト率データを用いて、誤差累積値を算出して、誤差累積値格納部３２９に格納する。さらに、ターゲット値算出部３３０は、誤差累積値格納部３２９に格納された誤差累積値及び実デフォルト率データ格納部３２８に格納されたデータを用いてターゲット値を算出し、ターゲット値格納部３３１に格納する。このターゲット値を最小化することを目的として、ターゲット値算出部３３０からのデータに基づき標準格付推移行列調整部３２５は、標準格付推移行列格納部３２４に格納された標準格付推移行列の調整処理を実施し、標準格付推移行列格納部３２４に格納する。
【０１２４】
次に、図４２に示した機能ブロックの処理内容について図４３乃至図４６を用いて説明する。まず、初期標準格付推移行列設定部３２１は、初期設定標準格付行列を設定し、初期標準格付推移行列格納部３２２に格納する（図４３：ステップＳ２５１）。図４４に標準格付推移行列の一例を示す。上でも述べたが、ＡＡＡに留まる確率、ＡＡＡからＡＡに推移する確率などが格納された行列であるが、ここでは図４４に示すように初期値をハッチング付きの部分に設定する。これは実際に格付の推移が発生する可能性が高いためである。
【０１２５】
デフォルト率算出部３２３は、初めての場合には初期標準格付推移行列格納部３２２から初期標準格付推移行列を標準格付推移行列格納部３２４に格納しておき、標準格付推移行列格納部３２４から標準格付推移行列Ｘを読み出し、ｉ＝１乃至ｎ年までｉ乗する（ステップＳ２５３）。すなわちＸiを算出する。そして各年ｉにつき、各行における数値を累積して１との差を算出する。これがデフォルト率となる。図４５に示すように、格付Ｄの列に示されている値が各格付についてのｉ年のデフォルト率となる。このデフォルト率のデータを各年ｉについて算出し、デフォルト率データ格納部３２６に格納する（ステップＳ２５５）。そして、誤差累積部３２７は、デフォルト率データ格納部３２６に格納されたデフォルト率ｙ^と、実デフォルト率データ格納部３２８に格納された実際の対応するデフォルト率ｙとの差を誤差として算出し、当該誤差の二乗値を全ての格付及び全ての年ｉ（＝１乃至ｎ）について累積し、誤差累積値として誤差累積値格納部３２９に格納する（ステップＳ２５７）。すなわち、Σε2＝Σ（ｙ−ｙ^）2を算出する。
【０１２６】
その後、ターゲット値算出部３３０は、誤差累積値格納部３２９に格納された誤差累積値と実デフォルト率データ格納部３２８に格納された実デフォルト率を用いて、ターゲット値を算出し、ターゲット値格納部３３１に格納する（ステップＳ２５９）。ターゲット値は、実際のデフォルト率ｙと平均値ｙ~とΣε2を用いて以下のように定義される。
Σε2／Σ（ｙ−ｙ~）2
【０１２７】
そして、算出されたターゲット値とターゲット値格納部３３１に格納された最小既登録ターゲット値と比較を行い、算出ターゲット値が最小既登録ターゲット値より小さいか判断する（ステップＳ２６１）。もし、算出ターゲット値が最小既登録ターゲット値以上である場合にはステップＳ２６５に移行する。一方、算出ターゲット値が最小既登録ターゲット値より小さい場合には、ターゲット値算出部３３０は、標準格付推移行列調整部３２５を介して今回の処理に用いた標準格付推移行列を候補として設定する（ステップＳ２６３）。標準格付推移行列調整部３２５は、処理を終了するか判断する（ステップＳ２６５）。例えば、標準格付推移行列調整部３２５は、所定回数上で述べた処理を実施したか判断する。又は、所定回数に処理回数が達していないが、ターゲット値がほとんど変わらなくなった場合に処理終了と判断する。もし、処理終了ではないと判断した場合には、標準格付推移行列調整部３２５は、準ニュートン法等に従って、今回の標準格付推移行列を微小量変更して、標準格付推移行列格納部３２４に格納し、ステップＳ２５３に戻る（ステップＳ２６７）。このように、標準格付推移行列格納部３２４には、候補となる行列と処理に対象の行列とが格納される。
【０１２８】
準ニュートン法は、ニュートン法の短所、すなわち、局所収束性は有するが大域的収束性を有しないという問題を解決するために考案された最適解を見つけるための手法である。ニュートン法は、Ｘn+1／Ｘnの値を関数の勾配ベクトルを基に変化させることによって収束の高速化を図る方法である。ニュートン法では、Ｘnから次の解Ｘn+1を以下のように決定する。
Ｘn+1＝Ｘn−▽ｆ（Ｘn）／▽2ｆ（Ｘn）
【０１２９】
このような計算を繰り返し、接平面▽2ｆ（ｘn）が水平になったら、その解を最適解とする。この式は多変数の関数での適用も可能である。
【０１３０】
多変数関数はイメージしにくく、式の意味の理解を得ることが難しいので、図示が可能な１変数関数を用いて説明する。図４６に示すように、１変数の場合、Ｘnにおける接線ｆ'（Ｘn）を求め、接線と横軸との交点を新しい解Ｘn+1とし、これを繰り返すことにより解を求める。
【０１３１】
ニュートン法では解を収束させるために二階微分係数の行列計算とその逆行列計算が必要であり、二階微分係数の行列が特異になると数値的に不安定になるので、大域的な収束性を必ずしも有しない。しかし、準ニュートン法では、逐次に解を修正していく過程で集めた情報から二階微分係数又はその逆行列を近似的に構成するので、大域的な収束性を有する。
【０１３２】
このように著名格付機関により公表される格付・経過年別のデフォルト率が入手できれば、所定の手順に従って最適な格付推移が推計できるので、毎年の格付推移行列の平均化による手法では実現できなかった客観性が確保され、将来の倒産リスクの公正な評価が可能となる。
【０１３３】
なお、上では分析対象を営利法人である企業を例に示しているが、非営利法人を分析対象とすることも可能である。その場合には、数十以上のサンプルから構成される倒産法人、非倒産法人の財務指標群を基に、倒産・非倒産のし易さを表現したスコアを算出し、当該スコアを基にランク（格付）分けを行い、その格付毎に年間の実績倒産率を算出するようにする。このようにすれば、近年、社会的に重要度の高まっている非営利法人、例えば医療法人について客観的な信用リスクの分析が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１３４】
【図１】本発明の一実施の形態に係るシステム概要図である。
【図２】コンピュータの機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施の形態における第１の機能ブロック図である。
【図４】本発明の一実施の形態における第２の機能ブロック図である。
【図５】本発明の一実施の形態における処理フローを示す図である。
【図６】前処理の処理フローを示す図である。
【図７】格付別のゼロクーポン利回り算出処理の処理フローを示す図である。
【図８】（ａ）はクーポン情報ファイル１０３のデータを示す図であり、（ｂ）は処理後のクーポン情報を示す図である。
【図９】市場利回りファイル１０５の処理後のデータを示す図である。
【図１０】ゼロクーポン債の市場利回りのデータを示す図である。
【図１１】ゼロクーポン債の市場利回り（線形補間後）のデータを示す図である。
【図１２】格付別利回りファイル１１９のデータを示す図である。
【図１３】リスク中立倒産確率算出処理の処理フローを示す図である。
【図１４】（ａ）は無リスク利子率データを表し、（ｂ）は線形補間後の無リスク金利データを表す図である。
【図１５】ゼロクーポン債理論価格を表す図である。
【図１６】リスク中立倒産確率推計処理の処理フローを示す図である。
【図１７】長期デフォルト率算出処理の処理フローを示す図である。
【図１８】格付推移行列の一例を示す図である。
【図１９】各年の格付推移行列及び累積倒産確率を示す図である。
【図２０】低格付のリスク中立倒産確率算出処理の処理フローを示す図である。
【図２１】累積倒産確率とリスク中立倒産確率の対応関係を示す図である。
【図２２】累積倒産確率とリスク中立倒産確率の対応関係から求められる低格付のリスク中立倒産確率を示す図である。
【図２３】低格付の市場利回りの推計処理の処理フローを示す図である。
【図２４】プロジェクト設計処理の処理フローを示す図である。
【図２５】対象企業の格付取得処理の処理フローを示す図である。
【図２６】財務データ等（詳細版）の入力画面の一例を示す図である。
【図２７】財務データ等（簡易版）の入力画面の一例を示す図である。
【図２８】プロジェクト・データ入力画面の一例を示す図である。
【図２９】採算性判定の処理内容を説明するための模式図である。
【図３０】採算性判定処理の処理フローを示す図である。
【図３１】最適化処理の処理フローを示す図である。
【図３２】最適化設定入力の画面例を示す図である。
【図３３】第２の最適化処理の処理フローを示す図である。
【図３４】ロジットモデルと決定木モデルの問題を説明するための図である。
【図３５】格付推定の前処理のための機能ブロック図である。
【図３６】格付推定のための機能ブロック図である。
【図３７】格付推定の前処理のための第１の処理フローを示す図である。
【図３８】格付推定結果格納部に格納されているデータの一例を示す図である。
【図３９】格付推定の前処理のための第２の処理フローを示す図である。
【図４０】格付推定の前処理のための第３の処理フローを示す図である。
【図４１】格付推定処理の処理フローを示す図である。
【図４２】格付推移行列算出のための機能ブロック図である。
【図４３】格付推移行列算出の処理フローを示す図である。
【図４４】標準格付推移行列Ｘの一例を示す図である。
【図４５】ｉ年後の標準格付推移行列の一例を示す図である。
【図４６】準ニュートン法の説明のための図である。
【符号の説明】
【０１３５】
１０１  データ取得部    １０３  クーポン情報ファイル
１０５  市場利回りファイル    １０７  ＬＩＢＯＲファイル
１０９  格付推移情報ファイル    １１１  格付別利回り算出部
１１３  無リスク利子率算出部    １１５  長期デフォルト率算出部
１１７  回収率情報ファイル    １１９  格付別利回りファイル
１２１  無リスク利子率ファイル    １２３  デフォルト実績データファイル
１２５  リスク中立倒産確率算出部    １２７  リスク中立倒産確率補正部
１２９  リスク中立倒産確率ファイル    １３１  格付別利回り補正部
１３３  企業情報入力部    １３５  顧客ＤＢ    １３７  格付推定部
１３９  プロジェクト情報入力部    １４１  顧客別プロジェクトファイル
１４５  キャッシュインフロー設置部
１４９  最適化処理部    １５１  採算性判定部
１５３  設定データ格納部
３０１  サンプル企業ＤＢ    ３０２  決定木モデル生成部
３０３  順序ロジットモデル生成部    ３０４  決定木モデルデータ格納部
３０５  順序ロジットモデルデータ格納部    ３０６  第１格付推定部
３０７  第２格付推定部    ３０８  格付推定結果格納部
３０９  統計処理部    ３１０  統計結果格納部
３１１  閾値限度設定部    ３１２  閾値限度格納部
３１３  閾値最適化部    ３１４  閾値格納部
３１５  正答率データ格納部    ３１６  推定結果格納部
３１７  判定部    
３２１  初期標準格付推移行列設定部
３２２  初期標準格付推移行列格納部
３２３  デフォルト率算出部    ３２４  標準格付推移行列格納部
３２５  標準格付推移行列調整部    ３２６  デフォルト率データ格納部
３２７  誤差累積部    ３２８  実デフォルト率データ格納部
３２９  誤差累積値格納部    ３３０  ターゲット値算出部
３３１  ターゲット値格納部
【図１】
2005174309.tif 000012
【図２】
2005174309.tif 000013
【図３】
2005174309.tif 000014
【図４】
2005174309.tif 000015
【図５】
2005174309.tif 000016
【図６】
2005174309.tif 000017
【図７】
2005174309.tif 000018
【図８】
2005174309.tif 000019
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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