(57)【要約】【目的】任意の期間において信用リスクが算出可能であり、かつ、その信用リスク算出の際に参照される倒産確率に妥当性を持たせる手法を提供し、任意の期間に対応可能な金融資産の信用リスクを考慮した理論貸出利率算出法を提供する。【構成】コンピュータの債権データ格納装置（120）に記憶された債権データを読み出し、該債権データが有する１年後の倒産確率を元に、任意の期間における累積倒産確率を算出するための指標となるハザードレートを算出し、これを元に任意の期間における理論貸出利率を算出する。現在価値が該債権データが有する貸出残高と一致するか否かを判定する判定部を有し、判定部が一致すると判定したときは、該債権データが有する貸出利率を理論貸出利率とし、一致しないと判定したときは、該債権データが有する貸出利率を別の値に書き換えて、前記前段の手段に該債権データの計算処理を指示する。【選択図】図２
2005242938.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力部と、貸出債権の理論貸出利率算出部と、出力部とを有するコンピュータからなる、貸出債権の信用リスクの計量化システムにおいて、
前記入力部は、
貸出満期、理論貸出利率を算出するために仮データが格納された貸出利率、返済頻度および１年後の倒産確率を含む債権データを格納する債権データ格納手段と、
経済統計・経済指標データを格納する経済統計・経済指標データ格納手段と、
を備え、
前記理論貸出利率算出部は、
前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、該債権データが有する貸出満期を同じく該債権データが有する返済頻度から算出した返済回数によって分割した期間毎に、債務者が支払う支払総額および各期間末の貸出残高である期末残高を算出するキャッシュフロー展開手段と、
前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、前記分割期間毎に、該債権データが有する１年後の倒産確率を元に、任意の期間における累積倒産確率を算出するための指標となるハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間倒産確率を算出するハザードレート計算手段と、
前記経済統計・経済指標データ格納手段に記憶された経済統計・経済指標データを読み出し、前記キャッシュフロー展開手段と前記ハザードレート計算手段が算出した結果を参照し、前記分割期間毎に、これら参照可能な複数のデータを元に、最終的に、生存企業からの期待収入と倒産企業からの期待回収額の和である期待収入を現在価値に割引いたものである期待収入割引額を算出する期待収入計算手段と、
前記期待収入計算手段が算出した、前記分割期間毎の期待収入割引額を合計した、該債権の現在価値を算出する現在価値計算手段と、
を前段の手段として備えて、
前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、前記前段の手段が算出した該債権の現在価値を参照し、前記現在価値が該債権データが有する貸出残高と一致するか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段が一致すると判定したときは、該債権データが有する貸出利率を理論貸出利率とし、一致しないと判定したときは、該債権データが有する貸出利率を別の値に書き換えて、前記前段の手段に該債権データの計算処理を指示する理論貸出利率計算手段と、
を後段の手段として備え、
出力部は、
理論貸出利率計算手段が算出した債権データ毎の理論貸出利率を出力装置により利用者に提示する計算結果表示手段
を備えることを特徴する貸出債権の信用リスクの計量化システム。
【請求項２】
前記理論貸出利率算出部の各手段は、それぞれ割り当てられた処理を実行する中央処理装置のプログラムで実現されて、各手段は、他の手段が内部記憶装置のメインメモリー等に保持していたデータを直接参照、もしくは書換えることで、各手段間のデータの受渡しを可能であり、
入力部の計算条件設定手段と出力部の計算結果表示手段は、ディスプレイおよびキーボードやマウス等の入出力装置により構成され、
入力部の債権データ格納手段と経済統計・経済指標データ格納手段は、磁気テープやハードディスク等の記憶装置によって実現される
ことを特徴とする請求項１記載の信用リスクの計量化システム。
【請求項３】
理論貸出利率算出部のハザードレート計算手段は、
一つの債権がその債務者の倒産により債務不履行になる確率値を算出する際、前記債務不履行の危険率を表す要素となるハザードレート値をλとしたとき、
任意の期間における累積倒産確率を算出するにあたり、累積倒産確率をＰ（ｔ）が、
Ｐ（ｔ）＝１−ｅｘｐ（−λ＊ｔ）
で表されると仮定し、
前記債権データ格納手段に記憶された該債権データが有する累積倒産確率により、
Ｐ（ｔ＝１）＝１年後の倒産確率
から
λ＝−ｌｎ（１  −  Ｐ（ｔ＝１））＝−ｌｎ（１  −  １年後倒産確率）
によって、λを求めた後、各時期におけるＰ（ｔ）を求めることにより、１年後の倒産確率を元に任意の時期の倒産確率を算出可能とすることを特徴とする請求項１記載の信用リスクの計量化システム。
【請求項４】
入力部と、ポートフォリオ最大損失額算出部と、出力部とを有するコンピュータからなる、貸出債権の信用リスクの計量化システムにおいて、
前記入力部は、
貸出利率、貸出残高、１年後の倒産確率および回収率を含む債権データを複数有するポートフォリオデータを格納するポートフォリオデータ格納手段と、
リスク測定期間およびシミュレーション回数を含む計算条件データを一時記憶する手段を有し、計算対象とするポートフォリオの選択と、計算条件データが有するリスク測定期間およびシミュレーション回数の入力を入出力装置により利用者に促し、選択されたポートフォリオデータの計算処理を順次、前記ポートフォリオ最大損失額算出部に指示する計算条件設定手段と、
を備え、
前記ポートフォリオ最大損失額算出部は、前記入力部の計算条件設定手段から指示されたポートフォリオ毎に、以下に示す処理をする、
前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、計算条件設定データが有するリスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する貸出利率、貸出残高および回収率を元に、債権者が受け取る利息収入と、前記利息収入と該債権データの有する貸出残高とを合計した期間後残高と、当該期間内の倒産企業から回収可能な回収額とを、順に算出するキャッシュフロー展開手段と、
前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する１年後の倒産確率を元に、ハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間内倒産確率を算出するハザードレート計算手段と、
前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、前記債権毎に、乱数を利用して生成した仮想の期間内生存確率と前記ハザードレート計算手段の算出結果から参照した期間内倒産確率とを比較する手段を有し、前記判定手段が、前記仮想期間内生存確率が前記期間内倒産確率を下回ると判定したときは、該債権の債務者が倒産したと仮定して前記キャッシュフロー展開部の回収額を期待後価値として採用し、前記仮想期間内生存確率が前記期間内倒産確率以上と判定したときは、該債権の債務者が生存したと仮定して前記キャッシュフロー展開部の期間後残高を期待後価値として採用する処理を、該ポートフォリオデータが有する債権すべてを対象に行い、その結果算出された債権毎の期待後価値を合計したポートフォリオ価値を算出する処理を、計算条件設定データが有するシミュレーション回数分だけ繰り返すシミュレーション手段と、
ポートフォリオ毎に、前記シミュレーション手段が算出した、該ポートフォリオが有する全債権を対象に債務の履行・不履行のシミュレーションを実施する各シナリオのポートフォリオ価値を読み出してポートフォリオ価値リストを作成し、前記ポートフォリオ価値リストからポートフォリオ価値の平均値を算出し、さらに前記ポートフォリオ価値リストを降順に並び替え、最大損失額に相当する位置のポートフォリオ価値から、前記ポートフォリオ価値の平均値を引いた結果をＶＡＲとする統計処理手段と、
を備え、
前記出力部は、
前記統計処理手段が算出したポートフォリオ毎のＶＡＲを出力装置により利用者に提示する計算結果表示手段
を備えることを特徴とする貸出債権の信用リスクの計量化システム。
【請求項５】
ポートフォリオ最大損失額算出部のハザードレート計算手段は、任意の時期の倒産確率算出法を用いることにより、１年後の倒産確率を元に任意の時期の倒産確率を算出し、これに基づいてポートフォリオ最大損失額算部が任意の時期のＶＡＲを算出することを特徴とする請求項４記載のポートフォリオ最大損失額算出システム。
【請求項６】
入力部と、ストレス倍率表作成部と、ポートフォリオ最大損失額算出部と、出力部とを有するコンピュータからなる、貸出債権の信用リスクの計量化システムにおいて、
前記入力部は、
貸出利率、貸出残高、１年後の倒産確率および回収率を含む債権データを複数有する実ポートフォリオデータを格納するポートフォリオデータ格納手段と、
人工ポートフォリオと実ポートフォリオデータとに適用するリスク測定期間および値の分布を大きい方から並べてパーセントで見た数字であるパーセンタイル、人工ポートフォリオのみに適用するシミュレーション回数および債権数を含む計算条件データと、
１年後の倒産確率リストとを記憶する手段を有し、
前記計算条件データ、および各値同士は間隔を持つ制約で任意の倒産確率を複数個並べる条件の元で１年後の倒産確率リストの入力を入出力装置により利用者に促し、前段の処理としてストレス倍率表作成を前記ストレス倍率表作成部に指示し、あるいは、計算対象とするポートフォリオの選択を入出力装置により利用者に促し、後段の処理として選択されたポートフォリオデータの計算処理を順次、前記ポートフォリオ最大損失額算出部に指示する計算条件設定手段とを備え、
前段の処理としてストレス倍率表作成部は、
前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、前記計算条件設定データの１年後の倒産確率リストに従って、同一の１年後の倒産確率を持つ債権を作成し集めた人工ポートフォリオを、前記倒産確率値に間隔をあけた値を持つように複数個作成し、一時記憶する手段を有する人工ポートフォリオ生成手段と、
前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、前記人工ポートフォリオ生成手段が作成した人工ポートフォリオデータ毎に、計算条件設定データが有するリスク測定期間、シミュレーション回数分、人工ポートフォリオが有する全債権を対象に債務の履行・不履行のシミュレーションを実施する各シナリオで、債権の債務不履行の状態を表しＶＡＲと相関する倒産件数を、モンテカルロシミュレーションで算出するモンテカルロシミュレーションによるＶＡＲ計算手段と、
前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、ポートフォリオ毎に、前記計算条件設定データを元にハザードレートと、リスク測定期間内倒産確率と、前記モンテカルロシミュレーションによるＶＡＲ計算手段で算出された倒産件数とを元にして、平均の倒産件数と最大損失時の債務者の倒産件数の比であるストレス倍率を算出し、
次にポートフォリオ全部を対象にして、各ポートフォリオに割り当てられた１年後の倒産確率とストレス倍率の対応表であるストレス倍率表を作成し、前記ストレス倍率表をストレス倍率表格納手段に書き込むストレス倍率表作成手段と、
を備え、
後段の処理としてポートフォリオ最大損失額算出部は、前記入力部の計算条件設定手段から指示されたポートフォリオ毎に、以下に示す処理をする、
前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、計算条件設定データが有するリスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権データの有する貸出残高と利息収入を合計した期間後残高を算出するキャッシュフロー展開手段と、
計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する１年後の倒産確率を元に、ハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間内倒産確率を算出するハザードレート計算手段と、
前記キャッシュフロー展開手段および前記ハザードレート計算手段が算出した結果を元に、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、期間後における回収不能分であるエクスポージャ額と、期待損失額と、前記ストレス倍率表格納手段から読み出したストレス倍率表を元に、線形補間法によって該債権データの倒産確率に対応するストレス倍率とを順に算出した結果を元に、債権毎の個別最大損失額と、損失額の差とを順に算出し、
次に債権全部を対象にして、前記債権毎の損失額の差の合計を、結果として前記計算条件設定データのパーセンタイル値を基準としたＶＡＲとして算出する債権額等計算手段と、
を備え、
前記出力部は、
前記債権額等計算手段が算出したポートフォリオ毎のＶＡＲを出力装置により利用者に提示する計算結果表示手段
を備えることを特徴とする貸出債権の信用リスクの計量化システム。
【請求項７】
前段の処理としてストレス倍率表作成部が人工ポートフォリオを対象にストレス倍率表を一度作成することにより、後段の処理としてポートフォリオ最大損失額算出部は、前記入力部の計算条件設定手段が指示したポートフォリオデータ最大損失額算出を、前記ストレス倍率表を繰り返し参照することにより、実ポートフォリオデータを対象にしたモンテカルロシミュレーションを省略し、高精度を保ちつつ計算時間を短縮することを可能にすること
を特徴とする請求項６記載の信用リスクの計量化システム。
【請求項８】
ポートフォリオ最大損失額算出部のハザードレート計算手段は、任意の時期の倒産確率算出法を用いることにより、１年後の倒産確率を元に任意の時期の倒産確率を算出し、これに基づいてポートフォリオ最大損失額算部が任意の時期のＶＡＲを算出することを特徴とする請求項６記載の信用リスクの計量化システム。
【請求項９】
貸出満期、理論貸出利率を算出するために仮データが格納された貸出利率、返済頻度および１年後の倒産確率を含む債権データを格納する債権データ格納手段と、経済統計・経済指標データを格納する経済統計・経済指標データ格納手段と、を備えたコンピュータを用いて行う貸出債権の信用リスクの計量化方法であって、
（ａ）前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、該債権データが有する貸出満期を同じく該債権データが有する返済頻度から算出した返済回数によって分割した期間毎に、債務者が支払う支払総額および各期間末の貸出残高である期末残高を算出するステップと、
（ｂ）前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、前記分割期間毎に、該債権データが有する１年後の倒産確率を元に、任意の期間における累積倒産確率を算出するための指標となるハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間倒産確率を算出するステップと、
（ｃ）前記経済統計・経済指標データ格納手段に記憶された経済統計・経済指標データを読み出し、前記（ａ）および（ｂ）のステップの算出結果を参照し、前記分割期間毎に、これら参照可能な複数のデータを元に、最終的に、生存企業からの期待収入と倒産企業からの期待回収額の和である期待収入を現在価値に割引いたものである期待収入割引額を算出するステップと、
（ｄ）前記（ｃ）のステップで算出した、前記分割期間毎の期待収入割引額を合計した該債権の現在価値を算出するステップと、
（ｅ）前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、前記（ｄ）のステップで算出した該債権の現在価値を参照し、前記現在価値が該債権データが有する貸出残高と一致するか否かを判定するステップと、
（ｆ）前記（ｅ）のステップで一致すると判定したときに、該債権データが有する貸出利率を理論貸出利率として出力装置により利用者に提示するステップと、
（ｇ）前記（ｅ）のステップで一致しないと判定したときは、該債権データが有する貸出利率を別の値に書き換えて、前記（ａ）ないし（ｄ）のステップを再度行うよう指示するステップと、
を備えることを特徴する信用リスクの計量化方法。
【請求項１０】
貸出利率、貸出残高、１年後の倒産確率および回収率を含む債権データを複数有するポートフォリオデータを格納するポートフォリオデータ格納手段と、リスク測定期間およびシミュレーション回数を含む計算条件設定データを一時記憶する計算条件設定データ格納手段とを備えたコンピュータを用いて行う貸出債権の信用リスクの計量化方法であって、
（ａ）前記設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、計算条件設定データが有するリスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する貸出利率、貸出残高および回収率を元に、債権者が受け取る利息収入と、前記利息収入と該債権データの有する貸出残高とを合計した期間後残高と、当該期間内の倒産企業から回収可能な回収額とを、順に算出するステップと、
（ｂ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶されたポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する１年後の倒産確率を元に、ハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間内倒産確率を算出するステップと、
（ｃ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、
（ｄ）前記債権毎に、乱数を利用して生成した仮想の期間内生存確率と、前記ステップ（ｂ）の算出結果から参照した期間内倒産確率とを比較し、前記仮想期間内生存確率が前記期間内倒産確率を下回ると判定したときは、該債権の債務者が倒産したと仮定して前記キャッシュフロー展開部の回収額を期待後価値として採用し、前記仮想期間内生存確率が前記期間内倒産確率以上と判定したときは、該債権の債務者が生存したと仮定して前記ステップ（ａ）で算出した期間後残高を期待後価値として採用するステップと、
（ｅ）前記（ｄ）のステップで採用した債権毎の期待後価値を合計してポートフォリオ価値を算出する処理を、計算条件設定データが有するシミュレーション回数分だけ繰り返すステップと、
（ｆ）ポートフォリオ毎に、前記（ｅ）のステップで算出した、該ポートフォリオが有する全債権を対象に債務の履行・不履行のシミュレーションを実施する各シナリオのポートフォリオ価値を読み出してポートフォリオ価値リストを作成し、前記ポートフォリオ価値リストからポートフォリオ価値の平均値を算出し、さらに前記ポートフォリオ価値リストを降順に並び替え、最大損失額に相当する位置のポートフォリオ価値から、前記ポートフォリオ価値の平均値を引いた結果をＶＡＲとするステップと、
（ｇ）前記（ｆ）のステップで算出したポートフォリオ毎のＶＡＲを出力装置により利用者に提示するステップと、を備えることを特徴とする信用リスクの計量化システム。
【請求項１１】
貸出利率、貸出残高、１年後の倒産確率および回収率を含む債権データを複数有する実ポートフォリオデータを格納するポートフォリオデータ格納手段と、人工ポートフォリオと実ポートフォリオデータとに適用するリスク測定期間および値の分布を大きい方から並べてパーセントで見た数字であるパーセンタイル、人工ポートフォリオのみに適用するシミュレーション回数および債権数を含む計算条件設定データおよび１年後の倒産確率リストを格納する計算条件設定データ格納手段と、を備えたコンピュータを用いて行う貸出債権の信用リスクの計量化方法であって、
（ａ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、前記計算条件設定データ格納手段に記憶された１年後の倒産確率リストに従って、同一の１年後の倒産確率を持つ債権を作成し集めた人工ポートフォリオを、前記倒産確率値に間隔をあけた値を持つように複数個作成し、一時記憶するステップと、
（ｂ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、前記人工ポートフォリオデータ毎に、計算条件設定データが有するリスク測定期間、シミュレーション回数分、人工ポートフォリオが有する全債権を対象に債務の履行・不履行のシミュレーションを実施する各シナリオで、債権の債務不履行の状態を表しＶＡＲと相関する倒産件数を、モンテカルロシミュレーションで算出するステップと、
（ｃ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、ポートフォリオ毎に、前記計算条件設定データを元にハザードレートと、リスク測定期間内倒産確率と、前記ステップ（ｂ）で算出した倒産件数とを元にして、平均の倒産件数と最大損失時の債務者の倒産件数の比であるストレス倍率を算出するステップと、
（ｄ）ポートフォリオ全部を対象にして、各ポートフォリオに割り当てられた１年後の倒産確率とストレス倍率の対応表であるストレス倍率表を作成し、前記ストレス倍率表をストレス倍率表格納手段に書き込むステップと、
（ｅ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、計算条件設定データが有するリスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権データの有する貸出残高と利息収入を合計した期間後残高を算出するステップと、
（ｆ）計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する１年後の倒産確率を元に、ハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間内倒産確率を算出するステップと、
（ｇ）前記（ｅ）および（ｆ）のステップで算出した結果を元に、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、期間後における回収不能分であるエクスポージャ額と、期待損失額とを算出するとともに、さらに前記ストレス倍率表格納手段から読み出したストレス倍率表を用いて線形補間法によって該債権データの倒産確率に対応するストレス倍率を算出し、これらの算出結果を元に、債権毎の個別最大損失額と、損失額の差とを順に算出するステップと、
（ｈ）次に債権全部を対象にして、前記（ｇ）のステップで算出した債権毎の損失額の差の合計を、結果として前記計算条件設定データのパーセンタイル値を基準としたＶＡＲとして算出するステップと、
（ｉ）前記ステップ（ｈ）で算出したポートフォリオ毎のＶＡＲを出力装置により利用者に提示するステップと、を備えることを特徴とする信用リスクの計量化方法。
【請求項１２】
請求項９ないし１１のいずれかに記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金融資産の信用リスクの計量化方法に関するものである。信用リスクの計量化とは、金融機関等が保有する金融資産である貸出債権等が回収不能になる可能性（リスク）を数値化し、管理する手法のことである。
【０００２】
より詳細には、本発明は、金融機関または事業法人が保有する金融資産である貸出債権の信用リスクおよび貸出利率を、任意の期間後における倒産状態を数値解析もしくはシミュレーションにて予測した結果を元に計量化する方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
（信用リスク計量化における昨今の動向と現状）
金融機関等が金融資産を運用管理するにあたり、融資において被融資者や債務者の財務状態が悪化することによって貸し倒れとなるリスクを考慮した収益管理が重要視されている現在、その金融機関におけるリスクを考慮した経営指標を利用しようとする動きが盛んである。ただ、その多くは、管理会計＋財務管理＋原価管理＋リスク算定といった複雑化・巨大化した構成になっているだけで、目的は依然「来年度の経営方針に反映しよう」という程度であり、利用方法に関しては具体性に乏しい、という現状がある。
【０００４】
（理論貸出利率）
このような現状において、金融機関等が「貸出債権の信用リスク計量化」という業務を行う際に必要となるものの一つに、その貸出債権の理論貸出利率がある。この理論貸出利率とは、貸出債権の現在の貸出残高と、元利収入の現在価値が一致するような、貸出利率である。その現在価値を求めるとき、債務者となる法人等の倒産を考慮した期待収入の値を収入として利用する。なお、元利収入の現在価値とは、将来の元金と収入の合計したものの価値を、割引率（利子率等）を用いて割引き、現在の価値に直したもののことである。
【０００５】
（期待収入と倒産確率）
期待収入は債務者の倒産確率を用いて算出するが、債務者から利息が支払われる時期はまちまちである。そのため、一年後の倒産確率を元にして、任意の時期の倒産確率を求める必要がある。ここで、一年後の倒産確率を元にしなければならない理由としては、一般的なサービス（中小企業信用リスク情報データベースＣＲＤ（Ｃｒｅｄｉｔ  Ｒｉｓｋ  Ｄａｔａｂａｓｅ）等）を利用して得られるデータは、通常、１年後の倒産確率しかないためである。
【０００６】
（ポートフォリオ最大損失額算出法）
金融機関等が「貸出債権の信用リスク計量化」という業務を行う際に必要となるもののもう一つに、ポートフォリオの最大損失額を算出しリスクを数値化したバリュー・アット・リスク（ＶＡＲ）を算出するポートフォリオ最大損失額算出法がある。なお、ポートフォリオとは、金融機関等が保有する金融資産である貸出債権の組み合わせ、という通常どおりのものである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
（任意の時期の倒産確率と、その従来の算出法における妥当性の問題）
従来、１年後の倒産確率しかないので、その値だけを元に、１年後のＶＡＲの算出結果だけを求めていた。したがって、前記した、任意の時期の倒産確率については、それを算出すること自体が考えられることはなかった。
【０００８】
任意の時期の倒産確率を容易に求めるための方法として、１年後の倒産確率を元にして、その期間に比例した値を算出する線形補間法が考えられる。しかし、この線形補間法で算出した任意の時期の倒産確率は、短期間ならばその値に妥当性があるが、非常に長期間の場合にはその値の妥当性が失われ、かつ、最悪、倒産確率が１００％を超過する、という問題が生じる。（図１を参照すれば、例えば、１年後の倒産確率が５％ならば、２１年後には倒産確率が１００％を超過することになる。）
【０００９】
（１年後の倒産確率を元にポートフォリオの信用リスクを計量化する方法が任意期間において算出が行われていない現状）
計量化を行う方法に関しては、例えば、ＶＡＲを算出する際は、従来、任意の時期の倒産確率を元にしたＶＡＲの算出は行われていなかった。仮に、容易に発想可能な線形補間法により算出した、任意の時期の倒産確率を元にしたとしても、前記した任意の時期の倒産確率の妥当性の問題のため、信頼性のある結果を算出できないという問題があった。
【００１０】
（１年後の倒産確率を元に任意期間におけるポートフォリオの信用リスクを計量化する方法の算出時間長期化傾向の問題）
ＶＡＲ算出などに代表される、信用リスクの計量化に関して全般的には、その計算対象が巨大化してきたということ以上に、相関、グループ企業の扱い、その他様々な要素を取り込み、必要以上に複雑なモデルを利用している感があり、計算に半日かかるケースも珍しくなく、その算出に膨大な時間を要している。特に、前記した計量化にこの計算時間長期化の傾向がある。この計算時間長期化の傾向を緩和する計量化の手法が求められていたが、その算出精度が悪いと思われていたため、実用化されていないのが現状である。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
以上の問題を解消するため、任意の期間において信用リスクが算出可能であり、かつ、その信用リスク算出の際に参照される倒産確率に妥当性を持たせる手法を提供し、任意の期間に対応可能な金融資産の信用リスクを考慮した理論貸出利率算出法を提供することを目的とする。
【００１２】
この目的を達成するため、請求項１にかかる本発明は、入力部と、貸出債権の理論貸出利率算出部と、出力部とを有するコンピュータからなる、貸出債権の信用リスクの計量化システムにおいて、前記入力部は、貸出満期、理論貸出利率を算出するために仮データが格納された貸出利率、返済頻度および１年後の倒産確率を含む債権データを格納する債権データ格納手段と、経済統計・経済指標データを格納する経済統計・経済指標データ格納手段と、を備え、前記理論貸出利率算出部は、前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、該債権データが有する貸出満期を同じく該債権データが有する返済頻度から算出した返済回数によって分割した期間毎に、債務者が支払う支払総額および各期間末の貸出残高である期末残高を算出するキャッシュフロー展開手段と、前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、前記分割期間毎に、該債権データが有する１年後の倒産確率を元に、任意の期間における累積倒産確率を算出するための指標となるハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間倒産確率を算出するハザードレート計算手段と、前記経済統計・経済指標データ格納手段に記憶された経済統計・経済指標データを読み出し、前記キャッシュフロー展開手段と前記ハザードレート計算手段が算出した結果を参照し、前記分割期間毎に、これら参照可能な複数のデータを元に、最終的に、生存企業からの期待収入と倒産企業からの期待回収額の和である期待収入を現在価値に割引いたものである期待収入割引額を算出する期待収入計算手段と、前記期待収入計算手段が算出した、前記分割期間毎の期待収入割引額を合計した、該債権の現在価値を算出する現在価値計算手段と、を前段の手段として備えて、前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、前記前段の手段が算出した該債権の現在価値を参照し、前記現在価値が該債権データが有する貸出残高と一致するか否かを判定する判定手段と、前記判定手段が一致すると判定したときは、該債権データが有する貸出利率を理論貸出利率とし、一致しないと判定したときは、該債権データが有する貸出利率を別の値に書き換えて、前記前段の手段に該債権データの計算処理を指示する理論貸出利率計算手段と、を後段の手段として備え、出力部は、理論貸出利率計算手段が算出した債権データ毎の理論貸出利率を出力装置により利用者に提示する計算結果表示手段を備えることを特徴する。
【００１３】
請求項２は、請求項１記載の信用リスクの計量化システムにおいて、前記理論貸出利率算出部の各手段は、それぞれ割り当てられた処理を実行する中央処理装置のプログラムで実現されて、各手段は、他の手段が内部記憶装置のメインメモリー等に保持していたデータを直接参照、もしくは書換えることで、各手段間のデータの受渡しを可能であり、入力部の計算条件設定手段と出力部の計算結果表示手段は、ディスプレイおよびキーボードやマウス等の入出力装置により構成され、入力部の債権データ格納手段と経済統計・経済指標データ格納手段は、磁気テープやハードディスク等の記憶装置によって実現されることを特徴とする。
【００１４】
請求項３は、請求項１記載の信用リスクの計量化システムにおいて、理論貸出利率算出部のハザードレート計算手段は、一つの債権がその債務者の倒産により債務不履行になる確率値を算出する際、前記債務不履行の危険率を表す要素となるハザードレート値をλとしたとき、任意の期間における累積倒産確率を算出するにあたり、累積倒産確率をＰ（ｔ）が、Ｐ（ｔ）＝１−ｅｘｐ（−λ＊ｔ）で表されると仮定し、前記債権データ格納手段に記憶された該債権データが有する累積倒産確率により、Ｐ（ｔ＝１）＝１年後の倒産確率からλ＝−ｌｎ（１  −  Ｐ（ｔ＝１））＝−ｌｎ（１  −  １年後倒産確率）によって、λを求めた後、各時期におけるＰ（ｔ）を求めることにより、１年後の倒産確率を元に任意の時期の倒産確率を算出可能とすることを特徴とする。
【００１５】
また、ポートフォリオに対してＶＡＲ等を算出する際、モンテカルロシミュレーションと請求項１で用いられるハザードレート法とを組み合わせることによって、任意の期間において算出可能となり、かつ、参照される倒産確率の妥当性が、そのＶＡＲ等の算出結果にも反映される、という利点を持った算出法を提供することを目的とする。
【００１６】
この目的を達成するため、請求項４にかかる本発明は、入力部と、ポートフォリオ最大損失額算出部と、出力部とを有するコンピュータからなる、貸出債権の信用リスクの計量化システムにおいて、前記入力部は、貸出利率、貸出残高、１年後の倒産確率および回収率を含む債権データを複数有するポートフォリオデータを格納するポートフォリオデータ格納手段と、リスク測定期間およびシミュレーション回数を含む計算条件データを一時記憶する手段を有し、計算対象とするポートフォリオの選択と、計算条件データが有するリスク測定期間およびシミュレーション回数の入力を入出力装置により利用者に促し、選択されたポートフォリオデータの計算処理を順次、前記ポートフォリオ最大損失額算出部に指示する計算条件設定手段と、を備え、前記ポートフォリオ最大損失額算出部は、前記入力部の計算条件設定手段から指示されたポートフォリオ毎に、以下に示す処理をする、前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、計算条件設定データが有するリスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する貸出利率、貸出残高および回収率を元に、債権者が受け取る利息収入と、前記利息収入と該債権データの有する貸出残高とを合計した期間後残高と、当該期間内の倒産企業から回収可能な回収額とを、順に算出するキャッシュフロー展開手段と、前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する１年後の倒産確率を元に、ハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間内倒産確率を算出するハザードレート計算手段と、前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、前記債権毎に、乱数を利用して生成した仮想の期間内生存確率と前記ハザードレート計算手段の算出結果から参照した期間内倒産確率とを比較する手段を有し、前記判定手段が、前記仮想期間内生存確率が前記期間内倒産確率を下回ると判定したときは、該債権の債務者が倒産したと仮定して前記キャッシュフロー展開部の回収額を期待後価値として採用し、前記仮想期間内生存確率が前記期間内倒産確率以上と判定したときは、該債権の債務者が生存したと仮定して前記キャッシュフロー展開部の期間後残高を期待後価値として採用する処理を、該ポートフォリオデータが有する債権すべてを対象に行い、その結果算出された債権毎の期待後価値を合計したポートフォリオ価値を算出する処理を、計算条件設定データが有するシミュレーション回数分だけ繰り返すシミュレーション手段と、ポートフォリオ毎に、前記シミュレーション手段が算出した、該ポートフォリオが有する全債権を対象に債務の履行・不履行のシミュレーションを実施する各シナリオのポートフォリオ価値を読み出してポートフォリオ価値リストを作成し、前記ポートフォリオ価値リストからポートフォリオ価値の平均値を算出し、さらに前記ポートフォリオ価値リストを降順に並び替え、最大損失額に相当する位置のポートフォリオ価値から、前記ポートフォリオ価値の平均値を引いた結果をＶＡＲとする統計処理手段と、を備え、前記出力部は、前記統計処理手段が算出したポートフォリオ毎のＶＡＲを出力装置により利用者に提示する計算結果表示手段を備えることを特徴とする。
【００１７】
請求項５は、請求項４記載のポートフォリオ最大損失額算出システムにおいて、ポートフォリオ最大損失額算出部のハザードレート計算手段は、任意の時期の倒産確率算出法を用いることにより、１年後の倒産確率を元に任意の時期の倒産確率を算出し、これに基づいてポートフォリオ最大損失額算部が任意の時期のＶＡＲを算出することを特徴とする。
【００１８】
さらに、信用リスクの計量化について高精度を保ちつつ計算時間を短縮する手法の提供を目的とする。
【００１９】
この目的を達成するため、請求項６にかかる発明は、入力部と、ストレス倍率表作成部と、ポートフォリオ最大損失額算出部と、出力部とを有するコンピュータからなる、貸出債権の信用リスクの計量化システムにおいて、前記入力部は、貸出利率、貸出残高、１年後の倒産確率および回収率を含む債権データを複数有する実ポートフォリオデータを格納するポートフォリオデータ格納手段と、人工ポートフォリオと実ポートフォリオデータとに適用するリスク測定期間および値の分布を大きい方から並べてパーセントで見た数字であるパーセンタイル、人工ポートフォリオのみに適用するシミュレーション回数および債権数を含む計算条件データと、１年後の倒産確率リストとを記憶する手段を有し、前記計算条件データ、および各値同士は間隔を持つ制約で任意の倒産確率を複数個並べる条件の元で１年後の倒産確率リストの入力を入出力装置により利用者に促し、前段の処理としてストレス倍率表作成を前記ストレス倍率表作成部に指示し、あるいは、計算対象とするポートフォリオの選択を入出力装置により利用者に促し、後段の処理として選択されたポートフォリオデータの計算処理を順次、前記ポートフォリオ最大損失額算出部に指示する計算条件設定手段とを備え、前段の処理としてストレス倍率表作成部は、  前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、前記計算条件設定データの１年後の倒産確率リストに従って、同一の１年後の倒産確率を持つ債権を作成し集めた人工ポートフォリオを、前記倒産確率値に間隔をあけた値を持つように複数個作成し、一時記憶する手段を有する人工ポートフォリオ生成手段と、前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、前記人工ポートフォリオ生成手段が作成した人工ポートフォリオデータ毎に、計算条件設定データが有するリスク測定期間、シミュレーション回数分、人工ポートフォリオが有する全債権を対象に債務の履行・不履行のシミュレーションを実施する各シナリオで、債権の債務不履行の状態を表しＶＡＲと相関する倒産件数を、モンテカルロシミュレーションで算出するモンテカルロシミュレーションによるＶＡＲ計算手段と、前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、ポートフォリオ毎に、前記計算条件設定データを元にハザードレートと、リスク測定期間内倒産確率と、前記モンテカルロシミュレーションによるＶＡＲ計算手段で算出された倒産件数とを元にして、平均の倒産件数と最大損失時の債務者の倒産件数の比であるストレス倍率を算出し、次にポートフォリオ全部を対象にして、各ポートフォリオに割り当てられた１年後の倒産確率とストレス倍率の対応表であるストレス倍率表を作成し、前記ストレス倍率表をストレス倍率表格納手段に書き込むストレス倍率表作成手段と、を備え、後段の処理としてポートフォリオ最大損失額算出部は、前記入力部の計算条件設定手段から指示されたポートフォリオ毎に、以下に示す処理をする、前記計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、計算条件設定データが有するリスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する���権毎に、該債権データの有する貸出残高と利息収入を合計した期間後残高を算出するキャッシュフロー展開手段と、計算条件設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する１年後の倒産確率を元に、ハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間内倒産確率を算出するハザードレート計算手段と、前記キャッシュフロー展開手段および前記ハザードレート計算手段が算出した結果を元に、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、期間後における回収不能分であるエクスポージャ額と、期待損失額と、前記ストレス倍率表格納手段から読み出したストレス倍率表を元に、線形補間法によって該債権データの倒産確率に対応するストレス倍率とを順に算出した結果を元に、債権毎の個別最大損失額と、損失額の差とを順に算出し、次に債権全部を対象にして、前記債権毎の損失額の差の合計を、結果として前記計算条件設定データのパーセンタイル値を基準としたＶＡＲとして算出する債権額等計算手段と、を備え、前記出力部は、前記債権額等計算手段が算出したポートフォリオ毎のＶＡＲを出力装置により利用者に提示する計算結果表示手段を備えることを特徴とする。
【００２０】
請求項７は、請求項６記載の信用リスクの計量化システムにおいて、前段の処理としてストレス倍率表作成部が人工ポートフォリオを対象にストレス倍率表を一度作成することにより、後段の処理としてポートフォリオ最大損失額算出部は、前記入力部の計算条件設定手段が指示したポートフォリオデータ最大損失額算出を、前記ストレス倍率表を繰り返し参照することにより、実ポートフォリオデータを対象にしたモンテカルロシミュレーションを省略し、高精度を保ちつつ計算時間を短縮することを可能にすることを特徴とする。
【００２１】
請求項８は、請求項６記載の信用リスクの計量化システムにおいて、ポートフォリオ最大損失額算出部のハザードレート計算手段は、任意の時期の倒産確率算出法を用いることにより、１年後の倒産確率を元に任意の時期の倒産確率を算出し、これに基づいてポートフォリオ最大損失額算部が任意の時期のＶＡＲを算出することを特徴とする。
【００２２】
請求項９にかかる本発明は、貸出満期、理論貸出利率を算出するために仮データが格納された貸出利率、返済頻度および１年後の倒産確率を含む債権データを格納する債権データ格納手段と、経済統計・経済指標データを格納する経済統計・経済指標データ格納手段と、を備えたコンピュータを用いて行う貸出債権の信用リスクの計量化方法であって、（ａ）前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、該債権データが有する貸出満期を同じく該債権データが有する返済頻度から算出した返済回数によって分割した期間毎に、債務者が支払う支払総額および各期間末の貸出残高である期末残高を算出するステップと、（ｂ）前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、前記分割期間毎に、該債権データが有する１年後の倒産確率を元に、任意の期間における累積倒産確率を算出するための指標となるハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間倒産確率を算出するステップと、（ｃ）前記経済統計・経済指標データ格納手段に記憶された経済統計・経済指標データを読み出し、前記（ａ）および（ｂ）のステップの算出結果を参照し、前記分割期間毎に、これら参照可能な複数のデータを元に、最終的に、生存企業からの期待収入と倒産企業からの期待回収額の和である期待収入を現在価値に割引いたものである期待収入割引額を算出するステップと、（ｄ）前記（ｃ）のステップで算出した、前記分割期間毎の期待収入割引額を合計した該債権の現在価値を算出するステップと、（ｅ）前記債権データ格納手段に記憶された該債権データを読み出し、前記（ｄ）のステップで算出した該債権の現在価値を参照し、前記現在価値が該債権データが有する貸出残高と一致するか否かを判定するステップと、（ｆ）前記（ｅ）のステップで一致すると判定したときに、該債権データが有する貸出利率を理論貸出利率として出力装置により利用者に提示するステップと、（ｇ）前記（ｅ）のステップで一致しないと判定したときは、該債権データが有する貸出利率を別の値に書き換えて、前記（ａ）ないし（ｄ）のステップを再度行うよう指示するステップと、を備えることを特徴する。
【００２３】
請求項１０にかかる本発明は、貸出利率、貸出残高、１年後の倒産確率および回収率を含む債権データを複数有するポートフォリオデータを格納するポートフォリオデータ格納手段と、リスク測定期間およびシミュレーション回数を含む計算条件設定データを一時記憶する計算条件設定データ格納手段とを備えたコンピュータを用いて行う貸出債権の信用リスクの計量化方法であって、（ａ）前記設定手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、計算条件設定データが有するリスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する貸出利率、貸出残高および回収率を元に、債権者が受け取る利息収入と、前記利息収入と該債権データの有する貸出残高とを合計した期間後残高と、当該期間内の倒産企業から回収可能な回収額とを、順に算出するステップと、（ｂ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶されたポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する１年後の倒産確率を元に、ハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間内倒産確率を算出するステップと、（ｃ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、（ｄ）前記債権毎に、乱数を利用して生成した仮想の期間内生存確率と、前記ステップ（ｂ）の算出結果から参照した期間内倒産確率とを比較し、前記仮想期間内生存確率が前記期間内倒産確率を下回ると判定したときは、該債権の債務者が倒産したと仮定して前記キャッシュフロー展開部の回収額を期待後価値として採用し、前記仮想期間内生存確率が前記期間内倒産確率以上と判定したときは、該債権の債務者が生存したと仮定して前記ステップ（ａ）で算出した期間後残高を期待後価値として採用するステップと、（ｅ）前記（ｄ）のステップで採用した債権毎の期待後価値を合計してポートフォリオ価値を算出する処理を、計算条件設定データが有するシミュレーション回数分だけ繰り返すステップと、（ｆ）ポートフォリオ毎に、前記（ｅ）のステップで算出した、該ポートフォリオが有する全債権を対象に債務の履行・不履行のシミュレーションを実施する各シナリオのポートフォリオ価値を読み出してポートフォリオ価値リストを作成し、前記ポートフォリオ価値リストからポートフォリオ価値の平均値を算出し、さらに前記ポートフォリオ価値リストを降順に並び替え、最大損失額に相当する位置のポートフォリオ価値から、前記ポートフォリオ価値の平均値を引いた結果をＶＡＲとするステップと、（ｇ）前記（ｆ）のステップで算出したポートフォリオ毎のＶＡＲを出力装置により利用者に提示するステップと、を備えることを特徴とする。
【００２４】
請求項１１にかかる本発明は、貸出利率、貸出残高、１年後の倒産確率および回収率を含む債権データを複数有する実ポートフォリオデータを格納するポートフォリオデータ格納手段と、人工ポートフォリオと実ポートフォリオデータとに適用するリスク測定期間および値の分布を大きい方から並べてパーセントで見た数字であるパーセンタイル、人工ポートフォリオのみに適用するシミュレーション回数および債権数を含む計算条件設定データおよび１年後の倒産確率リストを格納する計算条件設定データ格納手段と、を備えたコンピュータを用いて行う貸出債権の信用リスクの計量化方法であって、（ａ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、前記計算条件設定データ格納手段に記憶された１年後の倒産確率リストに従って、同一の１年後の倒産確率を持つ債権を作成し集めた人工ポートフォリオを、前記倒産確率値に間隔をあけた値を持つように複数個作成し、一時記憶するステップと、（ｂ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、前記人工ポートフォリオデータ毎に、計算条件設定データが有するリスク測定期間、シミュレーション回数分、人工ポートフォリオが有する全債権を対象に債務の履行・不履行のシミュレーションを実施する各シナリオで、債権の債務不履行の状態を表しＶＡＲと相関する倒産件数を、モンテカルロシミュレーションで算出するステップと、（ｃ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データを読み出し、ポートフォリオ毎に、前記計算条件設定データを元にハザードレートと、リスク測定期間内倒産確率と、前記ステップ（ｂ）で算出した倒産件数とを元にして、平均の倒産件数と最大損失時の債務者の倒産件数の比であるストレス倍率を算出するステップと、（ｄ）ポートフォリオ全部を対象にして、各ポートフォリオに割り当てられた１年後の倒産確率とストレス倍率の対応表であるストレス倍率表を作成し、前記ストレス倍率表をストレス倍率表格納手段に書き込むステップと、（ｅ）前記計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、計算条件設定データが有するリスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権データの有する貸出残高と利息収入を合計した期間後残高を算出するステップと、（ｆ）計算条件設定データ格納手段に記憶された計算条件設定データと前記ポートフォリオデータ格納手段に記憶された該ポートフォリオデータとを読み出し、前記リスク測定期間において、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、該債権が有する１年後の倒産確率を元に、ハザードレートを算出し、前記ハザードレートを元に該期間内で倒産する確率である期間内倒産確率を算出するステップと、（ｇ）前記（ｅ）および（ｆ）のステップで算出した結果を元に、該ポートフォリオデータが有する債権毎に、期間後における回収不能分であるエクスポージャ額と、期待損失額とを算出するとともに、さらに前記ストレス倍率表格納手段から読み出したストレス倍率表を用いて線形補間法によって該債権データの倒産確率に対応するストレス倍率を算出し、これらの算出結果を元に、債権毎の個別最大損失額と、損失額の差とを順に算出するステップと、（ｈ）次に債権全部を対象にして、前記（ｇ）のステップで算出した債権毎の損失額の差の合計を、結果として前記計算条件設定データのパーセンタイル値を基準としたＶＡＲとして算出するステップと、（ｉ）前記ステップ（ｈ）で算出したポートフォリオ毎のＶＡＲを出力装置により利用者に提示するステップと、を備えることを特徴とする。
【００２５】
請求項１２にかかる本発明は、請求項９ないし１１のいずれかに記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、任意期間においても信用リスクが算出可能となり、かつ、その信用リスク算出の際に参照される倒産確率に妥当性を持たせる手法を提供し、任意の期間に対応可能な金融資産の信用リスクを考慮した理論貸出利率を算出することができる。
【００２７】
また、本発明によれば、ポートフォリオに対してＶＡＲ等を算出する際、ハザードレート法とモンテカルロシミュレーションとを組み合わせることによって、任意の期間において算出可能となり、かつ、参照される倒産確率の妥当性が、そのＶＡＲ等の算出結果にも反映される、という利点を持った算出法を提供することができる。
【００２８】
さらに、本発明によれば、信用リスクの計量化について高精度を保ちつつ計算時間を短縮する手法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について詳述する。
【実施例１】
【００３０】
（１年後の倒産確率を元に貸出債権の理論貸出利率を求める方法）
（処理の概要説明）
はじめに本実施例の概要を記述する。本処理の目的は、１年後の倒産確率を元に貸出債権の理論貸出利率を求めることである。以下、その目的を達成するための方針（１）〜（４）を記述する。
（１）理論貸出利率とは、現在の貸出残高と、元利収入の現在価値が一致するような、貸出利率のことである。
（２）その現在価値を求めるとき、収入として倒産を考慮した期待収入の値を利用する。
（３）期待収入は倒産確率を用いて算出するが、利息が支払われる時期はバラバラ（例えば０．５年毎）である。そのため、一年後の倒産確率だけを用いて、任意の時期の倒産確率（０．５年毎の値）を求める必要がある。
（４）任意の時期の倒産確率をハザードレート法によって求める。
【００３１】
（処理の詳細説明）
（システム構成）
以下、本実施例を図面に基づいて詳細に説明する。図２は、本発明の請求項１の一実施例にかかる１年後の倒産確率を元に貸出債権の理論貸出利率を求める方法におけるシステムのブロック構成図である。図２において、１００は理論貸出利率算出装置であり、キャッシュフロー展開部１１０、ハザードレート計算部１１２、期待収入計算部１１４、現在価値計算部１１６、理論貸出利率計算部１１８を備えている。なお、キャッシュフロー展開部１１０から理論貸出利率計算部１１８はそれぞれ割り当てられた処理機能を実行する中央処理装置のプログラムによって実現するように構成されている。
【００３２】
（理論貸出利率算出装置）
本実施例のシステムは、債権データ格納装置１２０、経済統計・経済指数データ格納装置１２２を備えている。また、計算条件設定装置１３０、計算結果表示装置１３２を備えている。さらに、図示はしていないが、内部記憶装置を備えている。債権データ格納装置１２０、経済統計・経済指数格納装置１２２は、磁気テープ記憶装置やハードディスク等の外部記憶装置によって実現される。計算条件設定装置１３０、計算結果表示装置１３２は、ＣＲＴディスプレイおよびキーボードやマウス等で構成される入出力装置により実現される。内部記憶装置は、プログラムの実行に必要なデータや計算対象となる入力データなどを一時的に格納する主記憶装置等によって実現される。また、計算条件設定装置１３０、債権データ格納装置１２０、経済統計・経済指数データ格納装置１２２を併せて、入力部１０２としている。キャッシュフロー展開部１１０、ハザードレート計算部１１２、期待収入計算部１１４、現在価値計算部１１６を併せて、図６のＳ１−２からＳ１−５までのループ処理グループ１０４としている。
【００３３】
（入力部のデータ構造）
前記の債権データ格納装置１２０には、図３に示す、貸出満期、貸出利率、貸出残高、返済方法（返済頻度、元金返済方法）、倒産確率（１年後）、回収率等の、債権を特徴づける項目からなる債権データが格納されている。また、経済統計・経済指数格納装置１２２には、図４に示す、無リスクレート等の、経済統計・経済指数を特徴づける項目からなる経済統計・経済指数データが格納されている。
【００３４】
（計算例）
以下、前記したように構成された本実施例にかかるシステムにおいて、図５によって、１年後の倒産確率を元に貸出債権の理論貸出利率を求める、理論貸出利率算出装置１００の処理を説明する。
【００３５】
（入力部のデータの構造）
図５内の入力部のデータは、次のような構成になっている。債権データとして、貸出満期を２年、貸出利率を５．０００％（仮データ）、貸出残高を１００万円、返済方法…返済頻度を２回／年、返済方法…元金返済方法を満期時一括払い、倒産確率（１年後）を３％、回収率を８０％とする。ここで、貸出利率が仮データとなっているのは、その貸出利率を順次変更しつつ、その値が理論貸出利率になりうるか否かを判定する計算の最初に必要になる値に過ぎないからである。
また、経済統計・経済指数データとして、無リスクレートを１．４％とする。なお、この入力データは１つの債権に対応する例として挙げている。
【００３６】
（理論貸出利率を求めるフロー図）
図６は、理論貸出利率算出装置１００の処理フロー図である。以下、各ステップを説明する。
【００３７】
（Ｓ１−１）
Ｓ１−１：「計算条件設定」のステップにおいて、入力部１０２内の計算条件設定装置１３０が、利用者にどの債権を計算対象にするか選択するよう促し、その結果、選択された債権の計算処理を理論貸出利率算出装置１００に指示する。選択された債権が複数件ある場合は、順次、その指示を出すようになっている。
【００３８】
ここで次のことに注意されたい。図２では、理論貸出利率算出装置１００内部において、計算対象となる債権データ等を入力値として必要とする各機能は、入力部１０２から取得したデータ等を内部記憶装置に一時保存し、また、後に続く機能は、内部記憶装置に収められたその一時的なデータを参照したり、書込んだりする。結果、各ステップにおいて、前のステップまでに扱われた一時的なデータを参照することによって、ステップ間でのデータの受け渡しが可能になっている。
【００３９】
（Ｓ１−２）
Ｓ１−２：「キャッシュフロー展開」のステップにおいて、キャッシュフロー展開部１１０は、期間（計算日当日からの時間）、利払い額、元本支払い額、支払い総額、期末残高（各期末での残高）を算出する。これらの算出方法は、図５内の説明に従う。なお、利払い額、元本支払い額、支払い総額、期末残高（各期末での残高）の各項目は、期間Ａ１１毎に算出している。
【００４０】
（Ｓ１−３）
Ｓ１−３：「ハザードレート計算」のステップにおいて、ハザードレート計算部１１２は、ハザードレート、累積倒産確率、期末生存率、期間倒産確率（前期末から今期末までに倒産）を算出する（これら各項目は、期間Ａ１１毎に算出している）。これらの算出方法は、図５内の説明に従うが、重要項目については、以下で詳説する。
【００４１】
（ハザードレート法）
時期Ａ１１毎の累積倒産確率Ａ２２をハザードレート法で求める。ハザードレート法とは、時刻ｔまでに倒産する累積確率Ｐ（ｔ）が、λをハザードレート値とすると、
Ｐ（ｔ）＝１−ｅｘｐ（−λ＊ｔ）
で表されると仮定する方法である。まず、Ｐ（ｔ＝１）＝１年後の倒産確率  からその逆関数である
λ＝−ｌｎ（１  −  Ｐ（ｔ＝１））＝−ｌｎ（１  −  １年後の倒産確率）
によって、λを求めた後、各時期におけるＰ（ｔ）を求める。
【００４２】
なお、ハザードレート法は、任意の時期の倒産確率を導出するために容易に発想可能な線形補間法と比較すると、以下の有利な２点を持っている。
まず、時間非依存性が保持される。つまり、いつの時点Tにおいてもそこから時間t後までに倒産する確率は上記P(t)で示されるのである。具体的には、
Prob(T+tまでに倒産／Tまで生存)＝P(t)
がTに係わらず成立するのである。これは、
左式＝Prob(T+tまでに倒産かつTまで生存)／Prob（Tまで生存）＝Prob（TからT+tまでに倒産）／Prob（Tまで生存）＝(P(T+t)-P(T)) ／(1-P(T))＝P(t)
によって証明される。
次に、入力値である倒産確率Ａ５から長期間の倒産確率を算出する際、線形補間法では、前記したように、期間が長ければ長いほど、実際には想定し得ない倒産確率（倒産確率１００％を超過することもあり得る）が算出され、モデルとして破綻してしまうが、ハザードレート法は、薬の濃度とか拡散など臨床などの多くの自然現象のモデル化で表現されることが多い指数関数を利用しており、長期間になっても非常に緩やかに値が増加する（期間が無限大において、倒産確率が１００％になる。つまり、倒産確率が１００％を超過することはない）ので、現実に近い値を算出することができる、理想的なモデルの一つとなっている（図１を参照）。
【００４３】
（Ｓ１−４）
Ｓ１−４：「期待収入計算」のステップにおいて、期待収入計算部１１４は、生存企業からの期待収益、倒産企業からの期待回収額、期待収入、割引率、期待収入割引額を算出する（これら各項目は、期間Ａ１１毎に算出している）。これらの算出方法は、図５内の説明に従う。
【００４４】
生存企業からの期待収益とは、ある一つの期間において、当該期間末まで生存していた場合の期待収入である。倒産企業からの期待回収額とは、当該期間内に倒産したと仮定した場合の期待回収額である。なお、計算式内に含まれる回収率Ａ６とは、当該期間内の倒産企業から期末残高の回収可能な確率である。期待収入は、生存企業からの期待収益と倒産企業からの期待回収額の和である。期待収入割引額は、その期待収入を現在価値に割引いたものである。なお、割引率は、一般的に定式化されたものである。
【００４５】
（Ｓ１−５）
Ｓ１−５：「現在価値計算」のステップにおいて、現在価値計算部１１６は、現在価値を算出する。現在価値は、期間Ａ１１毎の期待収入割引額Ａ３５の総和である。
【００４６】
（Ｓ１−６）
Ｓ１−６：「理論貸出利率計算」のステップにおいて、理論貸出利率計算部１１８は、現在価値Ａ４１が現在の残高Ａ３と一致するような、貸出利率Ａ２を求める。
【００４７】
現在価値Ａ４１が現在の残高Ａ３と一致しなければ、貸出利率Ａ２を別の値に書き換えて、Ｓ１−２：「キャッシュフロー展開」のステップへ戻る。これを、現在価値Ａ４１が現在の残高Ａ３と一致するまで繰り返す。（一種の逆算であるが、直接は求められないので、ニュートン法、二分法、など繰返し求解法で求めている。）
現在価値Ａ４１が現在の残高Ａ３と一致すれば、理論貸出利率Ａ５１が出力部に受け渡される。
【００４８】
（Ｓ１−７）
Ｓ１−７：「計算結果表示」のステップにおいて、前ステップで求めた理論貸出利率Ａ５１を計算結果表示装置１３２が表示する。
【実施例２】
【００４９】
（１年後の倒産確率を元に任意期間におけるポートフォリオの最大損失額を算出する方法（モンテカルロシミュレーション法））
（処理の概要説明）
はじめに本実施例の概要を記述する。本処理の目的は、モンテカルロシミュレーション法によって、１年後の倒産確率を元に任意期間におけるポートフォリオの最大損失額を算出することである。以下、その目的を達成するための方針（１）〜（３）を記述する。
（１）ある指定された期間後における倒産状態をシミュレーションにて予測し、それを元にポートフォリオの最大損失額を算出する。
（２）各貸出債権についてはその債務者の１年後の倒産確率データが提供されるが、ハザードレート法により任意期間後の倒産状態を予測可能とする。
（３）ポートフォリオの最大損失額の指標をＶＡＲとする。
【００５０】
（処理の詳細説明）
（システム構成）
以下、本実施例を図面に基づいて詳細に説明する。図７は、本発明の請求項２の一実施例にかかるモンテカルロシミュレーション法によって、１年後の倒産確率を元に任意期間におけるポートフォリオの最大損失額算出システムのブロック構成図である。図７において、２００はポートフォリオ最大損失額算出装置であり、キャッシュフロー展開部２１０、ハザードレート計算部２１２、シミュレーション部２１４、統計処理部２１６を備えている。なお、キャッシュフロー展開部２１０から統計処理部２１６はそれぞれ割り当てられた処理機能を実行する中央処理装置のプログラムによって実現するように構成されている。
【００５１】
（ポートフォリオ最大損失額算出装置）
本実施例のシステムは、ポートフォリオデータ格納装置２２０を備えている。また、計算条件設定装置２３０、計算結果表示装置２３２を備えている。さらに、図示はしていないが、内部記憶装置を備えている。ポートフォリオデータ格納装置２２０は、磁気テープ記憶装置やハードディスク等の外部記憶装置によって実現される。計算条件設定装置２３０、計算結果表示装置２３２は、ＣＲＴディスプレイおよびキーボードやマウス等で構成される入出力装置により実現される。内部記憶装置は、プログラムの実行に必要なデータや計算対象となる入力データなどを一時的に格納する主記憶装置等によって実現される。また、計算条件設定装置２３０、ポートフォリオデータ格納装置２２０を併せて、入力部２０２としている。
【００５２】
（入力部のデータの構造）
前記のポートフォリオデータ格納装置２２０には、図３に示す、貸出満期、貸出利率、貸出残高、返済方法（返済頻度、元金返済方法）、倒産確率（１年後）、回収率等の、債権を特徴づける項目からなる債権データが複数個組み合わされたポートフォリオデータが格納されている。なお、本実施例では債権データについては、貸出利率、貸出残高、倒産確率（１年後）、回収率の項目のみを必要としている。また、計算条件設定装置２３０には、図８に示す、リスク測定期間、シミュレーション回数という項目からなる計算条件設定データが格納されている。
【００５３】
（計算例）
以下、前記したように構成された本実施例にかかるシステムにおいて、図９によって、１年後の倒産確率を元に任意期間におけるポートフォリオの最大損失額を算出する、ポートフォリオ最大損失額算出装置２００の処理を説明する。
【００５４】
（計算例の入力部のデータ）
図９内の入力部のデータは、次のような構成になっている。計算条件設定データとして、リスク測定期間を０．５年、シミュレーション回数を１０，０００回とする（ポートフォリオの全債権に共通）。また、ポートフォリオデータ (３債権からなるポートフォリオ)として、債権１については、貸出利率を５．０％、貸出残高を１００万円、倒産確率（１年後）を３％、回収率を２０％とする。以降、債権２、３についても図９に示すデータを扱う。なお、この入力データは１つのポートフォリオに対応する例として挙げている。
【００５５】
（ポートフォリオ最大損失額算出システム（モンテカルロシミュレーション法）のフロー図）
図１０は、ポートフォリオ最大損失額算出装置２００の処理フロー図である。以下、各ステップを説明する。
【００５６】
（Ｓ２−１）
Ｓ２−１：「計算条件設定」のステップにおいて、入力部２０２内の計算条件設定装置２３０が、利用者にどのポートフォリオを計算対象にするか選択するよう促し、同時に計算条件設定データであるリスク測定期間とシミュレーション回数（これら２項目は、利用者が任意の値を入力可能である）を入力するように促し、その結果、入力された計算条件設定データを元に選択されたポートフォリオの計算処理をポートフォリオ最大損失額算出装置２００に指示する。選択されたポートフォリオが複数件ある場合は、順次、その指示を出すようになっている。
【００５７】
ここで次のことに注意されたい。図７では、ポートフォリオ最大損失額算出装置２００内部において、計算対象となるポートフォリオデータ等を入力値として必要とする各機能は、入力部２０２から取得したデータ等を内部記憶装置に一時保存し、また、後に続く機能は、内部記憶装置に収められたその一時的なデータを参照したり、書込んだりする。結果、各ステップにおいて、前のステップまでに扱われた一時的なデータを参照することによって、ステップ間でのデータの受け渡しが可能になっている。
【００５８】
（Ｓ２−２）
Ｓ２−２：「キャッシュフロー展開」のステップにおいて、キャッシュフロー展開部２１０は、利息収入、期間後残高、回収額を算出する（これら各項目は、債権毎に算出している）。これらの算出方法は、図９内の説明に従う。
【００５９】
（Ｓ２−３）
Ｓ２−３：「ハザードレート計算」のステップにおいて、ハザードレート計算部２１２は、ハザードレート、期間倒産確率を算出する（これら各項目は、債権毎に算出している）。これらの算出方法は、図９内の説明に従う。
【００６０】
ハザードレートを利用するのは、実施例１のステップＳ１−３において述べた理由からである。なお、ここでは、ハザードレートを利用して、次のステップで必要となる期間内倒産確率を求めるだけでよい。
【００６１】
（Ｓ２−４）
Ｓ２−４：「シミュレーション」のステップにおいて、シミュレーション部２１４は、シミュレーション回数Ｂ２回分だけ倒産シナリオを作成してポートフォリオ価値を求める。
【００６２】
各シナリオでは、以下の手順（１）〜（３）を実行する（各シナリオは、債権毎に実行する）。
（１）債権が倒産したかどうかＢ３２を確率的に決定する。具体的には［０，１］の一様乱数Ｂ３１を発生させ、その値が期間内倒産確率Ｂ２２より小さかったら倒産、そうでなければ生存とする。（上記で発生する乱数は独立である必要はなく、マクロ経済や業種などを考慮した相関乱数でもかまわない。この場合は、図７には示してはいないが、経済統計・経済指標データ格納装置のデータを参照することも可能である。）
（２）期間後の価値Ｂ３３を決定する。生存の場合は期間後残高Ｂ１２、倒産の場合は回収額Ｂ１３を採用する。
（３）ポートフォリオ価値Ｂ３４を求める。これは、各債権の期間後価値Ｂ３３の和である。
【００６３】
（Ｓ２−５）
Ｓ２−５：「統計処理」のステップにおいて、統計処理部２１６は、ポートフォリオ信用リスク計量化の指標であるＶＡＲを求める。
【００６４】
ＶＡＲ（９５％ＶＡＲ（Ｂ４１）、９９％ＶＡＲ（Ｂ４２））を求めるため、以下の手順（１）、（２）を実行する。
（１）シミュレーション回数Ｂ２だけ集まったポートフォリオ価値Ｂ１０００１〜Ｂ２００００を変数とし、その、平均Ｂ４１と、Ｘパーセンタイルを求める。ここで、Ｘパーセンタイルとは、大きい方から（シミュレーション回数＊Ｘ％）番目の値のことである。
（２）期待値Ｂ４１からＸパーセンタイル値を引いた差が（Ｘ％ＶａＲ）の値。
通常、９５％ＶＡＲ、９９％ＶＡＲなどが使われることが多いため、計算例でも求めている。
【００６５】
算出した９５％ＶＡＲ（Ｂ４１）、９９％ＶＡＲ（Ｂ４２）は出力部に受け渡される。
【００６６】
（Ｓ２−６）
Ｓ２−６：「計算結果表示」のステップにおいて、前ステップで求めたＶＡＲを計算結果表示装置２３２が表示する。
【実施例３】
【００６７】
（１年後の倒産確率を元に任意期間におけるポートフォリオの最大損失額を算出する方法（ストレス倍率法））
（処理の概要説明）
はじめに本実施例の概要を記述する。本処理の目的は、ストレス倍増法によって、１年後の倒産確率を元に任意期間におけるポートフォリオの最大損失額を算出することである。以下、その目的を達成するための方針（１）〜（４）を記述する。
（１）ストレス倍率とは、平均の倒産件数と最大損失時（例えば９５％ＶＡＲ相当）の債務者の倒産件数の比である。
（２）人工的なポートフォリオデータを対象として、いくつかの倒産確率に対してストレス倍率をモンテカルロシミュレーション法であらかじめ求めておき、ストレス倍率法表（１年後の倒産確率とストレス倍率の対応表）として保管しておく。
（３）ストレス倍率を求めるとき、ハザードレート法により任意期間後の倒産状態を予測可能とする。
（４）ＶＡＲ計算時は前記ストレス倍率表を用いる。つまり、モンテカルロシミュレーションのような実ポートフォリオデータを対象にしたシミュレーションは実行しない。
【００６８】
（処理の詳細説明）
（システム構成）
以下、本実施例を図面に基づいて詳細に説明する。図１１は、本発明の請求項３の一実施例にかかるストレス倍率法によって、１年後の倒産確率を元に任意期間におけるポートフォリオの信用リスクを計量化するシステムのブロック構成図である。図１１において、３００はポートフォリオ最大損失額算出装置であり、キャッシュフロー展開部３１０、ハザードレート計算部３１２、エクスポージャ計算部３１４、期待損失計算部３１６、ストレス倍率計算部３１７、最大損失計算部３１８を備えている。なお、キャッシュフロー展開部３１０から最大損失計算部３１８はそれぞれ割り当てられた処理機能を実行する中央処理装置のプログラムによって実現するように構成されている。また、エクスポージャ計算部３１４、期待損失計算部３１６、ストレス倍率計算部３１７、最大損失計算部３１８を併せて、債権額等計算部３０４としている。
【００６９】
（ポートフォリオ最大損失額算出装置）
本実施例のシステムは、ポートフォリオデータ格納装置３２０を備えている。また、計算条件設定装置３３０、計算結果表示装置３３２を備えている。さらに、図示はしていないが、内部記憶装置を備えている。ポートフォリオデータ格納装置３２０は、磁気テープ記憶装置やハードディスク等の外部記憶装置によって実現される。計算条件設定装置３３０、計算結果表示装置３３２は、ＣＲＴディスプレイおよびキーボードやマウス等で構成される入出力装置により実現される。内部記憶装置は、プログラムの実行に必要なデータや計算対象となる入力データなどを一時的に格納する主記憶装置等によって実現される。また、計算条件設定装置３３０、ポートフォリオデータ格納装置３２０を併せて、入力部３０２としている。
【００７０】
（ストレス倍率表作成部）
さらに、本実施例のシステムは、人工ポートフォリオ生成部３５０、モンテカルロシミュレーションによるＶＡＲ計算部３５２、ストレス倍率表作成部３５２を備えている（これら各機能部は、それぞれ割り当てられた処理機能を実行する中央処理装置のプログラムによって実現するように構成されている）。加えて、ストレス倍率表格納装置３５６を備えている（磁気テープ記憶装置やハードディスク等の外部記憶装置によって実現される）。なお、人工ポートフォリオ生成部３５０からストレス倍率表格納装置３５６を併せて、ストレス倍率表作成部３０６としている。
【００７１】
（入力部のデータの構造）
前記のポートフォリオデータ格納装置３２０には、図３に示す、貸出満期、貸出利率、貸出残高、返済方法（返済頻度、元金返済方法）、倒産確率（１年後）、回収率等の、債権を特徴づける項目からなる債権データが複数個組み合わされたポートフォリオデータが格納されている。なお、本実施例では債権データについては、貸出利率、貸出残高、倒産確率（１年後）、回収率の項目のみを必要としている。また、計算条件設定装置３３０には、図１２に示す、リスク測定期間、シミュレーション回数、債権数、パーセンタイルという項目からなる計算条件設定データと、図１３に示す、人工ポートフォリオ作成に必要な各ポートフォリオの１年後の倒産確率という項目からなる、人工ポートフォリオの１年後の倒産確率リストが格納されている。なお、計算条件設定データと人工ポートフォリオの１年後の倒産確率リストは、計算条件設定装置３３０から利用者が任意の値を入力可能となっている。
【００７２】
（計算例）
以下、前記したように構成された本実施例にかかるシステムにおいて、計算例である図１４と処理フロー図である図１５によって、１年後の倒産確率を元に任意期間におけるポートフォリオの最大損失額を算出する、ポートフォリオ最大損失額算出装置３００の処理を説明する。
【００７３】
（ポートフォリオ最大損失額算出システム（ストレス倍率法）のフロー図）
ポートフォリオ最大損失額算出装置３００の処理フロー図である図１５は二部構成になっていて、ステップＳ３−１からＳ３−４はストレス倍率表作成部３０６に対応し、ステップＳ３−１１からＳ３−１７はストレス倍率表作成部３０６で作成されたストレス倍率表を利用したポートフォリオ（実データ）最大損失額算出部３００に対応している。
【００７４】
（ストレス倍率表作成部）
処理フロー図のうち、まず、ステップＳ３−１からＳ３−４のストレス倍率表作成部３０６の処理を説明する。
【００７５】
（人工ポートフォリオ生成部のデータ）
計算例である図１４内のストレス倍率表作成部３０６における人工ポートフォリオ生成部３５０の計算条件設定データは、計算条件設定装置３３０から取得したものであり、次のような構成になっている。リスク測定期間を０．５年、シミュレーション回数を１０，０００回、債権数を１ポートフォリオ毎に１０００個、パーセンタイルを９５％とする（全人工ポートフォリオに共通）。
また、人工ポートフォリオの１年後の倒産確率リストに従って、人工ポートフォリオ１は、同一の１年後の倒産確率１．０％を持つ債権を人工的に作成し集めたものである。以降、人工ポートフォリオ２、３、４についてもそれぞれが、同一の１年後の倒産確率をもつ債権を人工的に作成し集めたものである。これら人工ポートフォリオ同士は、それぞれが持つ倒産確率が少しずつ間隔（例えば１％刻み。しかし、必ずしも等間隔である必要はない）をおいた値を持つように、利用者が人工ポートフォリオの１年後の倒産確率リストによって設定している。
【００７６】
以下、ストレス倍率表作成部の各ステップを説明する。
【００７７】
（Ｓ３−１）
Ｓ３−１：「計算条件設定」のステップにおいて、入力部３０２内の計算条件設定装置３３０が、利用者に計算条件設定データと人工ポートフォリオの１年後の倒産確率リストを入力するよう促し、その結果、入力された計算条件設定データを元にストレス倍率表を作成する計算処理をストレス倍率表作成部３０６に指示する。
【００７８】
（Ｓ３−２）
Ｓ３−２：「人工ポートフォリオ生成」のステップにおいて、計算条件設定装置３３０からの計算条件とする設定データ（全人工ポートフォリオに共通）の債権数Ｃ３を参照して、ポートフォリオ生成部３５０が債権数Ｃ３件分の人工的な債権を含んだポートフォリオを、複数個、人工的に作成する。前記したように、人工ポートフォリオ１つ１つは、同一の倒産確率を持つ債権を作成し集めたものであり、ポートフォリオ同士は、それぞれが持つ倒産確率が少しずつ間隔をおいた値を持つように、ポートフォリオ生成部３５０が作成する。ただし、債権は、図３に示されるデータ構造を持つものであるが、倒産確率（１年後）以外のデータ項目は、以後のステップにおいて参照されることはないため、どんな値でもかまわない。
【００７９】
ここで次のことに注意されたい。図１１では、ポートフォリオ最大損失額算出装置３００や、ストレス倍率表作成部３０６の内部において、計算対象となるポートフォリオデータ等を入力値として必要とする各機能は、入力部３０２から取得したデータ等を内部記憶装置に一時保存し、また、後に続く機能は、内部記憶装置に収められたその一時的なデータを参照したり、書込んだりする。結果、各ステップにおいて、前のステップまでに扱われた一時的なデータを参照することによって、ステップ間でのデータの受け渡しが可能になっている。（Ｓ３−１０以後でも同様）
【００８０】
（Ｓ３−３）
Ｓ３−３：「モンテカルロシミュレーションによるＶＡＲ計算」のステップにおいて、モンテカルロシミュレーションによるＶＡＲ計算部３５２は、リスク測定期間Ｃ１とシミュレーション回数Ｃ２を参照して、モンテカルロシミュレーションをする。その際の人工ポートフォリオ１つについてのシミュレーションの処理イメージが、図１７である。モンテカルロシミュレーションによるＶＡＲ計算部３５２は、この処理を、各ポートフォリオを対象に行う。
【００８１】
なお、本実施例におけるモンテカルロシミュレーションは、図１７に示すように、１つの人工ポートフォリオを対象にしてシナリオ毎にその倒産数を求める。したがって、処理の概念としては、実施例２と同じだが、実施例２はシナリオ毎にポートフォリオ価値を求めるので、算出対象に違いがある。本実施例で１つのポートフォリオ内の債権が持つ債権額等の違いを考慮しないため、算出対象となっている倒産数は、ＶＡＲを求める過程と相関関係を持つ。ゆえに、本ステップを「モンテカルロシミュレーションによるＶＡＲ計算」と呼んでいる。
【００８２】
（Ｓ３−４）
Ｓ３−４：「ストレス倍率表作成」のステップにおいて、ストレス倍率表作成部３５４は、ハザードレートＣ１１、期間内倒産確率Ｃ１２、期待倒産数Ｃ１３、対象シナリオでの倒産数Ｃ１４、ストレス倍率Ｃ１５を算出する。これらの算出方法は、図１４内の説明に従う。
【００８３】
詳説すると、ここでは、パーセンタイルＣ４時に相当するシナリオにおける倒産数Ｃ１４を求める。例えば、パーセンタイルＣ４が９５％の場合は、良いほうから、つまり倒産数の少ないほうから９５％に相当するシナリオを採用する。このシナリオは、９５％ＶＡＲの値に相関関係を持つ。
【００８４】
そして、対象シナリオでの倒産数Ｃ１４と、期待倒産件数Ｃ１３の比がストレス倍率Ｃ１５である。このストレス倍率Ｃ１５をポートフォリオ毎、つまり倒産確率Ｃ５毎に求め、ストレス倍率表（倒産確率Ｃ５とストレス倍率Ｃ１５の対応表）を作成し、ストレス倍率表格納装置に保存する。
【００８５】
実際には、さらにパーセンタイルＣ４が９９％など、複数のパーセンタイルに対して、このストレス倍率表を作成する。このストレス倍率表の例を図１６に示す。もしくは、複数のリスク測定期間（０．５年、１年、．．．）に対しても、ストレス倍率表を作成してもよい。
【００８６】
（ポートフォリオ最大損失額算出）
次に、処理フロー図のステップＳ３−１０からＳ３−１８のポートフォリオ最大損失額算出装置３００の処理を説明する。
【００８７】
（計算例の入力部のデータ）
図１４内の入力部３０２のデータは、次のような構成になっている。計算条件設定データとして、リスク測定期間を０．５年（ポートフォリオの全債権に共通）。また、ポートフォリオデータ (３債権からなるポートフォリオ)として、債権１については、貸出利率を５．０％、貸出残高を１００万円、倒産確率（１年後）を１．５％、回収率を２０％とする。以降、債権２、３についても図１４に示すデータを扱う。なお、この入力データは１つのポートフォリオに対応する例として挙げている。
【００８８】
（ポートフォリオ（実データ）最大損失額算出）
（Ｓ３−１１）
Ｓ３−１１：「計算条件設定」のステップにおいて、入力部３０２内の計算条件設定装置３３０が、利用者にどのポートフォリオを計算対象にするか選択するよう促し、その結果、選択されたポートフォリオの計算処理をポートフォリオ最大損失額算出装置３００に指示する。選択されたポートフォリオが複数件ある場合は、順次、その指示を出すようになっている。
【００８９】
（Ｓ３−１２）
Ｓ３−１２：「キャッシュフロー展開」のステップにおいて、キャッシュフロー展開部３１０は、期間後残高のみを算出する（この項目は、債権毎に算出している）。これらの算出方法は、図１４内の説明に従う。
【００９０】
（Ｓ３−１３）
Ｓ３−１３：「ハザードレート計算」のステップにおいて、ハザードレート計算部３１２は、ハザードレート、期間倒産確率を算出する（これら各項目は、債権毎に算出している）。これらの算出方法は、図１４内の説明に従う。
【００９１】
ハザードレートを利用するのは、実施例１のステップＳ１−３において述べた理由からである。なお、ここでは、ハザードレートを利用して、次のステップで必要となる期間内倒産確率を求めるだけでよい。
【００９２】
（Ｓ３−１４）
Ｓ３−１４：「エクスポージャ計算」のステップにおいて、エクスポージャ計算部３１４は、エクスポージャ額（期間後における回収不能分）Ｃ１３１を債権毎に算出する。この算出方法は、図１４内の説明に従う。
【００９３】
（Ｓ３−１５）
Ｓ３−１５：「期待損失計算」のステップにおいて、期待損失計算部３１６は、期待損失額Ｃ１３２を債権毎に算出する。この算出方法は、図１４内の説明に従う。
【００９４】
（Ｓ３−１６）
Ｓ３−１６：「ストレス倍率計算」のステップにおいて、ストレス倍率計算部３１７は、ストレス倍率表（Ｃ２とＣ１５の対応表）からストレス倍率Ｃ１３３を、債権毎に算出する。
【００９５】
この場合、線形補間する。例えば、その債権の倒産確率Ｃ１０３が１．５％なら、１％と２％の各々のストレス倍率の中間値を合成して算出する。
【００９６】
（Ｓ３−１７）
Ｓ３−１７：「最大損失計算」のステップにおいて、最大損失計算部３１８は、期待損失額Ｃ１３２とストレス倍率Ｃ１３３の積を、債権毎に算出する（個別最大損失Ｃ１３４）。
【００９７】
損失額の差Ｃ１３５として、個別最大損失Ｃ１３４と期待損失Ｃ１３２の差を、債権毎に算出する。
【００９８】
その損失額の差Ｃ１３５の和がＶＡＲ（Ｃ１３６）の値になる。
【００９９】
（Ｓ３−１８）
Ｓ３−１８：「計算結果表示」のステップにおいて、前ステップで算出したＶＡＲ（Ｃ１３６）を計算結果表示装置３３２が表示する。
【０１００】
（フローの補足）
以上のステップにより、ストレス倍率法によるポートフォリオの最大損失額を算出することが可能になる。前記したように、本フローは二部構成になっている。ここで強調すべきは、一部目のストレス倍率表作成を一度行うだけで、二部目のストレス倍率表を利用したポートフォリオ（実データ）最大損失額算出については、入力部のポートフォリオデータ（実データ）を入れ替えて計算する場合、一部目で作成されたストレス倍率表を利用するだけよい、ということである。
【０１０１】
また、計算速度を実施例２のモンテカルロシミュレーションと比較すると、１０万件の債権データからなる１つのポートフォリオを計算対象としたＶＡＲを算出する際の実測値は、
実施例２のモンテカルロシミュレーション（５万シナリオ）で３０分、
実施例３のストレス倍率法（あらかじめストレス倍率表は作成済み）で１秒
となっている。よって、この結果から単純計算すると実施例３は、実施例２より１８００倍速く算出可能である、ということができる。ただし、実施例２はシナリオ数で実測値が変わるが、そのシナリオ数を５万回としたのはその回数で結果が安定するためである。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】線形補間法とハザードレート法による累積倒産確率の比較
【図２】理論貸出利率を求めるシステムのブロック構成図
【図３】債権データのデータ構造
【図４】経済統計・経済指数データのデータ構造
【図５】理論貸出利率を求める計算例
【図６】理論貸出利率を求めるフロー図
【図７】ポートフォリオ最大損失額算出システム（モンテカルロシミュレーション法）のブロック構成図
【図８】計算条件設定データ（モンテカルロシミュレーション法）のデータ構造
【図９】ポートフォリオ最大損失額算出システム（モンテカルロシミュレーション法）の計算例
【図１０】ポートフォリオ最大損失額算出システム（モンテカルロシミュレーション法）のフロー図
【図１１】ポートフォリオ信用リスク計量化システム（ストレス倍率法）のブロック構成図
【図１２】計算条件設定データ（ストレス倍率法）のデータ構造
【図１３】人工ポートフォリオの１年後の倒産確率リストのデータ構造
【図１４】ポートフォリオ最大損失額算出システム（ストレス倍率法）の計算例
【図１５】ポートフォリオ最大損失額算出システム（ストレス倍率法）のフロー図
【図１６】ストレス倍率表
【図１７】ストレス倍率法−モンテカルロシミュレーションによるＶＡＲ計算部のイメージ
【符号の説明】
【０１０３】
１００  理論貸出利率算出装置
１０２  入力部
１０４  ループ処理グループ（前段の手段）
１１０  キャッシュフロー展開部
１１２  ハザードレート計算部
１１４  期待収入計算部
１１６  現在価値計算部
１１８  理論貸出利率計算部（後段の手段）
１２０  債権データ格納装置
１２２  経済統計・経済指数データ格納装置
１３０  計算条件設定装置
１３２  計算結果表示装置
２００  ポートフォリオ最大損失額算出装置
２０２  入力部
２１０  キャッシュフロー展開部
２１２  ハザードレート計算部
２１４  シミュレーション部
２１６  統計処理部
２２０  ポートフォリオデータ格納装置
２３０  計算条件設定装置
２３２  計算結果表示装置
３００  ポートフォリオ最大損失額算出装置
３０２  入力部
３０４  債権額等計算部
３０６  ストレス倍率表作成部
３１０  キャッシュフロー展開部
３１２  ハザードレート計算部
３１４  エクスポージャ計算部
３１６  期待損失計算部
３１７  ストレス倍率計算部
３１８  最大損失計算部
３２０  ポートフォリオデータ格納装置
３３０  計算条件設定装置
３３２  計算結果表示装置
３５０  人工ポートフォリオ生成部
３５２  ストレス倍率表作成部
３５４  ストレス倍率表作成部
３５６  ストレス倍率表格納装置
【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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【図７】
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【図８】
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【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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