(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１次判別モデルに基づいて優良企業グループと、非優良企業グループに分別する第１の処理手段と、
前記第１の処理手段により分別された優良企業グループと、非優良企業グループのそれぞれのグループ毎に、異なるモデルに従って２次スコアリングモデルにより実行する第２の処理手段と、
債務者の信用リスクと関連性のある指標に関する指標情報であって、過去の多数のサンプルに対する指標データと、各サンプルが基準時点において実際にデフォルトしたデフォルト先であるか、基準時点において実際にデフォルトに至らなかった正常先かを示すデータを関連付けて記憶する指標情報記憶手段と、
分割値に関する情報を含むモデル情報を記憶するモデル情報記憶手段と、
信用リスクの評価を行なおうとする債務者の各指標に対応するデータを記憶する債務者情報記憶手段と、
信用リスクの評価結果を示す評価情報を記憶する評価情報記憶手段とを備え、債務者の信用度を評価する信用評価システムであって、
第１の処理手段は、
分割基準を入力し、入力された分割基準に応じて前記債務者情報記憶手段に格納された債務者のデータを優良企業グループのデータ群と、非優良企業グループのデータ群に分別する分別手段を有し、
第２の処理手段は、
前記指標情報記憶手段より取得された各グループ毎の指標情報から生成された、各グループ毎のデフォルト先の分布データと正常先の分布データのそれぞれについて、当該分布データのうち信用度の低い側にありデフォルトと判別するデフォルト領域と、当該分布データのうち信用度の高い側にあり正常と判別する正常領域に分割する分割値を各グループのそれぞれについて入力する手段と、
入力された分割値に基づき、前記指標情報記憶手段より取得された各グループ毎の指標情報から生成された、各グループ毎のデフォルト先の分布データを分割し、実際のデフォルトサンプルで前記デフォルト領域にあるサンプルの数Ａと、実際のデフォルトサンプルで前記正常領域にあるサンプル数Ｃを算出し、さらに、Ａ／（Ａ＋Ｃ）をシグナル（Ｓ）として算出し、各グループのそれぞれについてバッファに格納する手段と、
入力された分割値に基づき、前記指標情報記憶手段より取得された各グループ毎の指標情報から生成された、各グループ毎の正常先の分布データを分割し、実際の正常サンプルで前記デフォルト領域にあるサンプルの数Ｂと、実際の正常サンプルで前記正常領域にあるサンプル数Ｄを算出し、さらに、Ｂ／（Ｂ＋Ｄ）をノイズ（Ｎ）として算出し、各グループのそれぞれについてバッファに格納する手段と、
前記バッファより前記シグナル（Ｓ）及びノイズ（Ｎ）を読み出し、ノイズ（Ｎ）÷シグナル（Ｓ）を計算することによりＮ／Ｓ比率を算出し、当該Ｎ／Ｓ比率を各グループのそれぞれについてバッファに格納する手段と、
複数の分割値毎に計算され、前記バッファに格納された複数のＮ／Ｓ比率から、Ｎ／Ｓ比率が最低値をとる分割値を求め、その分割値を各グループのそれぞれについて前記モデル情報記憶手段に格納する手段と、
前記モデル情報記憶手段に格納された分割値の指標値と、前記債務者情報記憶手段に格納された評価対象の債務者の指標値とを比較する手段と、
比較の結果、評価対象の債務者の指標値が前記分割値の指標値よりも信用度の低い側にあると判定された場合には、Ｎ／Ｓ比率の逆数を計算して、Ｎ／Ｓ比率の逆数を評価対象の債務者の得点として前記評価情報記憶手段に格納する手段と、
比較の結果、評価対象の債務者の指標値が前記分割値の指標値よりも信用度の高い側にあると判定された場合には、０点を評価対象の債務者の得点として前記評価情報記憶手段に格納する手段を備えた信用評価システム。
【請求項２】
複数の指標について得点を付与し、特定の合計値を求めると共に、当該指標の数により割ることによって、単位当りの得点を算出し、単位総合デフォルト指数として前記評価情報記憶手段に格納する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の信用評価システム。
【請求項３】
債務者の信用度を評価するための指標には、利益関連指標が含まれることを特徴とする請求項２記載の信用評価システム。
【請求項４】
前記債務者は、中小企業であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の信用評価システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、債務者の信用評価システム及び信用評価方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、金融機関で債務者格付、もしくはスコアリングを行なう手段として、各種財務変数（売上高、有形固定資本等）やそれらを組み合わせた財務指標（売上高経常利益率、自己資本比率等）を用いて判別分析やロジスティック分析等の統計的手法により、対象企業のデフォルト可能性を判断する方法が主流である。これらの統計的手法は、分析対象となる全ての企業から同じ財務変数を入手することが前提である。
【０００３】
しかしながら、一般に中堅企業、中小企業、零細企業や個人においては、財務諸表の整備が十分でない場合が多く、また統計上粉飾決済等により異常値が統計データ中に含まれる可能性が高い。このため、これらの企業や個人のデータを分析する際、分析に必要な財務指標が揃わない場合が多い。この場合、その財務指標を利用することをあきらめるか、その他の一定の数値を代用として利用する必要があるが、データ精度の面などから分析上問題となることがある。
【０００４】
また、既存の統計的手法では、財務指標など定量的な数値を利用することが前提である。定性情報をモデルに織り込むにはダミー変数の設定など分析上工夫が必要となる。
【０００５】
さらに、既存の統計的手法では、財務諸表間の相関関係が強い場合、共線性の発生により係数の符号の正負が逆転するなど好ましくない影響が起こりやすいため、極度に注意を払う必要がある。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
以上、説明したように従来の信用評価システムは、定性データ、定量データ、欠測値の多い財務データ、欠測値の少ない財務データ、外れ値の多いデータ等を総合的に判断できなかった。即ち、従来の技術では債務者の情報のごく一部を用いて信用度を計測していた。また、一定の経済的概念の中での総合評価を算出することのできる信用評価システム及び信用評価方法は確立されていない。
【０００７】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、信用評価を適切に行なうことができ、特に定性データ、定量データ、欠測値の多い財務データ、欠測値の少ない財務データ、外れ値の多いデータ等を総合的に判断することができる信用評価システム及び信用評価方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明にかかる信用評価システムは、１次判別モデルに基づいて優良企業グループと、非優良企業グループに分別する第１の処理手段と、前記第１の処理手段により分別された優良企業グループと、非優良企業グループのそれぞれのグループ毎に、異なるモデルに従って２次スコアリングモデルにより実行する第２の処理手段と、債務者の信用リスクと関連性のある指標に関する指標情報であって、過去の多数のサンプルに対する指標データと、各サンプルが基準時点において実際にデフォルトしたデフォルト先であるか、基準時点において実際にデフォルトに至らなかった正常先かを示すデータを関連付けて記憶する指標情報記憶手段と、分割値に関する情報を含むモデル情報を記憶するモデル情報記憶手段と、信用リスクの評価を行なおうとする債務者の各指標に対応するデータを記憶する債務者情報記憶手段と、信用リスクの評価結果を示す評価情報を記憶する評価情報記憶手段とを備え、債務者の信用度を評価する信用評価システムであって、第１の処理手段は、分割基準を入力し、入力された分割基準に応じて前記債務者情報記憶手段に格納された債務者のデータを優良企業グループのデータ群と、非優良企業グループのデータ群に分別する分別手段を有し、第２の処理手段は、前記指標情報記憶手段より取得された各グループ毎の指標情報から生成された、各グループ毎のデフォルト先の分布データと正常先の分布データのそれぞれについて、当該分布データのうち信用度の低い側にありデフォルトと判別するデフォルト領域と、当該分布データのうち信用度の高い側にあり正常と判別する正常領域に分割する分割値を各グループのそれぞれについて入力する手段と、入力された分割値に基づき、前記指標情報記憶手段より取得された各グループ毎の指標情報から生成された、各グループ毎のデフォルト先の分布データを分割し、実際のデフォルトサンプルで前記デフォルト領域にあるサンプルの数Ａと、実際のデフォルトサンプルで前記正常領域にあるサンプル数Ｃを算出し、さらに、Ａ／（Ａ＋Ｃ）をシグナル（Ｓ）として算出し、各グループのそれぞれについてバッファに格納する手段と、入力された分割値に基づき、前記指標情報記憶手段より取得された各グループ毎の指標情報から生成された、各グループ毎の正常先の分布データを分割し、実際の正常サンプルで前記デフォルト領域にあるサンプルの数Ｂと、実際の正常サンプルで前記正常領域にあるサンプル数Ｄを算出し、さらに、Ｂ／（Ｂ＋Ｄ）をノイズ（Ｎ）として算出し、各グループのそれぞれについてバッファに格納する手段と、前記バッファより前記シグナル（Ｓ）及びノイズ（Ｎ）を読み出し、ノイズ（Ｎ）÷シグナル（Ｓ）を計算することによりＮ／Ｓ比率を算出し、当該Ｎ／Ｓ比率を各グループのそれぞれについてバッファに格納する手段と、複数の分割値毎に計算され、前記バッファに格納された複数のＮ／Ｓ比率から、Ｎ／Ｓ比率が最低値をとる分割値を求め、その分割値を各グループのそれぞれについて前記モデル情報記憶手段に格納する手段と、前記モデル情報記憶手段に格納された分割値の指標値と、前記債務者情報記憶手段に格納された評価対象の債務者の指標値とを比較する手段と、比較の結果、評価対象の債務者の指標値���前記分割値の指標値よりも信用度の低い側にあると判定された場合には、Ｎ／Ｓ比率の逆数を計算して、Ｎ／Ｓ比率の逆数を評価対象の債務者の得点として前記評価情報記憶手段に格納する手段と、比較の結果、評価対象の債務者の指標値が前記分割値の指標値よりも信用度の高い側にあると判定された場合には、０点を評価対象の債務者の得点として前記評価情報記憶手段に格納する手段を備えたものである。
【０００９】
さらに、複数の指標について得点を付与し、特定の合計値を求めると共に、当該指標の数により割ることによって、単位当りの得点を算出し、単位総合デフォルト指数として前記評価情報記憶手段に格納する手段をさらに備えることが好ましい。
【００１０】
望ましくは、債務者の信用度を評価するための指標には、利益関連指標が含まれる。
【００１２】
ここで、好適な実施の形態では、前記債務者は、中小企業である。
【００１５】
【発明の実施の形態】
発明の実施の形態１．
図１に、本発明にかかる信用評価システムにおける評価モデルの概念図を示す。図１に示されるように、本発明にかかるモデルは、１次判別モデル１００と、２次スコアリングモデル２００を含み、これらを経て最終スコアリングモデル３００が構成される。
【００１６】
ここで、１次判別モデル１００は、対象企業群を優良と非優良に分割するためのモデルである。２次スコアリングモデル２００は、1次判別モデルの結果や業種別などに細分化されたグループ毎に、各企業のデフォルト確率を計算するためのモデルである。最終スコアリングモデル３００では、各モデル１００、２００を統合し、例えば業種、規模、グループ毎のスコアリングを統合する。
【００１７】
さらに１次判別モデル１００について詳述する。1次判別モデルは、財務データから一見して優良に判断される中小企業と厳しい経営が予想される非優良中小企業に分別するモデルである。１次判別モデル１００を設けた理由は次の通りである。
【００１８】
（１）優良中小企業と非優良企業では、粉飾決算なども含め倒産にいたるプロセスに違いがある可能性を考慮するためである。
【００１９】
（２）一般に、デフォルト率は信用度が悪化するほど指数関数的に増加することが知られている。この指数関数的なデフォルト率を、債務者の質により優良と非優良へ２分することで、直線２本で近似する。結果として、推計結果のフィッティングを良くすることが可能となる。
【００２０】
以上の理由により、１次判別モデルを利用して、比較的優良な企業群とそうでない非優良企業群に分割している。ここで、優良企業と非優良企業の分割は、例えば、格付け会社の格付けや評価点を用いるとよい。例えば、格付けがＢＢ＋より悪くなる確率を求めるモデルを作成し、その結果を利用する。尚、この例では、２分割したが、これに限らず、３分割以上であってもよい。
【００２１】
続いて、２次スコアリングモデル２００について詳述する。２次スコアリングモデル２００は、個々の債務者の理論デフォルト確率を求めるモデルである。従来の統計モデルでは避けることができなかった、外れ値や欠損値による影響を極力減らすモデル構築を行う。また、できるだけ多くの指標値を評価の対象とする。これを実現するために、本モデルでは、説明変数の一つに総合デフォルト指数を含む。
【００２２】
図２に、２次スコアリングモデル２００の構成を示す。まず、各種財務指標値から総合デフォルト指数を計算する。そして、この総合デフォルト指数を説明変数の一つとして利用し、他の財務指標値とともに、所定のロジスティックモデルを用いてデフォルト確率を計算する。
【００２３】
ここで、総合デフォルト指数を導くためのシグナルモデルについて説明する。まず、例えば、自己資本比率等の信用リスクを評価する上での特定の指標の分布が図３で与えられるとする。この分布は、例えば、多数の債務者のサンプルデータに基づき与えられ、デフォルト先の分布データと、正常先の分布データが示されている。ここで、「デフォルト先」とは、基準時において実際にデフォルトに至ったサンプルをいい、「正常先」とは、基準時において実際にはデフォルトに至らなかったサンプルをいう。図３では、横軸が自己資本比率であり、縦軸はサンプル数である。左に行くほど自己資本比率が低くなる、即ち、一般的にデフォルトしやすい傾向を有する。先ず、適当なところでサンプルを２分割する。例えば図３中の点線で示す箇所にて分割する。
【００２４】
ここで、点線より左側を「デフォルト領域」とする。点線より右側を「正常領域」とする。そして、実際のデフォルトサンプルでデフォルト領域にあるサンプル数をＡとする。また、実際の正常先サンプルでデフォルト領域にあるサンプル数をＢとする。実際のデフォルトサンプルで正常領域にあるサンプル数をＣとする。さらには、実際の正常先サンプルで正常領域にあるサンプル数をＤとする。これらの関係は次の表１にまとめる。
【００２５】
【表１】
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この分割線でサンプルを２分したとき、デフォルト先サンプル全体に対するデフォルト領域に入るサンプル数の比、Ａ／（Ａ＋Ｃ）をシグナル（Ｓ）と呼ぶ。このシグナル（Ｓ）は、実際にデフォルトしたサンプルをデフォルト先であると正しく判別した割合である。
【００２６】
また、正常先サンプルに対するデフォルト領域に入るサンプル数の比、Ｂ／（Ｂ＋Ｄ）をノイズ（Ｎ）と呼ぶ。このノイズ（Ｎ）は、実際にはデフォルトしなかった正常先であるが、誤ってデフォルト先と判定してしまった割合である。
【００２７】
シグナルとノイズの推移を図４に示す。縦軸は比率、横軸は自己資本比率を示している。図４の分割点におけるＮ／Ｓ比率を求める。Ｎ／Ｓ比率はノイズ（Ｎ）÷シグナル（Ｓ）で計算される。分割点における正常サンプルとデフォルトサンプルの判別能力が高いほどノイズは小さく、シグナルが大きくなるので、Ｎ／Ｓ比率は小さい値となる。逆に判別能力が低いほどＮ／Ｓ比率は大きくなる。Ｎ／Ｓ比率が１を超える場合、その分割点における判別能力はないことを示す。算出されたＮ／Ｓ比率が例えば最小値をとる分割点、即ち最小誤判別点を求め、その分割点を決定する。分割点の設定については、その他の発明の実施の形態において、この手法以外の手法につき説明する。
【００２８】
このようにして分割点が決定されると、次に特定の債務者に関する信用リスクの評価を指標毎に得点化することによって実行する。好適な実施の形態では、分割点左側の全てのサンプルは１点、分割点の右側のサンプルは０点とする。具体的には、分割点にかかる自己資本比率よりも低い自己資本比率を有する債務者は、１点が与えられる。また、分割点にかかる自己資本比率よりも高い自己資本比率を有する債務者は、０点が与えられる。これらに、決定された分割点におけるＮ／Ｓ比率の逆数を乗じた数字を得点（スコア）とする。判別能力が高いほど、即ち、Ｎ／Ｓ比率が低いほど、分割点の左側にあるサンプルは高いスコアを得ることになる。これは、判別能力が高い方法によりデフォルト可能性が高いと判別された場合には、より信用リスクが高くなるように、得点に対する重み付けを行なったものである。
【００２９】
他の自己資本比率以外の指標に関して同様にスコアを計算してそれらを全て合計する。例えば、５０以上の指標につきスコアを計算し、合計する。この合計値を総合デフォルト指数と呼ぶ。尚、総合デフォルト指数の最大値は、すべての指標が１のシグナルを発したとき、Ｎ／Ｓ比の逆数の合計に等しくなる。
【００３０】
しかしながら、サンプルの中には、データが不備のため一部の指標が計算できない場合もある。この場合、総合デフォルト指数をサンプル間で直接比較することができない。そこで、本発明にかかる信用評価システムでは、総合デフォルト指数を計算する際に用いた指標の個数（即ち、０か１が与えられた個数）で割ることで単位得点（単位総合デフォルト指数）を計算している。このようにすることによって、債務者間で信用リスクにつき直接比較が可能となる。この単位総合デフォルト指数が大きいほどデフォルトする可能性が高いとみなす。
【００３１】
このような単位総合デフォルト指数を用いた本発明にかかる信用評価システムは、中小企業の信用リスクを評価する上で極めて有用である。通常の信用リスク分析においては、中小企業の財務諸表のように、データの信頼性に乏しく、かつ財務指標が十分にそろわない欠損値が多い場合、信用リスク分析は困難になる。この場合、本発明にかかる信用評価システムでは、各財務指標値において相対的によい側に属する企業群と悪い側に属する企業群に分割し、悪い側に属する企業に１を、良い側に属する企業に０を付与し各種財務指標値の単位合計で企業の信用力を評価しているため、総合的に中小企業の信用力を評価することができる。
【００３２】
本発明にかかる信用評価システムについて、実際に、精度の高い単位総合デフォルト指数の計算に不可欠な大規模な財務データベースを用いて単位総合デフォルト指数のパラメータを計算した。この財務データベースは、法人に関しては債務者数が約７５万（その内デフォルト数が約５万）、決算書数が約２２５万（その内デフォルト数が約１３万）であり、事業性個人に関しては債務者数が約２４万（その内デフォルト数が約２万）、決算書数が約５０万（その内デフォルト数が約３万）である。その結果、従来の信用評価システムでは、デフォルトとの相関性が低いため利用されることが少ない、売上高営業利益率、一人当たり利払い後事業利益、総資本当期利益率等の利益関連指標や減価償却率等も本発明にかかる信用評価システムでは評価対象とすることができることが確認された。
【００３３】
次に、本発明の実施の形態１にかかる信用評価システムの構成及び処理例について説明する。図５に当該信用評価システムの構成例を示す。
【００３４】
この信用評価システムは、専用コンピュータ、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等のコンピュータより実現可能である。但し、コンピュータは、物理的に単一である必要はなく、分散処理を実行する場合には、複数であってもよい。この信用評価システムは、例えば、ＣＰＵ１０１、入出力装置１０２、制御プログラム１０３、指標情報ファイル１０４、モデル情報ファイル１０５、債務者情報ファイル１０６、評価情報ファイル１０７及びそれらを接続するバス１０８を備えている。
【００３５】
ＣＰＵ１０１は、制御プログラム１０３に基づいて、この信用評価システム内の各種処理を実行する中央制御装置である。入出力装置１０２は、例えば、キーボード、マウス等の入力手段及びＣＲＴ、液晶ディスプレイ、プリンタ等の出力手段によって構成される。
【００３６】
制御プログラム１０３、指標情報ファイル１０４、モデル情報ファイル１０５、債務者情報ファイル１０６、評価情報ファイル１０７は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等の内部又は外部記憶手段に格納されている。これらのプログラム、データベースは、遠隔に設けられたデータベース等からインターネット等の通信網を介して取得するようにしてもよい。
【００３７】
制御プログラム１０３は、本システムに関する処理をＣＰＵ１０１により実行させるためのプログラムである。
【００３８】
指標情報ファイル１０４は、自己資本比率、親会社の信用度、オーナー資産の有無等の信用リスクと関連性のある指標に関する指標情報を記憶するファイルである。例えば、この指標情報には、図３の分布情報を得るための、過去の多数のサンプルに対する指標のデータと、各サンプルが基準時点においてデフォルトしたか否かのデータを関連付けた情報が含まれる。
【００３９】
モデル情報ファイル１０５は、上述のシグナルモデルによりＮ／Ｓ比率を算出するために必要な情報を記憶するファイルである。例えば、この情報には、決定された分割点に関する情報、データ補充率や基準となるＮ／Ｓ比率等が含まれる。
【００４０】
債務者情報ファイル１０６は、信用リスクの評価を行なおうとする債務者に関する情報を記憶するファイルである。例えば、この情報には、債務者の各指標に対応するデータや、総合デフォルト指数を算出する上で含める指標を特定する情報が含まれる。
【００４１】
評価情報ファイル１０７は、信用リスクの評価結果を示す情報を記憶するファイルである。例えば、この情報には、上述のような方法によって算出された総合デフォルト指数や単位総合デフォルト指数が含まれる。
【００４２】
次に、図６に示すフローチャート及び図７乃至図９に示す画面例に基づき本発明にかかる信用評価システムの処理の一例について説明する。
【００４３】
まず、一次判別モデル１００に関する処理を行う。例えば、オペレータの指示に基づき制御プログラム１０３は、債務者情報ファイル１０６より評価すべき債務者数を画面上に表示する。オペレータは、グループを分割するための基準となる格付け情報や評価点を入力する。制御プログラム１０３は、基準の入力に応じて債務者情報ファイル１０６中の債務者情報を分別し、それぞれのグループに属する債務者数を表示する。
【００４４】
続いて、２次スコアリングモデル２００に関する処理を行う。この処理は、１次判別モデル１００により分けられたグループ毎に異なるモデルに従って実行する。最初に、例えば、信用リスクを評価する上で用いられる指標のうち、特定の指標を選択する（Ｓ１０１）。例えば、自己資本比率を選択する。具体的には、図７に示す画面表示例に基づき、特定の指標の選択が実行される。図７の指標項目の欄には、予め信用リスクを評価する上で用いられる指標が列挙されている。操作者は、各指標項目についてグループ番号を付与することにより、グルーピングし、特定の指標を選択する。例えば、グループ番号として１が付与された項目が選択された指標であるとして、グループ番号１に対応する総合デフォルト指数及び単位総合デフォルト指数が計算される。それぞれの指標項目に対してグループ番号を入力し終わった場合に、入力完了ボタンをクリックすると、その情報が制御プログラム１０３によってモデル情報ファイル１０５に格納される。
【００４５】
選択された指標をさらに絞り込む処理を行なうようにしてもよい。例えば、図８の画面表示例に示すようにデータ補充率やＮ／Ｓ比率等の指標の限定要素に対する対象基準を入力する。制御プログラム１０３は、このようにして入力された対象基準に基づいて、選択された指標を絞り込み、対象とならない指標についてはその旨の情報が付加され、ステップＳ１０２以降の処理の対象とはならない。
【００４６】
さらに、この時点で計数処理の指示を行なうようにしてもよい。例えば、図９の画面表示例に示すように、処理項目及びそれに対する指示内容として、指数タイプ、分割数、分割基準等の情報を入力する。指数タイプでは、単位総合指数か総合指数かを選択入力する。
【００４７】
次に、Ｎ／Ｓ比率の計算を実行する（Ｓ１０２）。先ず、サンプルを２分割する適当な分割点を入力する。例えば図３に示すような分布を表示させ、任意の位置を指定することによって分割点を入力するようにしてもよい。また、分布を数値で表し、分割点も数値により入力するようにしてもよい。そして、シグナル（Ｓ）をＡ／（Ａ＋Ｃ）を計算することによって算出する。また、ノイズ（Ｎ）をＢ／（Ｂ＋Ｄ）を計算することによって算出する。そして、分割点におけるＮ／Ｓ比率を求める。Ｎ／Ｓ比率はノイズ（Ｎ）÷シグナル（Ｓ）で計算される。これらのシグナル（Ｓ）、ノイズ（Ｎ）及びＮ／Ｓ比率の計算にあたっては、適宜、バッファ等の記憶手段に記憶させ、読み出すことにより実現する。即ち、シグナル（Ｓ）を算出し、算出結果をバッファ等の記憶手段に保存する。ノイズ（Ｎ）を算出し、算出結果をバッファ等の記憶手段に保存する。このようにして保存された計算結果を読み出し、Ｎ／Ｓ比率の計算を実行し、その結果を再度バッファやモデル情報ファイル１０５に格納する。算出されたＮ／Ｓ比率が例えば最低値をとる分割点を求め、その分割点を決定する。分割点に関する情報は、Ｎ／Ｓ比率情報とともに、モデル情報ファイル１０５に格納される。
【００４８】
このようにして分割点が決定されると、次に特定の債務者に関する信用リスクの評価を指標毎に得点化することによって実行する（Ｓ１０３）。具体的には、分割点にかかる自己資本比率と、評価しようとする債務者の自己資本比率を比較する。分割点にかかる自己資本比率は、モデル情報ファイル１０５より読み出す。評価対象の自己資本比率は、債務者情報ファイル１０６より読み出す。制御プログラム１０３によって、評価しようとする債務者の自己資本比率の方が分割点にかかる自己資本比率よりも低いと判定された場合には、その債務者については、Ｎ／Ｓ比率の逆数を計算し、その計算結果を評価情報ファイル１０７に格納する。また、分割点にかかる自己資本比率よりも高い自己資本比率を有する債務者については、０点を評価情報ファイル１０７に格納する。
【００４９】
選択した指標に関する得点を算出すると、制御プログラム１０３は、全ての指標につき得点の算出が完了しているか否かについて判定する（Ｓ１０４）。制御プログラム１０３が、全ての指標につき得点の算出が完了していないと判定した場合には、他の自己資本比率以外の指標を選択し（Ｓ１０１）、ステップＳ１０２、ステップＳ１０３、ステップＳ１０４の処理を繰り返す。
【００５０】
全ての指標につき得点の算出が完了した場合には、算出した得点の合計値を算出し、総合デフォルト指数として、評価情報ファイル１０７に格納する（Ｓ１０５）。さらに、評価情報ファイル１０７に格納された総合デフォルト指数を、総合デフォルト指数を算出する上で計算された指標の個数により割る計算を実行し、単位総合デフォルト指数を算出する（Ｓ１０６）。この単位総合デフォルト指数も評価情報ファイル１０７に格納される。
【００５１】
以上説明したように、本発明の実施の形態にかかる信用評価システム及び信用評価方法によれば、大企業、中堅中小企業、零細企業、個人企業など入手できる定性・定量データの情報量に格差があるケース、或いは同一の業態においても、欠測値の多いデータや欠測値の少ないデータなど情報の質に格差があるケースにおいて、各種の情報を網羅的に評価した債務者の信用リスクの計測が可能になる。
【００５２】
発明の実施の形態２．
この発明の実施の形態２は、本発明にかかる信用評価システムにおいて用いられる指標値の選択処理に関する。
【００５３】
指標値の選択処理のフローを図１０に示す。まず、予め用意された複数の指標より対象とする指標を一次選択する（Ｓ２０１）。具体的には、信用評価システムでは、制御プログラム１０３に従い、指標情報ファイル１０４より指標情報を読み出し、入出力装置１０２である表示装置に指標情報を表示する。オペレータは、表示された指標情報より特定の指標情報を選択する。例えば、キーボードを用いて画面表示された指標情報のチェック欄にチェックを付することによって指標情報を選択する。選択された指標情報は、モデル情報ファイル１０５に格納される。
【００５４】
次に、信用評価システムは、一次選択された指標のそれぞれにおいて、最小誤判別点を計算により求める（Ｓ２０２）。先ず、サンプルを２分割する適当な分割点を入力する。そして、シグナル（Ｓ）をＡ／（Ａ＋Ｃ）を計算することによって算出する。また、ノイズ（Ｎ）をＢ／（Ｂ＋Ｄ）を計算することによって算出する。そして、分割点におけるＮ／Ｓ比率を求める。Ｎ／Ｓ比率はノイズ（Ｎ）÷シグナル（Ｓ）で計算される。これらのシグナル（Ｓ）、ノイズ（Ｎ）及びＮ／Ｓ比率の計算にあたっては、適宜、バッファ等の記憶手段に記憶させ、読み出すことにより実現する。即ち、シグナル（Ｓ）を算出し、算出結果をバッファ等の記憶手段に保存する。ノイズ（Ｎ）を算出し、算出結果をバッファ等の記憶手段に保存する。このようにして保存された計算結果を読み出し、Ｎ／Ｓ比率の計算を実行し、その結果を再度バッファやモデル情報ファイル１０５に格納する。算出されたＮ／Ｓ比率が例えば最低値をとる分割点を求め、その分割点を決定する（Ｓ２０３）。分割点の決定方法は、これに限らず、他の方法でもよい。分割点に関する情報は、Ｎ／Ｓ比率情報とともに、各指標と関連付けられてモデル情報ファイル１０５に格納される。ここで、分割点は、入力によるものでなくとも、制御プログラム１０３が自動的に複数の分割点を発生させ、随時、分割点ごとのＮ／Ｓ比率を計算するようにしてもよい。
【００５５】
次に制御プログラム１０３は、モデル情報ファイル１０５に格納されたＮ／Ｓ比率情報に基づき、最も低いＮ／Ｓ比率を有する指標を選択する（Ｓ２０４）。そして、制御プログラム１０３は、選択された指標について単位総合デフォルト指数を計算する（Ｓ２０５）。具体的には、図５に示すフローチャートのＳ１０２乃至Ｓ１０６及びその説明に示される処理を実行することによって単位総合デフォルト指数を計算により求める。
【００５６】
その後、制御プログラム１０３は、計算により求められた単位総合デフォルト指数に基づいて、デフォルトサンプルに対する説明力を確認する（Ｓ２０６）。この説明力の確認は、例えば、多数のサンプルについて単位総合デフォルト指数の悪い方から２０％を抽出し、その中にどの程度実際にデフォルトしたサンプルが含まれているかを算出することによって行う。
【００５７】
次に、制御プログラム１０３は、２番目にＮ／Ｓ比率が低い指標を選択する（Ｓ２０７）。そして、制御プログラム１０３は、この指標と、Ｓ２０４において選択された指標とに基づき、単位総合デフォルト指数を計算する（Ｓ２０８）。そして、この計算結果に基づきデフォルトサンプルに対する説明力が先の計算結果と比較して改善されているかどうかを制御プログラム１０３が確認する（Ｓ２０８）。制御プログラム１０３が改善されないと判定した場合（Ｓ２１０）は、指標の追加を中止する（Ｓ２１１）。中止した場合には、これまでに選択された指標を入出力装置１０２によって出力する（Ｓ２１２）。
【００５８】
制御プログラム１０３が改善されたと判定した場合（Ｓ２１０）は、３番目にＮ／Ｓ比率が低い指標を選択し（Ｓ２０７）、これを加えて単位総合デフォルト指数を計算し（Ｓ２０８）、デフォルトサンプルに対する説明力を比較する（Ｓ２０９）。これら一連の作業を、指標値を加えても、デフォルトサンプルに対する説明力が改善されなくなるまで続ける。
【００５９】
ここで、指標の選択処理に関しては、指標値を成長性や収益性などの観点からいくつかのサブカテゴリーに分類し、それぞれのサブカテゴリーの中からＮ／Ｓ比率が低い指標をいくつか選択するようにしてもよい。例えば、１００個の指標がある場合には、２０個ずつのサブカテゴリーに分け、それぞれのサブカテゴリから１つの指標を選択する。
【００６０】
また、使用する指標値の相関係数を事前に調査し、相関の高い指標はどちらか一つを排除しておくようにしてもよい。
【００６１】
その他の発明の実施の形態．
上述の例では、分割点が１箇所、即ち全体を２分割する場合を説明したが、分割を２箇所以上とすることも可能である。その場合は、各分割点でのＮ／Ｓ比率を計算する。この場合、与える点数を１か０のみではなく、３分割の場合０、１、２とする等の任意の三段階の数値とすることも可能である。信用リスクを評価しようとする債務者が、３分割した領域のいずれの領域に該当するかを判別する。そして、その上で該当する領域に対応して０、１、２のいずれかにＮ／Ｓ比率の逆数を乗算した値、即ち、０、Ｓ／Ｎ又は２Ｓ／Ｎを得点（スコア）とする。４分割の場合には、四段階の数値、５分割の場合には、五段階の数値とし、ｎ分割の場合には、ｎ段階の数値とすることが好ましい。これらの計算処理は、制御プログラム１０３に基づき実行し、最終的な評価結果は、評価情報ファイル１０７に格納される。
【００６２】
また、上述の例では、数値の存在しない指標による影響を避けるため、単位総合デフォルト指数を計算したが、存在しない数値には他の数値を代用（することで、単位当たりとはせず、総合デフォルト指数をそのまま利用することも可能である。例えば、０と１の中間の０．５点などを代用値として用いることができる。
【００６３】
また、信用度の高い側のサンプル数と信用度に低い側のサンプル数とが等しくなるような分割点としてもよい。つまり、サンプルを半分にする点で２分割する。この場合には、信用度の低い側のサンプルに対して１点を与える。
【００６４】
全体を２０％タイル毎に５分割し、信用度の低い領域から順に１点、２点、３点、４点、５点を与えても良い。
【００６５】
全体をｎ分割し、それぞれに同じ点数、例えば１点を与えても良い。
【００６６】
分割点に関しては、データマイニング手法である、ＣＡＲＴ法、ＱＵＥＳＴ法等のＴｒｅｅ分析を用いて最適分割点を探るようにしてもよい。ここで、ＣＡＲＴ法は、分類および回帰２進木をいい、データを２つのサブセットに分割して、各サブセット内のケースが前のサブセットよりも等質になるようにする。また、ＱＵＥＳＴ法は、変数選択と分岐点選択を個別に取り扱う２進木成長アルゴリズムである。
【００６７】
また、単位総合デフォルト指数の作成に不可欠なＮ／Ｓの設定については、次のようにしてもよい。即ち、複数の分割点があり、かつ、各領域ごとに０点もしくは1点およびそれ以外の数値を含む得点が付与されている場合は、全ての分割点でＮ／Ｓ比率を一定にする。換言すると、複数の分割点によって分割された場合には、それぞれの領域に異なる点数を付与する。そのときは、それぞれの点数にはＮ／Ｓ比率は掛け合わせる必要はなく、そのままの点数としてもよい。
【００６８】
また、複数の分割点があり、かつ、各領域ごとに同じ得点が付与されている場合は、同じ点数が付与された分割点ではＮ／Ｓ比率を個別に与えるようにしてもよい。このようにすることで、Ｎ／Ｓ比率によって各領域に差異を生じさせることが可能となる。
【００６９】
さらに、全てのデフォルトサンプルの点で分割点を与え、それぞれの分割点でＮ／Ｓ比率を計算するようにしてもよい。即ち、１０００個のサンプルがある場合には、１０００個分のＮ／Ｓ比率を計算する。これらのＮ／Ｓ比率をスムーズにつなぐ曲線で近似したラインを利用し、指標値の任意の点におけるＮ／Ｓ比率を計算する。
【００７０】
上述の例では、連続的なデータを前提としたが、定性的で離散的なデータも織り込むことが可能である。例えば、「持ち家」か「借家」を示すデータが有る場合、以下の算式でＮ／Ｓ比率を計算することで、本指標をモデルに取りこむことが可能である。借家をデフォルト領域とした場合、借家でデフォルトしたサンプルをＡ、借家で正常のサンプルをＢ、持ち家でデフォルトしたサンプルをＣ、持ち家で正常のサンプルをＤとすることで、同様にＮ／Ｓ比率を計算する。即ち、Ａ／（Ａ＋Ｃ）を計算することによりシグナル（Ｓ）を求め、Ｂ／（Ｂ＋Ｄ）を計算することによりノイズ（Ｎ）を求める。そして、これらの値より特定の分割点におけるＮ／Ｓ比率を求める。
【００７１】
また、単位総合デフォルト指数を用いて、事業性個人の評価項目に「営業利益率」等の定量項目と「後継者の有無」などの定性項目を同じモデルのなかで評価するようにしてもよい。
【００７２】
さらに図１１のようにデフォルト先の分布が２極化しているようなケースでは、デフォルト先の中間値からの距離により、図４の横軸に示すような元データを基準化してＮ／Ｓ比率を算出して精度を上げることができる。或いは、そもそもの変数自体を正規化していれば変数の絶対値を用いていることでＮ／Ｓ比率を算出して精度を上げることができる。
【００７３】
計算された単位総合デフォルト指数を、判別分析やロジスティック分析などの統計モデルの説明変数の一つとして利用することも可能である。或いは判別分析やロジスティック分析などの統計モデルの評価結果を用いてＮ／Ｓ比率を算出し、単位総合デフォルト指数を算出するような逆の手順や繰り返しの方法がある。
【００７４】
なお、ここで単位総合デフォルト指数と組み合わせる統計モデルは、例えば、評価結果＝ｘ、或いは評価結果＝自然対数の底ｅのｘ乗／（１＋自然対数の底ｅのｘ乗）、なお、ｘは定数及び財務指標や属性などｎ個の説明変数から構成される説明変数とする。
【００７５】
評価結果に時系列的な傾向が見受けられる場合、上記の統計モデルのｘのうち定数項をその時系列的な変動に合わせて増減させることで、モデルの陳腐化の防止や将来の予測評価結果が算出可能となる。また、マクロ変数やセミマクロ変数により評価結果の傾向を予測できる場合には、上記の統計モデルのｘのうち定数項を、マクロ変数やセミマクロ変数の予測値に合わせて増減させることで、モデルの陳腐化の防止や将来の予測評価結果が算出可能となる。さらに、時系列的な要因だけでなく、当定数項に債務者の規模、業種、地域性、年度、客層などのあらゆる個別要因を反映できる。例えば、統計モデルが大標本のデフォルト率（＝評価結果）を推定している場合、評価対象とする小標本（例えば、債務者の規模、業種、地域性、年度、客層などで区分したデータ）の実績デフォルト率や予想デフォルト率の期待値を算出するように当定数項を逆算して調整すれば、小標本の特性を反映したモデル化が可能となる。なお、ここでの評価結果とは推定デフォルト率やその代理変数としての評点などをさす。
【００７６】
分割点は様々な選択が可能である。例えば、最小誤判別点、最小Ｎ／Ｓ比率点、下位２０％タイル点等である。
【００７７】
例えば、最小誤判別点の探索方法は、例えば次の誤判定率の評価式の値が最小となる点を分割点として決定する。
デフォルトの評価式＝（Ｄ２／Ｄ１）＋（ｓ２／ｓ１）
非投資適格の評価式 ＝（ｎ２／ｎ１）＋（ｉ２／ｉ１）
Ｄ１：総デフォルト数
ｓ１：総生存数
Ｄ２：総デフォルト数のうちデフォルトと判定できなかった数
ｓ２：総生存数のうち生存と判定できなかった数
Ｄ２／Ｄ１：デフォルト誤判定率
ｓ２／ｓ１：生存誤判定率
【００７８】
また、上述の例では、分割対象は、デフォルト・非デフォルトとしたが、さらに、外部格付を用いることも可能である。この場合には、例えば、投資適格＝ＢＢＢ−以上と非投資適格＝ＢＢ+以下に２分割する。その他、外部評価を用いる場合には、例えばｘｘ以上とｘｘ以下に２分割する。さらには、内部評価を用いる場合には、正常先、要注意先１、要注意先２、破綻懸念先、実質破綻先・破綻先、などの序列のうち、任意の箇所において２分割する。
【００７９】
上述の例において、システムのハードディスク、メモリ等の記憶手段等にインストールされた各種のプログラムは、様々な種類の記憶媒体に格納することが可能であり、また、通信媒体を介して伝達されることが可能である。ここで、記憶媒体には、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭカートリッジ、バッテリバックアップ付きＲＡＭメモリカートリッジ、フラッシュメモリカートリッジ、不揮発性ＲＡＭカートリッジ等を含む。また、通信媒体には、電話回線等の有線通信媒体、マイクロ波回線等の無線通信媒体等を含み、インターネットも含まれる。
【００８０】
【発明の効果】
本発明により、信用評価を適切に行なうことができ、特に定性データ、定量データ、欠測値の多い財務データ、欠測値の少ない財務データ、外れ値の多いデータ等を総合的に判断することができる信用評価システム及び信用評価方法を提供することができる。
さらに詳細には、本発明にかかる信用評価システムは、ポートフォリオの信用リスク管理手段として有用である。
また、本発明により算出されたデフォルト率を基に将来を予測し、それを貸出金利に反映させれば、与信審査やプライシングの判断基準として有効である。
また、本発明にかかる信用評価システムにより、中堅、中小、零細企業の理論デフォルト率が計測可能となるため、同じクラスの企業をたくさん集めれば、実際のデフォルト率を理論値に近づけることができる。多くの企業向けの債権を集めて証券化すればデフォルト率の分散が小さくなるため、投資家の信任を得やすい世界に商品が組成可能となる。
特に、不良債権をはじめいろいろな要因で金融仲介機能が低下しているなかで、新しい金融商品として貸し出し債券を証券化するＣＬＯ（Collateralized Loan Obligation）を組成したり、融資だけでなく中小企業の売掛金を担保とした債権に組成することが可能となる効果は大である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる信用評価システムにおける評価モデルの概念図である。
【図２】本発明にかかる信用評価システムにおける２次スコアリングモデルの概念図である。
【図３】本発明にかかる信用評価システムにおけるシグナルモデルを説明するための図である。
【図４】本発明にかかる信用評価システムにおけるシグナルモデルを説明するための図である。
【図５】本発明にかかる信用評価システムのハードウェア構成例を示す図である。
【図６】本発明にかかる信用評価システムの処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明にかかる信用評価システムにおける入力画面例を示す図である。
【図８】本発明にかかる信用評価システムにおける入力画面例を示す図である。
【図９】本発明にかかる信用評価システムにおける入力画面例を示す図である。
【図１０】本発明にかかる信用評価システムの処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明にかかる信用評価システムの他の実施の形態を説明するための図である。
【符号の説明】
１０１  ＣＰＵ  １０２  入出力装置
１０３  制御プログラム  １０４  指標情報ファイル
１０５  モデル情報ファイル  １０６  債務者情報ファイル
１０７  評価情報ファイル  １０８  バス
【図１】
0004358475.tif 000003
【図２】
0004358475.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
0004358475.tif 000008
【図７】
0004358475.tif 000009
【図８】
0004358475.tif 000010
【図９】
0004358475.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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