(57)【要約】【課題】企業が経営破綻状態となる確率を定量的に評価する。【解決手段】評価対象企業が経営破綻状態となる確率を評価する倒産確率算出システム１であって、前記評価対象企業についての財務情報を取得する財務情報取得部２１と、ある企業の財務情報と該企業の第１の所定期間において経営破綻状態となる確率との対応関係を示す倒産確率推計モデルを記憶するモデル記憶部３３と、財務情報取得部２１が取得した財務情報と、モデル記憶部３３において記憶された倒産確率推計モデルと、に基づいて、前記評価対象企業が第１の所定期間において経営破綻状態に陥る確率を算出する倒産確率算出部２５と、を備える。【選択図】図２
2009048236.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象企業が経営破綻状態となる確率を評価する倒産確率算出システムであって、
前記評価対象企業についての財務情報を取得する財務情報取得部と、
企業の財務情報と第１の所定期間において経営破綻状態となる確率との対応関係を示す倒産確率推計モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記財務情報取得部が取得した財務情報と、前記モデル記憶部において記憶された倒産確率推計モデルと、に基づいて、前記評価対象企業が第１の所定期間において経営破綻状態に陥る確率を算出する倒産確率算出部と、
を備えることを特徴とする倒産確率算出システム。
【請求項２】
請求項１に記載の倒産確率算出システムにおいて、
前記モデル記憶部において記憶される倒産確率推計モデルは、過去の第１の所定期間内に経営破綻状態とならなかった企業及びその企業の財務情報と、過去の前記第１の所定期間内に経営破綻状態となった企業及びその企業の財務情報とに基づいて算出された前記対応関係を示す関数であることを特徴とする倒産確率算出システム。
【請求項３】
請求項１又は２の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
ある時点における格付とその時点から前記第１の所定期間のうちに企業が経営破綻状態となる確率との対応関係を示す格付データを記憶する格付データ記憶部と、
前記倒産確率算出部において算出された確率と、前記格付データ記憶部において記憶された格付データとに基づいて、前記評価対象企業の格付を決定する格付決定部と、
ある期にある格付を付されたある企業が、その次の期において各格付が付与される確率を示す信用データを記憶する信用データ記憶部と、
前記格付決定部において決定された格付と、前記信用データ記憶部において記憶された信用データとに基づいて、第１の所定期間よりも長い第２の所定期間内に前記評価対象企業が経営破綻状態となる確率を算出する信用リスク算出部と、
を備えることを特徴とする倒産確率算出システム。
【請求項４】
請求項１〜３の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
前記モデル記憶部において記憶される倒産確率推計モデルは、該企業の属性に基づいて所定の分類別に作成され、
前記評価対象企業が前記モデル記憶部における所定の分類において、どの分類に属するかを判定する分類判定部を備えることを特徴とする倒産確率算出システム。
【請求項５】
請求項３に記載の倒産確率算出システムにおいて、
前記格付データ記憶部において記憶される格付データは、企業の属性に基づいて所定の分類別に作成され、
前記評価対象企業が前記モデル記憶部における所定の分類において、どの分類に属するかを判定する分類判定部を備えることを特徴とする倒産確率算出システム。
【請求項６】
請求項３に記載の倒産確率算出システムにおいて、
前記信用データ部において記憶される信用データは、企業の属性に基づいて所定の分類別に作成され、
前記評価対象企業が前記モデル記憶部における所定の分類において、どの分類に属するかを判定する分類判定部を備えることを特徴とする倒産確率算出システム。
【請求項７】
請求項１〜６の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
財務情報として必要な各項目の一般的な値を記憶する一般値記憶部と、
前記財務情報取得部において取得した財務情報において必要な項目であって取得できていない欠損項目がある場合には、該欠損項目については前記一般値記憶部に記憶された一般値を入力する欠損項目処理部と、
を備えることを特徴とする倒産確率算出システム。
【請求項８】
請求項１〜７の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
財務情報として取得される各項目について一般的に知られた値の上限及び下限を記憶する上下限値記憶部と、
前記財務情報取得部が取得した財務情報において、ある項目の値がその項目について前記上下限値記憶部において記憶された上限値を上回る場合は、その値を当該上限値に置換し、ある項目の値がその項目について前記上下限値記憶部において記憶される下限値を下回る場合は、その値を当該下限値に置換する異常値処理部と、
を備えることを特徴とする倒産確率算出システム。
【請求項９】
請求項１〜８の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
経営破綻状態とは、裁判所に対して会社更生法の適用、民事再生法の手続き開始、破産、若しくは特別清算の開始の申請すること、又は所定期間内に２度の不渡りを出したことによる銀行取引停止処分を受けることを特徴とする倒産確率算出システム。
【請求項１０】
請求項１〜８の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
経営破綻状態とは、その企業の自己資本比率が所定の割合未満であることを特徴とする倒産確率算出システム。
【請求項１１】
評価対象企業が経営破綻状態となる確率を評価する倒産確率算出方法であって、
企業の財務情報と第１の所定期間において経営破綻状態となる確率との対応関係を示す倒産確率推計モデルを記憶する記憶部にアクセス可能なコンピュータが、
前記評価対象企業についての財務情報を取得するステップと、
前記取得した財務情報と、前記記憶された倒産確率推計モデルと、に基づいて、前記評価対象企業が第１の所定期間において経営破綻状態に陥る確率を算出するステップと、
を含むことを特徴とする倒産確率算出方法。
【請求項１２】
評価対象企業が経営破綻状態となる確率を評価する倒産確率算出プログラムであって、
企業の財務情報と第１の所定期間において経営破綻状態となる確率との対応関係を示す倒産確率推計モデルを記憶する記憶部にアクセス可能なコンピュータに、
前記評価対象企業についての財務情報を取得するステップと、
前記取得した財務情報と、前記記憶された倒産確率推計モデルと、に基づいて、前記評価対象企業が第１の所定期間において経営破綻状態に陥る確率を算出するステップと、
を実行させることを特徴とする倒産確率算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、企業の倒産確率算出システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの債権を有する事業者には、その債権に係る債務者の倒産等によって債権が回収できなくなるリスクがある。そこで、事業を成功させるためには、このようなリスクを予見し、また折込んだ上で事業を実施する必要がある。
【０００３】
例えば、リース事業においては、リース事業者がリース料金を当初の契約通りに受取れず、リース債権を回収できなくなるリスクがある。しかも、リース契約は数年の長期に渡るものが多いことから、このリスクは小さくない。したがって、リース事業者は、リース先企業の倒産等のリスクを適切に折込んだ上で事業を実施する必要がある。
【０００４】
このため、リース事業者等の多くの債権を有する事業者は、格付機関による格付や信用調査機関による与信調査結果等を参考にしつつ、貸付又はリース等の契約締結の是非や金利又はリース料率の決定の判断を行ってきた。しかし、この判断は、担当者の経験やノウハウに依存しており、必ずしも上記リスクを定量的に把握した上での判断ではなかった。
【０００５】
ちなみに、特許文献１にはリース事業に係る契約業務を支援する契約支援システムが開示されているが、このシステムは、リース物件販売会社営業担当者とリース会社担当者の間で与信情報等のリース契約に係る情報の一元管理を可能とするものであって、リース先企業の倒産等の信用リスクを定量的に算出するものではない。
【特許文献１】特開２００３−９９６８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、このような課題に対して、企業が経営破綻状態となる確率を定量的に評価することができる倒産確率算出システム、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の発明は、評価対象企業が経営破綻状態となる確率を評価する倒産確率算出システムであって、
前記評価対象企業についての財務情報を取得する財務情報取得部と、
企業の財務情報と第１の所定期間において経営破綻状態となる確率との対応関係を示す倒産確率推計モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記財務情報取得部が取得した財務情報と、前記モデル記憶部において記憶された倒産確率推計モデルと、に基づいて、前記評価対象企業が第１の所定期間において経営破綻状態に陥る確率を算出する倒産確率算出部と、
を備えることを特徴とする倒産確率算出システムである。
【０００８】
第２の発明は、第１の発明に記載の倒産確率算出システムにおいて、
前記モデル記憶部において記憶される倒産確率推計モデルは、過去の第１の所定期間内に経営破綻状態とならなかった企業及びその企業の財務情報と、過去の前記第１の所定期間内に経営破綻状態となった企業及びその企業の財務情報とに基づいて算出された前記対応関係を示す関数であることを特徴とする倒産確率算出システムである。
【０００９】
第３の発明は、第１又は２の発明の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
ある時点における格付とその時点から前記第１の所定期間のうちに企業が経営破綻状態となる確率との対応関係を示す格付データを記憶する格付データ記憶部と、
前記倒産確率算出部において算出された確率と、前記格付データ記憶部において記憶された格付データとに基づいて、前記評価対象企業の格付を決定する格付決定部と、
ある期にある格付を付されたある企業が、その次の期において各格付が付与される確率を示す信用データを記憶する信用データ記憶部と、
前記格付決定部において決定された格付と、前記信用データ記憶部において記憶された信用データとに基づいて、第１の所定期間よりも長い第２の所定期間内に前記評価対象企業が経営破綻状態となる確率を算出する信用リスク算出部と、
を備えることを特徴とする倒産確率算出システムである。
【００１０】
第４の発明は、第１〜３の発明の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
前記モデル記憶部において記憶される倒産確率推計モデルは、該企業の属性に基づいて所定の分類別に作成され、
前記評価対象企業が前記モデル記憶部における所定の分類において、どの分類に属するかを判定する分類判定部を備えることを特徴とする倒産確率算出システムである。
【００１１】
第５の発明は、第３の発明に記載の倒産確率算出システムにおいて、
前記格付データ記憶部において記憶される格付データは、企業の属性に基づいて所定の分類別に作成され、
前記評価対象企業が前記モデル記憶部における所定の分類において、どの分類に属するかを判定する分類判定部を備えることを特徴とする倒産確率算出システムである。
【００１２】
第６の発明は、第３の発明に記載の倒産確率算出システムにおいて、
前記信用データ部において記憶される信用データは、企業の属性に基づいて所定の分類別に作成され、
前記評価対象企業が前記モデル記憶部における所定の分類において、どの分類に属するかを判定する分類判定部を備えることを特徴とする倒産確率算出システムである。
【００１３】
第７の発明は、第１〜６の発明の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
財務情報として必要な各項目の一般的な値を記憶する一般値記憶部と、
前記財務情報取得部において取得した財務情報において必要な項目であって取得できていない欠損項目がある場合には、該欠損項目については前記一般値記憶部に記憶された一般値を入力する欠損項目処理部と、
を備えることを特徴とする倒産確率算出システムである。
【００１４】
第８の発明は、第１〜７の発明の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
財務情報として取得される各項目について一般的に知られた値の上限及び下限を記憶する上下限値記憶部と、
前記財務情報取得部が取得した財務情報において、ある項目の値がその項目について前記上下限値記憶部において記憶された上限値を上回る場合は、その値を当該上限値に置換し、ある項目の値がその項目について前記上下限値記憶部において記憶される下限値を下回る場合は、その値を当該下限値に置換する異常値処理部と、
を備えることを特徴とする倒産確率算出システムである。
【００１５】
第９の発明は、第１〜８の発明の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
経営破綻状態とは、裁判所に対して会社更生法の適用、民事再生法の手続き開始、破産、若しくは特別清算の開始の申請すること、又は所定期間内に２度の不渡りを出したことによる銀行取引停止処分を受けることを特徴とする倒産確率算出システムである。
【００１６】
第１０の発明は、第１〜８の発明の何れかに記載の倒産確率算出システムにおいて、
経営破綻状態とは、その企業の自己資本比率が所定の割合未満であることを特徴とする倒産確率算出システムである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、企業が経営破綻状態となる確率を定量的に評価することができる倒産確率算出システム、方法及びプログラム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】
【００１８】
本発明の一実施形態である倒産確率算出システム１は、所定の財務情報が入手可能な企業であれば何れの企業の倒産確率も算出することができるが、本実施例においては、リース事業者が倒産確率算出システム１をリース契約の相手方であるリース物件利用予定者の倒産確率を算出する場合について説明する。
【００１９】
図１は、本発明の一実施形態である倒産確率算出システム１のハードウェア構成を示す図である。倒産確率算出システム１は、ＣＰＵ１０、メモリ１１、記憶装置１２、記録媒体読取装置１３、通信インターフェイス１４、入力装置１５、及び出力装置１６等を備えている。
【００２０】
ＣＰＵ１０は、記憶装置１２に記憶されているプログラムをメモリ１１に読み出して実行する。ここで、記憶装置１２とは例えばハードディスクドライブ等である。また、記録媒体読取装置１３は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１７に記録されたプログラムを読み取り、記憶装置１２に格納することもできる。入力装置１５は、キーボードやマウス等である。また、出力装置１６は、ディスプレイやプリンタ等である。
【００２１】
図２は、本発明の一実施形態である倒産確率算出システム１のブロック構成図である。同図に示すように、倒産確率算出システム１は、財務情報取得部２１、欠損項目処理部２２、異常値処理部２３、分類判定部２４、倒産確率算出部２５、格付決定部２６、信用リスク算出部２７等の各機能部と、一般値記憶部３１、上下限値記憶部３２、モデル記憶部３３、格付データ記憶部３４、信用データ記憶部３５等の各記憶部を備える。なお、各機能部２１〜２７は、ＣＰＵ１０が記憶装置１２に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより実現される。また、各記憶部３１〜３５は、記憶装置１２上に構築される。
【００２２】
財務情報取得部２１は、リース物件利用予定者についての財務情報を取得する。ここでいう財務情報とは、例えば、総資産利益率、自己資本比率、純借入金依存率、負債比率、従業員一人当たり利益、自己資本等である。
【００２３】
一般値記憶部３１は、財務情報として必要な各項目について、例えば、後述する倒産確率推計モデルを作成する際に利用したサンプル企業の財務情報に基づいて予め算出された値を各項目の一般的な値として記憶する。
【００２４】
欠損項目処理部２２は、財務情報取得部２１において取得した財務情報において、必要な項目であって取得できていない欠損項目がある場合に、該欠損項目の値として一般値記憶部３１に記憶された一般値を設定する。
【００２５】
異常値処理部２３は、財務情報取得部２１が取得した財務情報において、ある項目の値がその項目について上下限値記憶部３２において記憶された上限値を上回る場合は、その値を当該上限値に置換し、ある項目の値がその項目について上下限値記憶部３２において記憶された下限値を下回る場合は、その値を当該下限値に置換する。ここで、上下限値記憶部３２に記憶された各項目の上限値は、例えば、該当する項目について、上記サンプル企業の値を降順に並べたときに上位１％の順位に相当する値に設定され、同様に上下限値記憶部３２に記憶される各項目の下限値は、例えば、該当する項目について、上記サンプル企業の値を降順に並べたときに下位１％の順位に相当する値に設定される。
【００２６】
モデル記憶部３３は、過去の第１の所定期間（例えば、１年間）内に経営破綻状態とならなかった企業及びその企業の財務情報と、過去の第１の所定期間内に経営破綻となった企業及びその企業の財務情報とに基づいて、回帰分析を行うことにより算出された関数である倒産確率推計モデルを記憶する。ここで、経営破綻状態とは、裁判所に対して会社更生法の適用、民事再生法の手続き開始、破産、又は特別清算の開始の申請することや、所定期間内に２度の不渡りを出したことによる銀行取引停止処分を受けることと定義してもよく、また、自己資本比率が所定の割合未満（例えば、２％未満）となることと定義してもよい。
【００２７】
モデル記憶部３３において記憶される倒産確率推計モデルの算出は、具体的には、サンプル企業（１，０００社程度）の１年前の総資産利益率Ｘ１、自己資本比率Ｘ２、純借入金依存率Ｘ３、負債比率Ｘ４、従業員一人当たり利益Ｘ５、自己資本Ｘ６及び、これらの企業が現時点において経営破綻状態となったか否かについて（経営破綻状態となった場合はＰ＝１、経営破綻状態とならなかった場合はＰ＝０）を式（１）（２）に代入することにより行われる。  
2009048236.tif 000003
Ｚ＝ａ０＋ａ1Ｘ１＋ａ２Ｘ２＋ａ３Ｘ３＋ａ４Ｘ４＋ａ５Ｘ５＋ａ６Ｘ６・・・（２）
【００２８】
ここで、ａ０からａ６は、各項目の係数である。上述の通りサンプル企業の財務情報を代入することで、係数ａ０からａ６を未知数とする方程式がサンプル企業の数だけ得られ、それら方程式を連立させて係数ａ０からａ６の解が求められる。なお、係数の数よりもサンプル企業の数の方が多いので解は厳密には求まらない。そこで、例えば、サンプル企業ｊの財務情報をｘｊ，ｉ、Ｐの値をＰｊ、サンプル企業の数をＭとして、
2009048236.tif 000004
を最小とするａ０〜ａ６の値を求める。
【００２９】
なお、関数Ｐ（ｚ）は、式（１）に限定されるものではなく、ｚ→＋∞でＰ＝１に漸近し、ｚ→−∞でＰ＝０に漸近するような関数であればよい。
【００３０】
また、倒産確率算出に用いる財務情報の項目として、総資産利益率Ｘ１、自己資本比率Ｘ２、純借入金依存率Ｘ３、負債比率Ｘ４、従業員一人当たり利益Ｘ５、自己資本Ｘ６を用いた場合の例を示したが、これら以外の財務情報に係る項目を含めてもよく、試行錯誤により、より多くのサンプルに適合するモデルとなるよう改良することができる。
【００３１】
ところで、業種が異なれば一般的な財務状況の特徴も異なるので、倒産確率推計モデルは、業種別に作成してもよい。また、証券取引所に株式を上場している企業とそうでない企業とでは財務内容の特徴は大きく異なるので、倒産確率推計モデルは、上場・非上場に分けて作成してもよい。さらに、東京証券取引所第１部、第２部若しくはマザーズ、大阪証券取引所第１部、第２部若しくはヘラクレス、ＪＡＳＤＡＱ、又はニューヨーク証券取引所等、上場している証券市場毎に分類してもよい。
【００３２】
なお、上記のようにモデル記憶部３３において倒産確率推計モデルが所定の区分毎に分類して記憶されている場合、分類判定部２４は、リース物件利用予定者がどの区分に属するかを判定し、倒産確率算出部２５は、分類判定部２４において判定されたリース物件利用予定者が属する区分についての倒産確率推計モデルを用いて、当該リース物件利用予定者が第１の所定期間において経営破綻状態となる確率を算出する。
【００３３】
倒産確率算出部２５は、財務情報取得部２１において取得した該リース物件利用予定者の財務情報に含まれる各項目を、モデル記憶部３３において記憶された倒産確率推計モデル（具体的には、式（１）、式（２））に代入することで、リース物件利用予定者が第１の所定期間（例えば、１年間）において経営破綻状態となる確率Ｐを算出する。
【００３４】
格付データ記憶部３４は、予め作成された格付データを記憶する。格付データとは、図３に例示するように、経営破綻状態となる確率の範囲と、その確率に対応する格付（格付の高い順に、Ａ〜Ｌとする）を示すデータ表である。
【００３５】
格付決定部２６は、倒産確率算出部２５において算出された該リース物件利用予定者が第１の所定期間において経営破綻状態となる確率に基づき、格付データ記憶部３４に記憶された格付データを参照して、該リース物件利用予定者の格付を決定する。例えば、格付決定部２６で算出された確率が、０．００００２であれば、格付はＢとなる。
【００３６】
信用データ記憶部３５は、予め作成された信用データを記憶する。信用データとは、図４に例示するように、ある期にある格付を付与されたある企業が、その次の期において各格付を付与される確率を示す信用データである。例えば、図４において、今期の格付がＣである企業は、次期の格付がＡとなる確率は１．８％、Ｂとなる確率は１２．１％、Ｃとなる確率は７０．８％、Ｄとなる確率は１０．８％、Ｅとなる確率は２．５％、Ｆとなる確率は１．４％、Ｇとなる確率は０．６％であり、経営破綻状態となる確率は０％である。
【００３７】
信用リスク算出部２７は、格付決定部２６において決定された格付と、信用データ記憶部３５において記憶された信用データとに基づいて、第１の所定期間（例えば、１年間）よりも長い第２の所定期間（例えば、リース契約期間であって８年間）において該リース物件利用予定者が経営破綻状態となる確率を算出する。すなわち、該リース物件利用予定者の第１期における格付に基づいて、第２期において各格付が付与される確率を求め、さらに第２期における各格付の確率に基づいて第３期に付与される各格付の確率を求める。具体的には、図４に示された信用データを行列Ｒで表すと、現在の格付ｙ０と１年経過後の格付ｙ１と２年経過後の格付ｙ２の関係は、式（３）、式（４）、式（５）の通りである。  
ｙ１＝Ｒ・ｙ０      ・・・（３）
ｙ２＝Ｒ・ｙ１      ・・・（４）
ｙ２＝Ｒ２・ｙ０    ・・・（５）
【００３８】
なお、現在の格付ｙ０は、該当する格付に相当する要素の値を１とし、それ以外の要素を０とするベクトルで表すことができる。例えば、ベクトルｙ０の各要素が、上から順に格付Ａ、Ｂ、Ｃというように格付を表すとすると、図４に示された信用データに基づく現在の格付がＢの場合は、
2009048236.tif 000005
と表せる。
【００３９】
さらに、このような計算をＮ年後まで繰り返すことにより、Ｎ年後に各格付が付与される確率を求める。具体的には、現在の格付ｙ０とＮ年経過後の格付ｙＮの関係は、式（６）の通りとなり、この式（６）を用いてｙＮが求められる。  
ｙＮ＝ＲＮ・ｙ０    ・・・（６）
式（６）により、第２の所定期間の終了時である第Ｎ期において付与されうる格付とそれぞれの格付を付与されうる確率又は経営破綻状態となる確率を求める。
【００４０】
例えば、図５は第１期の格付がＡであった場合に、第２期及び第３期において付与されうる格付とその確率を示す図であるが、同図に示すように、第１期において格付がＡであった場合、信用データに基づくと、第２期における格付がＡとなる確率（Ａ２）は９５．８％、Ｂとなる確率（Ｂ２）は３．１％、Ｃとなる確率（Ｃ２）は１．１％である。さらに、第３期における格付がＡ３、Ｂ３、Ｃ３、Ｄ３、Ｅ３、Ｆ３、Ｇ３となる確率は、それぞれ次のようにして求められる。  
Ａ３＝Ａ２×９５．８％＋Ｂ２×３．１％＋Ｃ２×１．１％＝９２．３％
Ｂ３＝Ａ２×３．１％＋Ｂ２×６８．１％＋Ｃ２×１２．１％＝５．２％
Ｃ３＝Ａ２×１．１％＋Ｂ２×１１．６％＋Ｃ２×７０．８％＝２．２％
Ｄ３＝Ｂ２×２．６％＋Ｃ２×１０．８％＝０．２％
Ｅ３＝Ｂ２×１．５％＋Ｃ２×２．５％＝０．０７％
Ｆ３＝Ｂ２×０．８％＋Ｃ２×１．４％＝０．０４％
Ｇ３＝Ｃ２×０．６％＝０．００７％
【００４１】
以上の通り、本実施形態の倒産確率算出システム１によれば、ある企業が経営破綻状態となる確率を定量的に評価することができる。すなわち、これまでは格付機関から入手した信用情報等があったが、評価対象企業の債務者から債権を回収できなくなるリスクとそのリスクを見込んだ場合の収益性等を定量的に把握できていなかった。しかし、倒産確率算出システム１によれば、債権に係る契約期間における評価対象企業が経営破綻状態となる確率を算出することができ、信用リスクを定量的に把握することができる。
【００４２】
また、この信用リスクの算出において用いる倒産確率推計モデルは、上場企業と非上場企業、さらに上場している場合は上場している市場に分けて、それぞれ構築することができる。すなわち、上場企業は、一般的に株式市場からの資金調達により非上場企業に比べて株主資本が厚く、また監査法人による監査が非上場企業よりも厳しいことから、上場企業と非上場企業では財務的特徴が異なる。しかし、このように上場企業と非上場企業を分けて、また上場企業の場合は上場先の市場に分けて倒産確率推計モデルを構築することにより、これらの財務的特徴によるモデルの歪みを排除でき、より正確なモデルとすることができる。
【００４３】
倒産確率推計モデルは、業種ごとに構築することもできる。例えば、一般的に電力会社は負債が大きく、コンサルタント業は負債が小さく、マスコミは売上高利益率が高いという財務的特徴がある。このように業種毎に倒産確率推計モデルを構築することにより、各業種特有の財務的特徴によるモデルの歪みを排除でき、より正確なモデルとすることができる。
【００４４】
ところで、財務情報には、欠損値や異常値が含まれることがある。倒産確率算出システム１によれば、欠損値は、一般的な値に置換することで、欠損値があってもリース先企業についての信用リスクを算出することができる。また、異常値は、一般的に知られた値の範囲に収まる数値に置換することで、異常値があっても算出される信用リスクが大きく外れるのを防ぐことができる。
【００４５】
なお、以上の実施形態の説明は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に本発明にはその等価物が含まれることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の一実施形態である倒産確率算出システム１のハードウェア構成図である。
【図２】本発明の一実施形態である倒産確率算出システム１のブロック構成図である。
【図３】倒産確率の推計結果と格付との対応関係を示すデータ表である。
【図４】ある期にある格付を付されたある企業が、その次の期においてある格付を付される確率を示す信用データである。
【図５】第１期の格付がＡであった場合に、第２期及び第３期において付与されうる格付とその確率を示す図である。
【符号の説明】
【００４７】
１  倒産確率算出システム
１０  ＣＰＵ
１１  メモリ
１２  記憶装置
１３  記録媒体読取装置
１４  通信インターフェイス
１５  入力装置
１６  出力装置
１７  記録媒体
２１  財務情報取得部
２２  欠損項目処理部
２３  異常値処理部
２４  分類判定部
２５  倒産確率算出部
２６  格付決定部
２７  信用リスク算出部
３１  一般値記憶部
３２  上下限値記憶部
３３  モデル記憶部
３４  格付データ記憶部
３５  信用データ記憶部
【図１】
2009048236.tif 000006
【図２】
2009048236.tif 000007
【図３】
2009048236.tif 000008
【図４】
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【図５】
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