金融システムレポート

日 本 銀 行
2024年４月

本レポートが分析対象としている⼤⼿⾏、地域銀⾏、信⽤⾦庫は次のとおりです。
⼤⼿⾏は、みずほ、三菱 UFJ、三井住友、りそな、埼⽟りそな、三菱 UFJ 信託、みずほ信託、
三井住友信託、SBI 新⽣、あおぞらの 10 ⾏、地域銀⾏は、地⽅銀⾏ 62 ⾏と第⼆地⽅銀⾏ 37 ⾏、信⽤⾦庫は、⽇本銀⾏の取引先信⽤⾦庫 247 庫（2024 年３⽉末時点）。
本レポートは、原則として 2024 年３⽉末までに利⽤可能な情報に基づき作成されています。
本レポートの内容について、商⽤⽬的で転載・複製を⾏う場合は、予め⽇本銀⾏⾦融機構局までご相談ください。転載・複製を⾏う場合は、出所を明記してください。
【本レポートに関する照会先】
⽇本銀⾏⾦融機構局⾦融システム調査課（post.bsd1@boj.or.jp）

⾦融システムレポートの⽬的
⽇本銀⾏の⾦融システムレポートは次の 2 点を⽬的としている。⼀つは、⾦融システムの安定性を評価すること、もう⼀つは、安定確保に向けた課題について関係者とのコミュニケーションを深めることである。
本レポートでは、⾦融システムの脆弱性について、マクロプルーデンスの視点から分析を⾏っている。マクロプルーデンスとは、⾦融システム全体の安定を確保するため、実体経済と⾦融資本市場、⾦融機関⾏動などの相互連関に留意しながら、⾦融システム全体のリスクを分析・評価し、それに基づいて制度設計・政策対応を図るという考え⽅である。
本レポートの分析結果は、⽇本銀⾏の⾦融システムの安定確保のための施策⽴案や、考査・モニタリング等を通じた⾦融機関への指導・助⾔に活⽤している。国際的な規制・監督・脆弱性評価に関する議論にも役⽴てている。⾦融政策運営⾯でも、マクロ的な⾦融システムの安定性評価を、中⻑期的な視点も含めた経済・物価動向のリスク評価を⾏ううえで重要な要素の⼀つとしている。

2024 年４⽉号の問題意識
今回のレポートでは、当⾯のリスクとして注⽬すべき、不動産リスクと⾦利リスクを掘り下げて分析する。そのうえで、わが国⾦融システムの頑健性と潜在的な脆弱性を評価する。
不動産リスクは、国際的に議論されているリスクの⼀つでもある。⽶欧の不動産市場は調整⾊が強まっており、その影響は、同市場に対するエクスポージャーをもつ邦銀や、世界分散投資を⾏う不動産ファンドを介して、わが国の⾦融システムにも及び得る。これまでのところ、わが国の不動産市場に⼤きな調整圧⼒はみられないものの、都⼼の商業地区では注意すべき変化もみられる。内外の不動産リスクが⾦融システムに及ぼす影響を的確に評価することが重要になっている。
⾦利リスクは、満期変換を担う⾦融機関にとって本源的なリスクである。そのリスク管理の重要性は、市場⾦利が上昇するもとで⼀段と⾼まっている。また、⻑期にわたる低⾦利環境のもとで、⾦融機関だけでなく、家計や企業の⾦利リスクプロファイルも変化している。こうした変化も踏まえ、⾦利上昇に対する経済主体ごとの耐性や、⾦利上昇が⾦融機関の運⽤収益や調達コストに転嫁されるスピード・⼤きさについて詳細に点検する。

i

⽬

次
Ⅰ．わが国⾦融システムの安定性評価（要旨）1Ⅱ．⾦融資本市場から観察されるリスク

7

１．国際⾦融市場

7２．国内⾦融市場

10３．⾦融市場を巡るリスク

13

Ⅲ．⾦融仲介活動

15
15

１．銀⾏部⾨の⾦融仲介活動（１）貸出（２）有価証券投資２．ノンバンク部⾨の⾦融仲介活動

21

３．⾦融循環25（１）⾦融循環と経済変動リスク（２）⾦融循環と不動産関連市場

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク

34
34

１．信⽤リスク（１）国内の信⽤リスク（２）海外の信⽤リスク

２．有価証券投資にかかる市場リスク

47

３．銀⾏勘定の⾦利リスク

53（１）デュレーション・ギャップの変化（２）デュレーション構成と⾦利リスクの関係

４．資⾦流動性リスク

59

５．経営環境の変化がもたらすリスク

64（１）デジタル技術に関連するリスク（２）気候関連⾦融リスク

ii

Ⅴ．⾦融システムの頑健性

69

１．⾦融機関の損失吸収⼒69（１）⾃⼰資本の充実度と損失吸収⼒（２）資本基盤と収益⼒を踏まえた資本政策
74

２．マクロ・ストレステスト（１）ベースライン・シナリオ（２）⾦融調整シナリオ（３）逆イールド＋1 シナリオ
（４）⾦融システムの頑健性評価

ＢＯＸ１

⽇⽶の商業⽤不動産市場

84

ＢＯＸ２

住宅ローンの信⽤リスク

87

ＢＯＸ３

プライベートファンド市場の拡⼤

89

ＢＯＸ４

最近の⾦利動向92

ＢＯＸ５

移⾏リスクのシナリオ分析

94

付録︓基本⽤語の定義

96

iii

Ⅰ．わが国⾦融システムの安定性評価（要旨）Ⅰ．わが国⾦融システムの安定性評価（要旨）
わが国の⾦融システムは、全体として安定性を維持している。
⾦融仲介活動は円滑に⾏われている。貸出市場では、⾦融機関の融資姿勢は引き続き積極的であり、残⾼増加が続いている（今年 3 ⽉の⾦融政策の枠組み⾒直し前後の⾦利動向について
は BOX４を参照）。こうした⾦融仲介活動に、⼤きな不均衡は認められない（図表Ⅰ-1）1。
図表Ⅰ-1 ヒートマップ
80年
金融機関
金融市場
民間全体
家計
企業
不動産
資産価格

85

90

95

00

05

10

15

20

金融機関の貸出態度判断DI
M2成長率
機関投資家の株式投資の対証券投資比率
株式信用買残の対信用売残比率
民間実物投資の対GDP比率
総与信・GDP比率
家計投資の対可処分所得比率
家計向け貸出の対GDP比率
企業設備投資の対GDP比率
企業向け与信の対GDP比率
不動産業実物投資の対GDP比率
不動産業向け貸出の対GDP比率
株価
地価の対GDP比率（注）図表Ⅲ-3-1 参照。

わが国の⾦融機関は、様々なストレスに耐え得る、充実した資本基盤と安定的な資⾦調達基盤を有している。ただし、テールリスクへの警戒は引き続き重要である。世界的な⾦融引き締め継続とそれに伴う海外経済の減速懸念など、ストレス局⾯は⼀段と⻑引く可能性がある。より⻑期的な視点からみると、⾦融機関の損失吸収⼒の低下が、⾦融仲介活動の停滞や、過度な利回り追求など⾦融仲介活動の過熱につながる可能性がある。これらの観点から以下の潜在的な脆弱性に的確に対処し、わが国⾦融システムの安定性を将来にわたって確保していく必要がある。

内外の不動産リスクとその影響（→Ⅲ章 3 節、Ⅳ章 1 節、2 節、Ⅴ章 2 節、BOX1）
わが国の不動産市場では、⼀部に割⾼感が窺われる。都⼼の商業地区において、局所的に⾼額帯の取引が増えている（図表Ⅰ-2）。これまでのところ、オフィス空室率の上昇は、幅広い地域で観察される⽶国とは異なり、都⼼の⼀部に限られる。ただし、これまで不動産取得に積極的だった海外投資家が、昨年後半に 4 年振りの売り越しに転じるなど、変化もみられる（図表Ⅰ-3）。

1

図表Ⅰ-1 のヒートマップでは、「株価」に過熱を⽰す「⾚」が点灯した。株価は、企業業績やガバナンス改⾰に対する期待から、上昇している。これまでのところ、⾦融循環における株価上昇の寄与は限定的であり、株価の上昇トレンドは、過去に不均衡が蓄積した局⾯との対⽐では緩やかである（Ⅲ章 3 節を参照）。また、バリュエーシ
ョン上、過去平均的な⽔準にとどまっている。
1

⾦融システムレポート

図表Ⅰ-3 海外投資家の不動産売買

図表Ⅰ-2 取引価格分布
100

構成比、％

兆円

1.2

500万円未満500～1000万円
1000～2000万円
2000万円以上

802024 年４⽉

0.8
0.4

60

0.0
40

-0.4
20

取得
売却
ネット売買

-0.8

0

-1.2
05

07

09

11

13

15

17

19

21

23年

（注）都心 5 区の商業地取引価格。図表Ⅲ-3-11 参照。

05

07

09

11

13

15

17

19

21

23 年

（注）図表Ⅲ-3-12 参照。

この間、⽶国では、オフィス向け貸出の延滞率が⼀段と上昇している。⽶国をはじめとする海外不動産市場の変調が、世界分散投資を⾏う海外ファンドを介してわが国不動産市場に及ぼす影響について、今後も注視する必要がある。こうした問題意識から、今回のマクロ・ストレステストでは、海外市場の調整を契機に、都市圏の商業⽤不動産価格が局所的に調整するリスクを想定した。テスト結果からは、不動産ショックのもとで発⽣する⾦融機関の経済損失（国内外の信⽤コストと有価証券の評価損・実現損）は、マクロ的には限定的である
ことが確認できる（図表Ⅰ-4）。邦銀による海外不動産ファイナンスは僅少であり、⽶国市場の⼤幅な調整を想定しても、追加損失は限られる。
図表Ⅰ-4 不動産ショックの経済損失

図表Ⅰ-5 損失タイプ別にみた金融機関の分布

リスクアセット対比、％
有価証券実現損有価証券評価損
0.8
信用コスト(海外)
信用コスト(国内)
0.6
1.0

0.4
0.2
0.0
大手行

地域銀行

信用金庫

（注）図表Ⅴ-2-8 参照。

（注）図表Ⅴ-2-10 参照。

ただし、国内では、⾦融循環の拡張局⾯が⻑期化するなか、⾦融機関の不動産関連エクスポージャー（貸出および有価証券投資）が積み増されている。特に、都市圏の不動産に対する共通エクスポージャーが拡⼤している。このため、都市圏の商業⽤不動産市場に限定された局所的なショックであっても、業態を問わず、全国の幅広い⾦融機関に影響が及び得る（図表Ⅰ-5）。

2

Ⅰ．わが国⾦融システムの安定性評価（要旨）

⾦利上昇に対する経済主体ごとの耐性（→Ⅲ章 3 節、Ⅳ章 1 節〜3 節）
銀⾏部⾨の円貨⾦利リスク量（銀⾏勘定の 100bpv、コア預⾦を勘案したベース）をみると、資産サイドと負債サイドのリスク量は概ねバランスした姿となっている（図表Ⅰ-6）。直近にかけては、⾦利上昇リスクが意識されるなか、有価証券デュレーションが短期化するな
ど、デュレーション・ギャップ（資産・負債の⾦利更改期間の差、コア預⾦を勘案しないベース）が縮⼩⽅向にある。こうしたリバランス⾏動を反映して、⾦利上昇に対する⾦融機関の耐性は改善傾向にある。図表Ⅰ-7 は、有価証券の評価損が拡⼤しても、⾦融機関が⼗分な損
失吸収⼒を維持できる 10 年国債の上限⾦利を試算した結果である。低⾦利環境下において低下傾向にあった上限⾦利は、直近にかけて反転している。
図表Ⅰ-6 金利リスク量963

図表Ⅰ-7 経済資本が維持される上限金利

兆円
貸出
コア預金
その他

12

有価証券
その他預金

％

10
8

0

6
-3

4

-6
-9

2

-12

0

国際統一基準行
国内基準行(銀行)
信用金庫

短期

中期

（注）図表Ⅳ-3-1 参照。

長期

14

超長期

15

16

17

18

19

20

21

22

23
年度

（注）評価損益算入後の自己資本比率が規制水準に一致する、
10 年国債金利の試算値。図表Ⅳ-2-7 参照。

ただし、市場⾦利の上昇が⾦融機関収益に及ぼす影響は、イールドカーブの変化に加え、貸出や預⾦の⾦利追随率に依存する（図表Ⅰ-8）。追随率は、貸出・預⾦市場の需給バランス
や競争環境、顧客との関係から影響を受ける。バランスシート構成に応じて⾦融機関収益への影響が異なること、預⾦の粘着性には不確実性があることにも注意が必要である。
家計部⾨においては、景気改善とそのもとでの⾦利上昇は、全体として、所得や利息収⽀の改善につながることが⾒込まれる。住宅ローン債務者も、激変緩和措置によって短期的な元利返済額の増加が抑制されるほか、預⾦など保有資産からの利息収⼊の増加が返済負担を部分的に相殺する（図表Ⅰ-9）。企業部⾨においては、企業収益が改善基調にある。
多くの企業は、⾼い借⼊⾦利であっても、利払い負担に耐え得る収益⼒を確保している（図表Ⅰ-10）。ただし、家計・企業とも財務のばらつきが⼤きい。年収に対する年間返済額⽐率（DSR）が⾼い家計や利払い能⼒（ICR）が低い企業の中には、⾦利上昇に対する耐性が低い先もある。

3

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

図表Ⅰ-8 シミュレーション結果：利息収支の変化％pt

6

プライムレート連動型の追随率：100％
プライムレート連動型の追随率：50％

4
2
0
-2
-4

40％

30％

40％

20％

前回局面

10％
要求払預金の追随率

今回局面（注）イールドカーブが＋0.1％pt 上昇した際の金融機関当たりの利息収支（対国内資金利益比率）の変化について、中央値（マーカー）と 25-75％点（バンド）を表示。その他の金利追随率は、プライムレート連動型以外の貸出と有価証券が 100％、定期性預金が 80％。
「前回局面」は 2006 年度時点、「今回局面」は 2023 年 9 月時点。
図表Ⅳ-3-7 参照。

図表Ⅰ-9 金利関連収支の変化
6

図表Ⅰ-10 ICR1 倍割れとなる借入金利

可処分所得比、％

810-90％点
25-75％点
中央値

4
2

％

6
4

0

2

-2

0

-4

-2

資金に余裕のある企業-6-4

資金に余裕のない企業

-8

-6

全体
なし

あり

住宅ローン

20％未満

20～30％

30％以上

05

10

15

20

年度

住宅ローンのDSR（注）金利上昇後の ICR が 1 倍となる借入金利の試算値。
「資金に余裕のある（余裕のない）企業」は、手元資金が販管費の半年分以上（半年分未満）の企業。
図表Ⅳ-1-5 参照。

（注）短期金利が＋1％pt 上昇した際の世帯当たり収支変化の分布。図表Ⅲ-3-20 参照。

その他の注⽬すべき動き
企業倒産︓ 経済活動が回復基調にあるもとでも、企業倒産・デフォルトが増加している（図表Ⅰ-11）。労働市場がタイト化するなか、⼈⼿不⾜を事由とする倒産もみられる。そうしたもとでも、⾦融機関の信⽤コストは抑制されている。最近の倒産・デフォルトの⼤半を⼩規模企業が占めていることが、その⼀因である。ただし、最近の信⽤コストには、いわゆる越境貸出など、同⼀企業に対して複数の⾦融機関が貸出を実⾏している共通エクスポージャーの中から、⼤⼝の信⽤コストを計上する事例が散⾒される。こうした貸出先からは、⾦融機関が中間管理のための債務者情報を⼊⼿することが難しく、デットガバナンスが働きにくく
4

Ⅰ．わが国⾦融システムの安定性評価（要旨）なっている⾯がある。⾦融機関には、こうした情報ギャップを最⼩化する取り組みが不可⽋である。
（→Ⅲ章 1 節、Ⅳ章 1 節）
図表Ⅰ-11 倒産件数と信用コスト率
景気と倒産
百件

20

規模別の倒産件数

逆目盛、％

-8
-6

15

-4

信用コスト率

前年差、百件
資本金1千万円未満
1千万円以上5千万円未満
2
5千万円以上
個人事業主
1

0.8 ％

3

0.6
0.4

-2
10

大手行
地域銀行
信用金庫

0

0
2

5
倒産件数
需給ギャップ(右軸)
0
01

05

09

13

17

4

-2

6

-3

21 年

0.2

-1

0.0

19

20

21

22

23

-0.2
24 年
07 09 11 13 15 17 19 21 23
年度（注）図表Ⅳ-1-3、Ⅳ-1-6 参照。

株価︓株価が上昇している。最近の株⾼には、堅調な企業業績やガバナンス改⾰に対する市場の期待が反映されている。⾦融機関にとって、株⾼は株式リスク量の増加要因となる⼀⽅、益出し余⼒の改善要因にもなっている。この間、上場銀⾏は、市場評価の改善に向けて増配し、配当性向を引き上げてきた（図表Ⅰ-12）。こうした傾向は、収益⼒など損失吸収⼒の低い銀⾏からも観察される。資本政策における収益配分は、資本基盤と収益⼒を踏まえたものであることが望ましい。
（→Ⅱ章 2 節、Ⅴ章 1 節）
図表Ⅰ-12 上場銀行の PBR(左)と配当性向(右)
2.0

倍

60 ％
ROE上位行
ROE下位行25-75％点

ROE上位行

中央値

ROE下位行50

1.5

25-75％点
中央値

40
1.0
30
0.5

20
10

0.0

10

日本 米国 G722
年度（注）「G7」は日本と米国を除く。図表Ⅴ-1-7 参照。
10

12

14

16

18

20

海外のプライベートファンド︓

12

14

16

18

20

22 日本 米国 G7
年度

海外では、ここ数年、プライベートファンド市場が急成⻑を遂げている（図表Ⅰ-13）。プライベートファンドは、投資家からの投資資⾦と⾦融機関からの借⼊資⾦をもとに、伝統的な⾦融仲介を補完・代替する存在となっている。邦銀も、僅
5

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

かながら、プライベートファンドに対するエクスポージャーを有している。そのプライベートファンド市場は、投資資⾦の流⼊増加が頭打ちとなるなど、これまでの成⻑ペースに変化がみられる。また、ファンドの投資先企業の利払い負担が⾼まるなど、ファンドやファンドに融資する⾦融機関が負う信⽤リスクは⾼まりつつある。（→Ⅳ章 1 節、BOX3）
図表Ⅰ-13 プライベートファンド市場
ファンド種類別

資金流入額

兆ドル
16
その他
14
不動産
ﾌﾟﾗｲﾍﾞｰﾄｸﾚｼﾞｯﾄ
12
ﾌﾟﾗｲﾍﾞｰﾄｴｸｲﾃｨ
10

邦銀貸出
30 十億ドル

兆ドル
1.0
不動産
ﾌﾟﾗｲﾍﾞｰﾄｸﾚｼﾞｯﾄ

0.8

ﾌﾟﾗｲﾍﾞｰﾄｴｸｲﾃｨ

10

0.2

2
0
00

05

10

15

20

年

0

0.0
00

05

10

15

ｴｸｲﾃｨ･ﾏｰｼﾞﾝ･ﾛｰﾝ

4

NAVﾌｧｲﾅﾝｽ

0.4

6

ﾀﾞｲﾚｸﾄﾚﾝﾃﾞｨﾝｸﾞ向け

8

ｻﾌﾞｽｸﾘﾌﾟｼｮﾝ・ﾌｧｲﾅﾝｽ

20

0.6

20 年

（注）集計対象は、左図が全世界、中図が米州。右図は 3 メガ行の米州ファンド向け貸出残高。図表 B3-1、B3-2 参照。

⽇本銀⾏は、考査・モニタリング等を通じて、これらの潜在的な脆弱性に対する⾦融機関の取り組みを促していく2。また、マクロプルーデンスの視点から、⾦融機関による多様なリ
スクテイクが⾦融システムに及ぼす影響について引き続き注視していく。

2

今年度考査の基本的な考え⽅については、「2024 年度の考査の実施⽅針等について」（2024 年 3 ⽉）を参照。
6

Ⅱ．⾦融資本市場から観察されるリスク
１．国際⾦融市場

Ⅱ．⾦融資本市場から観察されるリスク

2023 年度下期を通じてみると、国際⾦融市場では、⾦融引き締めの⻑期化に対する懸念が後退するもとで、市場センチメントの改善が続いた。⽶欧では、⻑期⾦利の低下を受けて、リスク性資産価格が上昇した。



国内⾦融市場は、総じてみると落ち着いて推移した。短期⾦利は、⽇本銀⾏の⾦融市場調節⽅針に沿って推移した。⻑期⾦利は、⽶欧の⻑期⾦利に連れて推移し、期間を通じてみれば概ね横ばいとなった。国債市場の流動性・機能度は、総じて昨年初頃に⽐べて改善した状態が続いた。株価は、海外投資家の資⾦フローに牽引され、⼤幅に上昇した。



もっとも、⾦融市場を巡る不確実性は引き続き⼤きい。内外の⾦融市場では、⽶欧において、インフレ率が⾼⽌まりするリスクや、既往の⾦融引き締めが実体経済⾯・⾦融⾯に及ぼす影響が懸念されている。こうしたなか、資産価格の調整、新興国からの資本流出を通じて、グローバルな⾦融環境が⼀段と引き締まる可能性には、引き続き注意する必要がある。

１．国際⾦融市場
2023 年度下期を通じてみると、国際⾦融市場では、⾦融引き締めの⻑期化に対する懸念が後退するもとで、市場センチメントの改善が続いた。⽶欧では、⻑期⾦利の低下を受けて、リスク性資産価格が上昇した。もっとも、世界経済の先⾏きを巡る不確実性が引き続き意識されている。⽶欧の⾦融政策を巡る思惑から⾦利のボラティリティが⾼⽌まりするなど、神経質な動きも引き続きみられる。

⽶欧の国債市場
⽶欧の⻑期⾦利は、昨年 10 ⽉下旬にかけて上昇した後、⾦融引き締めの⻑期化に対する懸念が後退するもとで⼤幅に低下し、期間を通じてみれば低下した（図表Ⅱ-1-1）。⽶国債のイールドカーブは、逆イールド化した状態が続いた。⻑期国債先物のインプライド・ボラティ
リティは、⽶欧とも、引き続き⾼⽔準で推移した。

⽶欧の株式市場
⽶欧の株価は、⻑期⾦利の低下が好感されるもと、⼤幅に上昇した（図表Ⅱ-1-2）。⽶国では、S&P500 が既往最⾼値を更新した。⽶国の予想 EPS は、⽣成 AI をはじめとする新技術
7

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

図表Ⅱ-1-1 国債市場
10 年国債金利

米国債イールドカーブ

％

5

6.0

日本
米国
ドイツ

4

インプライド・ボラティリティ

％

20 ％

5.5

2024年3月末

18

2023年9月末

16

日本
米国
ドイツ

14

3

12

5.0

10

2

8

4.5
1

6
4

4.0

0

2

-1

0

3.5
18

19

20

21

22

23

24 年

1

2

3

5

7

10

30 年

20

20

21

22

24 年

23

（注）右図は、長期国債先物のオプションから算出したインプライド・ボラティリティ。直近は、左図が 2024 年 3 月、
右図が 2024 年 3 月末。
（資料）Bloomberg

図表Ⅱ-1-2 株式市場
株価220

予想 EPS2017年末＝100
TOPIXS&P 500
EURO STOXX

200
180
160
140
120
100
80
60
18

19

20

インプライド・ボラティリティ

pt

21

22

23

300
280
260
240
220
200
180
160
140
120
100
80
24 年 18pt
日本
米国
欧州(右軸)

19

20

21

22

23

40 60 ％
38
36 50
34
32 40
30
30
28
26
20
24
22 10
20
18 0
18 19
24 年

日経平均VIVIX
VSTOXX

20

21

22

23

24 年

（注）1.中図の「日本」は TOPIX、「米国」は S&P 500、「欧州」は EURO STOXX の 12 か月先予想 EPS。後方 4 週移動平均。
2.直近は、左図と右図が 2024 年 3 月、中図が 2024 年 3 月末。
（資料）Bloomberg、LSEG Datastream

図表Ⅱ-1-3 社債市場
社債スプレッド500bp
IG債(米国)IG債(欧州)HY債(米国、右軸)
HY債(欧州、右軸)

400

米国 HY 債スプレッド
bp

1,000 1,400
800

10-90％点
25-75％点
中央値

1,200

14
12

1,000

300

600

800

200

400

600

米国の実績デフォルト率
16 ％

bp

10
8
6

400

100

200

0
21

22

23

0
24 年

4

200

2

0
21

22

23

0
24 年 05 07 09 11 13 15 17 19 21 23 年

（注）1.左図の「IG 債」は投資適格債、「HY 債」はハイイールド債。直近は 2024 年 3 月末。
2.中図は、銘柄別データをもとに算出。直近は 2024 年 3 月末。
3.右図は、投機的格付の社債・貸出等の過去 12 か月間のデフォルト率。直近は 2024 年 2 月。
（資料）ICE Data Indices, LLC、Moody's Ratings

8Ⅱ．⾦融資本市場から観察されるリスク
１．国際⾦融市場普及への期待感から、ハイテク企業や半導体企業を中⼼に、緩やかな上昇が続いた。この間、株価のインプライド・ボラティリティは、⽶欧とも総じて落ち着いている。

⽶欧のクレジット市場
⽶欧のクレジット市場では、社債スプレッドが、投資適格（IG）債、ハイイールド（HY）
債とも縮⼩した（図表Ⅱ-1-3 左図）。⽶国の HY 債スプレッドは、全体として 2022 年初の⽔準まで縮⼩した。もっとも、⼀部の銘柄では、既往の⾦融引き締めの影響などから、なお⼤きく拡⼤した状態にある（図表Ⅱ-1-3 中図）。デフォルト率の⾼⽌まりを懸念する市場参加者の声も聞かれている（図表Ⅱ-1-3 右図）。

新興国市場と国際商品市場
新興国市場でも、市場センチメントの改善が続いた。株価や通貨が底堅く推移し、国債の信⽤スプレッドは幾分縮⼩した（図表Ⅱ-1-4）。新興国ファンドの資⾦フローをみると、債券ファンドは、⽶欧の⾦融引き締めの⻑期化に対する懸念が後退するもとで流出超幅が縮⼩した。株式ファンドは、再び流⼊超に転じた。
図表Ⅱ-1-4 新興国市場
市況
140

ファンドの資金フロー2018年初＝100bp

900 40800

120

700 20

110

600

100

500

90

400

80

300
株価
通貨
信用スプレッド(右軸)

60
50
18

19

20

21

22

23

十億ドル

400

2018年＝100

1,600

原油
天然ガス
(右軸)

300

1,200

0

200

800

債券 100400-20200 -40
100

0
24 年

2018年＝100

流入超

130

70

図表Ⅱ-1-5 商品市況

株

流出超
-60

0
18

19

20

21

22

23

24 年

18

19

20

21

22

23

0
24 年

（注）1.左図の「株価」は MSCI EM Local 指数、「通貨」は J.P.Morgan EMCI 指数、 （注）「原油」は WTI 先物、「天然「信用ｽﾌﾟﾚｯﾄﾞ」はﾄﾞﾙ建て新興国国債の対米国債ｽﾌﾟﾚｯﾄﾞ（EMBI ｽﾌﾟﾚｯﾄﾞ）。
ガス」はオランダ TTF 先物。
2.直近は、左図が 2024 年 3 月末、右図が 2024 年 3 月。
直近は 2024 年 3 月末。
（資料）Bloomberg、EPFR、Haver Analytics（資料）Bloomberg

国際商品市場では、中東情勢の緊迫化を背景に、商品価格が上昇する場⾯がみられた（図表Ⅱ-1-5）。もっとも、原油価格は、産油国による追加の協調減産が⾒送られたことから、期間を通じてみれば下落した。天然ガス価格も、欧州の天然ガス在庫が⾼⽔準で推移するもと
で、横ばいとなった。

9

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

２．国内⾦融市場
国内⾦融市場は、総じてみると落ち着いて推移した。短期⾦利は、⽇本銀⾏の⾦融市場調
節⽅針に沿って推移した。⻑期⾦利は、⽶欧の⻑期⾦利に連れて推移し、期間を通じてみれば概ね横ばいとなった。国債市場の流動性・機能度は、総じて昨年初頃に⽐べて改善した状態が続いた。株価は、海外投資家の資⾦フローに牽引され、⼤幅に上昇した。

⻑短⾦利の動向
短期⾦利（無担保コールレート翌⽇物）は、「⻑短⾦利操作付き量的・質的⾦融緩和」のもとでマイナス圏で推移したが、今年３⽉に⽇本銀⾏が⾦融政策の枠組みを⾒直した後は、新
たな⾦融市場調節⽅針に沿って０〜0.1％で推移した3,4（図表Ⅱ-2-1）。⻑期⾦利は、⽇本銀
⾏が⻑短⾦利操作の運⽤の柔軟化や枠組みの⾒直しを決定するもとで、⽶欧の⻑期⾦利に連れて推移し、期間を通じてみれば概ね横ばいとなった。国債のイールドカーブも、概ね不変となった（図表Ⅱ-2-2）。この間、⻑期国債先物のインプライド・ボラティリティは、先⾏きの⾦利上昇に対する警戒感もあって、振れを伴いつつ⾼⽔準で推移した（前掲図表Ⅱ-1-1）。

国債市場の流動性・機能度
国債市場の流動性・機能度は、総じて昨年初頃に⽐べて改善した状態が続いた5。債券市場
サーベイをみると、「低い」超幅の縮⼩が続いた6（図表Ⅱ-2-3）。⾦利動向をみると、国債のイールドカーブは滑らかな形状が続いたほか、同時期に償還される銘柄間の利回り差も解消
した状態が続いた（図表Ⅱ-2-4）。流動性指標をみると、現物国債のディーラー間取引⾼は、ひと頃に⽐べ幾分増加した（図表Ⅱ-2-5）。⻑期国債先物市場における板の厚みや弾⼒性（価格インパクト）は、先⾏きの⾦利上昇に対する警戒感などから悪化する場⾯もみられたが、総じて昨年初頃に⽐べて改善した状態にある。

3

⽇本銀⾏は、昨年 10 ⽉、⻑短⾦利操作の運⽤のさらなる柔軟化を決定した。具体的には、⻑期⾦利の操作⽬標の上限の「⽬途」を 1.0％とした。また、同⽔準で毎営業⽇無制限の国債買⼊れを⾏う運⽤を取り⽌め、⼤規模な国債買⼊れと機動的なオペ運営を中⼼に運⽤していくこととした。

4

⽇本銀⾏は、今年３⽉、２％の「物価安定の⽬標」が持続的・安定的に実現していくことが⾒通せる状況に⾄ったと判断し、⾦融政策の枠組みの⾒直しを決定した。具体的には、政策⾦利を無担保コールレート翌⽇物とした
うえで、それを０〜0.1％程度で推移するよう促すことを決定した。⻑期国債の買⼊れについては、これまでと概ね同程度の⾦額（⾜もとの⽉間買⼊れ額は６兆円程度）で継続することとした。このほか、ETF および J-REITの新規の買⼊れを終了することなども決定した。

5

⽇本銀⾏ホームページに掲載している「国債市場の流動性指標」も参照。⽇本銀⾏⾦融市場局では、同指標を四半期に⼀度程度の頻度でアップデートしている。

6

第 18 回債券市場参加者会合（2023 年 12 ⽉開催）の参加者からは、「（国内の）⻑期⾦利の海外⾦利や国内物価動向との連動性が⾼まり、債券市場の機能度は改善傾向にある」「定例の国債買⼊れ額が減額されたことは、債券市場の需給等を踏まえた機動的なオペ運営として、⾦利形成の安定化に資する」との指摘があった。
10

Ⅱ．⾦融資本市場から観察されるリスク
２．国内⾦融市場

図表Ⅱ-2-1 長短金利

図表Ⅱ-2-2 国債のイールドカーブ

3.0 ％

％

3.0
10年国債金利

2.5

2024年3月末

2.5

2023年9月末

無担保コールレート(O/N)

2.0

2.0

1.5

1.5

1.0

1.0

0.5

0.5

0.0

0.0
-0.5

-0.5
18

19

20

21

22

1 2 3 4 5 6 7 8 910

24年

23

図表Ⅱ-2-4 10 年新発債の対残存 10 年 20 年債スプレッド

図表Ⅱ-2-3 債券市場サーベイ
機能度判断DI、％pt
高い

10
0
-10
-20
-30
-40
-50
-60

低い

-70
15

16

17

18

19

30 年

20

（資料）Bloomberg（注）直近は 2024 年 3 月末。
（資料）Bloomberg、日本銀行

20

15

20

21

22

23

1.0 ％
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
-0.1
1
22/1
24 年

（注）1.DI は、回答金融機関数の構成比をもとに、次式で定義。現状の機能度判断 DI＝「高い」－「低い」
2.2018 年 2 月調査以降は、調査対象に大手機関投資家を加えたベース。直近は 2024 年 2 月調査。
（資料）日本銀行

スプレッド
10年新発債
20年同時期償還銘柄

47

10 23/1
1

4

7

10 24/1
1

月（注）日本証券業協会の売買参考統計値。複利ベース。
直近は 2024 年 3 月末。
（資料）QUICK、日本証券業協会

図表Ⅱ-2-5 国債市場の流動性指標
現物取引高
1.0

兆円/日

板の厚み
0

逆目盛、枚

新発債
0.8

弾力性（価格インパクト）
1,800
1,600

50

新発債以外

1,400
100

1,200

0.6

150

1,000

0.4

200

800

0.0

流動性が低い
流動性が高い

600

250

0.2

2012年＝100300

流動性が低い400

流動性が高い200

350
15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 年 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 年

0
15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 年

（注）1.左図は、日本相互証券の現物国債のディーラー間取引高（2、5、10、20、30、40 年債）。直近は 2024 年 3 月。
2.中図は、長期国債先物の 1 分ごとのベストアスクの枚数（日中の中央値）。右図は、各営業日における長期国債先物の 1 取引当たりの価格変化幅。後方 10 日移動平均。直近は 2024 年 3 月末。
（資料）QUICK、日本経済新聞社「日経 NEEDS」、日本相互証券

11

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

ただし、これらの指標は、振れが⼤きいほか、海外債券市場の動きにも影響を受けるため、短期間で評価することは容易ではない。また、中⻑期的にみると、依然として悪化した状態にあることも踏まえ、⾦融政策の枠組みの⾒直し後の市場機能の動向については、引き続き注視していく必要がある。

為替市場と株式・クレジット市場
為替市場をみると、ドル/円レートは、本年初にかけて、⽶国⾦利の低下に連れてドル安・円⾼⽅向の動きとなる場⾯がみられた（図表Ⅱ-2-6）。もっとも、その後は、⽇⽶の⾦利差が意識されるもとで上昇し、期間を通じてみれば概ね横ばいとなった。なお、為替スワップ市
場におけるドル調達プレミアムは、総じてみれば落ち着いている（図表Ⅱ-2-7）。
資本市場をみると、株価は、堅調な企業決算やガバナンス改⾰に対する期待から、海外投資家の資⾦フローに牽引され、⼤幅に上昇した（前掲図表Ⅱ-1-2、図表Ⅱ-2-8）。本年⼊り後
図表Ⅱ-2-6 ドル/円レート160

図表Ⅱ-2-7 ドル調達プレミアム

円

-1.0

逆目盛、％
プレミアム拡大

150

-0.8

140

-0.6
130

-0.4
120

-0.2

110
100
22/1
1
4
7
10 23/1
14（注）直近は 2024 年 3 月末。
（資料）Bloomberg

7

10

1
24/1
月

0.0
月
22/1
1
4
7
10 23/1
1
4
7
10 24/1
1（注）「3 か月」は為替スワップのドル調達プレミアム（逆符号）。
「1 年」はベーシス・スワップのアルファ。
直近は 2024 年 3 月末。
（資料）Bloomberg

図表Ⅱ-2-8 株式の主体別売買高
5
4
3

兆円
その他
銀行
海外投資家

信託
個人

3か月
1年

図表Ⅱ-2-9 PER
50 倍

買入超

40

日本
米国
欧州

2

30

1
0

20

-1
-2
-3

10
売却超

-4

0
22
23
24 年
00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 22 24 年
（注）現物と先物のネット売買金額の合計。証券会社を除く。 （注）「日本」は TOPIX、「米国」は S&P 500、「欧州」は直近は 2024 年 3 月。
EURO STOXX の 12 か月先予想 EPS をもとに算出。
（資料）大阪取引所、東京証券取引所
直近は 2024 年 3 月。
（資料）LSEG Datastream

12Ⅱ．⾦融資本市場から観察されるリスク
３．⾦融市場を巡るリスク

は、新しい NISA 制度の開始に伴う資⾦流⼊期待や、⽶国ハイテク企業の株⾼を受けた半導体関連銘柄の上昇も、株価の押し上げに寄与した。⽇経平均株価は、既往最⾼値を更新した。
予想 EPS は、
国内の経済活動の回復や価格転嫁の進展を背景とした堅調な企業決算を受けて、上昇が続いた（前掲図表Ⅱ-1-2）。PER は、引き続き過去平均並みの⽔準にはとどまっている
ものの、⼀段と上昇している（図表Ⅱ-2-9）。
不動産投資信託（J-REIT）の価格は、株価が⼤幅に上昇するなかでも、上値の重い展開が続いた（図表Ⅱ-2-10）。市場では、⾼めのオフィス空室率や、先⾏きの国内⾦利上昇が意識されている。
図表Ⅱ-2-10 東証 REIT 指数140

図表Ⅱ-2-11 社債スプレッド（AA 格）
1.0 ％2017年末＝100

流通スプレッド

130

0.8

120
110

発行スプレッド

0.6

100

0.4

90
80

0.2

70
60
18

19

20

21

22

23

24 年

（注）直近は 2024 年 3 月末。
（資料）Bloomberg

0.0
18

19

20

21

22

23

24 年

（注）1.「流通スプレッド」（日次）は、残存 3 年以上 7 年未満の社債流通利回りの対国債スプレッド。
直近は 2024 年 3 月末。
2.「発行スプレッド」（月次）は、当初発行期間が 15 年未満の社債発行利回りの対国債スプレッド。銀行や証券会社などの発行分は除く。直近は 2024 年 3 月。
（資料）Bloomberg、QUICK、アイ・エヌ情報センター、
キャピタル・アイ、日本証券業協会

この間、社債の発⾏・流通スプレッドは概ね横ばいとなった（図表Ⅱ-2-11）。CP の発⾏レートは、短期⾦利に連れて幾分上昇した。⾦利上昇が意識されるもとで、CP・社債の発⾏年
限・タームが短期化した。

３．⾦融市場を巡るリスク
⾦融市場を巡る不確実性は引き続き⼤きい。内外の⾦融市場では、⽶欧において、インフレ率が⾼⽌まりするリスクや、既往の⾦融引き締めが実体経済⾯・⾦融⾯に及ぼす影響が懸念されている。また、⽶国の短期⾦融市場では、FRB のバランスシート縮⼩に伴い、⾦利上昇圧⼒が⽣じる可能性も懸念されている。
株式市場やクレジット市場では、⽶欧の既往の⾦融引き締めが低格付け先の企業財務や資⾦調達に及ぼす影響について、引き続き懸念されている。業種別にみると、⽶欧の不動産業
13

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

では、⾦融引き締めに伴う資⾦調達環境の悪化やオフィス需給の軟化を背景に、商業⽤不動
産を巡る動向が意識されている。⽶国の銀⾏業では、中堅・中⼩銀⾏を中⼼に、商業⽤不動産向け貸出における信⽤コストの増加が懸念されている。
新興国市場では、資本流出の懸念はひと頃に⽐べて後退しているが、財政・⾦融⾯の脆弱性を抱える国を中⼼に、引き続き注意が必要である。国際商品市場では、ウクライナや中東
情勢など地政学的な要因や中国経済の減速が資源・穀物価格に及ぼす影響に留意する必要がある。
こうしたリスクが顕在化した場合、リスク性資産価格の調整やドル調達環境の悪化など、
グローバルな⾦融環境が⼀段と引き締まる可能性には引き続き注意する必要がある。

14

Ⅲ．⾦融仲介活動
１．銀⾏部⾨の⾦融仲介活動

Ⅲ．⾦融仲介活動


わが国の⾦融仲介活動は円滑に⾏われている。⾦融機関の融資姿勢は引き続き積極的である。国内では、不動産関連の資⾦需要のほか、経済活動の回復に伴う運転資⾦需要に応需している。⼤⼿⾏の海外貸出は、海外経済の下振れリスクが意識されるなか、選
別的に⾏われている。この間、有価証券投資は、⾦利上昇リスクが意識されるなか、慎
重な運⽤が⾏われている。



ノンバンク⾦融仲介機関（NBFI）の運⽤資産は増加傾向が続いている。投資ファンド
は、家計からの資⾦流⼊を背景に、運⽤資産の拡⼤が続いている。ディーラー・ブロー
カーによる両建ての短期レポ取引も引き続きみられる。他⽅、⽣命保険会社では、海外⾦利の逆イールド化が外債ポジションの削減圧⼒となっている。



こうした様々な⾦融仲介活動に、⼤きな不均衡は観察されない。⾦融循環を表す⾦融ギ
ャップは、経済活動の回復に伴い⺠間債務と経済活動⽔準とのリバランスが進んだことで、プラス幅がひと頃に⽐べて縮⼩している。ただし、⾦融循環の拡張局⾯が⻑引く
もとで、不動産関連貸出の⽔準が切り上がっている。貸出の増加やオフィスの⼤量供給が続く商業⽤不動産市場では、⼀部の価格に割⾼感が窺われる。

１．銀⾏部⾨の⾦融仲介活動（１）貸出
⺠間⾦融機関の国内貸出残⾼は、前年⽐+3％程度の伸びが続いている7,8（図表Ⅲ-1-1）。
引き続き、経済活動の回復に伴う運転資⾦需要が貸出増加の主因となっている。加えて、不動産関連の資⾦需要や企業買収に伴う資⾦需要も増えている。地域⾦融機関では、実質無利
⼦・無担保融資（いわゆるゼロゼロ融資）の返済が貸出減少要因となっている。
借⼊主体別にみると、企業向けは、⼤企業・中堅企業、中⼩企業とも、貸出増加が続いている（図表Ⅲ-1-2）。⾦融機関からみた企業の資⾦需要も引き続き増加⽅向にある（図表Ⅲ-13 右図）。

7

この間、公的⾦融──政府系⾦融機関の融資と⺠間⾦融機関による信⽤保証協会保証付き融資との合計──による企業向け貸出は、ゼロゼロ融資の返済が残⾼減少要因となっている。⼀⽅、経営改善⽀援に関連した貸出が残⾼増加要因となっている。また、能登半島地震の被災企業からの返済猶予や借⼊の相談もみられる。
8

外貨建て貸出（外貨インパクトローン）の円換算値に対しては、為替円安の影響が対前年でみた増加要因となっている。
15

⾦融システムレポート

図表Ⅲ-1-2 金融機関の借入主体別貸出

図表Ⅲ-1-1 金融機関の国内貸出
前年比、％

7

7
大手行
地域銀行
信用金庫
合計

6
5
4
3

2024 年４⽉

前年比、％大企業・中堅企業
中小企業
地方公共団体
個人
合計

6
5
4
3

2

2

1

1

0

0

-1

-1

-2

-2
-3

-3

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 年

（注）末残前年比。銀行・保険業を除く。
直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行（注）平残前年比。直近は 2024 年 1～2 月。
（資料）日本銀行

図表Ⅲ-1-3 貸出関連 DI
貸出運営スタンス DI
30 ％pt

貸出態度判断 DI
30

積極化

20

10

0

0

大企業向け

慎重化

30 ％pt

20

10

-10

資金需要判断 DI

％pt

-10

緩い

大企業

-10

厳しい

-20

15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
年

10
0

中小企業

中小企業向け
-20

増加

20

-20

15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
年

大企業向け
中小企業向け住宅ローン

減少

15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
年（注）1.左図と右図は後方 4 期移動平均。直近は 2024 年 1 月。
2.中図の直近は 2024 年 3 月。
（資料）日本銀行

この間、⾦融機関の融資姿勢は引き続き積極的である。⼤⼿⾏は、貸出採算を確保しつつ、貸出増加を図っている。地域銀⾏も、貸出⾦利益の増強を企図して、貸出増加を計画している。⼤⼿⾏・地域銀⾏とも貸出運営スタンスを慎重化させる先は無く、積極化した運営スタンスが維持されている（図表Ⅲ-1-3 左図）。⾦融機関の貸出態度は、⼤企業からみても中⼩企業からみても緩和的である（図表Ⅲ-1-3 中図）。

貸出先別の動向
企業向け貸出を業種別にみると、不動産業向けの貸出増加が続いている（図表Ⅲ-1-4）。製造業や電気ガスでは、輸⼊財価格の下落を背景に運転資⾦需要が落ち着いたこともあり、伸びが鈍化している。資⾦使途別にみると、運転資⾦の前年⽐プラス幅は、⼤企業・中堅企業
向けが縮⼩した⼀⽅、中⼩企業向けは横ばいとなっている（図表Ⅲ-1-5）。この間、設備資⾦
16

Ⅲ．⾦融仲介活動
１．銀⾏部⾨の⾦融仲介活動

は、中⼩企業向けを中⼼に緩やかに増加している。経済活動の回復に伴う更新投資に加え、⼈⼿不⾜対応のための省⼒化投資や脱炭素に向けた設備投資も、貸出増加に寄与している。
図表Ⅲ-1-4 企業向け貸出（業種別）

図表Ⅲ-1-5 企業向け貸出（使途別）
大企業・中堅企業

10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3

前年比、％

中小企業

前年比、％

12
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

16 17 18 19 20 21 22 23

年

16 17 18 19 20 21 22 23 年

大手行/運転資金
大手行/設備資金
合計

製造業
対面型サービス
卸小売・運輸郵便
不動産
電気ガス
その他
合計
（注）集計対象は大手行と地域銀行。末残前年比。銀行・保険業、海外円借款、国内店名義現地貸を除く。
「対面型サービス」は、飲食宿泊、生活関連娯楽、
教育学習支援、医療福祉。直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行

地域金融機関/運転資金
地域金融機関/設備資金（注）末残前年比。不動産・銀行・保険業を除く。
直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行

不動産関連貸出の動向
不動産業向け貸出残⾼は、⼤⼿⾏・地域銀⾏とも、⾼めの伸びが続いている（図表Ⅲ-1-6）。
⼤⼿⾏では、貸出利鞘が相対的に厚い不動産ファンド向け（図中の「SPC」）や REIT 向け（図中の「中⼩企業等」に含まれる）を中⼼とした貸出増加が続いている（図表Ⅲ-1-7）。⼤⼿不動産デベロッパー向け（図中の「⼤企業」）の増勢も強まっている。不動産市況の動向や過去のストレス局⾯も踏まえた慎重な与信管理のもと、堅調な資⾦需要に積極的に応需している。
図表Ⅲ-1-6 金融機関の不動産業向け貸出10

図表Ⅲ-1-7 大手行の不動産業向け貸出

前年比、％

前年比、％
12
SPC
中小企業等
10
大企業
8
その他
不動産業向け貸出
6

大手行
地域銀行

8

信用金庫
6

合計

4

4

2
0

2

-2

0

-4
-6

-2
14

15

16

17

18

19

20

21

（注）末残前年比。直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行

22

23

14

年

15

16

17

18

19

20

21

22

23

（注）末残前年比。
「中小企業等」は J-REIT を含む。
直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行

17

年

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

地域銀⾏でも、不動産ファンド向けや⾮居住⽤賃貸業向け（図中の「その他」に含まれる）が増加基調にある（図表Ⅲ-1-8）9。地⽅都市においても、オフィスビルや物流施設など賃貸物件の新設に伴う資⾦需要が増加している。また、感染症拡⼤下で伸びが鈍化していた賃貸業向けは、増勢が再び強まっている。こうした市場動向を背景に、不動産業向け貸出⽐率を⾼める動きがみられる。
図表Ⅲ-1-8 地域銀行の不動産業向け貸出10

図表Ⅲ-1-9 金融機関の住宅ローン

前年比、％

5
その他
不動産賃貸業
不動産ファンド・J-REIT
不動産業向け貸出

9
8
7

前年比、％
大手行
地域銀行
信用金庫
その他行
合計

4
3

6

2

5
4

1

3
2

0

1
0

-1
17

18

19

20

21

22

23 年度

（注）集計対象は、内訳項目の計数を取得可能な 86 行。
「不動産賃貸業」は居住用。末残前年比。
直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

年

（注）末残前年比。「その他行」は、大手行・地域銀行を除く国内銀行。直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行

個⼈向け貸出の⼤部分を占める住宅ローンは、前年⽐+3%前後での増加が続いている（図表Ⅲ-1-9）。資⾦需要⾯では、住宅着⼯が減少したものの、物件価格の上昇を背景に 1 件当たり借⼊額が⼤⼝化していることが、残⾼増加に寄与している。資⾦供給⾯では、⼤幅な⾦利優遇策を打ち出したインターネット専業銀⾏（図中の「その他⾏」に含まれる）が、残⾼増加を牽引している。この間、採算性を重視する⼤⼿⾏では、選別的に貸出を⾏っていることもあって、残⾼が減少している。地域銀⾏でも、残⾼増加ペースが鈍化している。

貸出⾦利の動向
⾦融機関の新規貸出約定平均⾦利をみると、短期の貸出⾦利は、既往ボトム圏で推移している10（図表Ⅲ-1-10）。⻑期の貸出⾦利は、企業向け固定⾦利を中⼼に上昇している。この
間、住宅ローン⾦利は、変動⾦利型と固定⾦利型の⾦利差が⼤きくなっている（図表Ⅲ-1-11）。
新規実⾏の 8 割を占める変動⾦利型は低⽔準にある。固定⾦利型は幾分低下したものの、ここ数年では⾼めの⽔準にある。

9

地域銀⾏の不動産業向け貸出構成をみると、不動産賃貸業向けが全体の半数を占めている。そのうち個⼈向けと
法⼈向けの⽐率は 3:2 となっている。不動産ファンド向けは 1 割にとどまる。残り 4 割の中には、不動産売買業
向けなど多様な貸出が含まれる。

10

今年 3 ⽉の⾦融政策の枠組み⾒直し前後の⾦利動向については BOX4 を参照。
18

Ⅲ．⾦融仲介活動
１．銀⾏部⾨の⾦融仲介活動

2.0

図表Ⅲ-1-10 国内銀行の新規貸出約定
平均金利％

図表Ⅲ-1-11 住宅ローン金利
1.8

1.8

1.6

1.6

1.4

1.4

1.2

1.2

1.0

1.0

0.8

0.8

0.6

0.6

0.4

短期
長期

0.4

％

変動金利

0.2

固定金利(当初10年)

0.0

0.2

16

07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 年（注）後方 6 か月移動平均。直近は 2024 年 2 月。
（資料）日本銀行

17

18

19

20

21

22

23

24 年

（注）一部大手行の中央値（金利優遇勘案後）。2020 年まで
は保証料型、2021 年以降は融資手数料型。直近は2024 年 4 月。
（資料）各社開示資料

海外貸出の動向
⼤⼿⾏の貸出ポートフォリオは、海外貸出⽐率が 30％超と、海外⾦融経済動向の影響を従来よりも受けやすい状態にある（図表Ⅲ-1-12）。そうしたもとで、⼤⼿⾏は、海外貸出を選別的に⾏っている（図表Ⅲ-1-13）。海外の経済下振れリスクや不動産市場調整リスクが意識されていることも、こうした傾向を強めている。
図表Ⅲ-1-12 海外貸出比率35

図表Ⅲ-1-13 3 メガ行の地域別海外貸出

％

120

大手行
地域銀行

30

前年差、十億ドル

80

25

40

20
0

15
-40

10

その他
APAC
EMEA
北米

-80

5

-120

0
10

12

14

16

18

20

22

24 年

（注）銀行単体ベース。直近は 2024 年 1 月末。
（資料）日本銀行

20

21

22

23

24 年

（注）末残前年差。直近は 2024 年 1 月末。
（資料）日本銀行

資⾦需要⾯では、貸出⾦利の上昇を受けて、いずれの地域も資⾦需要が伸び悩んでいる。
資⾦需要の増加がみられるのは、⼤⼿⾏が注⼒するファンド向けなど⼀部にとどまる。資⾦
供給⾯では、⼤⼿⾏が低採算貸出を⾒直していることが、貸出の抑制要因となっている。

（２）有価証券投資⾦融機関の有価証券投資は、国内では、⾦利上昇リスクが意識されるなか、リスク抑制的19

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

な運⽤が続けられている（図表Ⅲ-1-14）。海外では、先⾏きの利下げのタイミングを意識したポジション調整が⾏われている11。
図表Ⅲ-1-14 金融機関の有価証券残高
350
300
250

兆円

金融機関計
円債
外債
投資信託
株式

180

兆円

大手行

160

90

140

80

200

100

150

80

50
0

地域銀行
60

兆円

信用金庫

50
40

60
50

30

40

60

30

40

20

20

10

20
10

0

0

16 17 18 19 20 21 22 23

兆円

70

120

100

100

0

16 17 18 19 20 21 22 23

16 17 18 19 20 21 22 23

16 17 18 19 20 21 22 23（注）1.「投資信託」は内国籍・外国籍合算ベース。投資信託以外の有価証券を一部含む。
2.「株式」は取得価額または償却価額ベース（簿価ベース）。外国株式は含まない。
3.国内店と海外店の合計。ただし、大手行の「株式」は国内店のみ。直近は 2024 年 2 月末。
（資料）日本銀行

年度

⼤⼿⾏では、円債（国債、地⽅債、事業債等）については、⾦利上昇リスクが意識されるな
か、残⾼の積み増しが控えられている。⾦利上昇時に基準価額が増価するベアファンドなどを活⽤した、⾦利ヘッジも続けられている。外債については、海外⾦利が逆イールド化した状態が続くなかで、全体として慎重な投資スタンスがとられている。⼀部には、キャピタル
ゲイン⽬的で機動的な売買を⾏う銀⾏もある。政策保有株式（企業との取引関係を重視して保有する株式）については、コーポレートガバナンスを巡る社会的要請の⾼まりもあって、引き続き削減が進んでいる。
地域⾦融機関でも、リスク抑制的な投資スタンスがとられている。円債については、⾦利上昇リスクが意識されるなか、地域銀⾏も信⽤⾦庫も残⾼の積み増しに慎重である。評価損
リスク抑制のため、満期保有⽬的債券に⼊れ替える⾦融機関やベアファンドを購⼊する⾦融機関もみられる。外債については、いったん削減したポジションを⼀部復元する動きがみられるものの、残⾼の増加は抑制されている。運⽤利回りの改善を企図して、国内不動産ファンド投資を積み増す動きもみられる。
海外クレジット投資についてもリスク抑制的である。市場性信⽤リスクを抑制する観点から、ハイイールド債のポジションが削減されている（図表Ⅲ-1-15）。ただし、⾦融機関全体の海外クレジット投資残⾼は、CLO（ローン担保証券）を主因に増加している。クーポンが変動⾦利である CLO は、逆鞘リスクを抑制する観点から、引き続き選好されている。また、リスク分散の観点から、⼤⼿⾏等は、プライベートエクイティなどのオルタナティブ投資も増
11

外貨建て有価証券残⾼（円換算ベース）には、為替円安が増加要因の⼀つとして寄与している。
20

Ⅲ．⾦融仲介活動
２．ノンバンク部⾨の⾦融仲介活動

加させている（図表Ⅲ-1-16）。
図表Ⅲ-1-15 金融機関の海外クレジット投資残高
100兆円

図表Ⅲ-1-16 大手行等の海外オルタナティブ投資残高
9

兆円

8

80

7
6

60

5
4

40

3
2

20

1

0

0

15

16

その他

17
CLO

18

19

20

21

ハイイールド債

22

23 年度

投資適格債

（注）集計対象は、大手行・地域銀行・信用金庫のほか、ゆうちょ銀行や一部の系統上部金融機関を含む。
直近は 2023 年 9 月末。
（資料）日本銀行

15

16

17

18

19

20

21

22

23 年度

ヘッジファンド
不動産ファンド
プライベートエクイティ（注）1.集計対象は、大手行のほか、ゆうちょ銀行や一部の系統上部金融機関を含む。
2.「不動産ファンド」は上場 REIT を含まない。
直近は 2023 年 9 月末。
（資料）日本銀行

２．ノンバンク部⾨の⾦融仲介活動
⾦融仲介において預⾦取扱機関が中⼼的な役割を担っているわが国では、ノンバンク⾦融
仲介機関（NBFI）の⾦融資産シェアは 3 割にとどまっている12。ただし、NBFI の運⽤資産は増加傾向が続いている（図表Ⅲ-2-1）。⽣命保険会社やディーラー・ブローカーによるレポ取引も引き続きみられる。運⽤資産の増加とそれに伴う市場調達の拡⼤は、わが国においても、NBFI とそれ以外の⾦融機関との連関性を⾼める要因になっている。

保険・年⾦基⾦⽣命保険会社は、資産・負債のデュレーション・ギャップの解消を図る観点から、超⻑期債投資を継続している（図表Ⅲ-2-2）。保険料収⼊による超⻑期債投資に加え、レポ調達や⾦利スワップを活⽤した超⻑期債投資も併⽤している。そうしたもとで、平均 ESR（経済価値ベースのソルベンシー⽐率）は 200％以上の⽔準が確保されている。また、⽀払準備として、相応の現預⾦を有している。

12

⾦融システムにおける⾦融資産シェアは、わが国（世界全体）では、NBFI30％（47％）、預⾦取扱機関 48％（40％）、中央銀⾏ 15％（8％）、公的⾦融機関 7％（5％）である（計数は 2022 年末時点）。ここでの NBFI は、
⾦融安定理事会（FSB）に倣い、⾦融機関全体から預⾦取扱機関、中央銀⾏、公的⾦融機関を除いた様々な業態を指している。
21

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

図表Ⅲ-2-1 NBFI のバランスシート
運用資産
1,600

外部調達

兆円

40

対金融資産比率、％

1,400
1,200

30

1,000
800

20

600
400

10

200
0

0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年度
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年度
ﾌｧｲﾅﾝｽ会社等
非仲介型金融民間金融機関借入
ﾚﾎﾟ・ｺｰﾙ
ﾃﾞｨｰﾗｰ・ﾌﾞﾛｰｶｰ
証券投資信託その他借入
資本市場調達保険・年金基金（注）「非仲介型金融」は、金融持株会社のほか、証券取引所・金融商品取引所を含む。
「ファイナンス会社等」は、貸金業のほか、証券金融会社、整理回収機構を含む。直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行

図表Ⅲ-2-2 生命保険会社の運用資産残高
250兆円

対総資産比率、％

図表Ⅲ-2-3 生命保険会社の評価損益
25

25

200

20

20

150

15

100

10

％

15
10
5

50
0

5

0

0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年度
その他
株式
外国公社債
国内公社債(10年超)
国内公社債(10年以下)
ﾚﾎﾟ・金利ｽﾜｯﾌﾟ(右軸)（注）1.集計対象は大手 9 社。一般勘定ベース。
2.金利スワップは、固定金利受けネットポジションの想定元本。
3.直近は 2023 年 9 月末。
（資料）各社開示資料

-5
21

22
外国株式等
外国公社債

23

年度

国内株式
国内公社債

（注）売買目的を除く有価証券の評価損益率。
集計対象は大手 4 社。直近は 2023 年末。
（資料）各社開示資料

直近にかけては、国内⾦利の上昇を受けて、保有円債の評価損益が損超に転じている（図表Ⅲ-2-3）。もっとも、評価損益全体をみると、⼤幅な益超を維持している。株価の上昇を受けて、保有株式の評価益が拡⼤しているほか、海外⾦利が上昇したもとでも、保有外債の評
価損は限定的である13。⽣命保険会社の外債ポジションは、外貨調達コスト（為替ヘッジコス
13

⽣命保険会社を巡っては、⾦利上昇局⾯における財務の健全性がグローバルに議論されている。具体的には、有価証券評価損の拡⼤や、貯蓄性保険契約の解約増加とそれに伴う流動性負担の増加が指摘されている。わが国の場合、前者については、株式評価益が債券評価損を上回る資産構成となっている（前掲図表Ⅲ-2-3）。また、現⾏の制度では、⾦利変動による資産と負債の時価変動が⼀致するように管理している債券は責任準備⾦対応債券として区別され、時価評価の適⽤対象外とすることが認められている。後者については、円建て⼀時払い保険などの貯蓄性保険は、2016 年に⻑期⾦利が⼤幅に低下して以降、予定利率の確保が難しくなったことから、販売が抑22

Ⅲ．⾦融仲介活動
２．ノンバンク部⾨の⾦融仲介活動

トを含む）が⾼⽌まりしていることもあって、為替ヘッジ付き外債が削減されている（図表Ⅲ-2-4）。海外⾦利の逆イールド化が外債ポジションの削減圧⼒となっている。
図表Ⅲ-2-5 年金基金の運用資産残高

図表Ⅲ-2-4 生命保険会社の為替ヘッジ比率
80
70
60

兆円

％
ｵｰﾌﾟﾝ
ﾍｯｼﾞ付(通貨ｽﾜｯﾌﾟ)
ﾍｯｼﾞ付(為替ｽﾜｯﾌﾟ)
ﾍｯｼﾞ比率(右軸)50

100 450
400

90

350

80

300

70

250

60

200

40
30

外国証券
株式等・投資信託受益証券
債務証券
貸出

150

50

20

兆円

100

10

40

50

0

30
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年度

0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年度（注）集計対象は年金基金と公的年金。
直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行（注）集計対象は大手 9 社。一般勘定ベースの試算値。
「オープン」は、外貨建て保険の対応分を含む。
直近は 2023 年 9 月末。
（資料）各社開示資料

企業年⾦は、責任準備⾦以上の純資産を確保している先が多いこともあり、レバレッジに頼らない慎重な運⽤を継続している。公的年⾦（厚⽣年⾦、国⺠年⾦）の運⽤・管理を⾏う年
⾦積⽴⾦管理運⽤独⽴⾏政法⼈（GPIF）は、基本ポートフォリオ――⻑期的な観点から安全かつ効率的な運⽤を⾏うため各資産の構成割合を定めたもの――に即してリバランスを⾏っている14（図表Ⅲ-2-5）。

投資ファンド投資ファンドは、家計からの資⾦流⼊を背景に、証券投資信託を中⼼とする運⽤資産の拡⼤が続いている（図表Ⅲ-2-6）。今年から始まった新しい NISA 制度のもと、対象商品への資⾦流⼊が増加している。この間、レバレッジを活⽤するプライベートファンドの運⽤資産が拡⼤している（BOX3 を参照）。

ファイナンス会社
貸⾦業者などのファイナンス会社は、貸出残⾼が増加傾向にある（図表Ⅲ-2-7）。貸出残⾼の内訳をみると、事業者向けは、銀⾏貸出と同様に、経済活動の回復を背景に増加している。
消費者向けは、インターネットショッピングのクレジットカード利⽤や、スマートフォン経制されていた。
14

わが国の年⾦基⾦では、債務主導投資（LDI）のようなレバレッジを活⽤した投資戦略ではなく、政策的資産構成割合や基本ポートフォリオに沿った投資戦略が主流となっている。詳しくは次の⽂献を参照。伊藤雄⼀郎・河⻄
桂靖・轟⽊亮太朗・豊⽥融世・堀江⾥佳⼦、「企業年⾦の運⽤戦略からみた⾦融安定への含意──英国債市場の混
乱からの教訓──」、⽇銀レビューシリーズ、2023-J-2、2023 年 1 ⽉。
23

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

由の⼩⼝借⼊が増加している。貸出が増加するもとでも、ファイナンス会社の信⽤コストは抑制されている。⽇本貸⾦業協会によると、こうしたファイナンス会社からの貸出の 6 割は固定⾦利型である（2022 年度調査）。
図表Ⅲ-2-6 投資信託の運用資産残高
400

兆円

80
その他
外国証券
株式等・投資信託受益証券
債務証券
貸出

350
300
250

図表Ⅲ-2-7 ファイナンス会社の貸出残高
兆円
事業者向け
消費者向け

70
60
50

200

40

150

30

100

20

50

10

0

0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年度（注）「事業者向け」は、企業・政府向けの値。
（注）直近は 2023 年 12 月末。
直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行（資料）日本銀行

ディーラー・ブローカー
ディーラー・ブローカーのポジションは、両建ての短期レポ取引を主因に拡⼤している15（図表Ⅲ-2-8）。邦証や短資会社では、短期⾦融市場における⽇銀当座預⾦との裁定のためのレポ取引が増えている。外証の在⽇拠点では、本部の国債担保需要に応えるため、国債取引を仲介するためのレポ取引が増えている。最近では、海外投資家による円債投資のためのレポ取引もみられる。これらの取引は、資産・負債の期間ミスマッチのない両建て取引が中⼼である。
図表Ⅲ-2-8 ディーラー・ブローカーのバランスシート
資産
300
250
200

兆円
その他
債務証券・株式等
リバースレポ
現預金

負債
300
250
200

150

150

100

100

50

50

兆円
その他
資本市場調達借入
レポ

00
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年度
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年度（注）「株式等」は投資信託受益証券を含む。直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行
15

ディーラー・ブローカーのオフバランス取引については、次の⽂献を参照。井上紫織・三⽊翔太・源間康史、「店頭デリバティブ取引データからみた円⾦利スワップ市場──新型コロナウイルス感染症拡⼤の影響──」、⽇銀レビューシリーズ、2021-J-7、2021 年 6 ⽉。
24

Ⅲ．⾦融仲介活動
３．⾦融循環３．⾦融循環
前節までに確認したとおり、わが国の⾦融仲介活動は円滑に⾏われている。本節では、こうした円滑な⾦融仲介活動や、その結果としての⺠間債務の増加が、先⾏きの経済活動に⼤きな調整をもたらし得る⾦融不均衡の蓄積につながっていないか点検する。

（１）⾦融循環と経済変動リスク
ここでは、ヒートマップと⾦融ギャップを⽤いて、⾦融循環上の過熱感や停滞感を評価する。ヒートマップは、1980 年代後半のバブル期を基準に、様々な⾦融活動指標に関して過熱・停滞の状況を判定したうえで、3 ⾊に⾊分けしたものである（図表Ⅲ-3-1）16。直近では、「株価」に過熱を⽰す「⾚」が点灯した（後述）。もっとも、全 14 指標のうち 13 指標は、
前回レポート時点から変わらず、過熱でも停滞でもない「緑」となっている。
図表Ⅲ-3-1 ヒートマップ
80年
金融機関
金融市場
民間全体
家計
企業
不動産
資産価格

85

90

95

00

05

10

15

20

金融機関の貸出態度判断DI
M2成長率
機関投資家の株式投資の対証券投資比率
株式信用買残の対信用売残比率
民間実物投資の対GDP比率
総与信・GDP比率
家計投資の対可処分所得比率
家計向け貸出の対GDP比率
企業設備投資の対GDP比率
企業向け与信の対GDP比率
不動産業実物投資の対GDP比率
不動産業向け貸出の対GDP比率
株価
地価の対GDP比率（注）直近は、金融機関の貸出態度判断 DI、株式信用買残の対信用売残比率、株価が 2024 年 1～3 月、地価の対 GDP 比率
が 2023 年 7～9 月、その他が 2023 年 10～12 月。
（資料）Bloomberg、財務省、東京証券取引所、内閣府、日本不動産研究所、日本銀行

⾦融ギャップは、⾦融循環を定量的に評価するために、ヒートマップを構成する 14 の⾦融活動指標のトレンドからの乖離率を加重平均して⼀つの指標に集約したものである。⾦融ギャップをみると、そのプラス幅はひと頃に⽐べて縮⼩している（図表Ⅲ-3-2）17。これは、感染症拡⼤後の経済活動の回復に伴い⺠間債務と経済活動⽔準とのリバランスが進んだことで、
⾦融ギャップ拡⼤に対する負債要因の寄与が低下したためである。また、レバレッジによる実物投資（資産要因）や株価など資産価格の上昇（価格要因）の寄与は、引き続き限定的である。これらの点からは、現在の⾦融活動に、過熱や停滞など⼤きな不均衡は認められない。
16

図表Ⅲ-3-1 では、⾦融活動における過熱・停滞の状況を機械的に判定している。すなわち、指標が上限の閾値を上回っていれば「⾚」、指標が下限の閾値を下回っていれば「⻘」、どちらでもなければ「緑」としている。なお、「⽩」はデータがない期間を⽰す。⾦融活動指標の詳細については、次の⽂献を参照。伊藤雄⼀郎・北村冨⾏・中澤崇・中村康治、「『⾦融活動指標』の⾒直しについて」、⽇本銀⾏ワーキングペーパーシリーズ、No.14J-7、2014 年 4 ⽉。

17

図表Ⅲ-3-2 では、14 の⾦融活動指標を加重平均するにあたって、他の指標との相関の⾼い指標に、より⾼い
ウエイトを付与している。また、そのウエイトは、時系列的な相関度合いの変化に応じて可変としている。
25

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

図表Ⅲ-3-2 金融ギャップ
2.0
価格要因

1.5

負債要因

資産要因

金融ギャップ

1.0
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5
85

87

89

91

93

95

97

99

01

03

05

07

09

11

13

15

17

19

21

23

年

（注）金融活動指標のうち、民間全体、家計、企業、不動産の実物投資に関する指標を「資産要因」、これらの債務調達に関する指標を「負債要因」、残りの指標を「価格要因」としている。直近は 2024 年 1～3 月（一部の指標は前期の値を横置き）。
（資料）日本銀行

ただし、中⻑期的には注意を要する点もある。2010 年代前半から続く⾦融ギャップの拡張
局⾯は、バブル崩壊以降の最⻑を更新している。その負債要因を構成する指標の中には、「不動産業向け貸出の対 GDP ⽐率」や「家計向け貸出の対 GDP ⽐率」のように、⺠間債務の積み上がりを⽰すものもある（図表Ⅲ-3-３）。また、GDP の変動リスクを表す「GDP at Risk
（GaR）
」をみると、先⾏き 3 年間の GDP 成⻑率の確率分布は引き続き、景気悪化⽅向に歪んだ形状となっている（図表Ⅲ-3-4）18。こうした分布の形状は、これまでに増加した⺠間債
務が将来的にバランスシート調整圧⼒となることで、景気悪化⽅向のリスクを⾼める要因に
図表Ⅲ-3-3 不動産関連貸出の対 GDP 比率
20 ％図表Ⅲ-3-4 先行きの経済変動リスク％ 60 0.6

確率密度
2023年10～12月

50 0.5

2023年4～6月

15
40 0.41030 0.320 0.2

5

不動産業向け貸出
10 0.1

家計向け貸出(右軸)

0

0
80

85

90

95

00

05

10

15

20

0.0
-6

年

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

需給ギャップ変化幅、％pt（注）先行き 3 年間の需給ギャップの変化幅の分布。
各時点の需給ギャップ、金融ギャップ、
全米金融環境指数に基づく試算値。

（注）直近は 2023 年 10～12 月。
（資料）内閣府、日本銀行

18

GaR は、⾦融資産のリスク評価⼿法である VaR の考え⽅を GDP 成⻑率に援⽤したものである。具体的な回帰式は次のとおり。
先⾏き𝑋年間の需給ギャップの変化幅

𝛼

需給ギャップ𝛽 ⾦融ギャップ

の前期差

𝛾 全⽶⾦融環境指数𝛿

詳細な考え⽅や計測⽅法、利⽤上の留意点については、⾦融システムレポート 2018 年 10 ⽉号のⅣ章 2 節、BOX1を参照。
26

Ⅲ．⾦融仲介活動
３．⾦融循環なり得ることを⽰唆している。
資産市場では、資産価格の上昇が確認される。このうち不動産市場では、⼀部に割⾼感が窺われる（後述）。株式市場では、株価が上昇している（図表Ⅲ-3-5）。最近の株⾼には、企業業績やガバナンス改⾰に対する市場の期待が反映されている。これまでのところ、⾦融ギャップにおける株価など価格要因の寄与は限定的であり、株価の上昇トレンドは、過去に不均衡が蓄積した局⾯との対⽐では緩やかである。また、バリュエーション上、過去平均的な⽔準にとどまっている。もっとも、今後、資産価格のバリュエーションがさらに上昇することがあれば、価格調整圧⼒となり得ることに注意が必要である（株価のバリュエーションについてはⅡ章 2 節を参照）。
図表Ⅲ-3-5 株価
3,000

図表Ⅲ-3-6 対外与信の対 GDP 比率

pt
原系列
トレンド

2,500

120

％
海外貸出

100

2,000

80

1,500

60

1,000

40

500

20

対外直接投資
対外証券投資

0

0
80

85

90

95

00

05

10

15

20

80

年

（注）1.「トレンド」は片側 HP フィルターにより算出。
シャドーはトレンドからの乖離の二乗平均平方根
を 1.5 倍した範囲を表す。
2.直近は 2024 年 1～3 月。
（資料）Bloomberg

85

90

95

00

05

10

15

20 年

（注）集計対象は、預金取扱機関と NBFI。後方 4 期移動平均。
直近は 2023 年 10～12 月。
（資料）内閣府、日本銀行

この間、海外向け与信の対 GDP ⽐率は、上昇傾向が⼀服している（図表Ⅲ-3-6）。前述のとおり、海外貸出は選別的に⾏われており、外債の残⾼増加は抑制されている。ただし、これまでの対外与信の拡⼤によって、わが国の⾦融システムは、実体経済を通じた経路のほか、⾦融を通じた経路（信⽤リスクや⾦利リスク）からも、海外⾦融経済の影響を受けやすくなっている。とりわけ、海外⾦利の逆イールド化が、海外資産価格や外貨調達コストの変動を通じて、わが国の⾦融機関経営に広く影響を及ぼしている（Ⅳ章 2 節、4 節を参照）。

（２）⾦融循環と不動産関連市場
⾦融循環の拡張局⾯が⻑引くもとで、不動産関連貸出の⽔準が切り上がっている。不動産業向け貸出や住宅ローンの残⾼は、経済活動⽔準との対⽐でみても既往ピーク圏にある。以下では、こうした不動産関連貸出の動向と関連市場の現状について点検する。

27

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

不動産取引市場の調整リスク
まず、不動産業の負債と資産、不動産価格のそれぞれの⾯について点検する。負債の⾯では、「不動産業向け貸出の対 GDP ⽐率」が既往ピーク圏で⾼⽌まりしている（前掲図表Ⅲ-33）。⾦融機関の不動産ファンド向け投融資は、ノンリコースローンだけでなく、債券投資や出資においても増加が続いている（図表Ⅲ-3-7）。不動産関連エクスポージャーを有する⾦融機関も、貸出・有価証券投資の双⽅で増加している（貸出についてはⅣ章 1 節、有価証券投資についてはⅣ章 2 節を参照）。
図表Ⅲ-3-7 不動産ファンド向け投融資
30

兆円

0.8

貸出
債券投資
出資

25

図表Ⅲ-3-8 不動産業実物投資の対 GDP 比率

0.6

20

0.4

15

0.2

10

0.0

5

-0.2

0
13

14

15

％

16

17

18

19

20

21

22

-0.4
80
23年度

（注）「貸出」はノンリコースローン。集計対象は大手行、地域銀行、信用金庫。
（資料）日本銀行

原系列
トレンド
85

90

95

00

05

10

15

20 年

（注）1.「トレンド」は片側 HP フィルターにより算出。
シャドーはトレンドからの乖離の二乗平均平方根の範囲を表す。
2.直近は 2023 年 10～12 月。
（資料）財務省、内閣府

資産の⾯では、「不動産業実物投資の対 GDP ⽐率」が⾼⽔準となっている（図表Ⅲ-3-8）。
⼤⼿デベロッパーによるオフィスや商業施設などの都市再開発案件が、不動産業の実物投資を活発化させている。オフィス空室率は、全国的には低⽔準ながら、東京を中⼼にオフィスが⼤量供給されるもとで、都⼼では⾼めの⽔準となっている（図表Ⅲ-3-9）19。グレード別にみると、最もグレードの⾼い A クラス・ビルの空室率が⼀段と上昇している。
価格の⾯では、全国の「商業⽤不動産価格・賃料⽐率」がミニバブル期の⽔準を上回っている（図表Ⅲ-3-10）20。こうした傾向は、都⼼の商業地区において顕著である。局所的に⾼額帯の取引が増えており、⼀部に割⾼感が窺われる21（図表Ⅲ-3-11）。同様の傾向は、都⼼
19

直近ボトム（2020 年）以降のオフィス空室率の上昇幅は、地⽅都市（札幌、仙台、名古屋、⼤阪、福岡）の+1.5%pt に対し、東京 23 区は+4.0%pt となっている。この間、都⼼（千代⽥、中央、港、新宿、渋⾕）の A ク
ラス・ビルは+6.3%pt 上昇した。

20「地価の対 GDP ⽐率」をはじめとする⾦融活動指標は、1980 年代後半のバブル期にかけて「⾚」点灯するように設計している（前掲図表Ⅲ-3-1）。これに対し、図表Ⅲ-3-10 の「商業⽤不動産価格・賃料⽐率」は、いわゆるミニバブル期（2007 年）にかけて「⾚」点灯するようにトレンドや閾値を設定している。

21

都⼼の A クラス・オフィスの成約賃料は、2020 年以降に 4 割下落するなど（三幸エステート調べ）、他のオ
フィスに⽐べて軟調である。
28

Ⅲ．⾦融仲介活動
３．⾦融循環の住宅地やマンションでも観察される。最近のマンション価格の上昇には、⼟地の仕⼊れコストや建築費⽤の増加を反映した供給要因と、海外投資家による投資⽬的の購⼊ニーズも反映した需要要因の双⽅が影響している。
図表Ⅲ-3-9 オフィス空室率16

図表Ⅲ-3-10 商業用不動産価格・賃料比率％

2000年1～3月＝100

130

都心5区・Aクラス
東京23区
地方都市

12

120
110
100

8

90

4
80

原系列
トレンド

70

0
05

07

09

11

13

15

17

19

21

23 年

00

02

04

06

08

10

12

14

16

18

20

22 年

（注）1.空室率は、貸付総面積に対する現空面積の割合。
（注）1.「トレンド」は後方 3 年移動平均により算出。
2.「A クラス」は、延床面積 1 万坪以上かつ築年数
シャドーはトレンドからの乖離の二乗平均平方根
15 年以内のビル。「地方都市」は主要 5 都市の平均値。
の範囲を表す。
3.直近は 2023 年 10～12 月。
2.直近は 2023 年 10～12 月。
（資料）三幸エステート（資料）国土交通省、日本銀行

図表Ⅲ-3-11 取引価格分布
商業地
100

住宅地

構成比、％

100

500万円未満500～1000万円
1000～2000万円
2000万円以上

80

構成比、％300万円未満300～400万円
400～500万円
500万円以上

80

60

60

40

40

20

20

0

0

05

07

09

11

13

15

17

19

21

23年

05

07

09

11

13

15

17

19

21

23年

（注）国土交通省「不動産取引価格情報」に基づき作成した都心 5 区の土地取引価格（坪単価）の構成比。
直近は 2023 年 1～9 月。
（資料）国土交通省

不動産取引市場の需給バランスをみると、これまで不動産取得に積極的だった海外投資家
は、昨年後半、4 年振りの売り越しに転じた（図表Ⅲ-3-12）。海外投資家のうち、機関投資家──不動産の⻑期保有を前提とする保険会社や年⾦基⾦、政府系ファンド──の購⼊スタ
ンスに⼤きな変化はないものの、海外ファンドがグローバルなポートフォリオ・リバランスの⼀環として、⽇本の投資物件を売却する事例がみられる。昨年前半までの主な売り⼿は、
この間、地価は、全国的には⼩幅な値動きにとどまっている。「地価の対 GDP ⽐率」が過熱と判断する状況にはない（前掲図表Ⅲ-3-1）。国⼟交通省「地価 LOOK レポート」によると、全国主要都市のうち、3 か⽉前対⽐で地価が+6％以上上昇した地区はない（2024 年 1 ⽉時点）。ただし、外国⼈に⼈気の⼀部地域では、⾼めの地価上
昇がみられる。
29

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

⽶国市場で損失を計上した⽶系ファンドであった。⽶系ファンドが売却した物件は、アジア系ファンドなど他の海外ファンドや海外機関投資家が新たに取得していた。
図表Ⅲ-3-12 海外投資家の不動産売買
1.2

図表Ⅲ-3-13 イールドスプレッド格差

兆円

0.8

％pt 1.5

％

5
4

1.0

3

0.5

2

0.0

0.4
0.0
-0.4

差分(右軸)
1

取得
売却
ネット売買

-0.8
-1.2
05

07

09

11

-0.5

J-REIT
海外投資家

0

13

15

17

19

-1.0

23 年

21

05-09

10-14

15-19

20-23 年

（注）集計対象は都内。棒グラフは、海外投資家の J-REITに対するスプレッド格差。
（資料）株式会社日経 BP「日経不動産マーケット情報
ディールサーチ」、財務省（資料）日本不動産研究所

昨年後半からは、⾦利上昇観測を背景とした利益確定売りなど、⽶系以外のファンドが売り⼿に回る事例も散⾒される。イールドスプレッド（物件利回りー国債利回り）をみると、海外ファンドが保有する都⼼の投資物件は、取得価格が相対的に⾼い分、J-REIT などの国内投資家が保有する物件を下回っている（図表Ⅲ-3-13）。こうした海外ファンドのリバランス
⾏動は、わが国の不動産市場に相応のマーケット・インパクトをもたらし得る。
わが国の不動産取引市場の市場構造には、前回の調整局⾯であるミニバブル期以降、幾つかの変化がみられる。まず、上場企業による保有不動産のオフバランス化が進んだことが、この間の変化点として指摘できる（図表Ⅲ-3-14）。上場企業が資本効率改善のためにオフバ
図表Ⅲ-3-14 主体別の不動産保有比率
30 ％

図表Ⅲ-3-15 投資家構成％ 20 30
私募ファンド(右軸)
私募REIT(右軸)

25

15

J-REIT(右軸)

20

上場企業
20

10

15

5

構成比、％
その他
機関投資家
アジア系ファンド
欧州系ファンド
米系ファンド

10

0

10
03

05

07

09

11

13

15

17

19

0
2006-08年

21 年（注）1.民間不動産ストック（土地と建物。家計保有を除く）に対する保有比率。
「上場企業」の 2019 年
以降は試算値。
2.直近は 2022 年。
（資料）国土交通省、投資信託協会、内閣府、三井住友
トラスト基礎研究所

2020-23年（注）不動産取得額に対する海外投資家のシェア。
（資料）株式会社日経 BP「日経不動産マーケット情報
ディールサーチ」、日本不動産研究所

30

Ⅲ．⾦融仲介活動
３．⾦融循環

ランス化した物件の多くは、現在、様々な不動産ファンドに引き継がれている。その結果、
不動産ファンドの売買から直接的な影響を受け得るオフィス物件は、都市圏を中⼼に以前よりも増えている。
また、ファンドや機関投資家など、海外投資家の市場プレゼンスが⾼まっている（図表Ⅲ3-15）。このうち、⽐較的短期間に投資物件を売買する海外ファンドの投資⾏動は、わが国不動産市場の調整リスクを抑制する要因にもなれば、市場を不安定化させる要因にもなり得る。
⽶国をはじめとする海外不動産市場の変調が、世界分散投資を⾏う海外ファンドを介してわが国不動産市場に及ぼす影響について、今後も注視する必要がある。こうした問題意識から、今回のマクロ・ストレステストでは、海外市場の調整を契機に、都市圏の商業⽤不動産価格
が局所的に調整するリスクを想定する（Ⅴ章 2 節を参照）。

不動産賃貸市場の採算性
不動産賃貸市場では、賃貸業による固定資産の増加と、それに応需する地域⾦融機関からの借⼊増加が続いている。こうした賃貸業の業容拡⼤に、低⾦利環境が及ぼした影響は⼩さくない。賃貸業の財務をみると、利払い負担の低減を反映して、経常利益が増加してきた（図表Ⅲ-3-16）。このことは、収⼊減少や⾦利上昇に対するストレス耐性が相対的に低い賃貸業者が増えていることを⽰唆している。
図表Ⅲ-3-17 不動産業向け
貸出の採算性

図表Ⅲ-3-16 賃貸業の財務
収益性
1.0

0.5

ICR

累積変化、％pt
営業利益ROA
その他
支払利息
経常利益ROA

8

倍

3 ％25-75％点

725-75％点
中央値

中央値

6
5

2

4
3
2

0.0

1

1
0
-0.5

-1
10

12

14

16

18

20

22
年度

0

10

12

14

16

18

（注）1.集計対象は中小賃貸業。
2.左図は経常利益 ROA（中央値）の 2010 年度以降の累積変化。
3.右図は、ICR(営業利益/支払利息)の分布。
（資料）CRD 協会

20

22
年度

10

12

14

16

18

20

22
年度

（注）金融機関の採算分布。貸出金利－国内部門経費率－円調達コストとして試算。
（資料）帝国データバンク、日本銀行

今後のリファイナンス時には、⻑期の貸出⾦利が幾分上昇していることもあり（本章 1 節を参照）、賃料の引き上げがなければ、返済の継続が難しくなる賃貸業者が出て来ることが考えられる。借り⼿の賃貸業者の中には、既に、利払い能⼒を表す ICR が 1 倍割れとなる先がみられる。貸し⼿の⾦融機関の⼀部には、これまでの低利貸出によって、貸出採算が低下し31

⾦融システムレポート

2024 年４⽉ている先がある（図表Ⅲ-3-17）。⻑期固定貸出を増やしたことによって、将来にわたって貸出採算の改善が⾒込みがたい先もある。⾦融機関は、状況に応じて不動産業向け貸出の上限管理を強化するなど、与信管理の実効性をこれまで以上に⾼める必要がある。

住宅ローンの返済負担
家計債務の⼤半を占める住宅ローン残⾼は、増加が続いている（前掲図表Ⅲ-1-9）。⾦融機
関間の貸出競争が激化するなか、貸出条件が緩和されていることもあり、年収に対するロー
ン残⾼の⽐率（LTI）は、若年世代を中⼼に⽔準が切り上がっている（図表Ⅲ-3-18）。また、
ローン実⾏時点の年収に対する年間返済額の⽐率（DSR）をみると、DSR30%以上の住宅ローン構成⽐の上昇が続いている（図表Ⅲ-3-19）。⾦融機関の中には、同構成⽐が⾦融機関平
均（30％弱）を⼤きく上回る先もある。このことは、所得減少や⾦利上昇に対するストレス
耐性が相対的に低い家計債務者が⼀部で増えていることを⽰唆している。
図表Ⅲ-3-18 住宅ローンの LTI
4

図表Ⅲ-3-19 住宅ローンの DSR

倍

30 ％
30代以下
40代

3

50代以上

％
DSR30％以上の割合(右軸)
DSR

35

25

30

20

25

2

1

0

15
02

05

08

11

14

17

20

年

（注）集計対象は、二人以上世帯のうち負債保有世帯。
直近は 2022 年。
（資料）総務省

15

17

19

21

20
23 年度

（注）集計対象は大手行、地域銀行、信用金庫。
後方 4 期移動平均。直近は 2023 年 7～9 月。
（資料）日本銀行想定するストレスによって、住宅ローン市場における影響経路が異なる点には注意が必要である。特に、⾦利が上昇する場合の影響経路は複雑である。貸し⼿の⾦融機関からみると、変動⾦利型を選択していた債務者が元本返済を前倒ししたり、固定⾦利型を選択していた債
務者が期限前返済を抑制するなど、銀⾏勘定の⾦利リスクの変動要因となる。多くの債務者が選択している元利均等払いの変動⾦利型であれば、ほとんどの場合、「5 年ルール」
や「125％
ルール」といった激変緩和措置が適⽤されるため、不連続に家計の元利返済額が増加することはない（BOX2 を参照）
。それでも、利払い負担の増加は、将来のデフォルト確率の上昇につながり得る。
借り⼿の家計からみると、前述の激変緩和措置によって、短期的な元利返済額の増加が抑制されるほか、預⾦など保有資産からの利息収⼊の増加が返済負担を部分的に相殺する。た32

Ⅲ．⾦融仲介活動
３．⾦融循環だし、世帯ごとの資産・負債構造や住宅ローンの契約形態によって、影響にはばらつきがある。短期⾦利が+1％pt 上昇した場合の影響を試算したところ、DSR が低い世帯では、⾦利関連収⽀の悪化は可処分所得対⽐で▲1％弱にとどまるが、DSR が⾼い世帯の⾦利関連収⽀は▲3％近く悪化するとの結果が得られた（図表Ⅲ-3-20）22。
図表Ⅲ-3-20 DSR 別にみた家計の金融資産・負債
資産・負債構造3020

金利関連収支の変化

百万円

6その他ローン
住宅ローン
その他金融資産
預金
可処分所得

＜資産＞

10

可処分所得比、％
10-90％点
25-75％点
中央値

4
2
0

0

-2
-10
-20
-30

-4
＜負債＞

-6
[77]

[23]

[16]

なし

あり

20％未満

住宅ローン

[5]

[2]

20～30％

30％以上

-8
なし

住宅ローンのDSR

あり

住宅ローン

20％未満

20～30％

30％以上

住宅ローンのDSR（注）1.左図は 1 世帯当たり平均値。[]内は世帯構成比を表示。
2.右図の金利関連収支には住宅ローンの元本返済を含む。
（資料）総務省

マクロ的にみると、家計部⾨においては、⾦利関連資産が負債を⼤きく上回っている。景気改善とそのもとでの⾦利上昇は、家計の所得や利息収⽀の改善につながることが⾒込まれる。住宅ローン減税が、家計所得を下⽀えする効果も期待できる。ただし、家計財務のばら
つきは⼤きい。DSR が⾼い世帯は、家計債務者全体に⽐べ、可処分所得や⾦融資産が僅かな世帯の割合が⾼く、⾦利上昇に対する耐性が低い。⾼ DSR の住宅ローンを取り扱う⾦融機関は、債務者の債務返済能⼒が悪化し得ることも踏まえて、住宅ローンの⼊⼝審査および、その後の所得環境の点検などの中間管理を丁寧に実施していくことが期待される。

22

図表Ⅲ-3-20 では、全国家計構造調査（2019 年調査）の個票をもとに、短期⾦利が+1％pt 上昇した際の、世帯当たり⾦利関連収⽀の変化を試算した。主な前提は次のとおりである。⽀払利息については、①変動⾦利⽐率
は、住宅ローンが 100％、消費者ローンなどのその他借⼊が 35％と仮定した。➁いずれの借⼊⾦利も、短期⾦利に 100％追随する。➂簡単化のため、5 年ルールは考慮していない。受取利息については、④⾦利追随率は、流動性預⾦が 40％、定期性預⾦が 80％、債券が 100％と仮定した。⑤試算期間中（1 年以内）に⾦利更改を迎える定期預⾦の割合は⼀律 80％としている。
33

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク


⾦融機関の貸出債権の質は、国内・海外とも維持されている。国内では、企業収益は全体として回復基調にある。他⽅、⼀部に収益の低迷が続く企業がある。⾦融機関間で共通の貸出エクスポージャーの中から、⼤⼝の信⽤コストが計上される事例も散⾒される。海外では引き続き、選別的な貸出運営が⾏われている。ただし、⼀部の⼤⼝貸出では、信⽤リスクが⾼まりつつある。



⾦融機関による有価証券ポートフォリオのリバランスが進められている。こうした取り組みを反映して、評価損は縮⼩し、⾦利上昇に対する⾦融機関の耐性は改善傾向にある。ただし、評価損益は多くの⾦融機関において損超である。また、⻑い⽬でみると、REIT や投資法⼈債など不動産関連エクスポージャーを有する⾦融機関が増えている。



⾦融機関は、銀⾏勘定の円貨⾦利リスクに⾒合った損失吸収⼒を備えている。円貨バラ
ンスシートのデュレーション・ギャップは、全体として縮⼩⽅向にある。ただし、貸出や預⾦の⾦利追随率には不確実性がある。追随率は、貸出・預⾦市場の需給バランスや競争環境、顧客との関係から影響を受ける。



⾦融機関は、円貨については、⼩⼝の個⼈預⾦を中⼼に、⼗分な資⾦流動性を有している。外貨については、中⻑期の市場調達や粘着性の⾼い法⼈預⾦の獲得を併⽤すること
で、調達の安定性維持が図られている。ただし、資⾦調達環境の先⾏きには不確実性がある。⾦融機関には、安定調達基盤を確⽴するための継続的な取り組みが求められる。



これらのリスクのほか、デジタル技術や気候変動に関連するリスクについても、⾦融機
関は引き続きしっかりと管理していくことが求められる。

１．信⽤リスク
⾦融機関の信⽤リスクは低位に抑制されている。貸出ポートフォリオをみると、正常先の⽐率は⾼⽔準が維持されており、破綻懸念先以下の⽐率は歴史的な低⽔準となっている（図表Ⅳ-1-1）。⾮期待損失の試算結果にも、前回レポート以降、著変はみられない（図表Ⅳ-12）23。損失⽔準は、⼤⼿⾏において幾分切り上がった状態にあるものの、その対⾃⼰資本⽐率は、⼤⼿⾏が 40%程度、地域銀⾏が 30%程度、信⽤⾦庫が 10%程度である。国内・海外
とも、⾦融機関の貸出債権の質は維持されている。
23

図表Ⅳ-1-2 の⾮期待損失は、1 年間に信頼⽔準 99%の確率で⽣じる貸出からの損失額の最⼤値と、1 年間で平均的に⽣じる損失額（期待損失）との差として定義している。算出に当たっては、2005 年度から各時点までの実績デフォルト率を参照している。デフォルト時損失率は、要管理先と破綻懸念先の貸出債権に対する平均的な未保全率に⼀致すると仮定している。
34

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
１．信⽤リスク

図表Ⅳ-1-1 内外貸出の債務者区分別構成
大手行
100

地域銀行

％

100

信用金庫

％

95

95

95

90

90

90

85

85

85

80

80

80

75

75

75

70

70

70

65

65
00

05

10

15

65
00

20 年度
正常先

％

100

05

10

15

要注意先

20 年度

要管理先

00

05

10

15

20 年度

破綻懸念先以下（注）「要注意先」は、2004 年度以降はその他要注意先（要管理先を含まない）。
直近は、大手行と地域銀行が 2023 年 9 月末、信用金庫が 2023 年 3 月末。
（資料）日本銀行

図表Ⅳ-1-2 内外貸出の非期待損失
大手行
16

地域銀行

信用金庫
％

兆円

140

14

120

12

100

10

80

8
60

6

40

4

20

2
0
07 09 11 13 15 17 19 21 23

07 09 11 13 15 17 19 21 23

07

09

11

13

15

17

19

0
21 年度

非期待損失
対自己資本比率(右軸)10-90％点(対自己資本比率、右軸)（注）非期待損失は、信頼水準 99％の損失最大値と期待損失との差。「対自己資本比率」は、国際統一基準行の 2012 年度
以降は CET1 資本ベース、国内基準行の 2013 年度以降はコア資本ベース、それ以前は Tier1 資本ベース（経過措置を除く）。集計対象は自己査定対象債権。直近は、大手行と地域銀行が 2023 年度上期、信用金庫が 2022 年度。
（資料）日本銀行

図表Ⅳ-1-3 企業の倒産件数
景気と倒産
20

百件

規模別の倒産件数
逆目盛、％

15

-8

300

-6

200

-4

100

前年差、件
資本金1千万円未満
1千万円以上5千万円未満
5千万円以上
個人事業主

-2
10

0

0
2

5
倒産件数
需給ギャップ(右軸)

4

-100
-200

0

6 -30001 03 05 07 09 11 13 15 17 19 21 23 年
19
20
21
22
23
（注）左図のシャドーは景気後退局面。
「倒産件数」は四半期平均。直近は、「倒産件数」が 2024 年 1～2 月、「需給ギャップ」が 2023 年 7～9 月。右図は四半期平均。直近は 2024 年 1～2 月。
（資料）帝国データバンク、東京商工リサーチ、日本銀行

35

24 年

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

もっとも、企業財務のばらつきは⼤きい。国内では、経済活動が回復基調にあるもとでも、企業倒産・デフォルトが増加している（図表Ⅳ-1-3）。労働市場がタイト化するなか、⼈⼿不⾜を事由とする倒産もみられる。海外では、貸出債権の質が全体として維持されるもとでも、⼀部債権が格下げとなる事例がみられる。本節では、こうした企業財務のばらつきに起因した、⾦融機関の潜在的な信⽤リスクを点検する。

（１）国内の信⽤リスク
景気が改善するなかでの倒産増加
企業財務は改善に向かっており、企業全体としてみれば、相応のストレス耐性を備えている。企業の売上⾼は、景気の改善が続くもとで回復基調にある（図表Ⅳ-1-4 左図）。その増収幅は、⼈件費など固定費の増加幅を上回っている。⼤企業・中⼩企業とも、今年度も増収が続くことが⾒込まれている24。
図表Ⅳ-1-4 中小企業財務
経常利益
4

手元資金構成前年差、兆円

100

2

80

0

60

-2

40

その他
固定費
変動費
売上高
経常利益

-4
-6
19

20

21

22

％

20

23 年度

0
18

19

20

21
中小企業

22

23

24
18
年度

19

20

21

22

23

零細企業

24
年度

資金不足
販管費0～6か月分
6～12か月分
12か月分以上（注）1.左図の集計対象は中小企業。後方 2 期移動平均。直近は 2023 年 10～12 月。
2.右図の手元資金は、期初の流動資産と期中の営業キャッシュフローの合計。2024 年度は試算値。
（資料）CRD 協会、財務省、日本銀行

そうしたもとで、企業の多くは⼿元資⾦（期初の流動資産と期中の営業キャッシュフローの合計）を厚めに確保した状態が続いている。中⼩企業では、⼿元資⾦⽐率の⾼い企業の割合は引き続き⾼い⽔準にある（図表Ⅳ-1-4 右図）25。ただし、企業財務のばらつきは⼤きい。
24

短観（2024 年 3 ⽉調査）によると、2024 年度は前年に続き、増収の計画となっている。

25

図表Ⅳ-1-4 右図と以降の図表では、特に断りのない限り、CRD 協会の中⼩企業信⽤リスク情報データベースに格納されている企業を分析対象としている。中⼩企業（売上⾼ 1 億円以上）と零細企業（売上⾼ 1 億円未満）の社数構成⽐は概ね 1:1 である。ゼロゼロ融資については、2020 年度中の借⼊増分を全て同融資とみなしたう
えで、①借⼊期間は 8 年、②据置期間は 3 年、③⽀払⾦利は 1.5%と仮定している。なお、図中の 2024 年度の計数は、短観の収益計画に基づく試算値である。
36

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
１．信⽤リスク

今年度の⼿元資⾦構成に関する試算結果からは、零細企業では、⼿元資⾦⽐率の低い企業の割合が上昇に転じることが⽰唆される。最近の企業倒産・デフォルトは、これら零細の、⼿元資⾦に余裕のない企業の中から⽣じているとみられる（前掲図表Ⅳ-1-3 右図）。
こうした企業財務の⼆極化は、企業の利払い能⼒においてより顕著である。図表Ⅳ-1-5 左図は、借⼊⾦が現預⾦を上回る借⼊超企業を対象に、⼿元資⾦に余裕のある企業とない企業のそれぞれ──前者は、販管費の半年分以上の⼿元資⾦を保有している企業、後者は、販管費の半年分未満の⼿元資⾦しか保有していない企業──について、ICR が 1 倍割れとなる借⼊⾦利の⽔準を試算した結果である26。図の上⽅に位置する、⼿元資⾦に余裕のある企業では、ICR が 1 倍割れとなる借⼊⾦利が⾼い⽔準にある。このことは、⾼い借⼊⾦利であっても、利払い負担に耐え得る収益⼒が確保されていることを表している。これらの企業は、感染症拡⼤直後に、利払い能⼒の改善ペースがいったん鈍化したものの、収益の改善や財務レ
バレッジの抑制を背景に、利払い能⼒は改善基調に復している（図表Ⅳ-1-5 右の三⾯図）。
図表Ⅳ-1-5 手元資金別の企業財務
ICR1 倍割れとなる借入金利8％

売上高営業利益率
3

6％

財務レバレッジ
0.8 倍

手元資金比率
3.0

2

倍

2.5
0.7

4

1

2.0

2
0

0.6

1.5

0
1.0

-1

-2

0.5
0.5

-2

-4
-6
05

10

15

-3
10
20
資金に余裕のある企業

0.0

0.4
15

20

10

15

資金に余裕のない企業

10

20
全体

15

20
年度

（注）1.財務レバレッジは借入金/総資産。手元資金比率は対短期借入金比率。
2.中央値を表示。集計対象は借入超の中小企業。直近は 2023 年度。
（資料）CRD 協会

反対に、図の下⽅に位置する、資⾦に余裕のない企業の中には、⾦利減免を既に受けているとみられる先がある（前掲図表Ⅳ-1-5 左図）。これらの企業は、収益が低迷し、財務レバレッジが⾼⽌まりしている（前掲図表Ⅳ-1-5 右の三⾯図）。また、⼿元資⾦⽐率が 1 倍を割り込むなど、デフォルトを抑制する要素がいずれも悪化している。こうした企業では、⼈材を係留する⼒が弱まっている。収益の低迷から賃上げができず、⼈⼿不⾜を事由とした倒産につながる事例もみられる。

26

図表Ⅳ-1-5 左図の試算では、市場⾦利に対する追随率は、借⼊など調達⾦利が 100％、預⾦など運⽤⾦利が50％と仮定している。
37

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

⾦融機関には、こうした企業の経営改善に向けた本業⽀援を加速させることが求められる。
第⼆創業⽀援や廃業・事業譲渡⽀援といった再チャレンジ⽀援も含め、貸出先企業の実態に合った⽀援を提供することが重要である。⼈⼿不⾜倒産を含むデフォルトリスクは、零細企業との取引が多い、規模の⼩さい⾦融機関に集中しやすい。継続的な企業⽀援を提供するう
えでは、それに⾒合う⼗分な引当を積んでおくことも重要である。

共通エクスポージャーの拡⼤
企業倒産・デフォルトが増加するなかでも、⾦融機関の信⽤コストは抑制されている（図表Ⅳ-1-6）。最近の倒産・デフォルトの⼤半を⼩規模企業が占めていることが、その⼀因である（前掲図表Ⅳ-1-3 右図）。予防的な引当や信⽤保証による保全も、追加的な信⽤コストの抑制につながっている。ただし、最近の信⽤コストには、同⼀企業に対して複数の⾦融機関が貸出を実⾏している「共通エクスポージャー」の中から、⼤⼝の信⽤コストを計上する事例が散⾒される。
図表Ⅳ-1-6 信用コスト率

図表Ⅳ-1-7 地域別の貸出
貸出残高

0.8 ％

越境貸出比率の変化

7 前年比、％
本店所在地
その他
6
3大都市圏
合計
5

6 変化幅、％pt

0.4

4

0

0.2

3

-2

2

-4

1

-6

0.6

大手行
地域銀行
信用金庫

0.0

0

-0.2
07 09 11 13 15 17 19 21 23
年度

4
2

2019年
2023年

-8

15 16 17 18 19 20 21 22 23 年

0

10 20 30 40 50 60 70 70 超
越境貸出比率、％（注）集計対象は内外貸出。直近は、 （注）1.左図の「3 大都市圏」は、東京都、愛知県、大阪府。直近は 2023 年 12 月。
銀行が 2023 年度上期（年率2.右図は、越境（県外）貸出比率ごとにみた、2015 年以降における銀行
換算）、信用金庫が 2022 年度。
構成比の変化。
（資料）日本銀行
3.集計対象は地域銀行。
（資料）日本銀行

⾦融機関間に共通の貸出エクスポージャーがある場合、⾦融機関の貸出ポートフォリオはショックに対し共振しやすくなる。共通エクスポージャーが⼤⼝である場合、⾦融システムに及ぼす影響は⼤きくなりやすい。積極的な貸出運営スタンスのもと、近年、貸出の共通エ
クスポージャーは拡⼤⽅向にある。以下では、こうした共通エクスポージャーの動向とそのリスクについて点検する。
貸出の共通エクスポージャー拡⼤の背景にあるのは、地域銀⾏を中⼼とした⾮メイン企業
向け貸出──⾃⾝がメイン⾏庫ではない企業向けの貸出──の増加である。⾃⾝の営業基盤

38

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
１．信⽤リスク（本店所在地）における企業数や⼈⼝が減少するなか、⾦融機関は、貸出機会が相対的に恵まれている地域において、協調融資や貸出⼊札の機会も活⽤し、いわゆる越境貸出に注⼒してきた（図表Ⅳ-1-7）27。最近では、それぞれの⾦融機関が広域でコロナ関連融資を実⾏した
ことも、越境貸出の増加に寄与している。地域別の貸出動向をみると、三⼤都市圏だけでなく、それ以外の地域においても、越境貸出が増加している。地域銀⾏の中には、越境貸出⽐
率が 50％超となっている先もある。
地域銀⾏の都内店などによる不動産業向け貸出は、越境貸出の⼀例である。都市圏では、⼤型の再開発案件が⽬⽩押しであり、⼤⼿デベロッパーや不動産ファンドの資⾦ニーズが拡⼤している。こうした資⾦ニーズに対し、都市圏の⾦融機関のみならず、地⽅圏の⾦融機関も、コーポレートローンのほか、ファンド向けのノンリコースローンを介して積極的に応需してきた。その結果、地域銀⾏を中⼼に、不動産業向け貸出⽐率の⾼い先が増えている（図表Ⅳ-1-8）。
図表Ⅳ-1-8 不動産業向け貸出
貸出残高
20

15

貸出比率の分布

リスクアセット対比、％
コーポレート(中堅・中小企業)
コーポレート(大企業)ファンド向け

50

構成比、％
2023年
2006年

40
30

10
20

5

10

0

0

06年

23年

大手行

06年

23年

地域銀行

06年

0

23年

信用金庫

5

10

15

20

25

30 35 40 45 50 50 超
不動産業向け貸出比率、％（注）集計対象は大手行、地域銀行、信用金庫の不動産業向け貸出（個人貸家業向けを除く）。9 月末基準。
（資料）日本銀行

都内店貸出として計上されることの多いシンジケートローンの取り扱い増加も、越境貸出の増加につながっている（図表Ⅳ-1-9）。同貸出の分野では、従来、地域銀⾏は、⼤⼿⾦融機
関が主幹事となる案件に参加するかたちをとってきた。最近では、地域銀⾏同⼠──例えば、
アライアンスを組む地域銀⾏同⼠──で組成する、地元のインフラ企業向け案件も増えている。前述した不動産業向け貸出をシンジケートローン形態で実⾏する案件もみられる。
LBO 市場が活性化し、LBO ローンに対するニーズが増えていることも、シンジケートロー

27

図表Ⅳ-1-7 左図では、①本店が所在する都道府県内での貸出を「本店所在地」、➁本店所在地が 3 ⼤都市（東京、愛知、⼤阪）以外の⾦融機関による同地域での貸出を「3 ⼤都市圏」、③本店所在地の近隣県など、①や➁以外の地域での貸出を「その他」に分類している。
39

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

ン増加の⼀因となっている。このほか、⼤⼿⾏による貸出債権の流動化を通じて、貸出債権が⼤⼿⾏から複数の地域⾦融機関に移転・分散している。こうした貸出形態の多様化も、貸出の共通エクスポージャー拡⼤に寄与している28。
図表Ⅳ-1-9 シンジケートローン
地域金融機関の保有残高
30

流動化債権

兆円

兆円

3

5.0

兆円
購入

シンジケートローン
25

うちLBOローン(右軸)

2.5

2

20

0.0

15

-2.5

10

-5.0

1

地域銀行

-7.5

5

売却

大手行

0

-10.0

0
10

12

14

16

18

20

22

10

年

12

14

16

18

20

22

年

（注）1.左図の集計対象は地域銀行と信用金庫。「LBO ローン」は相対貸出を含む。直近は 2023 年 12 月。
2.右図の集計対象は正常債権（相対貸出を含む）。直近は 2023 年 12 月。
（資料）日本銀行

共通エクスポージャーのデフォルトリスク
これまでの実績をみると、貸出の共通エクスポージャー先における実績デフォルト率は平均的に⾼い。図表Ⅳ-1-10 左図は、県外の⾦融機関を含む 5 先以上の⾦融機関から貸出を受けている中⼩企業を共通エクスポージャー先と定義したうえで、同企業とそれ以外の企業の実績デフォルト率を分布にしたものである。分布をみると、共通エクスポージャー先の実績
デフォルト率は、それ以外の企業を⼤きく上回っている。こうした実績デフォルト率の差異
は、財務上では、レバレッジ格差によるところが⼤きい（図表Ⅳ-1-10 右の三⾯図）。両企業群の間に、ICR や⼿元資⾦⽐率の⾯で有意な差はみられないが、共通エクスポージャー先の財務レバレッジは相対的に⾼めである。
⼀般に、他⾏庫がメイン⾏庫である企業からは、⾃⾏庫がメイン⾏庫である企業に⽐べ、⾦融機関が中間管理のための債務者情報を⼊⼿することが難しい。複数の⾦融機関が債権者として関与しているにもかかわらず、こうした情報ギャップに起因してデットガバナンスが働きにくくなっている⾯がある。また、情報ギャップは、⾦融機関による債務者区分の判定に不確実性をもたらし得る。実際、同⼀の貸出先企業であっても、メイン⾏庫と⾮メイン⾏
庫の債務者区分に乖離が⽣じている（図表Ⅳ-1-11 左図）29。メイン⾏庫が要管理先や破綻懸
28

信⽤リスクの共通エクスポージャーは、貸出を通じた経路だけでなく、社債投資を通じた経路でも拡⼤している。最近のデフォルト事案の中には、貸出と社債投資の双⽅において、多くの⾦融機関が関与している事案もみられた。

29

図表Ⅳ-1-11 左図は、メイン⾏庫の債務者区分（横軸）ごとに、同⼀債務者に対する⾮メイン⾏庫の貸出残⾼
40

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
１．信⽤リスク

念先まで債務者区分を引き下げていても、⾮メイン⾏庫の中には、正常先や要注意先にとどめている事例がみられる。
図表Ⅳ-1-10 共通エクスポージャー先の財務
実績デフォルト率
頻度、％70

共通ｴｸｽﾎﾟｰｼﾞｬｰ先
その他先

60

ICR
25 倍

0.8

財務レバレッジ

手元資金比率

倍

倍

10

20

8

0.6

50

15
6

40

10

0.4

30

4
5

20

0.2

2

0

10
0

-5
0

1

0

0.0

2
3
4
実績デフォルト率、％

共通ｴｸｽﾎﾟｰｼﾞｬｰ先

その他先（注）1.左図の縦軸は、年度ごとにみた実績デフォルト率（横軸）の出現頻度（2001～2022 年度）を表す。実績デフォルト
率は、1 年以内に、①3 か月以上延滞、②破綻懸念先以下へのランクダウン、③信用保証協会による代位弁済のいず
れかに初めて該当した中小企業の割合。
2.右図は、中小企業を対象に、各財務指標の中央値（マーカー）と 25-75％点（バンド）を表示。財務レバレッジ
は借入金/総資産。手元資金比率は対短期借入比率。集計期間は 2018～2023 年度。
（資料）CRD 協会、帝国データバンク

図表Ⅳ-1-11 共通エクスポージャー先の債務者区分ギャップ
債務者区分構成
50 兆円
非メイン行庫の貸出残高

右軸

40
30

ランクダウン時の信用コスト率兆円

4

非メイン行庫の債務者区分
破綻懸念先

要管理先

要注意先

正常先

7

bp

6
3

5
4

2
3

20
1

10

2
1

0

0
正常先

0
A

要注意先
要管理先 破綻懸念先
メイン行庫の債務者区分

B

C

D

E

F

G

H

I

J

（注）1.左図は、メイン行庫の債務者区分ごとにみた、非メイン行庫の貸出残高。
2.右図は、債務者区分ギャップのある共通エクスポージャーについて、ギャップが解消されるまでランクダウン
した際に生じる貸出金融機関の平均信用コスト率。いずれかの金融機関の債務者区分が要管理先以下の債務者について、試算された信用コスト率の高い債務者の上位 10 先を表示。
3.集計対象は、大手行、地域銀行、信用金庫の大口貸出先（全規模・全産業）。2022 年度末時点。
（資料）日本銀行

⾮メイン⾏庫がメイン⾏庫並みに債務者区分を引き下げる場合、相応の信⽤コストが発⽣し得る。図表Ⅳ-1-11 右図は、債務者区分の引き下げによって⽣じる信⽤コスト率を、共通とその債務者区分構成（縦軸）を⽰している。例えば、メイン⾏庫が正常先に区分している債務者を、⾮メイン⾏
庫の⼀部が保守的にランクダウンしていることが確認できる。また、メイン⾏庫が破綻懸念先に区分している債
務者の中には、⾮メイン⾏庫が正常先や要注意先に区分している先がある。
41

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

エクスポージャー先ごとに集計した結果である。図中の棒グラフの⼀本⼀本は、共通エクス
ポージャー先の企業債務者（信⽤コスト率上位の A〜J 社）に相当する。棒の幅は、同企業向け貸出から信⽤コストが⽣じる⾦融機関数、棒の⾼さは、同⾦融機関が被る平均信⽤コスト率を表す。これら共通エクスポージャー先の経営に問題が⽣じた場合、それが固有のショックであったとしても、同時に複数の⾦融機関が影響を受けることになる。こうしたデフォル
トリスクは、越境貸出⽐率の⾼い、収益⼒が相対的に低い⾦融機関に集中しやすいことに注意が必要である。
LBO ローンなど、通常の貸出とは異なるリスク特性をもつ貸出に取り組む機会が増えるな
か、⾦融機関には、与信管理の実効性を継続的に⾼める努⼒が求められる。特に、共通エク
スポージャー先の与信管理においては、情報ギャップを最⼩化させる取り組みが不可⽋である30。メイン⾏庫の融資状況をフォローすることや、外部機関からの情報を参照することで、
情報ギャップを縮⼩することが選択肢の⼀つとなる。こうした取り組みが実効的でなければ、
情報ギャップのある債務者向け貸出の上限管理を強化することも検討に値する。

（２）海外の信⽤リスク
海外貸出の信⽤リスクは、世界的に引き締まった⾦融環境の中でも抑制されている（図表Ⅳ-1-12）。格付け構成をみると、投資適格⽐率は⾼⽔準を維持している。企業の利払い負担増加に伴う格下げは、これまでのところ限定的である。この間、不良債権⽐率や信⽤コスト率の上昇は抑制されている。アジア向けの不良債権は、不動産貸出の⼀部を償却したことで減少に転じている。フォワードルッキングに計上した引当は⼀部戻⼊となっている。
図表Ⅳ-1-12 海外貸出の信用リスク
100

格付け構成

％

不良債権比率
1.5

その他
北米
アジア

90
1.0

80

信用コスト率

1.2

引当率

1.0

0.6
0.4

0.5

60

40

1.4

％

0.8

70

50

信用コスト率％

要注意先以下
B格
BB格
投資適格
18

19

20

0.2
0.0
0.0

21

22

23
年度

-0.2
06 08 10 12 14 16 18 20 22
10
年度

12

14

16

18

20

22
年度

（注）集計対象は、左図が 3 メガ行（内部格付けベース）、中図が 3 メガ行（単体ベース）、右図が 3 メガ行の国際業務部門（単体ベース）。直近は 2023 年度上期。
（資料）各社開示資料、日本銀行

30

審査・管理上の⼯夫については、次の⽂献を参照。⽇本銀⾏⾦融機構局、「地域⾦融機関による引当⽅法の⾒直しと審査・管理の⼯夫」、⾦融システムレポート別冊シリーズ、2021 年 12 ⽉。
42

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
１．信⽤リスク

プロダクト別の格付け構成からも、信⽤リスクに⼤きな変化は確認されない（図表Ⅳ-113）。事業法⼈向け全体では、⾮投資適格⽐率が幾分上昇したものの、投資適格⽐率は引き続
き 7 割近い⽔準である。⽐較的リスクの⾼いレバレッジドローンの格付け構成に変化はない。
全体としてみれば、海外貸出ポートフォリオの質は維持されている。
図表Ⅳ-1-13 プロダクト別にみた海外貸出の格付け構成

100％

事業法人向け（全体）（うちﾚﾊﾞﾛｰﾝ）

ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ
ﾌｧｲﾅﾝｽｵﾌﾞｼﾞｪｸﾄ
ﾌｧｲﾅﾝｽ不動産
ﾌｧｲﾅﾝｽ

証券化
ｴｸｽﾎﾟｰｼﾞｬｰ

80
60
40
20
0
23/3
[78]

23/9
[76]

23/3
[11]

23/9
23/3
[12]
[12]
要注意先以下

23/9
[12]
B格

23/3
[3]
BB格

23/9
[3]

23/3
[3]
投資適格

23/9
[3]

23/3
[5]

23/9 月[6]（注）外貨建て貸出の格付け構成。[]内はプロダクト別の構成比。集計対象は大手行のほか、ゆうちょ銀行や一部の系統
上部金融機関を含む。
（資料）日本銀行

もっとも、既往の⾦融引き締めの影響やそれに伴う海外経済の減速懸念など、海外貸出市
場を巡る不確実性は引き続き⾼い。こうした環境変化の影響は、⼤⼿⾏の貸出ポートフォリ
オにも及んでいる。前述のとおり、海外貸出は現状、⾼い投資適格⽐率が維持されているが、そのリスクプロファイルには変化もみられる。以下では、前回までのレポートで指摘した 3
つの切り⼝──貸出構成、預貸利鞘、⼤⼝貸出──に沿って、その後の動向を点検する。

低採算貸出の削減
海外貸出構成は、資⾦需要と資⾦供給の双⽅で変化がみられる。資⾦需要⾯では、原材料調達コストや⼈件費の増加を背景とした運転資⾦需要が、累積的な利上げの影響もあって落ち着きつつある。これまで貸出増加を牽引してきた北⽶向け貸出も、増加ペースが鈍化した（前掲図表Ⅲ-1-13）。運転資⾦貸出の減少は、北⽶以外の地域でも観察される。
資⾦供給⾯では、採算性の低い貸出を⾒直すなど、⼤⼿⾏の貸出運営スタンスは選別的になっている（図表Ⅳ-1-14）。資本効率を重視する⼤⼿⾏は、直近にかけて、投資適格先向け貸出に含まれていた低採算貸出を削減した。同貸出の削減は、地域別にみると、欧州等（EMEA）
やアジア太平洋（APAC）向け貸出の減少につながっている。業種別にみると、製造業向け貸出の減少につながっている。

43

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

図表Ⅳ-1-14 海外貸出のリスクプロファイル
格付け別
150

地域別

前年差、十億ドル

業種別

前年差、十億ドル

150

150

100

100

100

50

50

50

0

0

0

-50

-50

-50
要注意先以下
B格
BB格
投資適格

-100
-150
20

21

22

23

APAC
EMEA
米州

-100
-150
20

年

前年差、十億ドル

建設・不動産その他非製造業
製造業

-100
-150
21

22

23

20

年

21

22

23

年

（注）集計対象は 3 メガ行（内部格付けベース）。直近は 2023 年 9 月末。
（資料）日本銀行

利鞘改善の頭打ち
市場⾦利の上昇に連動した貸出利鞘の改善は、頭打ちとなりつつある（図表Ⅳ-1-15 左図）。
貸出利鞘を構成する調達スプレッド（ベースレート－調達⾦利）は、直近にかけて縮⼩に転じた。⽐較的⼩幅に抑えられていた預⾦調達の⾦利追随率が、前回の⾦利上昇局⾯の⽔準に接近していることが、その背景にある（図表Ⅳ-1-15 中図）。調達の安定性維持を企図した中⻑期の円投調達の増加も、スプレッド縮⼩要因となっている。この間、貸出スプレッド（貸出⾦利－ベースレート）は縮⼩傾向が続いている。リスクを抑制する過程で⽐較的格付けの
⾼い貸出の寄与が⼤きくなったことが、スプレッド縮⼩要因として働いている。
図表Ⅳ-1-15 利鞘関連指標
海外貸出利鞘2.0

ドル預金の金利追随率％

150

調達スプレッド
貸出スプレッド
貸出利鞘

1.5

大手行(今回)
大手行(前回)
米銀(今回）
米銀(前回）

120

1.0

損益分岐点信用コスト率

％

90

0.5

60

0.0

30

-0.5

0

2.0 ％

損益分岐点信用コスト率
実績信用コスト率

1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5

-30

-1.0
20

21

22

23
年度

0

4

8

12
期後

15 16 17 18 19 20 21 22 23
年度（注）1.左図の調達・貸出スプレッドはそれぞれ、米ドル建ての調達・貸出金利とベースレート（3 か月短国金利）との差。
2.中図は、3 か月短国金利に対する預金金利の追随率。基準時点（横軸のゼロ時点）は、「前回」利上げ局面が 2015 年
7～9 月、「今回」が 2021 年 10～12 月。
3.右図の「損益分岐点信用コスト率」は、信用コストが貸出資金利益と一致する信用コスト率。
4.集計対象は、左図が大手行、中図と右図が大手行の国際業務部門（いずれも単体ベース）。
（資料）FFIEC、FRED、日本銀行

⾦利上昇局⾯では、預⾦調達の⾦利追随率が⾼いほど預⾦⾦利が⾼くなり、貸出利鞘が縮44

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
１．信⽤リスク

⼩しやすくなる。貸出利鞘の縮⼩は、損失吸収⼒の⼀つである収益バッファーにも影響を及ぼす。海外部⾨の損益分岐点信⽤コスト率（海外貸出資⾦利益/海外貸出残⾼）は、現時点では⾼めの⽔準を維持しており、相応の信⽤コストが発⽣したとしても、資⾦利益で吸収することができる（図表Ⅳ-1-15 右図）。ただし、今後の調達コスト次第では、信⽤コストを資⾦利益で吸収しきれなくなることに注意が必要である。

⼤⼝貸出のリスク
海外貸出の⼤⼝化には⻭⽌めがかかっている。⼤⼝貸出 1 先当たりの⾦額をみると、10 億ドル以上の⼤⼝貸出⽐率は低下に転じている（図表Ⅳ-1-16 左図）31。⼤⼿⾏が選別的な貸出運営スタンスをとっていることが、その背景にある。また、運転資⾦需要の⾼まりを反映した追加借⼊やコミットメントライン引き出しに落ち着きがみられることも、1 先当たり貸出の⼤⼝化を抑制している。
図表Ⅳ-1-16 海外大口貸出
金額構成
100

貸出重複度

％

30

90

25

80

20

70

15

％
米州
EMEA
APAC

60

10

10億ドル以上
5～10億ドル
5億ドル未満

50

5

40

0
15

16

17

18

19

20

21

22

23
年度

15

16

17

18

19

20

21

22

23
年度

（注）1.左図の集計対象は 3 メガ行の大口貸出先（非日系）。
2.右図は、3 メガ行全てに共通する大口貸出先向けの貸出残高割合。集計対象は 3 メガ行の大口貸出先。
（資料）日本銀行

ただし、既往の⼤⼝貸出の中には、⼤⼿⾏間で貸出先が重複する共通エクスポージャーが引き続きみられる。⽶州における重複度は低下したものの、EMEA や APAC における重複度
は⾼めの⽔準にある（図表Ⅳ-1-16 右図）。このことは、地政学的リスクなど、海外発のショックに対して⼤⼿⾏の貸出ポートフォリオが共振し、⾦融システムに及ぼす影響が⼤きくな
りやすい状態にあることを⽰唆している。
こうした⼤⼝貸出先企業は、ICR の悪化リスクに晒されている。これまでのところ、堅調

31

図表Ⅳ-1-16 では、予め抽出した 3 メガ⾏の⼤⼝貸出先を集計対象としている。したがって、ここでの⼤⼝化は、厳密には、海外⼤⼝貸出の⼤⼝化が進んでいたことを意味する。
45

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

な売上を背景に、ICR の悪化は回避されている32。ICR1 倍割れ企業──本業利益だけでは利払い負担をカバーできない企業──向け貸出の割合も抑制されている（図表Ⅳ-1-17）。ただし、今後、景気が⼤きく減速し、企業収益を下押しすることになれば、ICR の悪化は避けられない。また、ICR1 倍割れ企業の中には、財務レバレッジが⾼⽌まりしている先もある。企業のデフォルト確率は、財務レバレッジが⾼くなるほど、⾮線形に上昇する傾向があることに注意が必要である33。
図表Ⅳ-1-17 ICR 遷移(左)と財務レバレッジ遷移(右)15％ICR1倍割れの企業割合

6

ランクアップ比率
ランクダウン比率％
ICR1倍割れかつ
財務レバレッジ50％以上の企業割合

10

4

5

2

0

0

-5

-2
年
20
21
22
23
20
21
22
23
年
（注）左右図の折れ線は大口貸出先に占める企業の割合。棒グラフはその増減寄与。財務レバレッジは有利子負債/総資産。
直近は 2023 年 9 月末。
（資料）S&P Global Market Intelligence、日本銀行

貸出種類別のリスク
⼤⼿⾏が注⼒してきたファンド向けファイナンスも、⼤⼝貸出の⼀⾓を占めている。ファンドを組成・運営する機関投資家との関係強化を通じて付帯取引を獲得することも視野に、
⼤⼿⾏はファンドの資⾦需要に積極的に応需してきた。これまでのところ、⼤⼝のファンド
向けファイナンスは、⼤⼿⾏の海外貸出全体の 2％であり、⼤⼝以外を含めても 6%にとどまる。ただし、ファンドの投資先企業の利払い負担が⾼まるなど、ファンドやファンドに融資する⾦融機関が負う信⽤リスクは⾼まりつつある（BOX3 を参照）。
この間、各国の不動産市場は調整⾊が強まっている。⽶国では、感染症拡⼤以降、オフィ
ス空室率の上昇が続いている（BOX1 を参照）。こうしたもとで、⼤⼿⾏の⽶州向け不動産ファイナンス（ノンリコースローン）において、⾮投資適格債権が増加している（図表Ⅳ-1-18）。
また、さらなる調整に備えて、予防的に引当が積み増されている。⼤⼿⾏の不動産ファイナ
ンスは海外貸出全体の 3％（うち⽶州向けは 1％）に過ぎないが、既存融資の予兆管理や追加

32

低⾦利局⾯において企業が⻑期の固定⾦利調達（借⼊や社債発⾏）を選好していたことが、利上げが企業の ICRに及ぼす影響に時間差を⽣んでいるとの指摘もある。

33

⼤⼿⾏の海外貸出先企業のデフォルト確率は、財務レバレッジ（有利⼦負債/総資産）が 50％を上回ると、⾮線形的に上昇する傾向がある。詳しくは、⾦融システムレポート 2022 年 10 ⽉号のⅣ章 2 節を参照。
46

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
２．有価証券投資にかかる市場リスク

融資の⼊⼝審査など、よりきめ細かい信⽤リスク管理が必要な局⾯が続いている。
図表Ⅳ-1-18 不動産ファイナンスのリスク
非投資適格債権
120

貸出構成

億ドル
APAC
EMEA
米州

100

要注意先以下

100 ％

B格

APAC

80
その他

BB格

80

60
EMEA

60

不動産
ﾌｧｲﾅﾝｽ

40
40

米州

20

20
0

投資
適格

0
21/9

22/3

9

23/3

9 月

貸出種類別

地域別

格付け別

（注）1.左図は一部推計を含む。右図は 2023 年 9 月末時点。
2.集計対象は大手行ほか。
（資料）日本銀行

２．有価証券投資にかかる市場リスク
⾦融機関の有価証券ポートフォリオをみると、評価損益（満期保有⽬的の有価証券を含み、政策保有株式を除く）は改善⽅向にある（図表Ⅳ-2-1）34。評価損率は、昨年 10 ⽉に 2022
年以降のピークを更新した後、内外⾦利の低下や株価の上昇を背景に縮⼩している。⾦利ポートフォリオの継続的なリバランスも奏功したと考えられる。ただし、⾦利商品の評価損益
は、引き続き損超である。
図表Ⅳ-2-1 有価証券の評価損益
大手行
2

地域銀行

信用金庫

％

1
0
-1
円債
外債
投資信託等
株式
合計

-2
-3
-4
20

21

22

23

24

20

21

22

23

24

20

21

22

23

24 年

（注）有価証券評価損益（満期保有目的の有価証券を含み、政策保有株式を除く）の対リスクアセット比率。
直近は 2024 年 2 月。
（資料）日本銀行

34

図表Ⅳ-2-1 では、ゆうちょ銀⾏や系統上部⾦融機関は集計対象外である。これらの業態を含めた⼤⼿⾏等の評
価損益率も、昨年 10 ⽉の▲3％台から直近（2024 年 2 ⽉時点）の▲1％台後半まで縮⼩している。
47

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

有価証券投資においては、評価損リスクのほか、相場変動リスクや逆鞘リスクにも注意が必要である。国内では、⾦利上昇リスクが意識されるなか、⻑期⾦利の値動きが幾分⼤きくなった（Ⅱ章 2 節を参照）。こうしたなか、⾦利のボラティリティが⻑めのゾーンを中⼼に上昇するなど、円債 VaR の増加要因となっている（図表Ⅳ-2-2）。また、企業業績やガバナン
ス改⾰に対する期待を背景に、株価の上昇が続いている。株式の時価増価が株式 VaR の増加要因となっている。
図表Ⅳ-2-2 円金利のボラティリティカーブ
0.6

図表Ⅳ-2-3 通貨別の債券利鞘％

2 ％2024年2月末
2023年2月末
2022年2月末

0.5

1

0.4
0

0.3
0.2

-1

0.1

2023年9月末
2024年3月末

0.0
3か月

-2

1年

3年

5年

10年

15年

国債

20年

IG債
日本

（注）スワップ金利のヒストリカル・ボラティリティ(観測期間 1 年)。
（資料）Bloomberg

国債

IG債
米国

独国債

IG債

欧州

（注）国債は 5 年物、IG 債は 4～6 年物。
「米国」と「欧州」は為替ヘッジコストを勘案。
（資料）Bloomberg、ICE Data Indices, LLC、LSEG Eikon、
QUICK

海外では、⽶欧の政策⾦利が⾼⽌まりする⼀⽅、中⻑期⾦利が先⾏して低下した（Ⅱ章 1
節を参照）。そうしたもとで、外国国債投資の順鞘を確保することが引き続き難しくなっている（図表Ⅳ-2-3）。短期の外貨ヘッジコストが割⾼になっていることも、順鞘確保を難しくしている。本節では、こうした⾦融機関の市場リスクプロファイルの現状について整理する。

円債デュレーションの短期化
⾦融機関の有価証券投資にかかる⾦利リスク量――円貨が 100bpv、外貨が 200bpv――
をみると、内外の⾦融政策に対する市場⾒通しを反映して、リスク量の変化は、円債と外債で逆⽅向となっている（図表Ⅳ-2-4）35。円債については、リスク量を抑制する動きが続く⼀⽅、外債については、リスク量を復元する動きがみられる。⾦利リスク量全体の対⾃⼰資本
⽐率は、⼤⼿⾏・地域銀⾏が 20％程度、信⽤⾦庫が 30％程度と著変はないが、リスクの内訳は変化しつつある。
35

図表Ⅳ-2-4 では、銀⾏勘定の⾦利リスクにかかる⾦融庁告⽰と整合的になるように、円貨⾦利が全年限+1％pt の上⽅シフト、外貨⾦利（ドルとユーロ）が同+2％pt の上⽅シフトを想定している。なお、今回のレポートから、集計対象を拡充し、円貨⾦利リスクについてはオフバランス取引（⼤⼿⾏分を除く）、外貨⾦利リスクについては満期保有⽬的の有価証券を含める扱いとしている。
48

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
２．有価証券投資にかかる市場リスク

図表Ⅳ-2-4 有価証券の金利リスク量
大手行
8

地域銀行

信用金庫
％ 80

兆円

7

70

6

60

5

50

4

40

3

30

2

20

1

10

0
14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
円貨金利リスク14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

外貨金利リスク0
14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年度

10-90％点(対自己資本比率、右軸)

対自己資本比率(右軸)（注）1.「円貨金利リスク」は 100bpv、「外貨金利リスク」は 200bpv。オフバランス取引を考慮（大手行の円貨金利リスクを除く）。直近は 2024 年 2 月。
2.「対自己資本比率」は、国際統一基準行は CET1 資本ベース、国内基準行はコア資本ベース（経過措置を除く）。
（資料）日本銀行

円債ポジションはリバランスの途上にある。⾦利上昇リスクが意識されるなか、⾦融機関
は円債投資に総じて慎重になっている。いずれの業態も、⻑めのゾーンを中⼼に⾦利リスク量を削減することで、円債デュレーションを短期化させている（図表Ⅳ-2-5）。また、評価損
リスクを抑制する観点から、ベアファンドや⾦利スワップを活⽤して、ヘッジ⽐率を引き上げる⾦融機関がみられる 36 。時価評価しない満期保有⽬的債券や、円債を裏付け資産とす
図表Ⅳ-2-5 円貨金利リスク量の変化
1

図表Ⅳ-2-6 時価評価しない債券の保有比率

％pt

20

％
満期保有目的円債比率
満期保有目的外債比率

0

15

-1

10

-2

大手行

リパッケージローン比率

5

地域銀行
信用金庫

0

-3
3年以内

3～5年

5～10年

14

10年超

（注）1.円貨金利リスク量変化（100bpv の対自己資本比率、2022 年末～2023 年 9 月）の業態加重平均値（マーカー）と金融機関全体の 25-75％点（バンド）を表示。集計対象は大手行、地域銀行、信用金庫。
2.対自己資本比率は、国際統一基準行が CET1 資本
ベース、国内基準行がコア資本ベース。
（資料）日本銀行
36

15

16

17

18

19

20

21

22

23 年

（注）1.「満期保有目的比率」は対円（外）債残高比率。
集計対象は大手行、地域銀行、信用金庫。
2.「リパッケージローン比率」は対円債残高比率。
集計対象は地域銀行と信用金庫。
3.直近は 2023 年 12 月。
（資料）日本銀行

⾦利系のベアファンドは、債券先物を原資産とする投資信託であり、債券先物と同じヘッジ効果が得られる。
⾦融機関の中には、3 か⽉ごとに売買損益を確定する債券先物よりも、評価損益として認識するベアファンドを選好する先がある。そのリスク管理においては、債券先物と同様、先物と現物の価格乖離に伴う損益変動リスク（ベーシスリスク）を管理する必要がある。リバランス型のベアファンドは、複利効果により、ヘッジ・エラーが⼤き
くなりやすいことにも注意を要する。
49

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

るリパッケージローンに⼊れ替える⾦融機関も増えている37（図表Ⅳ-2-6）。
こうしたリバランス⾏動を反映して、⾦利上昇に対する⾦融機関の耐性は改善傾向にある。
ここでは、簡易的なリバース・ストレステストによって、有価証券の評価損が拡⼤しても、⾦融機関が⼗分な損失吸収⼒を維持できる 10 年国債の上限⾦利を試算した。
分析の便宜上、
国内基準⾏についても、国際統⼀基準⾏と同様に有価証券評価損益を⾃⼰資本に算⼊したう
えで、経済資本ベースの⾃⼰資本⽐率が規制⽔準を維持できるかどうかを判定基準とした38。
試算結果をみると、低⾦利環境下において低下傾向にあった上限⾦利は、直近にかけて反転している（図表Ⅳ-2-7）。このことは、市場⾦利が上昇する状況を想定しても、相応の経済資本が維持されることを意味している。
図表Ⅳ-2-7 経済資本が維持される上限金利12

図表Ⅳ-2-8 円債の金利リスク量（VaR）

％

30

％
10年超

10

25

8

20

6

15

5～10年
3～5年

4

10

国際統一基準行
国内基準行(銀行)

2

3年以下

5

信用金庫
0

0
14

15

16

17

18

19

20

21

22

23
年度

（注）経済資本ベースの自己資本比率が規制水準を維持できる 10 年国債金利の上限。直近は 2024 年 2 月。
（資料）財務省、日本銀行

19

20

21

22

23

年

（注）VaR（信頼水準 99％、保有期間 1 年）の対自己資本比率。集計対象は地域銀行と信用金庫。直近は2023 年 9 月。
（資料）日本銀行

ただし、削減されたとはいえ、100bpv でみた⾦利リスク量は引き続き⾼い状態にある（前
掲図表Ⅳ-2-4）。⾦利が変動する際には、VaR でみたリスク量が増加することで、機動的なポジション調整が難しくなる可能性がある（図表Ⅳ-2-8）。また、債券時価変動を規制上の⾃⼰資本に算⼊しなくてもよい国内基準⾏であっても、配当の分配可能額が減少するリスクがある39。⾦融機関には、想定され得る相場変動に応じた⾃⾝の損失吸収⼒の変化を予め把握した
うえで、⾦利ポートフォリオを適切に管理していくことが求められる。

37

⽇々の時価評価を必要としない満期保有⽬的債券やリパッケージローンであっても、逆鞘リスクの管理は必要である。満期保有⽬的債券は減損リスク、リパッケージローンはスワップ・カウンターパーティの信⽤⼒にも注意が必要である。

38

試算に当たり、イールドカーブについては、各時点のカーブが上⽅にパラレルシフトすることを想定している。
⾦融機関による⾦利上昇時のマネジメント・アクションは勘案していない。
39

国内基準⾏の規制資本には、「その他有価証券」の時価変動は勘案されない。⼀⽅、配当の上限を規定する分配可能額には、「その他有価証券」の評価損が勘案される。
50

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
２．有価証券投資にかかる市場リスク

外債デュレーションの⻑期化
外債ポジションは、⾦利リスク量を復元する動きがみられる。⽶欧の利上げサイクルが最終局⾯にあるとの⾒⽅もあり、⾦融機関の間では、再投資に⽴ち遅れるリスクが意識されている。再投資の対象となっているのは、これまでリスク量を⼤きく削減してきた⻑めのゾー
ンが中⼼である（図表Ⅳ-2-9）。⼤⼿⾏の中には、キャピタルゲイン⽬的で、短中期ゾーンにポジションを構築する先もある。
図表Ⅳ-2-10 海外クレジット投資残高

図表Ⅳ-2-9 外貨金利リスク量の変化
1.5

％pt
大手行
地域銀行

90

兆円

80
70

1.0

60
50

0.5

40
30

0.0

20
10

-0.5

無格付
BB格以下
BBB格
A格以上

0

3年以内
3～5年
5～10年
10年超
（注）1.外貨金利リスク量変化（200bpv の対自己資本比率、2022 年末～2023 年 9 月）の業態加重平均値（マーカー）と金融機関全体の 25-75％点（バンド）を表示。集計対象は大手行と地域銀行。
2.対自己資本比率は、国際統一基準行が CET1 資本
ベース、国内基準行がコア資本ベース。
（資料）日本銀行

18

19

20

21

22

23 年度

（注）集計対象は、大手行のほか、ゆうちょ銀行や一部の系統上部金融機関を含む。直近は 2023 年 9 月。
（資料）日本銀行

外債ポジションの復元に当たって、円債投資と同様に、満期保有⽬的債券を活⽤する⾦融機関がみられる（前掲図表Ⅳ-2-6）。こうした傾向は、保有債券の値上がり益よりも、安定的な期間収益を求める⾦融機関において顕著である。また、クレジット商品を積み増す⾦融機関もみられる（図表Ⅳ-2-10）。市場性信⽤リスクの⾼い低格付け商品が敬遠される⼀⽅、A格以上の⾼格付け商品が選好されている。ただし、海外⾦利が⾼⽌まりするなか、前節で指摘した海外貸出と同様、投資対象となる企業の財務悪化リスクには注意が必要である。

⾼⽌まりする株式リスク
⾦融機関の株式リスク量をみると、減少ペースが鈍化している。株式リスク量の対⾃⼰資
本⽐率はこのところ、⼤⼿⾏・地域銀⾏ともに 20％程度の⽔準で⾼⽌まりしている（図表Ⅳ-2-11）。益出しや政策保有株式の継続的な削減がリスク量減少に寄与する⼀⽅、株価上昇を背景とした株式時価の増価がリスク量増加に寄与している（図表Ⅳ-2-12）。株価の先⾏き次
第では、ボラティリティの上昇も介して、リスク量がさらに増加することが考えられる。
⾦融機関の株式保有は、引き続き、財務や収益に相応の影響を及ぼし得る⽔準にあると評51

⾦融システムレポート

2024 年４⽉価される。他⽅、⾦融機関の政策保有株式には、配当利回りが相対的に⾼く、評価益の厚い銘柄が多い（図表Ⅳ-2-13）。このため、保有株式の配当収益や益出しを通じて、株式保有が運⽤パフォーマンスを下⽀えすることも期待できる。⾦融機関には、様々な観点から株式保有の意義とコストを客観的に評価し、株式リスク量を損失吸収⼒との対⽐で適切な範囲に抑制することが求められる。
図表Ⅳ-2-11 株式リスク量
大手行

地域銀行

信用金庫

兆円

10

％ 60

株式リスク量対自己資本比率(右軸)85010-90％点40(対自己資本比率、右軸)

6

30
4
20
2

10

0
10

12

14

16

18

20

22

10

12

14

16

18

20

22

10

12

14

16

18

20

22

0
年度

（注）1.「株式リスク量」は VaR（信頼水準 99％、保有期間 1 年）
。外貨建てを除く。直近は 2024 年 2 月。
2.「対自己資本比率」は、国際統一基準行の 2012 年度以降は CET1 資本ベース、国内基準行の 2013 年度以降は
コア資本ベース、それ以前は Tier1 資本ベース（経過措置を除く）。
（資料）日本銀行

図表Ⅳ-2-12 株式リスク量の変動要因
3

図表Ⅳ-2-13 商品別の利回りと評価損益率

前年差、兆円

10

2

8

1

6

0

4

-1

2

利回り、％

株式

-2

不動産投信
海外金利
系投信
株式系投信
ﾏﾙﾁｱｾｯﾄ
投信

0
簿価要因
時価要因
ボラティリティ要因

-3
-4
10

12

14

16

18

20

円債

-2

外債

-4

22 年度

-80

-40

0

40

80

120
160
200
評価損益率、％（注）株式リスク量は VaR（信頼水準 99％、保有期間 1 年）。 （注）1.「利回り」は 2023 年の利息配当金利回り（資金調達
外貨建てを除く。集計対象は大手行、地域銀行、
コスト調整ベース）。
「評価損益率」は 2023 年末時点。
信用金庫。直近は 2024 年 2 月。
円の面積はリスクウエイトの大きさを表す。
（資料）日本銀行
2.集計対象は地域銀行。
（資料）日本銀行

多様化した市場リスク
国内の低⾦利環境が⻑引くなか、⾦融機関の有価証券投資において、⾦利や株式以外の⾦融商品も投資対象とされてきた。不動産に関連する⾦融商品もその⼀つである。⾦融機関の有価証券投資における不動産関連エクスポージャーは、次の 2 つの形態をとることが多い（図52

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
３．銀⾏勘定の⾦利リスク

表Ⅳ-2-14 左図）。
図表Ⅳ-2-14 不動産関連の有価証券投資
投資残高
2.5
2.0
1.5

投資比率の分布

リスクアセット対比、％

40

構成比、％

J-REIT出資

2023年
2006年

ファンド出資(除くJ-REIT)
30

ファンド発行債券
CMBS

20

1.0
10

0.5
0.0

0

06年

23年

大手行

06年

23年

地域銀行

06年

0

23年

1

2

3

4

5

6

7
8
9 10 10 超
不動産関連投資比率、％

信用金庫（注）集計対象は大手行、地域銀行、信用金庫。9 月末基準。
（資料）日本銀行

第⼀に、J-REIT や公募・私募の不動産ファンドに対する出資である。REIT やファンドが保有する物件の価格が下落したり、賃料収⼊が減少することで、投資⼝価格が下落するリスクがある。第⼆に、投資法⼈債に対する投資である。これも、利払いの原資となる物件の賃料収⼊が減少すると、債券価格が下落するリスクがある。
こうした不動産関連投資は、幅広い⾦融機関で取り扱われるようになっている（図表Ⅳ-214 右図）。2000 年代半ばのミニバブル期までは、有価証券投資において不動産関連エクスポージャーを有する地域⾦融機関の保有⽐率は限定的であった。これに対し、最近では、有価証券残⾼に対する不動産関連エクスポージャー⽐率が 5％を上回る地域⾦融機関が、全体の2 割を占めるようになっている。地域銀⾏や信⽤⾦庫の多くは、都市圏の不動産を裏付け資産とするファンド向けの出資を増やしてきたことで、地⽅に拠点を置く⾦融機関であっても、こうした市場性のエクスポージャーを介して、都市圏の不動産市場の影響を受けやすくなっている。

３．銀⾏勘定の⾦利リスク
銀⾏勘定の円貨⾦利リスク量（100bpv、コア預⾦を勘案したベース）は低位に抑制されて。⾦融機関全体としてみると、資産サイド（貸出および有価証券）と負いる40（図表Ⅳ-3-1）
債サイド（預⾦）のリスク量が概ねバランスした姿となっている。また、⾦融機関ごとにみ40

コア預⾦とは、普通預⾦のように契約上、満期がなく、随時引き出しが可能な預⾦のうち、実態としては引き出されることなく、⻑期にわたって⼝座に滞留している粘着的な預⾦を指す。⼀般に、コア預⾦は⾦利感応度が低
く、コア預⾦の残存構成は⾦融機関によって⻑短様々である。
53

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

ると、⾦利リスク量の対⾃⼰資本⽐率は、半数の⾦融機関においてマイナスである41。このことは、多くの⾦融機関にとって、⾦利上昇が⾦利更改後の⾦融機関財務にプラスに働くことを意味している。
図表Ⅳ-3-1 金利リスク量
資産・負債の内訳
963

対自己資本比率の分布

兆円
貸出
コア預金
その他

20

有価証券
その他預金

％

15
10
5

0

0
-3

-5

-6

-10

-9

-15

-12

-20
短期

中期

長期

超長期

銀行全体

国際統一
国内基準行
基準行
（注）1.左図は 2023 年 9 月末の 100bpv。短期は 3 年以内、中期は 3～5 年、長期は 5～10 年、超長期は 10 年超。
2.右図は、金利リスク量（2023 年 9 月末の 100bpv、対自己資本比率）の中央値（マーカー）と 10-90％点（バンド）を表示。対自己資本比率は、国際統一基準行が Tier1 資本ベース、国内基準行がコア資本ベース。
3.集計対象は新業態を含む銀行。
（資料）日本銀行

ただし、以上のリスク評価の前提となる預⾦の粘着性には不確実性がある42。また、業態・⾦融機関ごとの⾦利リスク量にはばらつきがあり、⾦利変動が⾦融機関収益に及ぼす影響は
⼀様ではない。こうした問題意識から、本節では、デュレーション構成のばらつきと、それに伴う収益改善効果の違いについて点検する。

（１）デュレーション・ギャップの変化
円貨バランスシートのデュレーション・ギャップ──資産・負債の⾦利更改期間の差（コア預⾦を勘案しないベース）──は、直近にかけて、銀⾏を中⼼に縮⼩⽅向にある（図表Ⅳ3-2）。いずれの業態においても、⻑期・超⻑期ゾーンの有価証券デュレーションが幾分短期化した。これは、⾦利上昇リスクが意識されるなか、⾦利リスクの⼤きい⻑めの債券投資が抑制されているためである（前節を参照）。また、⼤⼿⾏と地域銀⾏では、中期ゾーンの調達
デュレーション（図中の「その他調達」）が⻑期化した。⽇本銀⾏の貸出増加⽀援や共通担保資⾦供給を活⽤して、⻑めの資⾦を調達したことが反映されている。
この間、信⽤⾦庫は、銀⾏とは異なる⾦利リスクテイクを⾏っている。信⽤⾦庫では、評価損リスクのある債券投資の代替として、時価評価を必要としない系統上部機関との⻑期固
41

監督上の基準値は、国際統⼀基準⾏が 15％（対 Tier1 資本）、国内基準⾏が 20％（対コア資本）。

42

預⾦の粘着性については、⾦融システムレポート 2023 年 10 ⽉号の BOX2 を参照。
54

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
３．銀⾏勘定の⾦利リスク

定取引が選好されている。この結果、有価証券にかかる⾦利リスクの⼀部が、系統取引（図中の「その他運⽤」）にかかる⾦利リスクに⼊れ替えられている。業態に固有のこうした⾦利
リスクテイクを反映して、信⽤⾦庫のデュレーション・ギャップは幾分拡⼤している。
図表Ⅳ-3-2 期間別のデュレーション変化
大手行

地域銀行

信用金庫

1.0 月
運用長期化
調達短期化

0.5

0.0

-0.5

-1.0
短期

中期

長期

超長期

短期

その他調達

預金

中期

長期

その他運用

超長期
有価証券

短期

中期

長期

超長期

貸出

（注）1.デュレーション・ギャップの変化（2022 年末～2023 年 9 月末）に対する寄与を表示。
2.短期は 3 年以内、中期は 3～5 年、長期は 5～10 年、超長期は 10 年超。
（資料）日本銀行（２）デュレーション構成と⾦利リスクの関係
⾦利変動が⾦融機関財務に及ぼす影響は、①イールドカーブの形状と➁運⽤・調達商品ごとの⾦利追随率のほか、③バランスシート構成（資産・負債のデュレーション・ギャップ）によって規定される。これらの要因が、預⾦などの調達利回り、貸出・有価証券などの運⽤利
回り、時価評価のための割引率を通じて、期間収益や債券時価に影響をもたらす。前回のレポートでは、イールドカーブの形状と預⾦の⾦利追随率の組み合わせによって、⾦利上昇が⾦融機関収益に異なる影響を及ぼすことを確認した43。今回のレポートでは、前回利上げ局⾯（2006〜2007 年）との⽐較シミュレーションを通じて、バランスシート構成の違いが⾦融
機関収益（預貸証の期間収益）にもたらす影響を整理する。
ここでは、2006 年当時と直近時点における⾦融機関のデュレーション構成を前提とし、全年限の市場⾦利が⼀律＋0.1%pt 上昇することを想定する。
預貸の商品ごとの⾦利追随率は、
前回利上げ局⾯の実績と同じとする44。こうした設定により、デュレーション構成の違い⾃体が⾦融機関収益に及ぼす影響を明らかにする。また、前回レポートのシミュレーションでは、
43

イールドカーブと⾦利追随率が⾦融機関財務に及ぼす影響については、⾦融システムレポート 2023 年 10 ⽉号のⅣ章 3 節を参照。

44

⾦利追随率の想定は次のとおり。運⽤サイドは、貸出（プライムレート連動型、市場⾦利連動型、固定⾦利貸出）、有価証券とも 100％。調達サイドは、要求払預⾦が 40％、定期性預⾦が 80％。いずれも、前回利上げ局⾯の実績に基づく。
55

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

⾦利上昇の中⻑期的な効果に焦点を当てたが、今回は、短期的な効果に焦点を当てる。
なお、本節のシミュレーションは、⾦利変動の直接的な影響やその波及メカニズムを描写することを⽬的としている。その際、⾦利上昇に対する⾦融機関のマネジメント・アクション──⾦利ヘッジや損失確定売りなどのポジション調整──は⼀切勘案していない。したがって、シミュレーション結果は、⾦利上昇時の収益予測ではなく、収益に対する潜在的な増減圧⼒を表したものと解釈すべきものである。

資産サイドの利回り⽐較
図表Ⅳ-3-3、Ⅳ-3-5、Ⅳ-3-6 は、預貸証別にみたシミュレーション結果である。それぞれ、⾦利上昇後 1 年間の貸出⾦収益率（対貸出残⾼⽐率）、有価証券収益率（対有価証券残⾼⽐率）、預⾦コスト率（対預⾦残⾼⽐率）に対する商品別の寄与を⽰している。⼤⼿⾏・地域⾦融機関に共通して短期的な収益改善が期待されるのは、変動⾦利貸出である（図表Ⅳ-3-3）。
貸出構成の違いを反映して、⼤⼿⾏では市場⾦利連動型、地域⾦融機関ではプライムレート
連動型の寄与が⼤きくなっている。もっとも、⼤⼿⾏も地域⾦融機関も、⻑期の固定⾦利貸出の取り扱いが増えたことから、貸出全体のデュレーションが⻑期化している。このため、変動⾦利貸出（プライムレート連動型）の短期的な収益改善寄与は、2006 年当時を下回る。
図表Ⅳ-3-3 シミュレーション結果（１）貸出貸出金収益に対する寄与
108デュレーション構成

bp

100

今回局面：

固定金利

ﾌﾟﾗｲﾑﾚｰﾄ連動

市場金利連動

前回局面：

固定金利

ﾌﾟﾗｲﾑﾚｰﾄ連動

市場金利連動

80

6

60

4

40

2

20

0

構成比、％

プライムレート連動
市場金利連動
固定金利

0
0

1

2
大手行

3

4

0

1

2
地域金融機関

3

4
四半期後

06

23

大手行

06

23

地域銀行

06

23
年度
信用金庫

（注）1.左図は、基準時点（横軸のゼロ時点）からの貸出金収益率（対貸出残高比率）の変化を商品別に表示。
基準時点は、「前回局面」が 2006 年度末、
「今回局面」が 2023 年 9 月末。
2.右図は残高構成比。2006 年度末と 2023 年 9 月末との比較。
（資料）日本銀行

前回利上げ局⾯では、変動⾦利貸出のベースレートとなる TIBOR や短期プライムレート
は、翌⽇物⾦利に概ね追随していた（図表Ⅳ-3-4 左図）。もっとも、その後の利下げ局⾯では、TIBOR や短期プライムレートの⾦利追随率は低下している。また、前回利上げ局⾯の貸出スプレッドは、縮⼩傾向にあった。ベースレートや貸出スプレッドは、貸出の需給バラン
56

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
３．銀⾏勘定の⾦利リスク

スや競争環境、顧客との関係に依存することに注意が必要である。
図表Ⅳ-3-4 前回利上げ局面の金利推移
貸出関連

預金関連

2.0 ％

2.0 ％

定期預金(5年)
普通預金

短期プライムレート

1.5

1.0

1.5

無担保コールレート(O/N)

1.0

貸出スプレッド

0.5

0.5
TIBOR(3か月)
無担保コールレート(O/N)

0.0
05
06
07
年度
05
06
07
（注）左図の「貸出スプレッド」は、短期貸出金利（後方 3 か月移動平均）の対 TIBOR(3 か月)スプレッド。
右図の預金金利は代表的な店頭表示金利。
（資料）Bloomberg、日本銀行

0.0

年度

もう⼀つの収益源は有価証券投資である。シミュレーション結果からは、⼤⼿⾏では、⾦利上昇後 1 年のうちに、相応の収益改善が⾒込まれる（図表Ⅳ-3-5）。最近では、円債ポート
フォリオの半分強を残存 1 年以内の債券で運⽤していることから、その収益寄与は、2006 年
当時を上回る。⼀⽅、有価証券デュレーションを⻑期化させている地域⾦融機関は、ポートフォリオを⼊れ替えない限り、短期的な収益改善が期待しにくい。有価証券の収益寄与は、
2006 年の時点で既に⼤きくなかったが、直近では⼀段と縮⼩している。
図表Ⅳ-3-5 シミュレーション結果（２）有価証券
有価証券収益に対する寄与
10

デュレーション構成

bp

100

構成比、％

今回局面
前回局面

8

80

6

60

4

40

2

20

0

10年超
5～10年
1～5年
1年以内

0
0

1

2

3

大手行

4

0

1

2
地域金融機関

3

4
四半期後

06

23

大手行

06

23

地域銀行

06

23
年度
信用金庫

（注）1.左図は、基準時点（横軸のゼロ時点）からの有価証券収益率（対有価証券残高比率）の変化を表示。
基準時点は、「前回局面」が 2006 年度末、
「今回局面」が 2023 年 9 月末。
2.右図は残高構成比。2006 年度末と 2023 年 9 月末との比較。
（資料）日本銀行

負債サイドの利回り⽐較
負債サイドでは、⼤⼿⾏・地域⾦融機関とも、預⾦コストに対する要求払預⾦の寄与が、
57

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

前回利上げ局⾯対⽐で⼤きくなる（図表Ⅳ-3-6）。⾦利追随率が 2006 年当時と変わらない場
合、要求払預⾦の取り扱いが増えた分、預⾦コストが収益を短期的に圧迫する要因になりやすい。対照的に、預⾦コストに対する定期性預⾦の寄与は、前回利上げ局⾯対⽐で⼩さくなる。ただし、地域⾦融機関では、短期の定期性預⾦の取り扱い⽐率が⾼い分、1 年⽬後半にかけて、定期性預⾦のコスト寄与が⼤⼿⾏よりも⼤きくなる。
図表Ⅳ-3-6 シミュレーション結果（３）預金
預金コストに対する寄与
108デュレーション構成

bp

100
要求払
要求払

今回局面：
前回局面：

定期性
定期性

構成比、％

80

6

60

4

40
20

2
0

5年超
1～5年
1年以内
要求払

0
0

1

2
大手行

3

4

0

1

2
地域金融機関

3

4
四半期後

06

23

大手行

06

23

地域銀行

06

23
年度
信用金庫

（注）1.左図は、基準時点（横軸のゼロ時点）からの預金コスト率（対預金残高比率）の変化を商品別に表示。
基準時点は、「前回局面」が 2006 年度末、
「今回局面」が 2023 年 9 月末。
2.右図は残高構成比。2006 年度末と 2023 年 9 月末との比較。
（資料）日本銀行

今回のシミュレーションでは、市場⾦利のパラレルシフトを前提とした。このため、預⾦⾦利は、要求払預⾦も定期性預⾦も同じタイミングで上昇すると想定している。この点、前回利上げ局⾯では、市場⾦利の緩やかなスティープ化を背景に、定期性預⾦の⾦利上昇は要求払預⾦に半年ほど先⾏していた（図表Ⅳ-3-4 右図）。その上昇タイミングは、貸出⾦利のベースレートと⽐べても早かった。このように、預⾦⾦利の上昇が運⽤商品に先⾏する場合、預⾦の⾦利追随率が貸出や有価証券を下回っていても、預⾦コストが先⾏して増加することに注意が必要である。
前回利上げ局⾯に⽐べ、⾦融機関の収益⼒対⽐でみた預⾦残⾼が⼤きくなっている点にも注意が必要である。前回利上げ局⾯と同じ⾦利追随率であっても、⾦利上昇時における利息収⽀の改善が短期的に下振れることがある。図表Ⅳ-3-7 は、シミュレーション結果に基づく、
⾦利上昇後 1 年⽬の時点における利息収⽀──貸出・有価証券収益と預⾦コストの差──の変化の分布である。前回利上げ局⾯と同じ⾦利追随率を想定した場合（プライムレート連動
型の追随率 100％、要求払預⾦の追随率 40％）、利息収⽀は改善するものの、預⾦コストの寄与が⼤きくなる分、その改善幅は前回利上げ局⾯を下回る。プライムレート連動型の⾦利追随率が低下した状態が続く場合（プライムレート連動型の追随率 50％、要求払預⾦の追随

58

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
４．資⾦流動性リスク率 40％）には、収益改善は難しくなる。要求払預⾦の⾦利追随率をより低位に設定することで、利息収⽀の減少圧⼒は抑制されるものの、その場合、預⾦確保が難しくなる。
図表Ⅳ-3-7 シミュレーション結果（４）利息収支の変化
6％pt
プライムレート連動型の追随率：100％

4

プライムレート連動型の追随率：50％

2
0
-2
-4
40％

40％

30％

20％

前回局面

今回局面

10％
要求払預金の追随率（注）金利上昇後 1 年目の時点における、利息収支（対国内資金利益比率）の変化について、中央値（マーカー）と25-75％点（バンド）を表示（分布は金融機関ごとの国内資金利益で加重）。その他の金利追随率は、プライム
レート連動型以外の貸出と有価証券が 100％、定期性預金が 80％。集計対象は大手行、地域銀行、信用金庫。
（資料）日本銀行

以上のとおり、⾦利変動の短期的な影響は、イールドカーブの形状、⾦利追随率の⾼低、デュレーション構成によって変わり得る。また、ある⾦融機関がより⾼い預⾦⾦利を提⽰す
れば、⾦融機関間の預⾦シフトが⽣じ得る。MMF のように、より⾼い利回りを提供する運⽤商品が登場すれば、商品間の資⾦シフトも⽣じ得る。各種の⾦利を設定する際には、市場動向や競争環境を踏まえ、⾦利を改定する順序やタイミング、その際の⾦利追随率を検討する必要がある（今年 3 ⽉の⾦融政策の枠組み⾒直し前後の⾦利動向については BOX4 を参照）。

４．資⾦流動性リスク
⾦融機関は、安定的な資⾦調達基盤を有している。もっとも、外部環境が変化するなか、国内外の預⾦市場には変化がみられる。そうしたもとで、⾦融機関の資⾦流動性リスクプロ
ファイルも変化する可能性が考えられる。本節では、円貨と外貨それぞれの資⾦流動性リス
クについて点検する。

円貨資⾦流動性リスク
円貨資⾦については、⾦融機関は⼗分な資⾦流動性を有している。預⾦取扱機関にとって、円貨資⾦の調達基盤は安定的な個⼈預⾦である45。そのほとんどは⼩⼝預⾦であり、付保対象となる預⾦でもある。また、預⾦残⾼は貸出残⾼を⼤きく上回っている。こうした安定的な
45

⾦融機関の預⾦構成については、⾦融システムレポート 2023 年 10 ⽉号のⅣ章 4 節を参照。
59

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

資⾦調達基盤もあって、⾦融機関は、円貨資⾦を低利で確保できている。
預貸差部分の多くが⽇本銀⾏預け⾦や国債など流動性の⾼い有価証券で運⽤されていることも、安定性の⾼さにつながっている。流動化可能債券など、1 週間以内に資⾦化可能な第⼆線準備を含む流動資産の⽔準は、平均的には、付保対象外となる 1 千万円超の預⾦残⾼の250％超である（図表Ⅳ-4-1）。当⽇中に資⾦化可能な第⼀線準備（預け⾦、未使⽤担保など）だけでみても、同預⾦残⾼の 130％強の⽔準が平均的に確保されている。このことは、⾮付保預⾦が全額流出したとしても、それを上回る流動資産を確保していることを意味している。
⾦融機関は、評価損の影響を考慮しても、⼗分な短期ストレス耐性を備えている。
図表Ⅳ-4-1 流動資産比率
500

％

400
第二線準備
300

第一線準備

200
100
0
金融機関
（注）1 口座 1 千万円超の法人・個人預金残高（当座預金を除く）に対する流動資産比率について、金融機関ごとの分布を表示。横軸は各金融機関を表す。集計対象は地域銀行と信用金庫。2023 年 9 月時点。
（資料）日本銀行

預⾦市場にはこの間、変化がみられる。第⼀に、昨秋以降、⾦融機関の多くが⻑めの定期預⾦⾦利を引き上げた（図表Ⅳ-4-2）46。また、今年 3 ⽉下旬以降、普通預⾦⾦利を引き上げる動きが広がった。前節で指摘したとおり、2006 年当時に⽐べ、普通預⾦など要求払預⾦の取り扱いが増えた分、普通預⾦の⾦利引き上げは、⾦融機関収益を圧迫する要因になりやすい。預⾦⾦利を引き上げた⾦融機関の中には、預⾦コスト（対資⾦利益⽐率）が相応に増加する先もある。この間、⾦融機関の収益⼒が低下したことも、こうした傾向を強めている。
第⼆に、感染症拡⼤以降に⼀段と低下していた預貸率が、地域銀⾏を中⼼に反転しつつある（図表Ⅳ-4-3）。預⼊主体別の預⾦残⾼をみると、個⼈・法⼈とも増加傾向が続いているものの、その伸び率は貸出を下回るようになっている。個⼈預⾦は、感染症拡⼤後に経済活動が回復するもとで、残⾼の増加ペースが鈍化している。感染症拡⼤以降に増加した法⼈預⾦
は、コロナ関連融資の約定弁済や期限前弁済が進むなか、企業向け貸出と両建てで減少している。こうした預⾦動向を背景に、デュレーションが相対的に⻑いと認識していたコア預⾦

46

図表Ⅳ-4-2 における 2024 年 4 ⽉時点の預⾦⾦利は、各⾦融機関のホームページ上の公表情報に基づく。
60

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
４．資⾦流動性リスクが減少すれば、資産・負債のデュレーション・ギャップが拡⼤する⾦融機関が出てき得る。
図表Ⅳ-4-2 預金金利
普通預金金利

定期預金金利％0.08

預金コストの変化

％

0.25

35

構成比、％
信用金庫

5年物(△)
1年物(○)

0.20

0.06

30

地域銀行

25

大手行

0.15

20

0.10

15

0.04

10

0.02

0.05

0.00

5

0.00
15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
年

0

15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
年

0

2

4
6
8
10 以上
預金コスト率の変化、％pt（注）1.左図と中図は代表的な店頭表示金利。集計対象は、2024 年 3 月以前が国内銀行、信用金庫ほか（平均値）、
2024 年 4 月（マーカー）が大手行、地域銀行、信用金庫（中央値）。
2.右図は、預金金利上昇（2023 年 10 月～2024 年 4 月）に伴う預金コスト変化（出尽くしベース）の分布。
対国内資金利益（2022 年度）比率。
（資料）各社開示資料、日本銀行

図表Ⅳ-4-3 預貸バランス
預貸率
66

預入主体別の預金残高％

前年差、％pt
貸出要因(右軸)
預金要因(右軸)
預貸率

64

貸出増加
預金減少

6

10

4

8

2

6

60

0

4

58

-2

2

56

-4

0

-6

-2

54
16

17

18

19

20

その他

個人

一般法人

預金計

(参考)貸出

62

15

前年比、％

21

22

23

年

15

16

17

18

19

20

21

22

23

年

（注）1.右図の棒グラフは「預金計」の前年比に対する寄与を表す。
2.集計対象は国内銀行。直近は 2023 年 10～12 月。
（資料）日本銀行

第三に、預⾦市場の成⻑性には地域間・⾦融機関間でばらつきがみられる（図表Ⅳ-4-4 左図）。⼈⼝動態など経営環境の違いを反映して、個⼈預⾦の減少に直⾯している⾦融機関がある。相続預⾦が、被相続⼈の⼝座がある地⽅の⾦融機関から、相続⼈の⼝座がある都市圏の⾦融機関に振り替えられるという事例も多数報告されている。
先⾏きを展望すると、家計の預⾦選好が変化する可能性が考えられる。家計の⾦融資産構成をみると、現預⾦の割合は 50％超と、現預⾦選好が依然として⾼い。ただし、2018 年の
つみたて NISA の取り扱い開始以降、家計資産に占める有価証券の割合に上昇傾向が観察される（図表Ⅳ-4-4 中図）。こうした傾向は、NISA ⼝座の増加ペースの速い若年層において顕61

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

著である（図表Ⅳ-4-4 右図）。今年から始まった新しい NISA 制度のもと、家計の⾦融資産選択がさらに変化し得る。⾦融機関は、⾃⾝を取り巻く経営環境が預⾦調達に及ぼす影響について、注視していく必要がある。
図表Ⅳ-4-4 個人預金
預金増減率の分布
100％

家計の有価証券比率
25 ％
20

1～2％

60

6 百万口座
30代以下
40代
5
50代
60代以上
4

1960年以降生まれ
1970年以降
1980年以降
1990年以降

前年比＋2％以上
80

NISA 口座数

15
3

40

10

0～1％

2

20

5

1

マイナス
0

0
22 15 16 17 18 19 20 21
年（注）1.左図は金融機関構成比。集計対象は大手行、地域銀行、信用金庫。直近は 2023 年 9 月。
2.中図は、世帯主の生まれ年別にみた有価証券の対貯蓄額比率（試算値）。集計対象は二人以上世帯。
3.右図は、2015 年末からの累積変化。「30 代以下」にはジュニア NISA を含む。直近は 2023 年 9 月末。
（資料）金融庁、総務省、日本銀行

0

10

12

14

16

18

20

22
年度

10

12

14

16

18

20

22

23
年

外貨資⾦流動性リスク
外貨資⾦については、調達の安定性維持が図られている。⼤⼿⾏の運⽤・調達ギャップ――貸出⾦と、社債発⾏などの⻑期調達や預⾦との差額――は、⽐較的安定的な調達が貸出を上回った状態にある（図表Ⅳ-4-5）。こうしたもとで、昨年 3 ⽉の⽶銀破綻後初めての年末越え取引においても、特段の問題はみられなかった。
外貨資⾦調達のデュレーション構成（コア預⾦を勘案したベース）をみると、⻑期化して
図表Ⅳ-4-5 大手行の運用・調達ギャップ
1.2
1.0
0.8

図表Ⅳ-4-6 外貨調達のデュレーション変化

兆ドル

0.8 月

社債等
中長期円投
預金
貸出金

その他
0.6

社債等
円投

0.4

0.6

0.2

0.4

0.0

0.2

-0.2

0.0

預金

-0.4

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年
（注）1.「社債等」と「中長期円投」は、2012 年 6 月末以降
は 1 年超、それ以前は 3 か月超の調達。
2.集計対象は国際統一基準行。直近は 2023 年 12 月末。
（資料）日本銀行

62

3か月以内

3か月～1年

1～3年

3年超（注）年限ごとにみた、外貨調達のデュレーション
変化（2021 年末～2023 年末）。集計対象は国際統一基準行。
（資料）日本銀行

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
４．資⾦流動性リスクいる（図表Ⅳ-4-6）。調達期間の⻑期化は、外貨資⾦調達の安定性維持につながる反⾯、外貨調達コストの上昇要因にもなっている。特に市場調達は、預⾦コスト以上に調達コストが上昇しやすいという特徴がある（図表Ⅳ-4-7 左図）。また、⽶国において外銀である邦銀は、業務規制により、調達コストの低い個⼈預⾦に直接アクセスできない。その分、プレミアムを求められることの多い法⼈預⾦調達の⽐重が相対的に⾼い。今回の⾦利上昇局⾯においても、⼤⼿⾏のドル預⾦の⾦利追随率が⽶銀を上回るなど、調達コストは割⾼になっている（前掲
図表Ⅳ-1-15）。
図表Ⅳ-4-7 ドル調達コスト
商品別
6

業態別

％

6

円投
レポ
預金

5

％
地域銀行

5

4

4

3

3

2

2

1

1

大手行

0

0
20

21

22

23

24 年

20

21

22

23

24 年

（注）中央値を表示。左図の集計対象は大手行。直近は 2024 年 2 月。
（資料）日本銀行

外貨調達コストの上昇は、本章 1 節で指摘したとおり、海外運⽤利鞘の縮⼩を通じて、⼤⼿⾏の損失吸収⼒の低下要因となる47。また、⼤⼿⾏の調達コスト上昇の影響は、国内の地域
銀⾏にも及び得る。地域銀⾏の外貨調達の相⼿⽅には、国内の⼤⼿⾏や⼤⼿証券会社も含まれる。⼤⼿⾏の外貨調達コストが上昇すると、その融通を受ける地域銀⾏の外貨調達コストにも上昇圧⼒が働くという関係にある（図表Ⅳ-4-7 右図）。
⾦融機関は、調達⼿段ごとのコストとリスク特性を踏まえたうえで、安定的な外貨調達基盤を確保する必要がある。⼤⼿⾏には、今後も、コア預⾦や⻑期の市場調達など、安定調達の⽐率を引き上げる取り組みが期待される。昨年 3 ⽉の⽶欧銀⾏を巡る混乱を受けてバーゼル銀⾏監督委員会が公表した報告書では、ストレス時に迅速に対応することや、ストレステ
ストに基づくリスク管理の重要性が強調されている48。わが国の⾦融機関も、ストレステスト
における預⾦流出想定の精緻化や予兆管理の向上を通じて、リスク管理を⾼度化していくことが望まれる。

47

⾦融システムレポート 2023 年 10 ⽉号のⅤ章 2 節を参照。

48

次の⽂献を参照。Basel Committee on Banking Supervision, Report on the 2023 Banking Turmoil,
October 2023.
63

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

５．経営環境の変化がもたらすリスク（１）デジタル技術に関連するリスク
デジタル技術の普及は、⾦融機関にとって、業務効率化や新たな⾦融サービス提供の機会となる。同時に、新たなリスクの源泉にもなる49。以下では、こうしたリスクに関連する論点のうち、①暗号資産取引の⾦融リスク、②オペレーショナル・レジリエンス、③デジタル技術の普及に伴う⾦融リスクについて取り上げる。

暗号資産取引の⾦融リスク
世界の暗号資産市場をみると、⼀時期低迷していた時価総額は、昨年後半、拡⼤に転じた（図表Ⅳ-5-1）。その背景として、⽶国証券取引委員会（SEC）によるビットコイン ETF の承認と、それに伴う個⼈投資家からの投資資⾦の流⼊期待が指摘されている。わが国の暗号資産市場でも、国内取引所における暗号資産の預託残⾼が増加⽅向にある。市場規模はきわめて限定的ながら、個⼈⼝座の増加を背景に、市場の裾野は広がりつつある。
図表Ⅳ-5-1 暗号資産市場
世界の時価総額
3

わが国市場規模

兆ドル

5

兆円

4

2

百万件
口座数(右軸)
預託残高

10
8

3

6

2

4

1

2

1

0

0
19

20

21

22

23

24 年

19

20

21

22

23

0
24 年

（注）直近は 2024 年 1 月。
（資料）Coin Dance、日本暗号資産取引業協会

暗号資産・分散型⾦融（DeFi）のエコシステムと、伝統的な⾦融システムの連関は、引き続き限定的と評価される。企業や家計が利⽤する決済などの⾦融サービスにおいて、暗号資産のプレゼンスはなお低く、DeFi の利⽤も⼀部にとどまっている。もっとも、同エコシステ
ムが提供するサービスの⾦融リスク特性は、複雑でシステミックな性質を有している。特に、多種多様なサービス──取引プラットフォームの運営から⾃⼰勘定取引や暗号資産の公開ま49

デジタル化に伴うビジネスリスクについては、次の⽂献を参照。⽇本銀⾏⾦融機構局、「わが国の銀⾏におけるデジタル・トランスフォーメーション」、⽇銀レビューシリーズ、2021-J-2、2021 年 3 ⽉。⽇本銀⾏⾦融機構局、「デジタル時代の地域⾦融」、⾦融システムレポート別冊シリーズ、2021 年 3 ⽉。⽇本銀⾏⾦融機構局、「サイバ
ーセキュリティの確保に向けた⾦融機関の取り組みと課題」、⾦融システムレポート別冊シリーズ、2020 年 1 ⽉。
64

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
５．経営環境の変化がもたらすリスクで──を提供する多機能暗号資産仲介機関（MCI）のリスク特性は、レバレッジや流動性ミス
マッチなど、⼀般の⾦融機関と⼤差がない50。今後も、同エコシステムに関連する⾦融リスクを特定し、適切に対処していくことが、健全なイノベーションを促し、⾦融システムの発展に資すると考えられる。

オペレーショナル・レジリエンス
⾦融機関には、セキュリティ対策の基本事項も参照し、サイバーレジリエンスを継続的に⾼めていくことが求められる51。国内で確認されたサイバー攻撃事案は海外に⽐べて僅少であるものの、ランサムウェア被害やフィッシング被害は増加している（図表Ⅳ-5-2、Ⅳ-5-3）。
サイバーセキュリティ対策では、⽔際対策に加え、脅威の侵⼊を前提とする「ゼロ・トラス
ト」の考え⽅に⽴った、多層的な対策が重要である。⾃⾏庫のみならず、⼦会社も含めたグ
ループ全体として、セキュリティ強化に取り組むことが期待される。
図表Ⅳ-5-2 世界のサイバー攻撃件数4

図表Ⅳ-5-3 わが国の被害件数

百件

150

その他
米国

件 250

万件
フィッシング情報

200

ランサムウェア被害(右軸)

3
100

150

2
100
50

1

50

日本
0

0

0

19

20

21

22

（注）直近は 2023 年 11 月。
（資料）University of Maryland CISSM Cyber
Attacks Database

23

年

19

20

21

22

23

年

（注）「ランサムウェア被害」は、データ始期が 2020 年下期。
（資料）警察庁、フィッシング対策協議会

業務委託先の管理も求められる。デジタル技術の普及を背景に、⾦融インフラ運営や⾦融機関業務における委託先業者（サードパーティ）のプレゼンスが⾼まっている。例えば、地域銀⾏では、勘定系システムの共同利⽤が広がっている。ベンダーが提供するクラウドサー
ビスの利⽤も、情報系を中⼼に⼀般的となっている52（図表Ⅳ-5-4）。

50

詳しくは次の⽂献を参照。Financial Stability Board, The Financial Stability Implications of Multifunction
Crypto-asset Intermediaries, November 2023.

51

サイバーセキュリティ対策のための基本事項とは、①守るべき情報資産の「特定」、②サイバー攻撃に対する「防御」、③脅威となる事象の「検知」、④検知後の「対応」、⑤影響を受けた機能の「復旧」を指す。詳しくは次の⽂献を参照。National Institute of Standards and Technology, The NIST Cybersecurity Framework (CSF)
2.0, February 2024.

52

詳しくは次の⽂献を参照。⽇本銀⾏⾦融機構局、「⾦融機関におけるクラウドサービスの利⽤状況と利⽤上の課題について」、⾦融システムレポート別冊シリーズ、2024 年 1 ⽉。
65

⾦融システムレポート

図表Ⅳ-5-4 クラウドサービス利用状況

2024 年４⽉

図表Ⅳ-5-5 不正送金被害
6

その他一般

千件

億円

120

被害件数

情報系

5

ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ
ﾊﾞﾝｷﾝｸﾞ
資金証券系

100

4

80

3

60

2

40

1

20

被害額(右軸)

対外接続系
営業店
国際系

利用中
利用予定・検討中

勘定系
0

20

40

60

80

0

100 ％

（注）集計対象は取引先金融機関 155 先。
（資料）日本銀行

14

15

16

17

18

19

20

21

22

0
23 年

（資料）警察庁

昨年 10 ⽉の全銀システムの障害は、サードパーティリスク管理の重要性を再認識する事象であった。外部委託の広がりに伴い、委託元の⾦融機関側では、システム部署だけでなく、ユーザー部署においても業務委託先との接点が増えており、専⾨⼈材の確保が急務になっている。⾦融安定理事会（FSB）のガイドラインも参照しながら、システムの開発・運営を担うベンダーを管理し、サードパーティリスクを軽減することが重要である53。⽇本銀⾏は、⾦融機関によるレジリエンス向上に向けた取り組みを後押ししていく54。

デジタル技術の普及に伴うリスク
⾦融サービスにおけるデジタル技術の普及は、利便性向上などの利点とともに、新たな課
題をもたらしている。オンラインバンキングによる不正送⾦の被害は、昨年、過去最悪となった（図表Ⅳ-5-5）。フィッシングの⼿⼝が巧妙化していることに加え、スマートフォンで送⾦サービスを利⽤する機会が増えていることも、被害増加の背景にあると考えられる。
ソーシャルメディアやオンラインバンキングを介した群衆⾏動により、⾦融機関の流動性
リスクや⾦利リスクの急激な変化も起こり得る。昨年 3 ⽉の⽶銀破綻は、「デジタル・バンク
ラン」と称されるように、店頭での預⾦引き出しを遥かに上回る速度で預⾦が流出した。また、オンラインで借換申請が可能になったことで、例えば、変動⾦利型の住宅ローンが短期間のうちに固定⾦利型に切り替わり、⾦融機関の⾦利リスクプロファイルが変化するという事態も想定される。デジタル時代におけるリスク管理を議論するうえでは、従来とは異なる要素を勘案する必要がある。

53

次の⽂献を参照。Financial Stability Board, Enhancing Third-Party Risk Management and Oversight: A
toolkit for financial institutions and financial authorities, December 2023.

54

今期も、⽇本銀⾏は⾦融庁と共同で、⼤⼿⾦融機関のサイバーセキュリティ体制の整備状況を点検するほか、
地域⾦融機関のサイバーセキュリティ体制に関するセルフアセスメントを実施する。
66

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
５．経営環境の変化がもたらすリスク

⾦融サービスや⾦融実務において、AI や機械学習の活⽤が広がりつつある。特に最近の⽣成 AI の発展は、⾦融サービスの⾼度化や⾦融実務の効率化に貢献することが期待される。AIはこのように活⽤機会を提供する⼀⽅、新たなリスクやリスクの増幅につながる可能性が指摘されている。例えば、近年の低⾦利・低ボラティリティ・低デフォルトの時期を主な学習期間とするスコアリングモデルから導出される回答には、何らかの偏りが⽣じる可能性がある55。今後も、国際的な議論や技術の進展、⾦融実務への応⽤可能性を⾒極めながら、リスクと機会とのバランスを適切に図っていくことが重要と考えられる。

（２）気候関連⾦融リスク
脱炭素化を⾦融⾯から⽀援するうえで、気候関連投融資の活⽤が期待される56。この点、気候関連投融資の割合（設備資⾦貸出の新規実⾏額と国内公募社債の発⾏額に対する⽐率）は、
グリーン・ファイナンスを中⼼に上昇傾向にある（図表Ⅳ-5-6）。気候関連⾦融リスク──物
理的リスクと移⾏リスク──から財務的な影響を受けやすいとされる特定業種においても、
気候関連投融資の利⽤は全体と同様のペースで拡⼤している57。また、融資の分野では、⼩⼝化が進展している。先⾏していた⼤企業向け案件に加え、中⼩企業向け案件が増加している
図表Ⅳ-5-6 気候関連投融資
全体
14
12
10

特定業種

構成比、％

融資規模

構成比、％
14
農業・食料・林産物
素材・建築物
12
運輸
10
エネルギー

トランジション
サステナビリティ・リンク
グリーン

8

8

6

6

4

4

2

2

0

120

25-75％点
中央値
80

40

0
18

19

20

21

22

23年

億円

0
18

19

20

21

22

23 年

18

19

20

21

22

23 年

（注）左図と中図は、設備資金貸出の新規実行額と国内公募社債の発行額の合計に対する割合。
右図は、金額公表案件 1 件当たりの融資金額の分布。
（資料）JPX 総研「ESG 債情報プラットフォーム」、環境省、経済産業省、日本証券業協会、各社開示資料、日本銀行

55

このほか、ブラックボックス化された機械学習モデルの解釈可能性、学習に⽤いるデータのプライバシー、AIによるアルゴリズム取引が市場ボラティリティを増幅する可能性、AI や機械学習モデルの利⽤に伴う情報セキュ
リティやサイバーセキュリティなど、課題は多岐にわたる。詳しくは次の⽂献を参照。Financial Stability Board,
Artificial Intelligence and Machine Learning in Financial Services: Market developments and financial
stability implications, November 2017.

56

気候関連投融資の代表的な形態としては、①資⾦使途が脱炭素化に資する案件を対象にしたグリーン・ファイ
ナンス、②脱炭素化に資する取り組みを⾏う資⾦調達主体を対象にしたサステナビリティ・リンク・ファイナン
ス、③資⾦使途や資⾦調達主体の取り組みが段階的な脱炭素化に資するトランジション・ファイナンスがある。

57

図表Ⅳ-5-6 中図では、気候関連財務情報開⽰タスクフォース（TCFD）の提⾔で挙げられた①エネルギー、②運輸、③素材・建築物、④農業・⾷料・林産物の 4 業種を集計対象としている。ただし、データ制約のため、集計結果は幅をもってみる必要がある。
67

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

ことが、その背景にある。昨年 10 ⽉には、東京証券取引所にカーボン・クレジット市場が開設されるなど、投融資以外の分野でも、脱炭素化を⽀援する取り組みが進められている。
気候関連⾦融リスクに関する取り組みは、「気候関連⾦融リスクに対処するための FSB ロ
ードマップ」に沿って進められている。このうち情報開⽰の分野では、バーゼル銀⾏監督委員会（BCBS）が、銀⾏監督の観点から、気候関連⾦融リスクに関する開⽰基準を検討してきた。昨年 11 ⽉に市中協議にかけられた開⽰基準案では、投融資先の温室効果ガス排出量であるファイナンスド・エミッションや、国際サステナビリティ基準審議会（ISSB）の基準よりも⾼粒度の情報の開⽰が提案されている58（図表Ⅳ-5-7）。こうした意欲的な開⽰基準には、銀⾏の情報開⽰を促すことで、リスク評価を向上させるという意図が込められている。国内
では、サステナビリティ基準委員会（SSBJ）が、今年度中に、ISSB 基準に相当する国内基準を最終化することを⽬指している。
図表Ⅳ-5-7 BCBS の開示基準案
開示テンプレートの概要
定性指標
ガバナンス、戦略（移行計画、シナリオ分析を含む）、リスク管理
移行リスク、物理的リスク、集中リスク
定量指標
業種別のエクスポージャーとファイナンスド・エミッション（投融資先の排出量）
物理的リスクの地域別エクスポージャー
エネルギー効率別の不動産エクスポージャー
業種別の排出量原単位（活動量1単位当たりの排出量の業種別内訳）
業種別のファシリテイテッド・エミッション（投資銀行業務に関連した取引先の排出量）（資料）BCBS

⾦融システムに関する気候変動対応について、⽇本銀⾏も様々な取り組みを進めていく。
⾦融の分野では、気候関連⾦融リスクの把握・管理、開⽰の質と量の充実への対応、取引先企業の脱炭素化に向けた取り組み⽀援の状況に関して、調査・分析を⾏うとともに、⾦融機関と深度ある対話を続けていく。また、気候関連⾦融リスクに関する規制・監督やリスク管理を巡る国際的な議論も踏まえながら、⾦融機関の規模・特性に応じたシナリオ分析の⾼度化を促していく（最新のシナリオ分析については BOX5 を参照）。

58

ファイナンスド・エミッションに関する算定・開⽰については、グラスゴー⾦融同盟（GFANZ）が昨年 12 ⽉、
トランジション・ファイナンスによる脱炭素化の効果を定量化する⼿法に関する報告書を公表した。また、ネット
ゼロ銀⾏同盟（NZBA）が、トランジション・ファイナンスによる排出量の削減効果の評価⽅法を提案している。
68

Ⅴ．⾦融システムの頑健性
１．⾦融機関の損失吸収⼒

Ⅴ．⾦融システムの頑健性
 ⾦融機関の損失吸収⼒を総合的にみると、⾃⼰資本は規制⽔準を上回っている。収益⼒は低⽔準ながら改善傾向にある。貸出の引当率は⾼めの⽔準となっている。ただし、有価証券の益出し余⼒は、業態ごとに区々となっている。マクロの⾦融経済環境や⾃⾝のビジネスモデルと整合的な損失吸収⼒を確保していくことが重要である。
こうした⾦融機関の損失吸収⼒を前提に、マクロ・ストレステストを実施した。想定したダウンサイド・シナリオは、リーマンショック型の「⾦融調整シナリオ」と、海外⾦利が⼤きく逆イールド化した状態が続くなかで内外不動産市場の調整が⽣じる「逆イールド+1 シナリオ」である。

 テスト結果からは、これらのストレス事象のもとでも、わが国の⾦融システムは安定性を維持できると評価される。ただし、⼀回限りのショックに耐え得る⾃⼰資本を有していても、いったん資本が毀損すると、それを復元することが容易ではない⾦融機関がみられる。また、不動産市場が調整する際には、それが局所的だったとしても、幅広い⾦融機関に影響が及び得る。

１．⾦融機関の損失吸収⼒
次節のマクロ・ストレステストに先⽴ち、本節では、⾦融機関の損失吸収⼒を様々な⾓度から点検する。

（１）⾃⼰資本の充実度と損失吸収⼒
⾃⼰資本
⾦融機関は⼗分な⾃⼰資本を確保している。2023 年度上期における国際統⼀基準⾏の普通株式等 Tier1 ⽐率（CET1 ⽐率）、国内基準⾏のコア資本⽐率はいずれも、規制⽔準を⼤きく上回った59（図表 V-1-1）。⾦融機関は全体として、充実した資本基盤を備えており、リス
クテイクを継続していく体⼒を有している。
最終化されたバーゼルⅢ規制は、⼀部の地域銀⾏などにおいて、昨年 3 ⽉末から早期適⽤

59

国際統⼀基準⾏は 4.5％の CET1 ⽐率、国内基準⾏は 4%のコア資本⽐率を満たすことがそれぞれ求められている。これに加え、国際統⼀基準⾏には、資本バッファー規制（CET1 の資本保全バッファーが 2.5％、カウン
ターシクリカル・バッファーが 0〜2.5％、G-SIBs バッファーが 1〜2.5％、D-SIBs バッファーが 0.5％）が課されている。
69

⾦融システムレポート

2024 年４⽉されている。また、国際統⼀基準⾏および内部モデル⼿法を採⽤する国内基準⾏では、今年
3 ⽉末から適⽤が開始された。残りの⾦融機関──標準的⼿法を採⽤する国内基準⾏──では、来年 3 ⽉末から適⽤が開始される。最終化パッケージには、企業向け債権リスクウエイ
トの引き下げのように、⾃⼰資本⽐率の上昇につながる要因もあれば、資本フロアの導⼊や株式リスクウエイトの引き上げのように、⾃⼰資本⽐率の低下につながる要因もある。ただし、資本フロアも株式リスクウエイトも段階的に引き上げられることから、⾦融機関は遅滞なく対応できると考えられる60。
図表Ⅴ-1-1 自己資本比率
国際統一基準行
18

国内基準行

％

18 ％
銀行

銀行全体
SIB

16

信用金庫

16

14

14

12

12

10

10

8

8
13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23
年度

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23
年度

（注）1.国際統一基準行は CET1 比率、国内基準行はコア資本比率。原則として銀行グループベース。経過措置を含む。
2.直近は、国際統一基準行、SIB、国内基準行（銀行）が 2023 年 9 月末、国内基準行（信金）が 2023 年 3 月末。
（資料）各社開示資料、日本銀行

収益バッファー
⾦融機関の当期純利益は増益傾向が続いている（図表Ⅴ-1-2）。信⽤コストなどの損失が抑制されているほか、基礎的な収益⼒を表すコア業務純益の改善が続いている。特に⼤⼿⾦融グループでは、銀⾏本体による海外貸出利益の増益寄与のほか、グループ会社によるカード
決済サービスの増益寄与も⼩さくない（図表Ⅴ-1-3）。地域⾦融機関においても、⼀部の地域
銀⾏に、コンサルティング⼦会社の増益寄与がみられる。
コア業務純益の改善を背景に、損益分岐点信⽤コスト率（コア業務純益/貸出残⾼）も改善
した状態にある（図表Ⅴ-1-4）。単年度のコア業務純益で吸収できる信⽤コスト率を表す損益分岐点信⽤コスト率は、⽔準が⾼いほど、損失吸収⼒が⾼いことを意味する。⾃⼰資本⽐率
がストックでみた損失吸収⼒であるのに対し、損益分岐点信⽤コスト率はフロー（期間収益）
でみた短期的な損失吸収⼒を表す。ただし、基礎的な収益⼒の低迷が続く⾦融機関の中には、
損益分岐点信⽤コスト率の改善が鈍い先もある。
60

資本フロアは、当初の 50％から最終的には 72.5％まで引き上げられる。株式リスクウエイトは、当初の 100％から最終的には 250％まで引き上げられる。
70

Ⅴ．⾦融システムの頑健性
１．⾦融機関の損失吸収⼒

図表Ⅴ-1-2 当期純利益
大手金融グループ
8

地域銀行

兆円

3

6

信用金庫

兆円

0.8

兆円

0.6

2

0.4

4
1

2

0.2
0.0

0

0
-2

-0.2

-1

-0.4

-4
-2

-6
-8

-0.6
-0.8

-3
06 08 10 12 14 16 18 20 22
その他

06 08 10 12 14 16 18 20 22

有価証券関係損益

信用コスト

06 08 10 12 14 16 18 20 22
年度
コア業務純益
当期純利益（注）1.2012 年度以降の投資信託解約益は、「コア業務純益」から除き、「有価証券関係損益」に含めている。
2.大手金融グループは、みずほ FG、三菱 UFJFG、三井住友 FG、りそな HD、三井住友トラスト HD、SBI 新生銀行、
あおぞら銀行。
3.直近は、大手金融グループと地域銀行が 2023 年度上期の年率換算値、信用金庫が 2022 年度。
（資料）各社開示資料、日本銀行

図表Ⅴ-1-4 損益分岐点
信用コスト率図表Ⅴ-1-3 役務利益 ROE
大手行

地域銀行
10 ％

1.8

8

8

1.5

6

6

10 ％

グループ会社
銀行単体

％
大手行
地域銀行
信用金庫

1.2
0.9

4

4
0.6

2

2

0

0.3

0
00

05

10

15

20 年度

0.0

00

05

10

（注）直近は 2023 年度上期（年率換算）。
（資料）日本銀行

15

20 年度

05

10

15

20 年度

（注）直近は、大手行と地域銀行が 2023
年度上期（年率換算）、信用金庫が2022 年度。
（資料）日本銀行

益出し余⼒
有価証券の評価損益は、国内基準⾏の規制資本には算⼊されないが、経済価値ベースでは、
資本バッファーとして機能する⾯がある。Ⅳ章 2 節でみたとおり、債券評価損はひと頃に⽐べて縮⼩し、株式評価益が拡⼤している。こうしたなか、有価証券のネット評価損益（政策保有株式を含み、満期保有⽬的の有価証券を除く）を過去平均的なコア業務純益で除した「益出し余⼒」は、株式の保有⽐率が⾼い⼤⼿⾏と地域銀⾏を中⼼に、緩やかな改善⽅向にある（図表Ⅴ-1-5）。ただし、円債の保有⽐率が⾼い信⽤⾦庫の益出し余⼒は引き続きマイナスとなっている。

71

⾦融システムレポート

図表Ⅴ-1-5 益出し余力
102024 年４⽉

図表Ⅴ-1-6 金融機関の引当率

倍

4 ％

5

％ 6
大手行
地域銀行
信用金庫(右軸)

3

5

0
2

4

1

3

-5
大手行
-10

地域銀行
信用金庫

-15

0

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23
年度

2
13

（注）1.益出し余力(中央値)＝有価証券評価損益/コア業務
純益(投信解約損益を除く、過去 3 年平均)。
2.直近は、分子が 2024 年 2 月末、分母が 2022 年度。
（資料）日本銀行

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23
年度

（注）1.未保全債権に対する引当率。
2.直近は、大手行と地域銀行が 2023 年度上期、信用金庫が 2022 年度。
（資料）日本銀行

⾦融機関の損失吸収⼒を総合的にみると、⾃⼰資本は規制⽔準を上回っており、収益バッ
ファーも改善している。貸出の未保全債権に対する引当率は、ここ数年では⾼めの⽔準となっている（図表Ⅴ-1-6）。ただし、⽐較的機動的に損失処理に充当できる有価証券の益出し余
⼒は、業態ごとに区々となっている。

（２）資本基盤と収益⼒を踏まえた資本政策
銀⾏株価と資本政策
上場銀⾏の PBR（株価純資産倍率）は、⻑らく 1 倍を下回っている（図表Ⅴ-1-7 左図）。
⾦融安定の観点から規制・監督下に置かれていることもあって、海外の銀⾏においても、PBRが安定的に 1 倍を上回る先は必ずしも多くない。そうした海外の銀⾏との対⽐でみても、わ
図表Ⅴ-1-7 上場銀行の PBR(左)と配当性向(右)
2.0

倍

60 ％
ROE上位行
ROE下位行

1.5

25-75％点

ROE上位行

中央値

ROE下位行

50

25-75％点
中央値

40
1.0
30
0.5

20

10
10
12
14
16
18
20
22 日本 米国 G7
日本 米国 G7
22
年度年度（注）1.折れ線は邦銀の中央値。横軸は、左図が決算年度末、右図が決算年度を表す。
2.分布は、左図が 2024 年 3 月末、右図が直近 3 年の平均値。「G7」は日本と米国を除く。
（資料）S&P Global Market Intelligence

0.0

10

12

14

16

18

20

72

Ⅴ．⾦融システムの頑健性
１．⾦融機関の損失吸収⼒が国銀⾏の PBR の⽔準は低めである。こうしたもとで、わが国の銀⾏は、市場評価の改善に向けて増配し、配当性向を引き上げてきた（図表Ⅴ-1-7 右図）。
配当性向を引き上げる傾向は、収益⼒など損失吸収⼒の低い銀⾏からも観察される。中には、他⾏以上の株主還元（資本の社外流出）も⾏われている。⼀般に、低 PBR の背景にある
株主評価には、次の 2 つの可能性がある。第⼀に、ビジネスモデルを維持するうえで、資本が余剰である可能性、第⼆に、基礎的な収益⼒が低迷するなど、ビジネスモデルの将来性に懸念がある可能性である。前者であれば株主還元が有効な選択肢になるが、後者であれば、株主還元は逆効果となり得る61。むしろ、⾃⼰資本を増強し、ビジネスモデルを強固なものとすることが選択肢となる。資本政策における収益配分──株主還元を通じて社外に流出する
か、内部に留保するか──は、資本基盤と収益⼒を踏まえたものであることが望ましい。

持続的な⾦融サービスの提供に向けて⾦融仲介や決済機能を将来にわたって発揮するうえで、⾦融機関は、充実した資本基盤を維持すると同時に、安定した収益⼒を確保する必要がある。そのためには、⼀定の収益を計上し、内部留保を蓄積するとともに、それを原資にして質の⾼い⾦融サービスを提供するという好循環を実現させることが不可⽋である。こうした好循環のもとで、持続的かつ安定的な⾦融サービスの提供が可能となる。
前述のとおり、⾦融機関は⼗分な損失吸収⼒を確保している。ただし、現時点の⼗分性は、将来にわたる⼗分性を保証するものではない（⾃⼰資本の復元⼒については、次節の⾦融調
整シナリオを想定したストレステストを参照）。⾦融機関のコア業務純益 ROE は、最近でこ
図表Ⅴ-1-8 コア業務純益 ROE
大手行
16

地域銀行

％

信用金庫
前年差、％pt

14

5
4RORA上昇
OHR低下
CAR低下

12
10

3
2

8

1

6

0

4

-1

2

-2

-3
00 03 06 09 12 15 18 21
00 03 06 09 12 15 18 21
15 18 21
年度
CAR要因(右軸)RORA要因(右軸)OHR要因(右軸)ROE（注）2012 年度以降は投信解約損益を除く。直近は、大手行と地域銀行が 2023 年度上期の年率換算値、信用金庫が 2022 年度。
（資料）日本銀行
0

00

03

06

09

12

61

近年、損失吸収⼒が低い銀⾏も、配当性向を引き上げる傾向がみられる。この結果、⾃⼰資本の多寡などによらず、銀⾏ごとの総還元性向に有意な差がみられなくなっている。銀⾏の総還元性向と損失吸収⼒の関係については、⾦融システムレポート 2023 年 4 ⽉号のⅤ章 1 節を参照。
73

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

そ反転上昇しているものの、地域⾦融機関においては歴史的な低⽔準にとどまっている（図表Ⅴ-1-8）62。基礎的な収益⼒の改善が続かず、⾃⼰資本の蓄積が滞ることがあれば、損失吸収⼒の低下を通じて⾦融仲介活動が停滞する可能性がある。過度な利回り追求を通じて⾦融システム⾯の脆弱性が⾼まる可能性もある。こうした停滞・過熱両⽅向のリスクがあるなかで、⾦融機関は安定的な収益⼒を確⽴することが重要である。
持続的な⾦融サービスを提供するうえでは、⼗分な⼈員を確保することも前提となる。この点、⼈員不⾜への対応は、⾦融機関においても重要な経営課題となっている（図表Ⅴ-1-9）。
新分野に対応するための専⾨⼈材のみならず、従来分野に対応するための営業店の渉外⼈員
や、経営・リスク管理を担う本部⼈員の不⾜を訴える⾦融機関もみられる。⾦融機関には、
職員 1 ⼈当たりの⽣産性を⾼める取り組み──デジタル投資による資本装備の充実など──を推進するとともに、限られた経営資源を効果的に活⽤する観点から、重点分野の選択と集中を進めていくことが求められる。
図表Ⅴ-1-9 金融機関の雇用環境
雇用人員判断 DI

営業店当たりの職員数

20 ％pt20

過剰超人
25-75％点
中央値

0
15

-20
10

-40

銀行
協同組織金融機関
非製造業(全規模)

不足超
5

-60
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24年（注）1.左図の直近は 2024 年 3 月。
2.右図の集計対象は地域銀行と信用金庫。
（資料）日本銀行

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 年度

２．マクロ・ストレステスト
本節では、マクロ・ストレステストにより、⾦融システムの安定性を総合的に評価する。
ストレステストは、具体的なストレス事象を想定することにより、⾦融システムのストレス耐性や⾦融仲介機能へ及ぼす影響を動学的に検証することを⽬的としている63,64。
62

図表Ⅴ-1-8 では、コア業務純益 ROE を、①RORA 要因（コア業務粗利益/リスクアセット）、②OHR 要因（コア業務純益/コア業務粗利益）、③CAR 要因（⾃⼰資本⽐率の逆数）の 3 つの要素に分解している。

63

シミュレーションには、⽇本銀⾏⾦融機構局が構築した「⾦融マクロ計量モデル（FMM）」を⽤いる。同モデルの基本構造については、次の⽂献を参照。奥⽥達志・⾦井健司・川澄祐介・近松京介・中⼭功暉・宗像晃、「⾦
融マクロ計量モデル（FMM）──2022 年バージョン──」、⽇本銀⾏調査論⽂、2022 年 9 ⽉。
64

ストレステストの対象は、銀⾏ 109 ⾏と信⽤⾦庫 247 庫。シミュレーション期間は、2023 年 10〜12 ⽉か74

Ⅴ．⾦融システムの頑健性
２．マクロ・ストレステスト

今回のストレステストでは、「⾦融調整シナリオ」と「逆イールド+1 シナリオ」の 2 つのダウンサイド・シナリオを想定する。前者は、定点観測的に点検している、リーマンショッ
ク型の急性ストレスである。後者は、世界的な⾦融環境の引き締まりが続くなか、そのストレスが国内不動産市場に波及した際の影響を点検するためのものである。Ⅳ章でみたとおり、貸出と有価証券投資の双⽅で、不動産関連エクスポージャーを有する⾦融機関が多くなっている。⼀部に割⾼感のみられる商業⽤不動産市場が調整局⾯⼊りした際には、それが局所的だったとしても、直接・間接的な経路を通じて、わが国の⾦融システムに広く影響することが考えられる。
なお、これらのダウンサイド・シナリオは、⾦融システムのストレス耐性の検証を有効に⾏うことを⽬的に仮想的に設けたものである。先⾏きの⾦融経済環境、資産価格、政策運営に関する⽇本銀⾏の⾒通しや、その蓋然性の⾼さを⽰すものではない。

（１）ベースライン・シナリオ
ベースライン・シナリオにおける実体経済は、2024 年 1 ⽉時点における複数の調査機関
や市場の平均的な⾒通しをもとに、「海外経済の緩やかな回復が続くもとで、わが国経済も回復していく」ことを想定する65。⾦融変数については、内外経済⾒通しに関する現時点で⼊⼿可能な情報は、市場価格に全て織り込まれていることを前提とする。市場⾦利は、2024 年 1
⽉のフォワードレートカーブに沿って、国内では緩やかに上昇し、海外では緩やかに低下する。その他の⾦融変数（株価、原油価格、為替相場、各種信⽤スプレッド）は、同時点の⽔準から横ばいとなる。前回レポートのベースライン・シナリオ対⽐では、内外経済の成⻑ペー
スに有意な違いはない。シミュレーション終期における国内⻑期⾦利の⽔準は、+0.4％pt ほ
ど上振れている。
シミュレーション結果をみると、シミュレーション終期に当たる 2026 年度末の⾃⼰資本
⽐率は、いずれの業態も規制⽔準を⼗分に上回る（図表Ⅴ-2-1）。ただし、前回レポート時との対⽐では、⾃⼰資本の増減要因に変化がみられる。⾃⼰資本の増加要因としては、国内⾦利上昇と過去平均的な⾦利追随率のもと、いずれの業態もコア業務純益の寄与が⼤きくなっている。この影響は、資産・負債のデュレーション・ギャップが⼩さい国際統⼀基準⾏において、最も⼤きく現れる66。
ら 2027 年 1〜3 ⽉。想定したシナリオごとの主要な⾦融経済変数とシミュレーション結果は、⽇本銀⾏ホーム
ページに掲載している「シナリオ別データ」を参照。
65

感染症拡⼤以降に講じられた政策対応のうち、ゼロゼロ融資については、前回までのレポートと同様、2023 年
度以降、5 年間かけて返済されることを想定する。具体的には、2023 年度以降、同融資にかかる企業の利払い負担が⽣じ、ICR が低下する効果を織り込んでいる。この効果については、2 つのダウンサイド・シナリオでも同様に扱っている。
66

⾦利上昇時におけるデュレーション・ギャップと資⾦利益の関係については、⾦融システムレポート 2023 年
75

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

他⽅、⾃⼰資本の減少要因としては、リスクアセットと税⾦等の寄与が⼤きくなっている。
前者は、シミュレーション始期における為替相場が円安に振れたことにより、海外リスクア
セットの円換算額が拡⼤したこと、後者は、期間収益の増益により、納税額や配当額が⼤きくなったことが、それぞれ影響している。これらの影響は、国際統⼀基準⾏において顕著である。なお、家計・企業向け貸出からの信⽤コストの寄与は、前回レポート時と同程度にとどまっている。
図表Ⅴ-2-1 自己資本比率の要因分解（ベースライン）
国際統一基準行

国内基準行（銀行）

国内基準行（信用金庫）

17 ％

17 ％

17 ％

16

16

16

15

15

15

14

14

14

13

13

13

12

12

12 11.4

11.2

11

11

10.3

11

9

上昇要因
低下要因

9

9

8

8

7

8

10

26

年度末

税金等

リスクアセットの変化

有価証券関係損益

コア業務純益

年度末

22

信用コスト

7
26

年度末

税金等

リスクアセットの変化

有価証券関係損益

コア業務純益

信用コスト

22

年度末

26

年度末

コア業務純益

信用コスト

年度末

22

有価証券評価損益の変化

7

税金等

10

有価証券関係損益10

リスクアセットの変化

10.0

13.1

12.6

（注）1.2022 年度末とベースラインのシミュレーション終期（2026 年度末）の自己資本比率の乖離要因を表示。
2.国際統一基準行は CET1 比率、国内基準行はコア資本比率（経過措置を含む）。

（２）⾦融調整シナリオ
⾦融調整シナリオでは、2024 年 4〜6 ⽉に、国際⾦融市場でリーマンショック期並みのシ
ョックが発⽣することを想定する。⾦融変数については、内外⾦利が既往最低⽔準まで低下するもとで、リスク性資産価格が急落し、為替相場は円⾼となる67。実体経済については、⾦融市場が⼤幅に調整し、海外経済がリーマンショック期と同様に減速することを受けて、国内経済はモデル内で内⽣的に減速する。
シミュレーション結果をみると、2026 年度末の⾃⼰資本⽐率は、ベースライン・シナリオ
対⽐で⼤きく低下する（図表Ⅴ-2-2）。⾦利低下による利鞘縮⼩（コア業務純益の減少）、景
気悪化による信⽤コスト増加、リスク性資産価格の下落（有価証券評価損益・関係損益の悪
10 ⽉号のⅣ章 3 節を参照。
67

⽶国社債や証券化商品については、低格付け債のスプレッドに対する⾼格付け債の追随率が 2020 年 3 ⽉の市
場急変時並みに⾼まる状況を想定している。
76

Ⅴ．⾦融システムの頑健性
２．マクロ・ストレステスト

化）が⾃⼰資本⽐率を下押しする。それでも、いずれの業態の⾃⼰資本⽐率も平均的には規制⽔準を上回る。⾦融機関はこうした急性ストレスに耐え得る⾃⼰資本を有していると評価される。
図表Ⅴ-2-2 自己資本比率の要因分解（金融調整）
国際統一基準行
15

国内基準行（銀行）

％
上昇要因
低下要因

14
13
12 11.2
11

15 ％

15

14

14

13

13

12

12

11

9.5

10

国内基準行（信用金庫）
％
13.1
11.2

11

10.0

10

10

5

5

5

7.9

9
8

金融調整

税金等

リスクアセットの変化

有価証券関係損益

コア業務純益信用コスト

ベースライン

金融調整

税金等

リスクアセットの変化

有価証券関係損益

コア業務純益信用コスト

ベースライン

金融調整

6

税金等

6

リスクアセットの変化

76
有価証券関係損益7

コア業務純益

7
信用コスト

8

有価証券評価損益の変化

98

ベースライン9（注）シミュレーション終期（2026 年度末）における、ベースラインと金融調整の自己資本比率の乖離要因を表示。

図表Ⅴ-2-3 自己資本の復元に要する期間
国際統一基準行
108

年

国内基準行（銀行）1025-75％点
中央値

年

国内基準行（信用金庫）
10 年

8

8

6

6

6

4

4

4

2

2

2

0

0

2006年度直近（注）縦軸は復元期間を表す。

0
2006年度

直近

2006年度直近

ただし、⼤きく毀損した⾃⼰資本を復元するには、相応の時間を要する可能性がある。この点を検証するため、ストレス勘案後の⾃⼰資本を元の⽔準に復元する際、内部留保の蓄積にどれだけの時間が必要か、追加的にシミュレーションを⾏った。その結果からは、基礎的な収益⼒の低下により、前回利上げ局⾯の 2006 年度時点に⽐べ、⾃⼰資本の復元に時間を要する⾦融機関が増えていることが確認できる（図表Ⅴ-2-3）68。⾃⼰資本の復元に 10 年近68

図表Ⅴ-2-3 の縦軸の復元期間は、⾦融調整シナリオにおける⾃⼰資本の減少額を、内部留保の蓄積によって復77

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

く要する⾦融機関もみられる。⾦融機関の中には、⼀回限りのショックに耐え得る⾃⼰資本を有していても、いったん毀損した⾃⼰資本を復元することが容易ではない先があることに注意が必要である。

（３）逆イールド+1 シナリオ
逆イールド・シナリオ
逆イールド+1 シナリオは、前回までのレポートと同様の「逆イールド・シナリオ」に、内外不動産市場の調整を想定した「不動産ショック・シナリオ」を合成したものである。このうち逆イールド・シナリオでは、⽶欧⾦利が⼀段と逆イールド化し、その状態が⻑く続くことを想定する（図表Ⅴ-2-4）。具体的には、⽶国の FF レートは、前回レポートと同様に、ベースライン・シナリオ対⽐で+2%pt 引き上げられる。その後はそのまま 1 年⾼⽌まりし、シミュレーション終期にかけて低下する。他の年限の⾦利は、純粋期待仮説のもとで形成され、政策⾦利の動きと整合的になるように推移する。シミュレーション中のほとんどの期間において、市場⾦利が短期ゾーンを中⼼に⾼⽌まりするかたちで、逆イールド化した状態が続く。
欧州についても、⽶国と同様に逆イールド化した状態が続く。
図表Ⅴ-2-4 米国イールドカーブ
8

図表Ⅴ-2-5 米国実体経済％120
23年7-9月
24年10-12月
27年1-3月

6

2020年1～3月＝100
試算期間

115
110
105

4

100
2

ベースライン
金融調整
逆イールド

95
90

0
O/N

3M

1Y

2Y

3Y

5Y

7Y

10Y

20Y

20

（資料）FRB

21

22

23

24

25

26

27 年

（資料）BEA、IMF

この間、実体経済は、⽶欧ともに減速する。⽶国経済は、2024 年度上期に⼩幅なマイナス
成⻑となり、その後 1 年はゼロ成⻑にとどまる（図表Ⅴ-2-5）。原油価格は上昇し、リスク性
資産価格は、実体経済の悪化に連れて下落する。国内経済は、海外の⾦利上昇と実体経済悪化の影響を受けて、モデル内で内⽣的に減速する。
シミュレーション結果をみると、2026 年度末の⾃⼰資本⽐率は、いずれの業態も、ベース
元するのに要する期間を表す。内部留保の蓄積ペースは、2006 年度時点とベースライン・シナリオ下のコア業務純益によってそれぞれ規定されると仮定した。なお、実効税率と配当性向は、ベースライン・シナリオのシミュレーションと同様に扱っている。
78

Ⅴ．⾦融システムの頑健性
２．マクロ・ストレステスト

ライン・シナリオ対⽐で低下する（図表Ⅴ-2-6）。外貨調達コスト上昇による海外資⾦利益の減益（コア業務純益の減少）が⾃⼰資本⽐率を下押しする。もっとも、その低下幅は、⾦融調
整シナリオ対⽐で⼩幅にとどまる。⾃⼰資本⽐率は全体として、シミュレーション期間を通じて規制⽔準を上回る。海外⾦利が⼤きく逆イールド化した状態が⻑く続くもとでも、⾦融システムの安定性は全体として維持されると評価できる。
図表Ⅴ-2-6 自己資本比率の要因分解（逆イールド）
国際統一基準行
15

国内基準行（銀行）

％

15

上昇要因
低下要因

国内基準行（信用金庫）

％

15

14

14

13

13

13

12

12

12

14

11.2

11

11
9.9

10

％
13.1
12.4

11

10.0

10

9.3

10

逆イールド

税金等

リスクアセットの変化

有価証券関係損益

コア業務純益信用コスト

ベースライン

逆イールド

税金等

リスクアセットの変化

有価証券関係損益

コア業務純益

5

信用コスト

6

5

ベースライン

6

5

逆イールド

6
税金等

7

リスクアセットの変化

7

有価証券関係損益

8

7
コア業務純益

8

信用コスト

9

8

有価証券評価損益の変化

9ベースライン9（注）シミュレーション終期（2026 年度末）における、ベースラインと逆イールドの自己資本比率の乖離要因を表示。

不動産ショック・シナリオ
逆イールド・シナリオで想定したストレス局⾯が続き、海外不動産市場の調整⾊が強まると、世界分散投資を⾏う海外ファンドは、グローバルなポートフォリオ・リバランスを迫ら
図表Ⅴ-2-7 オフィス市況
物件価格
110

REIT 価格

2023年＝100
想定

100

140

賃料

2023年＝100想定

1102023年＝100
想定

105

120

90

100
100

80

95
70

80
90

60
50

東京
愛知
大阪

60

85

東京
愛知
大阪

40
80
06 08 10 12 14 16 18 20 22 24
06 08 10 12 14 16 18 20 22 24
06 08 10 12 14 16 18 20 22 24年
年
年（注）左図は不動産価格指数（商業用不動産総合）。中図は東証 REIT 指数。右図は企業向けサービス価格指数（事務所賃貸）。
（資料）Haver Analytics、国土交通省、日本銀行

4079

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

れ、わが国における投資物件を売却することが考えられる（⽶国不動産市場のリスクについては BOX1 を参照）
。不動産ショック・シナリオでは、こうした海外不動産ファンドの投げ売
りをきっかけに、三⼤都市のオフィス市況（物件価格、REIT 価格、賃料）が⼤きく悪化する
ことを追加的に想定する（図表Ⅴ-2-7）69。なお、不動産市場の調整は、三⼤都市の商業⽤不動産市場において局所的に発⽣する。不動産市場の調整が、他地域に広がったり、実体経済やその他の⾦融変数に影響を及ぼすことは想定しない。
シミュレーション結果をみると、不動産ショックのもとで追加的に発⽣する経済損失（国内外の信⽤コストおよび有価証券の評価損・実現損）は、マクロ的には限定的である（図表Ⅴ-2-8）。リスクアセット対⽐でみた経済損失率は、業態別にみると、⼤⼿⾏と信⽤⾦庫が0.5％、地域銀⾏が 0.3%にとどまる。世界的な⾦融環境の引き締まりの影響が国内不動産市場に波及したとしても、⾦融システムの安定性は全体として維持されると評価できる。
図表Ⅴ-2-8 不動産ショックの経済損失
損失率
1.0

損失構成

リスクアセット対比、％

100

0.8

80

0.6

60

0.4

40

0.2

20

％

0

0.0
大手行

地域銀行

信用金庫

有価証券実現損有価証券評価損

大手行
信用コスト(海外)

地域銀行

信用金庫

信用コスト(国内)（注）不動産ショック発生後 1 年目の経済損失率。
「有価証券評価損」は減損を含む。

オフィス市況の悪化は、次の 3 つの経路を通じて⾦融機関に影響を及ぼすが、被る経済損
失のタイプは業態によって区々である。第⼀に、⼤⼿の不動産業者向け貸出（⼤企業向けコーポレートローン）を介した経路である。不動産業者のうち、不動産取引業者は物件価格の下落を受けて、不動産賃貸業者は賃料の下落を受けて、それぞれ業況が悪化する。業況悪化とそれを反映した調達コストの上昇は、不動産業者向け貸出のデフォルト確率を上昇させる70。また、こうした不動産業者の業況悪化は、取引関係の強い建設業者にも同様の影響を及ぼす。同経路を通じた損失は、都市圏で⼤⼝貸出（越境貸出を含む）を扱う銀⾏に集中的に69

物件価格と賃料の下落率として、1980 年代半ば以降の前年⽐増減率の下位 5％点相当を参照した。REIT 価格の下落率として、感染症拡⼤直後の下落率を参照した。このうち物件価格と REIT 価格は、海外ファンドによるポジション調整の直接的な影響を受けることを想定している。賃料は、キャップレートが過去平均的な⽔準になる
ように即座に下⽅改定されることを想定している。

70

調達コストの上昇幅として、リーマンショック時の上昇幅（+0.2％pt 強）を参照した。
80

Ⅴ．⾦融システムの頑健性
２．マクロ・ストレステスト

発⽣する。
第⼆に、不動産ファンド向け貸出（ノンリコースローン）を介した経路である。オフィス
市況の悪化による LTV の上昇が、
不動産ファンド向けファイナンスの信⽤コストにつながる。
ここでは簡単化のため、LTV が 100％を超過した債権は全額、引当の対象としている71。同経路を通じた損失も、都市圏で⼤⼝貸出を扱う銀⾏に集中的に発⽣する。Ⅳ章 1 節で指摘したとおり、不動産ファイナンスをシンジケートローン形態で提供する事例が増えている。不動産ショックは、シンジケート団に参加した⾦融機関に対し、⼀⻫に波及する。また、海外で不動産ファイナンスに取り組む⼤⼿⾏は、既に相応の引当を計上しているものの、追加引当が必要となる。
第三に、REIT をはじめとする有価証券投資を介した経路である。オフィス市況の悪化を反映して、公募ファンドの投資⼝価格が下落する。市場価格のない私募ファンドも、公募ファンドと同幅下落する。同様に、REIT 債の価格も下落する。いずれも、⾦融機関が保有する有価証券の評価損につながる。なお、1 年以内にリファイナンスを迎える案件は全て、⾦融機関やスポンサーから資⾦調達ができず、ファンドが破綻すると想定した。同経路を通じた損失は、信⽤⾦庫に集中的に発⽣する72。運⽤利回りを維持するために有価証券投資の多⾓化を進めてきた信⽤⾦庫は、私募ファンドと公募ファンドの双⽅から影響を受けやすくなっている。
中には、不動産ショックに伴い評価損が拡⼤することで、減損となる事例もみられる。

不動産ショックと損失吸収⼒
不動産ショック・シナリオのもとで発⽣する経済損失は、特定の⾦融機関に集中する傾向がみられる。図表Ⅴ-2-9 は、逆イールド・シナリオのもとで発⽣する経済損失率（対リスクアセット⽐率）に応じて、銀⾏と信⽤⾦庫をそれぞれ 4 分位に分類したうえで、不動産ショックに伴う追加的な経済損失率を分位ごとに⽰したものである。図が⽰すとおり、逆イール
ド・シナリオのもとで発⽣する経済損失率が⾼い⾦融機関ほど、不動産ショックに伴う経済損失が⼤きくなる傾向がある。第 4 分位に属する信⽤⾦庫の経済損失率は、業態平均を⼤きく上回る（前掲図表Ⅴ-2-8）。
第 4 分位には、収益⼒が相対的に低い⾦融機関が多く属している。こうした⾦融機関は、地元の営業基盤が相対的に弱いことから、運⽤利回りを維持するために、外債や海外⾦利系
71

データ制約のため、⾦融機関ごとの不動産ファンド LTV は考慮していない。国内分については、公募・私募ファンドの LTV のばらつきのみ考慮している。海外分の信⽤コストについては、⼤⼿⾏の⽶国不動産ファイナンス
が全損するという強い仮定を置いている。
72

シミュレーションでは、評価損が簿価の 50％を上回った有価証券は減損処理する扱いとしている。また、リファイナンスに失敗したファンドのうち、債務超過となったファンド向けの出資は全損となる。同ファンドの債券
は、債務超過分が実現損となる。
81

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

投資信託といった⾦利関連エクスポージャーを拡充してきた。また、国内では、越境貸出や有価証券投資を通じて、不動産関連エクスポージャーを拡充してきた。このため、海外⾦利の⾼⽌まりや不動産ショックといったストレスに対して感応的になっている。さらに、収益⼒の低さゆえに、限定的なショックであったとしても、同ショックを期間収益で吸収することが難しくなっている。
図表Ⅴ-2-9 経済損失率の分布
銀行
0.6

信用金庫

リスクアセット対比、％

1.6

25-75％点
0.5

リスクアセット対比、％

1.4

中央値

1.2

0.4

1.0

0.3

0.8
0.6

0.2

0.4
0.1

0.2

0.0

0.0
第1
小

第2

第3

海外逆イールドに伴う経済損失率

第4 分位

第1
小

大

第2

第3

海外逆イールドに伴う経済損失率

第4 分位
大

（注）逆イールド・シナリオ下での経済損失率の分位ごとに、不動産ショック発生後 1 年目の経済損失率の中央値（マーカー）と 25-75％点（バンド）を表示。

不動産ショックとストレス耐性
不動産ショックに伴う経済損失の構成は、前述のとおり、業態ごとに異なる（前掲図表Ⅴ2-8）。ただし、⾦融機関ごとにみると、貸出の信⽤コストと有価証券の評価損の双⽅から、
⼤きめの経済損失を被る先が少なくない（図表Ⅴ-2-10 左図）73。このことは、貸出と有価証
券投資の両⾯で、都市圏の不動産関連エクスポージャーを有する⾦融機関が⼀定数存在することを意味している。すなわち、貸出と有価証券投資を合わせた運⽤ポートフォリオにおい
集中リスクを抱えている先がある。
こうした集中リスクは、⾦融機関が不動産関連エクスポージャーを積み増す過程で⽣じたものと考えられる。右図は、ミニバブル期の 2006 年度時点の不動産関連エクスポージャー
を前提に、不動産ショックに伴う経済損失を算出したものである。当時は、⼤きな信⽤コストを被る⾦融機関の評価損は限定されていた。⼤きな評価損を被る⾦融機関の信⽤コストも限定されていた。当時の運⽤ポートフォリオは、現在よりもリスク分散が図られていたと⾔える。
73

図表Ⅴ-2-10 左図では、2024 年度のシミュレーション結果について、貸出の信⽤コスト率（対貸出残⾼⽐率）と有価証券の評価損率（対有価証券残⾼⽐率）との組み合わせに対応する⾦融機関数を表⽰している。また、右図では、2006 年度のシミュレーション結果を表⽰している。なお、右図における最頻値の⾦融機関数は約 80 先である。
82

Ⅴ．⾦融システムの頑健性
２．マクロ・ストレステスト

図表Ⅴ-2-10 損失タイプ別にみた金融機関の分布
2024 年度

2006 年度

また、2006 年当時は、不動産ショックの影響を受け得る⾦融機関が限られていた。相応の経済損失──0.1%以上の信⽤コスト率または評価損率──を被る⾦融機関の割合は、現在は8 割であるのに対し、当時は 4 割である。その後、⾦融循環の拡張局⾯が⻑期化するなか、⾦融機関の不動産関連エクスポージャーが積み増され、都市圏の不動産に対する集中リスクとなっている。その多くは、⾦融機関間の共通エクスポージャーでもある。このため、都市圏の商業⽤不動産市場に限定された局所的なショックであっても、業態を問わず、全国の幅広い⾦融機関に影響が及び得る。

（４）⾦融システムの頑健性評価
今回のマクロ・ストレステストの結果からは、⼀定のストレス下においても、⾦融システ
ムは安定性を維持できると評価される。わが国の⾦融機関は全体として、リーマンショックのような⾦融調整というストレスや、海外⾦利の逆イールド化と内外不動産市場の調整という複合的なストレスに対して、相応の耐性を備えている。⼗分な⾃⼰資本と流動性が、⾦融システムのストレス耐性を全体として⾼めている。
ただし、ストレス発⽣後の復元⼒には不確実性がある。⼀回限りのショックに耐え得る⾃⼰資本を有していても、いったん資本が毀損すると、それを復元することが容易ではない⾦融機関がみられる。また、それぞれの⾦融機関が不動産関連エクスポージャーを拡⼤させた
結果、不動産市場の調整が局所的だったとしても、幅広い⾦融機関に影響が及び得る。⾦融機関は、本節で取り上げたようなマクロリスクも含め、様々なリスクを適切に管理する態勢を整えていくことが望まれる。

83

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

ＢＯＸ１ ⽇⽶の商業⽤不動産市場
⽶国不動産市場の調整は、与信を有するわが国⾦融機関（⼤⼿⾏や保険会社）の信⽤コストの増加要因となる74。また、世界分散投資を⾏う不動産ファンドのリバランスを通じて、わが国の不動産市場にも影響が及び得る。これらの影響経路は、今回レポートのマクロ・スト
レステストにおいて想定したもの（逆イールド+1シナリオ）でもある。このように、⽶国不動産市場の動向は、わが国の⾦融システムにとって当⾯のリスク要素の⼀つと⾔える。本BOX
では、わが国との⽐較を交えつつ、⽶国オフィス市場のリスクを整理する。

対照的な⽇⽶市場
⽶国のオフィス市場は調整局⾯にある。前回レポート時点に⽐べ、オフィス空室率は⼀段と上昇した（図表B1-1左図）。感染症拡⼤以降の空室率の上昇幅をみても、⽶国は⽇本の倍近い。⽶国では、リモートワークの浸透によるオフィス需要の減退が空室率を構造的に押し上げている可能性が指摘されている。このため、空室率の上昇は、幅広い業務地区で観察される。この点、経済活動の回復に連れて通勤電⾞の混雑率が上昇している⽇本とは対照的である75。本⽂中で指摘したとおり、空室率の上昇は、オフィス供給が増加している都⼼の⼀部に限られる（Ⅲ章3節を参照）。
図表 B1-1 日米のオフィス市場
空室率
25

価格

％

175

2010年＝100

米国

米国
日本

日本

20

150

15
125

10
100

5
0

75

07

09

11

13

15

17

19

21

23 年

07

09

11

13

15

17

19

21

23 年

（注）1.左図は後方 4 期移動平均。右図は、商業用不動産価格を消費者物価指数で調整した実質値。
2.直近は 2023 年 10～12 月。
（資料）BIS、FRED、JLL、国土交通省、総務省

商業⽤不動産価格（消費者物価で調整した実質ベース）の推移も対照的となっている（図74

⽶国の商業⽤不動産向け与信に対するわが国の⼤⼿⾏と保険会社の寄与は、それぞれ 1％である。また、⼤⼿⾏の海外貸出に占める⽶国の不動産ファイナンスの割合は 1％である。詳しくは、⾦融システムレポート 2023 年
10 ⽉号の BOX1 を参照。

75

東京圏の平均混雑率は 2020 年に 107％まで低下した後、2022 年には 123％まで上昇している（国⼟交通省
調べ）。
84

ＢＯＸ１

⽇⽶の商業⽤不動産市場

表B1-1右図）。⽶国では、需給バランスの悪化を反映して、2022年初をピークに全国的な下落が続いている。それでも、FRBの⾦融安定レポート（2023年10⽉）は、不動産価格が賃料対⽐でなお割⾼である可能性を指摘している。⼀⽅の⽇本では、価格上昇が続いている。ただし、価格上昇が⽬⽴つのは、都⼼の⼀部に限られる。地⽅圏の価格上昇は⼩幅である。

⽶国⾦融システムへの波及
⽶国オフィス市場の調整の影響は、⾦融システムにも及びつつある76。オフィス向け貸出の延滞率をみると、⽶国では⼀段と上昇している（図表B1-2）。⽶国では、賃貸契約の更新時期が訪れると、今後もオフィス空室率が⾼まり、延滞率も同様に上昇傾向を辿る可能性が考えられる。また、⽶国の商業⽤不動産向け貸出では、昨年を上回る⼤量のリファイナンスが予定されている（図表B1-3）。
図表 B1-3 償還期別にみた米国の不動産貸出

図表 B1-2 オフィス向け貸出の延滞率
5

％

0.6

商業用不動産うちオフィス

4

0.5

兆ドル
銀行
CMBS
デットファンド

保険会社
GSE

0.4

3
0.3

2
0.2

1

0.1
0.0

0
10

12

14

16

18

20

22

24 年

（注）米国における 3 か月以上延滞率（残高ベース）。
直近は 2024 年 3 月。
（資料）Bloomberg

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25 年

（注）集計対象は米国の商業用不動産向け。
2022 年 10～12 月調査。
（資料）Newmark

これまでのところ、⽶国におけるオフィス向け貸出債権の信⽤コストは、地元の中堅・中⼩銀⾏ではなく、⼤⼿銀⾏に集中している。⼤⼿銀⾏は、先⾏して引当を計上したことで、今後の追加的な信⽤コストを抑制していると評価される77。他⽅、ここ数年でオフィス向け貸出残⾼を積み上げてきた中堅・中⼩銀⾏が、先⾏きも不良債権化を回避できるのか注視する必要がある。
今後償還を迎える貸出は、低⾦利局⾯で中堅・中⼩銀⾏によって実⾏されたものが中⼼となる78（図表B1-4）。したがって、リファイナンス後の延滞は、こうした中堅・中⼩銀⾏に集76

オフィス市場と銀⾏貸出の動向については、次の⽂献を参照。Federal Reserve System, The Beige Book,
March 2024.

77

Ⅳ章 1 節で指摘したとおり、わが国の⼤⼿⾏も、⽶州向け不動産ファイナンスにおいて予防的に引当を積み増
している。

78

⽶国の商業⽤不動産向け貸出期間は平均 6 年強とされている。商業⽤不動産向け貸出の基本統計量については、
85

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

中することが考えられる。その際、貸出債権の質の低下によって、中堅・中⼩銀⾏がリファ
イナンスに消極的になれば、⼤量のリファイナンスの消化が難しくなる、という負の連鎖が働くことが考えられる。リファイナンスできなかった物件は市場で売却されることから、その場合、市場価格の調整圧⼒はさらに⼤きくなり得る（図表B1-5）。
図表 B1-4 オフィス向け貸出
米国
1.4

日本

兆ドル

30

160 2015年＝100
米国
日本
130

20

100

10

70

40

兆円
地域銀行
大手行

中堅・中小銀行
大手銀行

1.2

図表 B1-5 オフィス REIT 価格

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

0

15

17

19

21

23 年

40
15

17

19

21

23 年

（注）1.左図は、米国内の商業用不動産（非農業・非住宅）向け貸出残高。
「大手銀行」は総資産上位 25 行。直近は 2024 年 2 月。
2.右図は、日本国内の不動産ファンド向け貸出残高。直近は 2023 年 9 月。
（資料）FRB、日本銀行

15

17

19

21

23 年

（注）直近は 2024 年 3 月。
（資料）Bloomberg

次の⽂献を参照。Glancy, D., Krainer, J.R., Kurtzman, R.J., and Nichols, J.B., “Intermediary Segmentationin the Commercial Real Estate Market,” Journal of Money, Credit and Banking, vol. 54(7), pages 20292080, October 2022.
86

ＢＯＸ２

住宅ローンの信⽤リスク

ＢＯＸ２ 住宅ローンの信⽤リスク
これまでの実績をみると、わが国の住宅ローンから⽣じる信⽤コストはきわめて限定的である。リーマンショック後に雇⽤・所得環境が悪化した時期においても、⾦融機関が負う住宅ローンの信⽤コスト率（⾃⾏系保証会社の信⽤コストを含む）は数bpにとどまっていた（図表B2-1左図）。このように住宅ローンの信⽤コストが⽣じにくい背景として、延滞率の低さと信⽤保証の利⽤を指摘できる。
図表 B2-1 住宅ローンの信用リスク
信用コスト率
0.3

延滞率

％

1.0

％
1か月以上延滞
3か月以上延滞

住宅ローン
その他

0.8

0.2
0.6
0.4

0.1
0.2
0.0

0.0
10

12

14

16

18

20

22 年度

10

12

14

16

18

20

22 年度

（注）1.左図の「住宅ローン」は自行系保証会社の保証分を含む。右図の延滞率は残高ベース。
2.集計対象は地域銀行。直近は 2023 年度上期。
（資料）日本銀行

前者の延滞率については、ローン実⾏中に債務返済能⼒が悪化するリスクを勘案し、実⾏⾦利よりも⾼い審査⾦利をもとに、住宅ローンの⼊⼝審査が⾏われている。これにより、リーマンショック直後の時期においても、住宅ローン債権の質の悪化が抑制されており、要注
意先への引き下げ対象となる3か⽉以上延滞率は0.3％程度にとどまっていた79（図表B2-1右図）。1か⽉以上延滞率ですら、1％に満たない⽔準であった。後者の信⽤保証については、インターネット専業銀⾏を中⼼に無保証残⾼が増加⽅向にあるものの、8割近い住宅ローンは信⽤保証が付されている。これにより、仮にデフォルトが⽣じても、⾦融機関が信⽤コストを直接被ることが遮断されている80。
将来の⾦利上昇局⾯では、激変緩和措置が家計債務者の元利返済負担の不連続な増加を抑制することも考えられる。多くの債務者が選択している元利均等払いの変動⾦利型には、ほ79

住宅ローンは、1 か⽉延滞によって、要注意先への引き下げが検討されることは稀である。⼀般に、3 か⽉以上延滞した場合、要注意先への引き下げ対象となる。さらに、6 か⽉以上延滞した場合、代位弁済の対象（破綻懸念先相当）となる。

80

ただし、信⽤保証の中には、同じ銀⾏グループ内の関連会社（⾃⾏系保証会社）による信⽤保証が利⽤されている場合がある。その場合、連結ベースでは⾦融機関は信⽤コストを負担することになる。⾦融システムレポート
2023 年 10 ⽉号のⅢ章 3 節を参照。
87

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

とんどの場合、「5年ルール」や「125％ルール」といった激変緩和措置が適⽤される81。
「5年
ルール」は、ローン⾦利が上昇しても、毎⽉の元利返済額を毎5年間は⼀定とする措置である。
例えば、図表B2-2のように、5年間のうちにローン⾦利が⼆度引き上げられた場合、⽀払利
息は増加するが、元⾦返済の⼀部が先送りされることで、元利返済額が⼀定に保たれる。
図表 B2-2 5 年ルール下の元利返済額

図表 B2-3 125％ルール下の元利返済額
金利

金利
5年間
毎月の総支払額

毎月の総支払額

元金

25％

ルールがない場合

元金

利息

利息
借入

5

10

15

20
年後

借入

5

10

15

20
年後

「125％ルール」は、5年経過後の元利返済額が、それまでの返済額の125％を上回ることはないという措置である。図表B2-3のように、元利返済額が125％を上回るようなローン⾦
利の引き上げがあっても、同ルールのもとでは、⽀払利息増加後の元利返済額は段階的にしか増加しない。ただし、これらの措置はあくまで激変緩和措置である。
「5年ルール」も「125％ルール」も、毎⽉の元⾦返済が当初計画よりも減少した分は、返済期間満了時までに完済する必要がある。

81

⼀部の銀⾏は、これらの激変緩和措置を導⼊していない。また、信⽤⾦庫の中には、変動⾦利型の取り扱いが少ない先を中⼼に、激変緩和措置を導⼊していない先がある。
88

ＢＯＸ３

プライベートファンド市場の拡⼤

ＢＯＸ３ プライベートファンド市場の拡⼤
プライベートファンドとは、ノンバンク⾦融仲介機関の⼀つであり、企業に対する相対の出資（プライベートエクイティ）や貸出（プライベートクレジット）を⾏うファンドの総称である。そのプライベートファンド市場は、伝統的な⾦融仲介を補完・代替する⼿段として拡⼤してきた（図表B3-1）。2010年代には10年で2倍に拡⼤していた同市場の成⻑ペースは、
最近では、5年で2倍のペースに加速している。地域別には、⽶国市場の成⻑が顕著となっている。
図表 B3-1 プライベートファンドの運用資産残高
地域別

ファンド種類別

兆ドル
16
分散型
14
APAC
EMEA
12
米州
10

16
14
12

日本

兆ドル
その他
不動産
ﾌﾟﾗｲﾍﾞｰﾄｸﾚｼﾞｯﾄ
ﾌﾟﾗｲﾍﾞｰﾄｴｸｲﾃｨ

160
140
120

10

100

8

8

80

6

6

60

4

4

40

2

2

20

0

0
00

05

10

15

20

年

十億ドル
その他
不動産
ﾌﾟﾗｲﾍﾞｰﾄｸﾚｼﾞｯﾄ
ﾌﾟﾗｲﾍﾞｰﾄｴｸｲﾃｨ

0
00

05

10

15

20

年

00

05

10

15

20 年

（注）左図と右図は、ファンドの主な投資地域に基づき分類したもの。いずれも直近は 2023 年 6 月末。
（資料）Preqin

プライベートファンドの内訳をみると、これまで市場の拡⼤を牽引してきたプライベート
エクイティに続き、近年台頭してきたのはプライベートクレジットである。プライベートエ
クイティの1/5程度の市場規模ながら、⽶国では、シンジケートローン市場やハイイールド債
市場と⽐肩する、1兆ドル強の規模となっている。本BOXでは、プライベートクレジットを中⼼に、プライベートファンドが直⾯する当⾯の課題を整理する82。

低⾦利環境下のビジネスモデルからの転換
プライベートファンド市場が急成⻑を遂げた背景の⼀つとして、世界的な低⾦利環境が指摘されている。低⾦利環境下において確定利付き投資の魅⼒が低下するなか、機関投資家の利回り追求は、従来の債券投資から、プライベートファンドを含むオルタナティブ投資に向かった。また、投資先企業がプライベートクレジットの利便性を重視したことも、市場拡⼤に弾みをつけたとみられる。借⼊⾦利の⽔準は銀⾏借⼊を上回るものの、融資の審査期間が82

詳しくは次の⽂献を参照。⿊⽥航⼀・⻑⾕部光・伊藤智・池⽥⼤輔、「プライベートデット・ファンドの実態と⾦利上昇下の動向」、⽇銀レビューシリーズ、2024-J-3、2024 年 4 ⽉。⾦⼝剛久・河上岳史・⻑⾕部光・⼩川佳也、「ファンド向けファイナンスの概要とリスクについて」、⽇銀レビューシリーズ、2022-J-15、2022 年 10 ⽉。
89

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

短いことや⼤⼝融資の利便性など、銀⾏借⼊が難しい案件にも柔軟に対応できることが、投資先企業からみたプライベートクレジットの利点として挙げられている83。
今後は、⽶欧の政策⾦利が⾼⽌まりするもと、低⾦利環境下で急拡⼤したビジネスモデルの持続性が注⽬される。例えば、機関投資家の投資ポートフォリオが⾒直されれば、オルタ
ナティブ投資経由で流⼊していた投資資⾦が細ることになる。実際、拡⼤が続いていた投資
資⾦の流⼊増加は、直近では頭打ちとなりつつある（図表B3-2左図）。わが国の⼤⼿⾏をはじめ、プライベートファンド向けにサブスクリプション・ファイナンス──ファンドが投資家から投資資⾦を得るまでのつなぎ資⾦の貸出──を提供している⾦融機関は、キャピタルコ
ール（出資履⾏請求権）を担保としている（図表B3-2中図）。回収リスクを抑制するうえでは、キャピタルコールに対する投資家の応諾可能性の検証が⽋かせない。
図表 B3-2 米国のプライベートファンド市場
資金流入額
1.0

邦銀貸出

商品別利回り30 十億ドル

兆ドル
不動産

14
12

ﾌﾟﾗｲﾍﾞｰﾄｸﾚｼﾞｯﾄ

0.8

ﾌﾟﾗｲﾍﾞｰﾄｴｸｲﾃｨ

10

0.0

0
05

10

15

20 年

ｴｸｲﾃｨ･ﾏｰｼﾞﾝ･ﾛｰﾝ

0.2

8

NAVﾌｧｲﾅﾝｽ

10

ﾀﾞｲﾚｸﾄﾚﾝﾃﾞｨﾝｸﾞ向け

0.4

ｻﾌﾞｽｸﾘﾌﾟｼｮﾝ・ﾌｧｲﾅﾝｽ

20
0.6

00

％

6
4
ﾌﾟﾗｲﾍﾞｰﾄｸﾚｼﾞｯﾄ
ﾚﾊﾞﾚｯｼﾞﾄﾞﾛｰﾝ
ﾊｲｲｰﾙﾄﾞ債

2
0
14

16

18

20

22

年

（注）1.左図は、投資家からの資金調達額。直近は 2023 年末。
2.中図は、3 メガ行の米州ファンド向け貸出残高。2023 年 9 月末時点。
3.右図の「プライベートクレジット」は、ファンド（上場を含む）による投資先企業向けのダイレクトレンディング。
直近は 2023 年 9 月。
（資料）Cliffwater Direct Lending Index、Preqin、S&P ダウ・ジョーンズ・インデックス、日本銀行

変動⾦利調達でレバレッジをかけていた投資先企業の信⽤リスク
プライベートクレジットの融資は、変動⾦利型が中⼼である。そのため、⾦利上昇リスク
は、貸し⼿のプライベートファンドではなく、借り⼿の投資先企業が負うことになる。また、融資⾦利の⽔準は、レバレッジドローンやハイイールド債を上回ることが⼀般的である（図表B3-2右図）。投資先企業はレバレッジをかけていることが多く、昨今のような⾦利上昇時には、⼀般的な企業よりもデフォルト確率が上昇しやすいと考えられる。
ダイレクトレンディング向けやNAV（Net Asset Value）ファイナンスなど、ファンドの投資先企業の貸出債権価値や純資産価値を裏付けとするファイナンス⼿段を提供している⾦融83

世界的な⾦融危機以降、銀⾏が信⽤リスクの⾼い貸出から距離を置くようになったことが、プライベートファ
ンドの市場参⼊機会につながったとの指摘もある。詳しくは次の⽂献を参照。International Organization of
Securities Commissions, Thematic Analysis: Emerging Risks in Private Finance, September 2023.
90

ＢＯＸ３

プライベートファンド市場の拡⼤

機関は、こうした信⽤リスクを負っている。例えば、担保に設定している投資先企業のキャッシュフローが悪化すれば、回収リスクの増加要因となる。プライベートクレジットは、⼊⼝審査の段階で、厳格なコベナンツを設定するなど、信⽤リスクを抑制する⼯夫を⾏っている。もっとも、プライベートファンドは⼀般に、情報開⽰が限定的であり、⾦融機関にとって中間管理の難易度が⾼い。

わが国のプライベートファンド市場
わが国のプライベートファンド市場も、きわめて⼩規模ながら、急成⻑を遂げてきた。ただし、そのリスク特性は海外市場とは幾分異なっている。わが国では、プライベートクレジ
ットの割合は僅少である（前掲図表B3-1）。信⽤⼒の低い企業であっても低利の銀⾏借⼊にアクセスしやすいことが、ファンドの市場参⼊を妨げる⼀因として指摘されている。他⽅、
不動産ファンドの割合は、海外に⽐べて⾼い。同ファンドには、Ⅳ章1節で指摘したとおり、⼤⼿⾏だけでなく、地域銀⾏もエクスポージャーを有している。不動産市場のリスクについては、こうしたファンド向けファイナンスを介して顕在化する経路にも注意が必要である。

91

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

ＢＯＸ４ 最近の⾦利動向
今年3⽉、⽇本銀⾏は⾦融政策の枠組みの⾒直しを決定した。今回の決定を受けて、各種⾦利市場では、⼩幅ながら様々な動きが観察されている。本BOXでは、4⽉初までに確認された
市場⾦利や預貸⾦利の変化を整理する。
短期⾦融市場では、無担保コールレート翌⽇物（TONA）がプラスに転換した（図表B4-1）。
OIS⾦利（TORF）3か⽉物は、今年⼊り後に緩やかに上昇し、直近ではTONAと同⽔準にある。
債券市場では、10年国債や5年国債の⾦利は横ばいとなっている。
図表 B4-1 市場金利
短期金利

長期金利

％

0.10

1.2

TONA
TORF(3か月)％
10年国債金利
5年国債金利

1.0

0.05
0.8

0.00

0.6
0.4

-0.05
0.2

-0.10
23/10

11

12

24/1

2

3

月

0.0
23/10

11

12

24/ 1

2

3

月

7年

10年

（注）直近は 2024 年 3 月末。
（資料）QUICK、財務省、日本銀行

図表 B4-2 貸出金利2.0

図表 B4-3 預金金利

％

0.35

％
2024年4月
2023年12月
2023年10月

0.30

1.5
短期ﾌﾟﾗｲﾑﾚｰﾄ

0.25

TIBORｽﾜｯﾌﾟ(5年)

1.0

TIBOR(3か月)

0.20
0.15

0.5

0.10

0.0
-0.5
23/10

0.05
0.00

11

12

24/ 1

2

3

月

普通
預金

（注）直近は 2024 年 3 月末。
（資料）Bloomberg、Haver Analytics、日本銀行

3か月

1年

3年

5年

定期預金

（注）代表的な店頭表示金利。集計対象は大手行、地域
銀行、信用金庫。中央値を表示。
（資料）各社開示資料、日本銀行

貸出市場では、市場⾦利連動型のベースレートとなるTIBORやTORFの3か⽉物は、今年⼊り後、緩やかに上昇している（図表B4-2）。他⽅、固定⾦利貸出のベースレートとなるTIBOR
スワップの5年物は、昨年中に上昇した後、横ばいとなっている。プライムレート連動型のベ
92

ＢＯＸ４

最近の⾦利動向ースレートとなる短期プライムレート──住宅ローン（変動⾦利型）や中⼩企業向け貸出で参照されることが多い──は、不変である（最新の住宅ローン⾦利については前掲図表Ⅲ-111）。その最頻値（主要⾏ベース）は、2009年1⽉以降、横ばいが続いている。
預⾦市場では、普通預⾦・定期預⾦とも、多くの⾦融機関が⾦利を引き上げている（図表
B4-3）84。昨秋以降、⻑めの定期預⾦⾦利が引き上げられているほか、政策枠組みの⾒直し後は普通預⾦⾦利を引き上げる動きが広がった。普通預⾦⾦利を引き上げた⾦融機関は4⽉初
時点で7割強に上る。キャンペーン⾦利の引き上げなどを除くと、預⾦⾦利の引き上げは2006年度以来である。
これまでのところ、市場⾦利や貸出ベースレートのイールドカーブがフラット化⽅向に変化したのに対し、預⾦⾦利のイールドカーブはスティープ化⽅向の変化となっている。すな
わち、預⾦⾦利のTONAに対する追随率は、中⻑期ゾーンにおいて⾼めとなっている。本⽂中で指摘したとおり、追随率は、市場の需給バランスや競争環境、顧客との関係から影響を受ける。⾦融機関は、貸出・預⾦市場における⾦利引き上げ後の資⾦フローの動向も踏まえ、経営管理や営業推進の態勢を整えることが重要である。

84

政策⾒直し後の預⾦⾦利は、各⾦融機関のホームページ上の公表情報に基づく。⼤⼿⾏・地域銀⾏・信⽤⾦庫のうち、345 先の⾦融機関が集計対象となっている。
93

⾦融システムレポート

2024 年４⽉

ＢＯＸ５ 移⾏リスクのシナリオ分析
気候関連⾦融リスクを定量的に評価するためのシナリオ分析が、内外の⾦融当局・⾦融機関において進められている。これまでのシナリオ分析では、分析対象期間を数⼗年と⻑期に設定することで、脱炭素技術の導⼊や産業・企業の気候変動対応など、経済社会構造の転換が進むことを前提とする⼿法が主流となっていた。わが国でも、3メガ⾏が、TCFD（Task
Force on Climate-related Financial Disclosures）提⾔に則り、こうした⻑期シナリオに基づく財務上の影響の試算結果を、⾃⾏のTCFDレポートの中で開⽰している。地域⾦融機関の間でも、シナリオ分析に着⼿する先が広がっている85。
トランジション・ファイナンスの取り組みが本格化するなか、シナリオ分析の⼿法には変化がみられる。最近の分析では、短期シナリオを想定することで、「ネットゼロ」への移⾏過程における短期的なリスクに焦点が当てられている。こうした流れの中、NGFS（Network forGreening the Financial System）も、短期シナリオの開発に着⼿する⽅針を⽰している86。
また、従来は、温室効果ガスの多排出業種に着⽬した分析が中⼼であったが、それ以外の業種も分析対象に加えられるようになっている。
⽇本銀⾏のスタッフも昨年、5年間の短期シナリオをもとに、産業間の連関を考慮したトップダウン型シナリオ分析を実施した87。具体的には、図表B5-1が⽰すように、様々な波及経路を想定したうえで、炭素価格の上昇が移⾏過程において⾦融機関の信⽤コストに及ぼす影図表 B5-1 炭素価格上昇の波及経路
炭素価格上昇企業部門

ガソリン

石油・石炭製品業
⇒需要減少
⇒生産減少

資本財

資本財産業
⇒需要減少
⇒生産減少

⇒消費減少
財・サービス
生産減少による
需給ギャップ悪化⇒企業部門の財務悪化

石油製品等
資本財

家計

その他の産業⇒生産コスト増加⇒生産減少

信用コスト増加85

次の⽂献を参照。⽇本銀⾏⾦融機構局、「地域⾦融機関の気候変動対応の現状（2023 年度）」、⾦融システムレ
ポート別冊シリーズ、2024 年 3 ⽉。

86

次の⽂献を参照。Network for Greening the Financial System, Conceptual Note on Short-Term Climate
Scenarios, October 2023.

87

詳しくは次の⽂献を参照。安部展弘・川澄祐介・⾼野優太郎・仲智美・平形尚久・松村浩平・宗像晃、「気候関連⾦融リスクにかかるトップダウン型シナリオ分析──シナリオの時間軸と産業間波及の考慮──」、⽇本銀⾏調
査論⽂、2023 年 10 ⽉。
94

ＢＯＸ５

移⾏リスクのシナリオ分析

響を試算している。想定では、まず、炭素価格上昇をきっかけに、⽯油・⽯炭製品の価格が上昇する。それに伴い、同製品の需要と⽣産が減少し、当該産業の設備投資も減少する。同時に、同製品を⽣産要素とする周縁産業へ影響が波及する。また、設備投資需要が減少することから、資本財産業の⽣産も減少する。こうした⽣産減少に応じて企業が雇⽤・設備を機動的に調整できず、余剰を抱えることになると、経済環境が⼤きく悪化する。経済環境の悪化による様々な企業の財務悪化は、⾦融機関の信⽤コストにつながる。
試算結果をみると、炭素価格の上昇ショックに対し、企業が雇⽤・設備を機動的に調整できない場合、移⾏リスクが相応の信⽤コストとして顕在化する（図表B5-2）。ショック波及の起点となる⽯油・⽯炭製品業だけでなく、産業間の連関を通じて、幅広い業種の信⽤コストの増加要因となる。また、設備投資需要の減少が、⼀般機械業の信⽤コストを押し上げる。
このことは、炭素価格上昇ショックが移⾏過程において⾦融システムに及ぼす影響は、⽯油・⽯炭製品業をはじめとする多排出業種に対する貸出が⼩さい⾦融機関にも、⼆次的な影響として及び得ることを⽰唆している。
図表 B5-2 業種別の信用コスト率
50

％ 20

％
右軸

40

15

30
10
20
5

10
宿泊・飲食

保健衛生・社会事業

不動産業

食料品

教育

金融・保険業

その他のサービス

小売業

繊維製品

通信・放送業

運輸・郵便業

輸送用機械

その他

多排出業種

印刷業

化学

電気業

その他の製造業

パルプ・紙

情報・通信機器

建設業

卸売業

専門・科学技術

情報サービス

金属製品

一次金属

電子部品・デバイス

一般機械

電気機械

農林水産業

ガス・水道等

鉱業

窯業・土石製品

石油・石炭製品

00全体（注）炭素価格が上昇する場合と上昇しない場合の信用コスト率の差分（5 年累計）を表示。炭素価格の上昇ペースとして、
NGFS シナリオ（第 3 版）の Delayed transition シナリオにおける 2030 年からの 5 年間と同様のペースを想定。
（資料）日本銀行

気候関連⾦融リスクは、様々なリスクの中でも定量化が難しいリスクの⼀つである。定量
的なリスク指標の開発を含め、分析⼿法は⾼度化が図られている最中である。また、前述のとおり、短期シナリオの作成も途上にある。⽇本銀⾏としては、シナリオ分析で得られた知
⾒、国際的な議論も踏まえながら、⾦融機関による気候関連⾦融リスクのシナリオ分析の⾼度化に向けた取り組みを、今後も後押ししていく。

95

付録︓基本⽤語の定義
⾦融機関決算関連
当期純利益＝コア業務純益＋株式関係損益＋債券関係損益－信⽤コスト±その他（特別損益など）
コア業務粗利益＝資⾦利益＋⾮資⾦利益
コア業務純益＝資⾦利益＋⾮資⾦利益－経費
資⾦利益＝資⾦運⽤収益－資⾦調達費⽤
⾮資⾦利益＝役務取引等利益＋特定取引利益＋その他業務利益－債券関係損益
株式総合損益＝株式関係損益＋株式評価損益の増減額
株式関係損益＝株式売却益－株式売却損－株式償却
債券総合損益＝債券関係損益＋債券評価損益の増減額
債券関係損益＝債券売却益＋債券償還益－債券売却損－債券償還損－債券償却
信⽤コスト＝貸倒引当⾦純繰⼊額＋貸出⾦償却＋売却損等－償却債権取⽴益
信⽤コスト率＝信⽤コスト／貸出残⾼

国際統⼀基準⾏の⾃⼰資本⽐率関連
普通株式等 Tier1 ⽐率（CET1 ⽐率）＝普通株式等 Tier1 資本／リスクアセット
普通株式等 Tier1 資本は、普通株式、内部留保等で構成される。
リスクアセットは、保有する資産をリスクに応じたウエイトで合算したもの。

Tier1 ⽐率＝Tier1 資本／リスクアセット
Tier1 資本には、普通株式等 Tier1 資本に加え、⼀定の条件を満たす優先株式等が含まれる。

総⾃⼰資本⽐率＝総⾃⼰資本／リスクアセット
総⾃⼰資本には、Tier1 資本に加え、⼀定の条件を満たす劣後債等が含まれる。

国内基準⾏の⾃⼰資本⽐率関連
コア資本⽐率＝コア資本／リスクアセット
コア資本は、普通株式、内部留保のほか、⼀定の条件を満たす優先株式等が含まれる。
リスクアセットは、保有する資産をリスクに応じたウエイトで合算したもの。

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