Research Memorandum

信用リスクに係る標準的手法の見直しがリスクアセットの予測とストレステストに与える影響

FTRI-RM No.21
April 2015
（Revised August 2015）
宮城知之
Tomoyuki Miyagi
要旨2014 年 12 月にバーゼル委員会より「信用リスクに係る標準的手法の見直し」と題する市中協議
文書が公表された。その中で金融機関にとって重要な法人向け債権のリスクウエイトの算出は、債務者の「売上高」と「レバレッジ」によって決定することが提案されている。この提案が実現されると、金融機関は経営計画の策定やストレステストの実施に当たり、リスクウエイトとなる与信ポートフォリオを構成する企業の売上やレバレッジが将来どのようになるかを予測する必要が出てくる。予測財務作成ツール AERIS を、そのリスクウエイト関数の予測に利用することで、それら関数の予測はもちろん、財務スコアリングモデルのスコアを算出するために必要な様々な予測財務指標値も得ることができる。そうすることで、一貫したシナリオに基づき、リスクアセットのみならず、リスク量を表す EL や、銀行の収益に関係のある債務者の倒産に起因する予測実損額をシミュレーションすることが可能となる。

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1.

はじめに
2014 年 12 月にバーゼル委員会より「信用リスクに係る標準的手法の見直し」（Revisions to theStandardised Approach for credit risk）1 と題する市中協議文書が公表された。その中で金融機関にとって重要な法人向け債権のリスクウエイトの算出は、貸出先の「売上高（企業規模）」と「レバレッジ（自己資本比率の逆数）」によって決定することが提案されている。この提案が実現されると、金融機関は経営計画の策定やストレステストの実施に当たり、そのリスクウエイトとなる事業性与信ポートフォリオを構成する企業の売上やレバレッジが将来どのようになるかを予測する必要が出てくる。なぜなら事業法人向けのリスクウエイトは以下のように提案されており、債務者がリスクウエイトテーブルのどこに入るかで銀行のリスクアセットが影響を受けるからである。
図表1. 事業法⼈向け債権のリスクウエイト2

これは標準的手法（SA）を採用している銀行のリスクアセット算出法に対する新たな枠組みであるが、内部格付手法（IRB）採用行にも関係する可能性がある。なぜなら、これと同時期に同じくバーゼル委員会から「資本フロア：標準的手法に基づく枠組みのデザイン3」が公開されており、そこでは資本フロアの参照基準を現行のバーゼルⅠから標準的手法による計算法に基づく手法に変更することを提案しているからである。それが実現されると、IRB 採用行であっても SA 採用行と同一の基準でリスクアセットを算出する必要が生じ、リスクウエイトテーブルに基づいた値を算出する必要が出てくる。
このとき、現時点で開示されている直近の債務者の財務情報を利用してリスクアセットを算出することは可能だが、足元の景況下における債務者の状況や予想される景況におけるリスクアセットの変化や自己資本比率への影響を把握するためには債務者が現在（または今期末に）どのような売上やレバレッジになっているのかを予測する必要が出てくる。なぜなら、標準的手法に基づくリスクアセットの算出には債務者がどのリスクウエイトに該当するかを特定し
1同協議文書については金融庁 HP 参照のこと：

http://www.fsa.go.jp/inter/bis/20141224-3.html
出所：2015 年 1 月 金融庁/日本銀行：P8 バーゼル銀行監督委員会による市中協議文書「信用リスクに係る標準的手法の見直し」の概要より抜粋 http://www.fsa.go.jp/inter/bis/20141224-3/02.pdf
3同協議文書については日銀 HP 参照のこと：https://www.boj.or.jp/announcements/release_2014/rel141224d.htm/
21なければならないからである。例えば現在の売上高が 10 億円で自己資本比率が 24％の債務者のケースではリスクウエイトは 100％となる4。ここで景気にストレスがかかり仮に自己資本の5％に相当する損失が出たとした場合、この債務者のリスクウエイトは 120％5と大きく跳ね上がることとなる。
（ストレス前）・自己資本比率＝24％：該当リスクウエイト＝100％（ストレス後）・自己資本比率＝19％（5％相当赤字） ：該当リスクウエイト＝120％
さらに対象企業が債務超過になるとリスクウエイトは 300％となる。このように企業の財務状況がリスクアセットに与えるインパクトが大きいことから、標準的手法の見直し案が実現されると企業の財務状態を具体的に予測することが必要となると考えられる。

2.

将来財務予測ツール（AERIS）の標準的手法改定案への活用



AERIS（エアリス）とは

金融工学研究所では、与信ポートフォリオに含まれる数千から数万、場合によっては数十万社の企業に対して一括して将来の予想財務諸表を作成するシステム（ＡＥＲＩＳ）を提供しており、銀行を中心に多くの金融機関で利用されている。その主な用途は銀行のリスク管理部門におけるマクロシナリオや金利に基づくストレステストの実施である。AERIS を用いて事業性与信ポートフォリオを構成する債務者のストレス時予測財務を作成し、それに基づくストレス時遷移行列の作成やリスク量を増加させる恐れの高い大口先の抽出、分析などに利用されている。また、中には事業性評価や成長可能性企業の発掘への活用可能性について検討を開始した銀行もある。
AERIS はマクロ/市況指標値から業種別の財務予測パラメータである「売上高成長率」と「経費変化率」を求め、その影響を個社の財務に波及させ予測財務を作成することができる。予測に当たっては個社の過去の固定費率、変動費率や支払利息率、減価償却率の傾向から予測損益計算書を求め、それと整合的な予測貸借対照表を作成する。このため、リスクウエイト関数となる「売上高」や「レバレッジ（自己資本比率の逆数）」の予測はもちろん、財務スコアリングモデルのスコアを算出するために必要な様々な予測財務指標値も得ることができる。
中期計画に基づくシナリオに沿ったマクロ指標で事業性与信ポートフォリオを構成する債務者の予測財務を作成すれば、そこから計画に沿った予測遷移行列や予測リスクアセットの算出ができる。また、そのシナリオに負荷を掛ければそれがすなわちストレステストとなり同様にストレス時遷移行列や、ストレス時リスクアセット、自己資本比率への影響が結果として得られる。
45・図表 1 のテーブルに基づくと。
売上高はストレス後も 5m€~50m€の幅であったと仮定。

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リスクウエイト遷移行列

図表 2 は擬似的に構築した事業性与信ポートフォリオをベースとし、マクロストレスを与えた時の AERIS 予想結果に基づき、債務者の該当するリスクウエイトがどう遷移したかを表したものである。このように債務者の件数や与信額に基づくリスクウエイト遷移行列を作成することでストレスシナリオや足元の景況が銀行の自己資本に与える影響を理解することが可能となる。また、先に述べたとおり AERIS は売上高やレバレッジだけでなく様々な主要財務勘定項目についても予測を行うことから、仮にリスクウエイトを決定する財務指標に変更があったとしても十分対応が可能である。
図表2. リスクウエイト遷移⾏列（イメージ）

リスクアセットのシミュレーション

図表 3 は、図表 2 とは別途構築した擬似ポートフォリオに対して、ストレス前後の与信額にリスクウエイトを掛け合わせることでリスクアセットを算出し、その差をみたものである。このシミュレーションでは、リーマンショックと同程度のストレスが疑似与信ポートフォリオに掛かった場合、リスクアセットが約 11％上昇する結果となった。
図表3. 新基準におけるリスクカテゴリーの状況（残⾼分布/リスクアセット）3このように予想された景況下における債務者の予測財務を作成することで、貸出残高やリスクアセットベースでリスクウエイトテーブルを作成することができ、ストレスや見通しに基づく自行の将来における自己資本比率の状況がシミュレーションできる。


精緻なリスクアセットの分析

図表 4 のようにシミュレーションに基づく結果を業種や地域などセグメントを区切って分析することで、景況の変化がリスクアセットへどのように影響を及ぼすかを精緻に分析することが可能となる。そうすることで、より具体的に外部経済環境の変化が自行の自己資本比率にどのような影響を及ぼすかを理解することができる。
図表4. シナリオ別リスクアセットへの影響確認（シナリオ別/業種別）

特に銀行の自己資本比率に大きな影響を与える可能性のある大口与信先については個別にシナリオを与えるなど、さらに精緻なストレステストを実施し、そのシミュレーション結果を示すことは非常に重要といえる。なぜなら経営やフロントといった専門的にリスク管理に関する業務を行っていない部門についても大口債務者が銀行のリスクアセットや自己資本比率にどのような影響を及ぼす可能性があるかの理解が促され、与信限度額の設定や与信方針の策定にあたり合理的な判断が可能となるからである。
（図表 5 参照）
図表5. シナリオ別リスクアセットへの影響確認（⼤⼝先抽出）

4

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従来のストレステストとの融合

下の図表 6 はストレスシナリオに基づく予測リスクアセットの算出と同条件で従来のストレステストのアウトプットであるストレス時期待損失額（ストレス EL）を算出するために予測財務に基づき求めた格付別非保全額と債務者のリスクウエイトの分布である。
図表6. 従来のストレステストとの融合

非保全額を LGD と仮定すると、この格付別非保全額に期待デフォルト率を掛け合わせた値が期待損失額（EL）といえる。つまり、AERIS を利用することで一貫したシナリオに基づき、予測リスクアセットや自己資本比率への影響のみならず、リスク量を表す予測 EL や、銀行の収益に関係のある債務者の倒産に起因する予測実損額6についてもシミュレーションできる。このことから共通のシナリオに基づくシミュレーションが可能となり、銀行の経営計画の策定やリスクアペタイトフ
レームワークで重要となる経営層のリスクに対する理解、共有を深めることに役立つと考える。

3.

さいごに
2014 年 12 月にバーゼル委員会が公表した市中協議文書「信用リスクに係る標準的手法の見直し」

は現在各国において意見を取りまとめており、本年の 12 月を目途に最終的なルールを定める予定である。リスクウエイトを決定する方法が現状の売上高とレバレッジで決定する方法に落ち着くのかは不明だが、債務者の財務から得られる信用力と相関の高い情報が利用されるものと予想される。
先にも述べたとおり AERIS は損益計算書と貸借対照表上の詳細な予測ができるため、仮に利用されるパラメータが変更となったとしても十分対応可能と思われる。このことから、バーゼルより公表されている「信用リスクに係る標準的手法の見直し」を契機にさらに AERIS の活用範囲が広がり、よりユーザーの業務に役立てるものとなることを期待する。

6

予測実損額算出のためには各格付に属する債務者に対しルールを定めた上で個社に対しデフォルトを認定する。

5

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