2023/08/31

ウィズコロナの倒産件数予測−2023年Q3・Q4−
滋賀⼤学 データサイエンス学部/ DEMLセンター 研究⽀援者
星野 駿
滋賀⼤学 データサイエンス研究科/ DEMLセンター 研究⽀援者
松本 和真
DEMLセンター 特別研究員
川上 幹男
帝国データバンク/滋賀⼤学DEMLセンター主任研究員
⼤⾥ 隆也

Data Engineering and Machine Learning Center

⽬的と背景• ⽬的− 倒産傾向の把握による経済状況の⾒える化− 2四半期先までの倒産件数の⾼精度予測• 背景− 原料価格の⾼騰や海外リスク、円安等により経済状況が変化していくため、倒産件数の動向を注視していく必要がある− 新型コロナウイルスによるダメージや回復が業種ごとに異なるため、業種別に倒産件数を予測する必要がある(開発モデルの改善及び詳細はP.19~21
参考2)

CONFIDENTIAL© Data Engineering and Machine Learning center2

開発モデルについて
モデルの⽬的

5つの業種区分[1]ごとの倒産件数予測モデルの開発

予測対象

TDB倒産集計のうち5つの業種区分[1]に属する企業

予測頻度

四半期ごとに倒産件数を予測

使⽤データ

・⽇銀を中⼼とした経済マクロ指標、政策介⼊や海外情勢を反映する情報[2]・全業種に共通する変数を共通要因、業種別に集計される変数を業種別要因とするモデルの特徴経済理論との整合性として2点記載する。
1点⽬は、社会情勢を踏まえた四半期ごとの変数選択によるモデル更新、2点⽬は、回帰係数が符号条件を満たさずとも解釈可能な符号であれば採⽤[1] 業種区分はP.4に記載[2] 使⽤データの詳細は後述
CONFIDENTIAL© Data Engineering and Machine Learning center3予測対象の業種区分について
⽇本標準産業分類[1]から５つの業種区分ごとの倒産件数を集計#対象とする
業種区分

⽇本標準産業分類
⼤分類

⼤分類名

中分類

1

卸売業

I

卸売業・⼩売業

50~55

2

⼩売業

I

卸売業・⼩売業

56~61

3

製造業

E

製造業

09~32

4

建設業

D

建設業

06~08

L

学術研究・専⾨・技術サービス

71~74

M宿泊業・飲⾷サービス業

75~77

N

⽣活関連サービス業・娯楽業

78~80

Q

複合サービス業

86~87

R

サービス業（他に分類されないもの）

88~96

5

サービス業

• 留意点
− 倒産の定義についてはTDBの倒産定義のうち倒産4法を対象[2]− 2020年5~7⽉は、業種区分ごとに3ヶ⽉の算術平均で補正(2020年5⽉は、裁判所の業務縮⼩により倒産件数が少なく⾒積もられているため)[1] 総務省 , ⽇本標準産業分類 , https://www.soumu.go.jp/toukei_toukatsu/index/seido/sangyo/02toukatsu01_03000044.html[2]帝国データバンクの倒産の定義 , https://www.tdb.co.jp/tosan/teigi.html
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業種別倒産件数の推移• 卸売業、⼩売業、製造業の倒産件数はコロナ禍以降低⽔準で推移• 卸売業は’22Q1付近から緩やかに増加傾向にあったが、’23Q1から以前より⼤きく増加• ⼩売業、製造業も同様に’22Q1付近から緩やかに増加傾向にあったが、’22Q4から踊り場• サービス業ではコロナ禍以前の⽔準まで増加、建設業ではコロナ渦以前(2019年)よりも⾼⽔準まで増加(どちらも’22Q4から急増)
産業別倒産件数

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利⽤データの概要
以下の共通要因と業種別要因を説明変数[1]の候補とする
対象指標

説明変数となるデータの候補

1期先

2期先

符号条件[2]

倒産件数（業種別）

TDB倒産件数データ

借⼊環境の⾦利⾯

貸出約定平均⾦利（新規・総合・国内銀⾏）
貸出約定平均⾦利（新規・⻑期・国内銀⾏）

前期

前々期

正

対外競争⼒環境

実質実効為替レート

前期

前々期

正

⽇経平均株価_終値

前期

前々期

負

⽇本政策⾦融公庫 融資実績_件数、⾦額
貸付残⾼_件数、⾦額
GDP統計政府⽀出

前期

前々期

負

海外情勢

貿易統計 輸⼊品⽬_数量（27品⽬）
輸⼊品⽬_単価（27品⽬）

前期

前々期

-業況

業況DI（中⼩企業・業種ごと）

当期,前期

前期,前々期

負販売価格DI（中⼩企業・業種ごと）仕⼊価格DI（中⼩企業・業種ごと）

当期,前期

前期,前々期

負雇⽤⼈員DI（中⼩企業・業種ごと）
設備判断DI（中⼩企業・業種ごと）

当期,前期

前期,前々期

正資⾦繰りDI（中⼩企業・業種ごと）
貸出態度DI（中⼩企業・業種ごと）

前期

前々期

正住宅宿泊事業届出件数

前期

前々期

正共通 株式指標
要因 コロナ政策

業 採算性
種別 固定費負担
要因 借⼊環境の量的側⾯
⺠泊（サービス業）[1] 各データの詳細はP.19 参考1[2] 経済理論から、倒産件数と各変数間の因果関係を考慮した場合に、変数間の相関係数が満たすべき符号の条件。例えば、借⼊⾦利が⾼い場合、企業の資⾦繰りが苦しくなり倒産件数は増えると考えられる（正の符号条件）

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予測モデルの概要
全モデルで⾃⼰相関[1]、不均⼀分散[2]、多重共線性[3]に対処し推定
説明変数は、AIC基準と符号条件を考慮し決定
業種

サービス業

卸売業

⼩売業

建設業

予測期間

説明変数
共通要因

業種別要因

1期先為替レート、平均⾦利、融資⾦額、数量_PC2、残⾼⾦額

設備判断DI、⺠泊届出件数

2期先為替レート、残⾼件数、残⾼⾦額

雇⽤⼈員DI、設備判断DI、⺠泊届出件数

1期先平均⾦利、政府⽀出、数量_PC2

業況DI、設備判断DI

2期先融資⾦額、政府⽀出

業況DI、雇⽤⼈員DI

1期先為替レート、平均⾦利、融資⾦額、残⾼⾦額

雇⽤⼈員DI

2期先為替レート、平均⾦利、残⾼⾦額

雇⽤⼈員DI

1期先為替レート、平均⾦利、残⾼⾦額、単価_PC1

販売価格DI-仕⼊価格DI、設備判断DI

2期先平均⾦利、残⾼件数、単価_PC2、単価_PC3

設備判断DI

1期先為替レート、平均⾦利、残⾼件数、単価_PC1、単価_PC3

業況DI、資⾦繰りDI

2期先平均⾦利、残⾼件数、単価_PC2、単価_PC3

販売価格DI-仕⼊価格DI、設備判断DI

製造業[1] ⾃⼰相関についてDurbin-Watson検定で確認し、⾃⼰相関が⾒られる場合は⼀般化最⼩⼆乗法(GLS)で対処した[2] 不均⼀分散についてはBreusch-Pagan検定で確認した結果、全モデルで検出されなかった[3] 多重共線性については分散拡⼤係数(VIF)で確認し、全て10未満になるように変数選択した© Data Engineering and Machine Learning center
CONFIDENTIAL

7

【サービス業】倒産件数の予測結果• 倒産件数はコロナ禍以前と同⽔準、もしくは⾼⽔準で推移すると予測• 1期先においては減少すると予測される‘22-Q3実績‘22-Q4実績'23-Q1
実績'23-Q2実績'23-Q3
予測'23-Q4
予測

信頼区間上限――――553.79

590.73

実績・予測

377

421

483

535

452.55491.48信頼区間下限――――351.32392.22CONFIDENTIAL© Data Engineering and Machine Learning center8

【サービス業】1期先予測モデルの要因分解• ‘20Q2以降「平均⾦利」が低⽔準であったが、’23Q1以降上昇傾向• ‘20Q2以降「設備投資DI」が拡⼤していたため倒産件数低下に寄与していたが徐々に縮⼩している• 1期先においては、輸⼊品(⾷料品)の数量減少によって倒産件数減少予測→円安によるもので、減少対象は飲⾷サービス業か[1] ⿊線は予測値
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【卸売業】倒産件数の予測結果• 倒産件数はコロナ禍以前と⽐べ、引き続き低⽔準で推移• ‘23Q3で増加傾向に転じているため、今後の増加が懸念される‘22-Q3実績‘22-Q4実績'23-Q1
実績'23-Q2実績'23-Q3
予測'23-Q4
予測

信頼区間上限――――294.623

304.03

実績・予測

210

225

228

260

214.20238.75信頼区間下限――――

133.78173.48CONFIDENTIAL© Data Engineering and Machine Learning center10

【卸売業】 1期先予測モデルの要因分解• リーマンショック直後（’08Q3〜）とコロナ禍（‘20Q2〜）に業況が悪化• コロナ禍で倒産件数を押し下げる要因は政府⽀出である• 雇⽤⼈員DIの不⾜が倒産件数増加の要因になる

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【⼩売業】倒産件数の予測結果• 倒産件数は引き続き低⽔準で推移• コロナ以前の⽔準に増加していくことが懸念される‘22-Q3実績‘22-Q4実績'23-Q1
実績'23-Q2実績'23-Q3
予測'23-Q4
予測

信頼区間上限――――

267.92285.13

実績・予測

184220238237

228.95238.73

信頼区間下限――――189.99192.34

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【⼩売業】 1期先予測モデルの要因分解• ⾦利上昇や雇⽤⼈員DIの不⾜が倒産件数の増加傾向の要因になる• 貸付残⾼⾦額の減少 = 融資の返済により倒産件数が増加• 増加トレンドではあるが、局所的に1期先を⾒ると、⾦利(総合)が前期よりもやや低くなっていることによって倒産件数は減少予測

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【建設業】倒産件数の予測結果
コロナ禍以前の⽔準まで戻り、’23Q1を境に緩やかに減少していくと予測‘22-Q3実績‘22-Q4実績'23-Q1
実績'23-Q2実績'23-Q3
予測'23-Q4
予測

信頼区間上限――――407.93476.67

実績・予測326303390435347.43

338.70信頼区間下限――――

286.93200.74

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【建設業】 1期先予測モデルの要因分解• 販売価格DI-仕⼊価格DIの’22Q1以降の増加傾向が’23Q1では減少• ‘23Q1まで上昇し続けてきた輸⼊品の全体的な単価がQ2から下降したことで、倒産件数が増加トレンドにあったにもかかわらず減少• 1期先においては、 「設備投資DI」の拡⼤により倒産件数減少予測→⽇本経済団体連合会によると、『⾜元の旺盛な設備投資による「変化の胎動」を「躍動」へと移⾏させ、⽇本経済のダイナミズムを取り戻すことが重要』とされている

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【製造業】倒産件数の予測結果
倒産件数はコロナ禍以降、低⽔準で推移していたが、緩やかな増加傾向に
より、’22Q4からコロナ渦以前(2019年)の⽔準近くまで増加‘22-Q3実績‘22-Q4実績'23-Q1
実績'23-Q2実績'23-Q3
予測'23-Q4
予測

信頼区間上限――――316.95321.04

実績・予測

156

221

216

225

233.02217.92

信頼区間下限――――149.08114.80CONFIDENTIAL© Data Engineering and Machine Learning center16

【製造業】 1期先予測モデルの要因分解• 輸⼊品の全体的や部品の単価上昇によって倒産件数が増加• 貸付残⾼件数の減少 = 融資の返済により倒産件数が増加• 1期先においては、⾦利(⻑期)の上昇により倒産件数増加予測

CONFIDENTIAL© Data Engineering and Machine Learning center

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まとめ
• 倒産件数は、-サービス業、建設業、卸売業は前期と⽐べ急増した-⼩売業、製造業では緩やかに増加傾向にあったが、前期、今期と踊り場局⾯である• コロナ渦以前との⽐較としては、-サービス業はコロナ禍以前と同⽔準に戻った-建設業はコロナ渦直前よりも⾼⽔準となっている-卸売業に関しては、今後コロナ禍以前の⽔準になると予測される-⼩売業、製造業では、コロナ渦以前の⽔準に戻るまで時間がかかると考えられる• ⾦融公庫の融資残⾼が減少したことから、コロナによる融資の返済が始まっており、倒産件数が増加していくと考えられる• 円安や海外情勢による原料価格の⾼騰が各業種で倒産件数の増加へ寄与していると推測される• 倒産件数が急増したサービス業、建設業、卸売業は今後注視していく必要がある

CONFIDENTIAL© Data Engineering and Machine Learning center18［参考1］inputデータについて説明変数に使⽤したデータ

出典URL

TDB倒産件数データ

帝国データバンク

⽇経平均株価⽇経平均プロファイル ダウンロードセンター

https://indexes.nikkei.co.jp/nkave/index?type=download

⽇本政策⾦融公庫

⽇本政策⾦融公庫 融資実績

https://www.jfc.go.jp/n/company/na
tional/g_gaikyo.html

GDP統計政府⽀出

内閣府
四半期別GDP速報

https://www.esri.cao.go.jp/jp/sna/data/data_list/sokuhou/files/files_soku
hou.html
https://www.customs.go.jp/toukei
財務省貿易統計 輸出⼊額の推移/suii/html/time.htm

貿易統計
実質実効為替レート
貸出約定平均⾦利（新規・総合・国内銀⾏）
貸出約定平均⾦利（新規・⻑期・国内銀⾏）
業況DI（中⼩企業・業種ごと）
販売価格DI（中⼩企業・業種ごと）
仕⼊価格DI（中⼩企業・業種ごと）

⽇本銀⾏時系列統計データ 検索サイト

https://www.stat-search.boj.or.jp/

⺠泊制度ポータルサイト

https://www.mlit.go.jp/kankocho/minpaku/

雇⽤⼈員DI（中⼩企業・業種ごと）
設備判断DI（中⼩企業・業種ごと）
資⾦繰りDI（中⼩企業・業種ごと）
貸出態度DI（中⼩企業・業種ごと）
⺠泊_住宅宿泊事業届出件数CONFIDENTIAL© Data Engineering and Machine Learning center19［参考2］予測モデルの改善実施
過去のモデルから予測精度向上のための改善を⾏った
相違点

過去開発モデル

本開発モデル⽬的

コロナ禍のEBPMに資する倒産件数予測モデルの開発

5つの業種区分[1]ごとの倒産件数予測モデルの開発

予測対象
企業

TDB倒産集計の全対象企業

TDB倒産集計のうち5つの業種区分[1]に属する企業

予測対象
時点

コロナ感染拡⼤直後（2020年第3、4四半期）

四半期ごと

説明変数

⽇銀を中⼼とした
経済マクロ指標・左記のうち全業種に共通する変数を共通要
因、業種別に集計されているものを業種別要因とする・政策介⼊や海外情勢を反映する情報[2]を追加

モデルの特徴要因分解によるコロナ禍の倒産件数推移の解釈

社会情勢を踏まえた四半期ごとの変数選択によるモデル更新

経済理論との整合性

事前に回帰係数の符号条件を定め
変数選択の制約とした回帰係数が符号条件を満たさずとも解釈可能な符号であれば採⽤する

CONFIDENTIAL© Data Engineering and Machine Learning center20

［参考3］追加した変数の追加理由
データ名

追加理由

⽇本政策⾦融公庫
融資実績

コロナ関連融資による、倒産件数への影響を考慮し追加

GDP統計政府⽀出••

財政政策の指標であり、コロナ禍での変化を考慮し追加
政府最終消費⽀出+公的固定資本形成+公的在庫変動から算出•

ウクライナ侵攻による燃料⾼騰や欧⽶諸国の⾦融政策により、貿易量や貿易額の変化が継続すると考えられるため追加
ただし、品⽬ごとに公表され、全ての変数をモデルに組み込むことが困難なため、次数圧縮を実施[1]以降は、数量_PC○、単価_PC○で表現（○は第○主成分）

貿易統計

•
•

卸売業の倒産件数
⺠泊の住宅宿泊事業届出件数

CONFIDENTIAL•

調達や卸売で他業種との取引が多く、他業種への影響が考えられるため追加•

2018年に住宅宿泊事業法施⾏による、⺠泊事業者や関連サービス事業者の増加を考慮し追加© Data Engineering and Machine Learning center21

［参考4］貿易統計の主成分分析
単価と数量それぞれ３変数(PC1~3)に次元削減− 貿易統計_主要品⽬ 48品⽬中と数量,⾦額が共にある27品⽬− 単価,数量を求めそれぞれ主成分分析で次元削減
単価の主成分分析の結果

数量の主成分分析の結果

PC1PC2PC3PC4PC5標準偏差

4.270

2.018

1.377

1.033

0.878

寄与率

0.651

0.145

0.068

0.038

累積寄与率

0.651

0.797

0.864

0.902

単価_PC1 = 全体の動き
単価_PC2 = ⽯油関連
単価_PC3 = 部品関連

CONFIDENTIAL

PC1PC2PC3PC4PC5

標準偏差

3.119

2.425

1.759

1.347

1.236

0.028

寄与率

0.347

0.210

0.110

0.065

0.055

0.930

累積寄与率0.3470.557

0.668

0.733

0.787

数量_PC1 = 全体の動き
数量_PC2 = 原料関連
数量_PC3 = ⾷品関連

© Data Engineering and Machine Learning center22