2023/12/25

ウィズコロナの倒産件数予測－2023年Q4・2024年Q1－

星野 駿、松本 和真、川上 幹男、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
#
1

2
3
4

対象とする
業種区分
卸売業
小売業
製造業
建設業

日本標準産業分類
大分類
I
I
E
DL

5

サービス業

M
NQ

• 留意点

R

大分類名
卸売業・小売業
卸売業・小売業
製造業
建設業
学術研究・専門・技術サービス
宿泊業・飲食サービス業
生活関連サービス業・娯楽業
複合サービス業
サービス業（他に分類されないもの）

中分類
50~55
56~61
09~32
06~08
71~74
75~77
78~80
86~8788~96− 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(2021/5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、’23Q2から以前より減少• 製造業は’22Q3から’22Q4にかけて急増したが、’22Q4から停滞気味• 小売業は’22Q3から増加傾向• 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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5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

倒産件数（業種別）
借入環境の金利面
対外競争力環境
共通 株式指標要因 コロナ政策
海外情勢
業況
業 採算性
種別 固定費負担
要
因 借入環境の量的側面
民泊（サービス業）

説明変数となるデータの候補

1期先2期先符号条件

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・長期・国内銀行）

前期

前々期

正

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

負前期

前々期

負前期

前々期

-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TDB倒産件数データ

日本政策金融公庫
GDP統計政府支出
貿易統計

融資実績_件数、金額
貸付残高_件数、金額

輸入品目_数量（27品目）
輸入品目_単価（27品目）[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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6

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

製造業予測
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、民泊届出件数

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、民泊届出件数

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[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• 今後も増加傾向と予測される‘22-Q4実績‘23-Q1
実績'23-Q2実績'23-Q3実績'23-Q4
予測'24-Q1
予測

信頼区間上限――――610.25619.21

実績・予測

471

483

535

548

496.11513.45信頼区間下限――――381.98

407.68CONFIDENTIAL© 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• 設備投資DI(飲食サービス)の縮小と輸入品(食料品)の数量増加が、倒産件数増加傾向の要因となっている→増加対象は飲食サービス業か。

[1] 黒線は予測値
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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• 今後は緩やかな増加傾向と予測される‘22-Q4実績‘23-Q1
実績'23-Q2実績'23-Q3実績'23-Q4
予測'24-Q1
予測

信頼区間上限――――306.11304.08

実績・予測

225

228

260

231

226.63239.82

信頼区間下限――――147.15

175.56

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【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• 倒産件数は今期は前期より急増しており、コロナ以前の水準に増加していくことが懸念される• ‘23Q3にて急増しており、今後の増加傾向が懸念される‘22-Q4実績‘23-Q1
実績'23-Q2実績'23-Q3実績'23-Q4
予測'24-Q1
予測

信頼区間上限――――280.95292.70

実績・予測

220

238

237

277

239.96244.51

信頼区間下限――――198.97196.33

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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

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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を境に減少していくと予測• ‘23Q4以降、減少傾向になると予測される‘22-Q4実績‘23-Q1
実績'23-Q2実績'23-Q3実績'23-Q4
予測'24-Q1
予測

信頼区間上限――――371.62431.68

実績・予測

303

390

435

416

306.95292.76

信頼区間下限――――242.28153.83

CONFIDENTIAL© Data Engineering and Machine Learning center14

【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• 今後、同水準または緩やかな減少傾向になると予測される‘22-Q4実績‘23-Q1
実績'23-Q2実績'23-Q3実績'23-Q4
予測'24-Q1
予測

信頼区間上限――――

316.95321.04

実績・予測

156221216225

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• 金利(長期)が前期よりもやや低くなっていることが、減少傾向の要因となる

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まとめ
• 倒産件数は、-サービス業、小売業は前期と比べ増加した-建設業、卸売業は増加傾向にあったが、今期は前期と比べて急減した-製造業も同様に緩やかに増加傾向にあったが、前期、今期と停滞気味である• コロナ渦以前との比較としては、-サービス業、建設業はコロナ渦直前よりもやや高水準で推移している-卸売業、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

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

TDB倒産件数データ

URL

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

日本政策金融公庫

日本政策金融公庫 融資実績

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

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

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
内閣府
四半期別GDP速報

GDP統計政府支出
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・長期・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/

民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）
民泊_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•

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

民泊の住宅宿泊事業届出件数•

2018年に住宅宿泊事業法施行による、民泊事業者や関連サービス事業者の増加を考慮し追加

CONFIDENTIAL© 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

PC1

PC2

PC3

PC4

PC5

標準偏差

4.330

1.974

1.331

0.995

0.852

寄与率0.670

0.139

0.063

0.035

累積寄与率0.670

0.809

0.872

0.908

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

3.122

2.428

1.746

1.341

1.231

0.026

寄与率

0.348

0.211

0.109

0.064

0.054

0.933

累積寄与率

0.348

0.559

0.667

0.732

0.786

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