金融システムレポート

日 本 銀 行
2021年10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、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（2021 年 9 ⽉末時点）。
本レポートは、原則として 2021 年 9 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
⽇本銀⾏は、⾦融システムの安定性を評価するとともに、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を⽬的として、⾦融システムレポートを年 2 回
公表している。このレポートでは、⾦融市場およびわが国の⾦融機関の⾦融仲介活動について、⾜もとの状況を整理したうえで、⾦融循環や⾦融機関のストレス耐性について定期的に評価するとともに、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い、今後注視していくべき点や課題を整理している。
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。また、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。さらに、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。

今回号の問題意識
今回のレポート（2021 年 10 ⽉号）では、新型コロナウイルス感染症が国内の信⽤リスクに及ぼす影響を点検する際、資⾦繰りに加えて、債務返済の重要性が徐々に⾼まってくることを意識しつつ、感染症拡⼤の影響が企業収益に及ぼす影響について、企業間のばらつきを精緻化したうえで分析を⾏っている。また、有価証券投資および外貨資⾦調達にかかるリスクを点検する際、国際⾦融市場での調整が、わが国⾦融機関の直⾯する有価証券投資・調達環境に与える波及効果について、個々の⾦融機関とノンバンク部⾨の有価証券ポートフォリオの重複度や資⾦調達プロファイルの違いがもたらす含意も踏まえて、分析している。
マクロ・ストレステストでは、分析から明らかになった実体経済⾯と⾦融市場⾯のリスク認識を映じた３種類のダウンサイド・シナリオのもとで、⾦融機関と⾦融システムの頑健性を検証している。

i⽬次Ⅰ．わが国⾦融システムの安定性評価と今後の課題（要旨）1

Ⅱ．⾦融資本市場から観察されるリスク

3

１．国際⾦融市場

3２．国内⾦融市場

8

Ⅲ．⾦融仲介活動

12

１．⾦融機関による⾦融仲介活動

13

２．ノンバンクによる⾦融仲介活動

22

３．⾦融循環と脆弱性

25

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク

29

１．国内の信⽤リスク31

２．海外の信⽤リスク40

３．有価証券投資にかかる市場リスク

46

４．外貨資⾦調達にかかるリスク53

５．経営環境の構造変化がもたらすリスク

56

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検

61

１．⾦融機関の収益⼒と⾃⼰資本の充実度

62

２．マクロ・ストレステスト

66

ＢＯＸ１ デフォルト率別にみた企業の資⾦調達状況︓リーマンショック

80

期との⽐較
ＢＯＸ２ 不動産市場の動向︓リーマンショック期との⽐較

84

ＢＯＸ３ 外貨資⾦調達にかかるリスク ―グローバルな市場の変動要因

88

や資⾦調達構造の関係性―
ＢＯＸ４ 気候関連⾦融リスクのシナリオ分析の⼿法

ii

95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。

iii

Ⅰ．わが国⾦融システムの安定性評価と今後の課題（要旨）Ⅰ．わが国⾦融システムの安定性評価と今後の課題（要旨）
⾦融システムの安定性に関する現状評価
新型コロナウイルス感染症が引き続き国内外の経済・⾦融⾯に⼤きな影響を及ぼしているが、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。
政府・⽇本銀⾏は、海外当局と緊密に連携しつつ、⼤規模な財政・⾦融政策や規制・監督⾯の柔軟な対応を迅速に講じ、経済活動の下⽀えと⾦融市場の機能維持を図っている。感染症の影響が⼤きい企業の資⾦繰りに厳しさがみられるが、⾦融機関の経営体⼒が総じて充実しているもとで、政策対応が効果を発揮し、⾦融仲介機能は円滑に発揮されている。⾦融市場
では、全体として良好なリスクセンチメントが維持されるなかで、株式市場や新興国への資⾦流⼊が続いている。

先⾏きのリスクと留意点
マクロ・ストレステストなどを⽤いた検証結果によると、先⾏き、感染症の再拡⼤や⽶国
⻑期⾦利上昇に伴う国際⾦融市場と新興国経済の調整などの状況を想定しても、わが国の⾦融システムは、相応の頑健性を備えている。もっとも、仮に、国際⾦融市場が⼤幅かつ急速に調整する場合には、⾦融機関の経営体⼒が低下して⾦融仲介機能の円滑な発揮が妨げられ、
実体経済の⼀段の下押し圧⼒として作⽤するリスクがある。こうした観点から、特に注意すべきリスクは次の 3 点である。
第⼀は、国内外の景気回復の遅れなどに伴う信⽤コストの増加である。感染症拡⼤が企業の資⾦繰りや債務返済能⼒に与える影響をシミュレーションしたところ、先⾏きの景気が回復基調を辿る場合には、企業の財務基盤が総じて強固なもとで、各種の企業⾦融⽀援策が強⼒な効果を発揮していることから、国内貸出の信⽤リスクは全体として抑制される。もっとも、感染症の影響は業種間・企業間で⼤きく異なっており、景気回復が遅れる場合には、その影響が⼤きい企業への貸出や、以前から脆弱性が蓄積していた貸出の信⽤⼒に悪影響が及
ぶリスクがある。この観点から、感染症拡⼤以前から貸出が増えていた不動産業を巡る動向
や、レバレッジを⼤幅に⾼めた⼤⼝与信先の収益動向なども注視していく必要がある。
海外貸出の信⽤リスクも、海外経済が総じて回復するもとで、全体として抑制されている。
もっとも、感染症の影響が⼤きいとみられる⼀部ポートフォリオに劣化がみられる。また、
今後、脱炭素に向けた世界的取り組みの影響が強まってくる可能性のあるエネルギー関連や先⾏きの需要に⼤きな不確実性がある空運関連の与信も、慎重にみていく必要がある。
第⼆は、⾦融市場の⼤幅な調整に伴う有価証券投資関連損益の悪化である。わが国の⾦融機関は、国内の低⾦利環境が⻑期化するもとで、⾼めのリターンを求めて、内外クレジット1

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

商品や投資信託などへの投資を積極化してきた。こうしたなか、グローバルな⾦融システム
では、投資ファンドなどのノンバンクが⾦融仲介活動に占めるプレゼンスが⾼まっている。
近年、わが国の⾦融機関は、時価変動の相関でみた有価証券ポートフォリオの投資ファンドとの重複度が⾼まっており、ストレス時に直⾯する市場性リスクが、⾃⾝の投資⾏動だけでなく、ノンバンクの動向によって増幅される可能性が強まっているとみられる。今回の分析
では、この重複度が⾼い⾦融機関ほど、国際⾦融市場におけるショックに強く影響される傾向が確認されている。
第三は、外貨資⾦市場のタイト化に伴う外貨調達の不安定化である。わが国の⾦融機関が趨勢的に外貨資産を拡⼤するもと、2020 年 3 ⽉の市場急変など、調達⼿段の⼤きな代替を迫られるストレス事象も発⽣している。外貨調達⼿段や調達レートの決定要因の分析によれば、調達環境は、⾦利や投資ファンドの償還率などのグローバルな市場の変動要因に⼤きな影響を受けるだけではなく、調達先の分散度合いなど⾦融機関の調達プロファイルにも左右される。先⾏きの国際⾦融市場の調整リスクも念頭に、今後も外貨の調達基盤と資⾦繰り管理について留意する必要がある。
なお、感染症の影響が収束したあとも、低⾦利環境と構造要因が、⾦融機関収益への下押し圧⼒として作⽤し続けると考えられる。そうしたもとで、⾦融仲介機能が停滞⽅向に向かうリスクや、逆に、利回り追求⾏動などに起因し、⾦融システム⾯の脆弱性が⾼まる可能性がある点に、引き続き留意していく必要がある。

⾦融機関の課題
⾦融機関にとって当⾯の重要課題は、感染症の帰趨やそれが内外経済に与える影響の⼤きさについて、不確実性が⼤きいもとで、経営体⼒とリスクテイクのバランスを確保し、⾦融仲介機能を円滑に発揮していくことである。そうした観点からは、上記 3 つのリスク管理の強化、貸出先企業の経営の持続可能性を踏まえた⽀援、先⾏きの不確実性を勘案した資本政策が重要である。
わが国では、⼈⼝減少や⾼齢化が進むなかで、デジタル・トランスフォーメーション（DX）
や気候変動など、経済や社会を取り巻く環境が⼤きく変化しつつある。こうしたもとで、⾦融機関には、財務の健全性を維持しつつ、持続可能な社会の実現に向け、付加価値の⾼い⾦融サービスを提供していくことが期待される。
⽇本銀⾏は、以上の点を踏まえて、政府や海外⾦融当局等と引き続き緊密に連携しつつ、⾦融システムの安定確保と⾦融仲介機能の円滑な発揮に取り組んでいく。中⻑期の視点からも、⾦融制度の整備や気候関連⾦融リスク、DX 対応などを含め、⾦融機関の取り組みを積極的に⽀援していく。
2

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

本章では、2021 年度上期中の動きを中⼼に、国内外の⾦融市場の動向を確認し、⾦融
市場からみたリスクの所在について点検する。



国際⾦融市場では、各国・地域において積極的な財政・⾦融政策が継続するもと、新型
コロナウイルス感染症のワクチン接種の進展に伴う景気回復期待等から、株式市場や新興国への資⾦流⼊が継続している。こうしたなか、⽶欧の株価は⼤幅に上昇し、社債のスプレッドはハイイールド債を中⼼に縮⼩した。新興国については、株価が感染症
拡⼤前を上回る⽔準で推移し、通貨も底堅い動きとなるもと、国債の信⽤スプレッド
は概ね横ばいで推移した。この間、⽶国の⻑期⾦利は、緩和的な⾦融環境が維持される
もとで、低下した。



国内⾦融市場では、⽇本銀⾏が⻑短⾦利操作付き量的・質的⾦融緩和を続けるもとで、
2021 年度上期は、短期⾦利、⻑期⾦利ともに、総じて安定的に推移した。本邦株価は、
8 ⽉下旬までは、⽶欧株価対⽐で軟調に推移したが、その後は、新規感染者数が減少に転じる中で、⽶欧対⽐でみた本邦株価の割安感の修正等を背景に上昇した。



⾦融市場を巡る不確実性は依然として⼤きく、⽶国のインフレ率の動向などによっては、FRB による⾦融緩和の早期縮⼩が意識され、⽶国⻑期⾦利が急上昇する可能性がある。こうした⽶国⻑期⾦利の急上昇のほか、変異株を含めた感染症や中国不動産セ
クターの動向などによっては、株式やクレジット商品などの資産価格に調整が⽣じる可能性には、注意する必要がある。

１．国際⾦融市場
⽶欧の⻑期⾦利の動向
⽶国の⻑期⾦利は、緩和的な⾦融環境が維持されるもと、低下した（図表Ⅱ-1-1）。FF ⾦
先カーブは、FOMC において、政策⾦利の⾒通しが上⽅修正されたことから上昇した（図表Ⅱ-1-2）。こうしたなか、⽶国のイールドカーブは、ポジション調整もあってフラット化した（図表Ⅱ-1- 3）。ただし、⽶国の⻑期国債先物のボラティリティは、⼀頃に⽐べ低下してきているが、インフレ率の上昇懸念等から、なお⾼めとなっている（図表Ⅱ-1-4）。欧州の⻑期⾦利は、振れを伴いつつ、横ばい圏内で推移している（図表Ⅱ-1-5）。

3

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

図表Ⅱ-1-1 国際金融市場の動向
10 年国債金利
4 ％

株価

日本
米国
ドイツ

3
2

株価のインプライド・
ボラティリティ

240 15年末＝100
日経平均
220
S&P 500
EURO STOXX
200

60 ％

180

40

160

30

140

1

120

20

100

0

10

80
-1

60
16

17

18

19

20

21

0
16

年

日経平均VIVIX
VSTOXX

50

17

18

19

20

21

16

年

17

18

19

20

21

年

（注）直近は 2021 年 9 月。
（資料）Bloomberg

図表Ⅱ-1-2
1.2 ％図表Ⅱ-1-3 米国債のイールドカーブ

FF 金先カーブ
2.5

FOMC参加者のFF金利見通し中央値(2021年9月時点)
2021年9月末
2021年6月末
2021年3月末

1.0
0.8

％
2021年3月末

2.0

2021年9月末

1.5

0.6

1.0
0.4

0.5

0.2

0.0

0.0
21/9

22/3

22/9
9

23/3

23/9
9

1

月

（資料）Bloomberg、FRB

5

7

10

20

30 年

図表Ⅱ-1-5 欧州各国の 10 年国債利回り

％

4

10

3

8

2

6

1

4

0

2
1
20/1

3

（資料）Bloomberg

図表Ⅱ-1-4 米長期国債先物のインプライ
ド・ボラティリティ
12

2

％
イタリア
スペイン
フランス
ドイツ

-1

4

7

10

21/1
1

4

7

月

16

（注）米長期国債先物のプット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 2021 年 9 月末。
（資料）Bloomberg

17

18（注）直近は 2021 年 9 月末。
（資料）Bloomberg

4

19

20

21

年

Ⅱ．⾦融資本市場から観察されるリスク
１．国際⾦融市場

⽶欧の株価動向
⽶国株価は、ワクチン接種の進展に伴う景気回復期待の⾼まりや、⾦利低下の恩恵を受け易いグロース株のウエイトが⾼いこと等から、⼤幅に上昇し、史上最⾼値を更新した（前掲
図表Ⅱ-1-1, 図表Ⅱ-1-6, 7）。欧州株価も、ワクチン接種の進展に伴う景気回復期待等から、⼤幅に上昇し、史上最⾼値を更新した（前掲図表Ⅱ-1-1, 6）。この間、株式ファンドに多額の資⾦が流⼊した（図表Ⅱ-1-8）。
⽶欧企業の予想 EPS は、上昇している（図表Ⅱ-1-9）。また、株価のボラティリティは、
ワクチン接種の進展に伴う景気回復期待の⾼まりなどから、概ね感染症拡⼤前の⽔準まで低下した（前掲図表Ⅱ-1-1）。この間、バリュエーション指標（PER）は、引き続き⾼⽔準で推移している（前掲図表Ⅱ-1-6）。
図表Ⅱ-1-6 株価とバリュエーション
米国

欧州

倍

26

pt
PER

24

pt

700 354,500 18株価(右軸)

22

5,000 20

日本

倍

4,000
3,500

16

500

18

3,000 14400

162,500 12

300

14

2,000

12

1,500

8

1,000
PERの平均(2007～20年)

2,100
1,800

25

1,500

20

1,200

10

200

15

900

8

100 10600

5300
07 09 11 13 15 17 19 21 年

6500
07 09 11 13 15 17 19 21 年

pt

600 30

20

10

倍

0
07 09 11 13 15 17 19 21 年

（注）1.「株価」は米国が S&P 500、欧州が EURO STOXX、日本が TOPIX。「PER」は 12 か月先予想 EPS をもとに算出。
2.直近は 2021 年 9 月。
（資料）Refinitiv 社 Datastream

図表Ⅱ-1-8 世界の株式ファンドへの資金フロー

図表Ⅱ-1-7 グロース株･バリュー株の選好と米国の 10 年国債利回り
116

21年初＝100
バリュー指数/グロース指数
米10年国債利回り(右軸)％2.0 1,000

流入超
1.8

800

108

1.6

600

104

1.4

400

112

20年初からの累計流出入額、十億ドル

100

バリュー株優位

1.2

200

96

グロース株優位

1.0

0

0.8

-200
1
20/1

92
1
21/1

2

3

4

5

6

7

8

9

月

（注）1.「バリュー指数」は MSCI World Value 指数、「グロース指数」は MSCI World Growth 指数。
2.直近は 2021 年 9 月末。
（資料）Bloomberg

流出超
4

7

10

1
21/1

（注）直近は 2021 年 9 月 23～29 日週。
（資料）EPFR Global、Haver Analytics

5

4

7

月

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

図表Ⅱ-1-9 予想 EPS
pt

220

pt
日本
米国
欧州(右軸)

200
180

32
30
28

160

26

140

24

120

22
（注）1.「日本」は TOPIX、「米国」は S&P 500、「欧州」は EUROSTOXX の 12 か月先予想 EPS。後方 4 週移動平均。
2.直近は 2021 年 9 月末。
18（資料）Refinitiv 社 Datastream
年

100

20

80
16

17

18

19

20

21

⽶欧のクレジット市場の動向
⽶欧のクレジット市場では、世界的に⾦利が低位で推移し、投資家の利回り追求の動きが根強いなかで、ワクチン接種の進展に伴う景気回復期待もあり、ハイイールド債を中⼼にス
プレッドは縮⼩した（図表Ⅱ-1-10）。レバレッジドローン（以下、レバローン）価格は、概ね感染症拡⼤前の⽔準で推移した（図表Ⅱ-1-11）。この間、レバローン市場におけるコベナ
ントライト・ローンの割合が上昇傾向にあるなど、投資家のリスクテイク姿勢が積極化していると指摘する声が聞かれている。
図表Ⅱ-1-10600 bp

米欧の社債スプレッド

図表Ⅱ-1-11

bp 1,200

105

1,000

100

800

95

300

600

90

200

400

85

100

200

80

0

0
年

75

IG債(米国)IG債(欧州)HY債(米国、右軸)
HY債(欧州、右軸)

500
400

レバローン価格

pt

米国
欧州

16

17

18

19

20

21

（注）1.ICE Data Indices 算出。
「IG 債」は投資適格債、「HY 債」はハイイールド債。
2.直近は 2021 年 9 月末。
（資料）Bloomberg

16

17

18

19

20

21

（注）1.レバローンの流通価格を指数化したもの（「米国」：
S&P/LSTA Leveraged Loan 指数、「欧州」：S&P
European Leveraged Loan 指数）。
2.直近は 2021 年 9 月末。
（資料）Bloomberg

6年

Ⅱ．⾦融資本市場から観察されるリスク
１．国際⾦融市場

新興国市場の動向
新興国市場の株価は、中国不動産セクターの動向が意識されたこともあって、⼀時的に下落する場⾯もみられたが、グローバルな景気回復期待を背景とする良好なリスクセンチメントが続く中で、感染症拡⼤前を上回る⽔準で推移した。また、通貨も底堅く推移した（図表Ⅱ-1-12）。信⽤スプレッドは、概ね横ばいで推移している（図表Ⅱ-1-13）。国別に CDS ス
プレッドをみると、各国における感染状況等を映じて、ばらつきがみられている（図表Ⅱ-114）。この間、新興国の債券および株式へのファンドフローをみると、資⾦流⼊が続いている（図表Ⅱ-1-15）。
図表Ⅱ-1-12140

図表Ⅱ-1-13

新興国の株価と通貨

18年初＝100

700

新興国株価
新興国通貨

130

新興国の信用スプレッド

bp

600

120
500

110
100

400

90
300

80

200

70
18

19

20

21

（注）1.「新興国株価」は MSCI EM Local 指数。
「新興国通貨」は J.P.Morgan EMCI 指数。
2.直近は 2021 年 9 月末。
（資料）Bloomberg

図表Ⅱ-1-14

18

年

図表Ⅱ-1-15

21年

新興国のファンドフロー

40 十億ドル

2021年9月末
2020年初400

20（注）1.ドル建て新興国国債の対米国債スプレッド（EMBI ス
プレッド）。
2.直近は 2021 年 9 月末。
（資料）Bloomberg

新興国の CDS スプレッド

500 bp

19

流入超
20

300

0

200

-20

100

-40

株

流出超

債券

-60

韓国

ｱ
ｼ
ﾈ
ﾞ
ﾄ
ﾝ
ｲ

ｱ
ｼ
ﾛ

ﾘ
ﾁ

ｺ
ｼ
ｷ
ﾒ

ﾙ
ﾞ
ｼ
ﾗ
ﾞ
ﾌ

ｶ
ﾘ
ﾌ
ｱ

ｺ
ﾙ
ﾄ

（資料）Bloomberg

中国

南

0

16

17

18

19

20

（注）直近は 2021 年 9 月。
（資料）EPFR Global、Haver Analytics

7

21

年

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

２．国内⾦融市場
⻑短⾦利の動向
短期⾦利は、翌⽇物、ターム物とも、総じてマイナス圏で推移している（図表Ⅱ-2-1）。
国債イールドカーブをみると、⻑短⾦利操作付き量的・質的⾦融緩和のもとで、現⾏の⾦融
市場調節⽅針（短期政策⾦利︓－0.1％、10 年物国債⾦利︓ゼロ％程度）に沿った形状となっている（図表Ⅱ-2-2, 3）。
図表Ⅱ-2-1 短期金利
翌日物金利

ターム物金利（3 か月物）

0.2 ％

0.4

0.0

0.0

-0.2

-0.4

-0.4

-0.8

-0.6

-1.2

-0.8

無担保コールレート(O/N)％

国庫短期証券
LIBOR
日本円TIBOR
円転コスト

-1.6

GCレポレート(O/N)
-1.0

-2.0
16

17

18

19

20

21

16

年

17

18

19

20

21

年

（注）1.左図の横軸はスタート決済日を表す。
「GC レポレート(O/N)」の 2018 年 4 月 27 日以前は T/N。
2.右図の「円転コスト」はドル LIBOR と為替スワップ市場の価格（直先スプレッド）を基に試算したもの。
3.直近は 2021 年 9 月末。
（資料）Bloomberg、日本証券業協会、日本相互証券、日本銀行

図表Ⅱ-2-3

図表Ⅱ-2-2 国債イールドカーブ
0.7

％

1.0

10 年国債金利％

2021年3月末

0.6

0.8

2021年9月末

0.5

0.6

0.4
0.3

0.4

0.2

0.2

0.1

0.0

0.0

-0.2

-0.1
-0.2

-0.4
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 15 20 30 年

13（資料）Bloomberg

14

15

16

17

（注）直近は 2021 年 9 月末。
（資料）Bloomberg

8

18

19

20

21

年

Ⅱ．⾦融資本市場から観察されるリスク
２．国内⾦融市場

国債市場の流動性・機能度
国債市場の流動性や機能度は、2020 年春頃の⼤幅に悪化した状態からは回復した。板の厚さや価格インパクトといった流動性指標は、改善傾向が続いている（図表Ⅱ-2-4）1。現物国債のディーラー間取引⾼は、振れを伴いつつも、低⽔準で推移している（図表Ⅱ-2-5）。この間、直近（8 ⽉調査）の債券市場サーベイをみると、国債市場の機能度に対する評価は、⼀頃に⽐べて改善しているものの、引き続き、⼤幅な「低い」超となっている（図表Ⅱ-2-6）。
図表Ⅱ-2-4 長期国債先物市場の厚さと弾力性
板の厚さ
0

弾力性（価格インパクト）

逆目盛、枚

12年平均＝100

1,800

50
100

1,600

流動性が低い1,400

流動性が高い

1,200

150

1,000

200

800
600

流動性が低い

250

400

300

200

流動性が高い

350

0
12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

年

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

年

（注）1.左図は、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 1 取引当たりの価格変化幅。
2.後方 10 日移動平均。直近は 2021 年 8 月末。
（資料）日本経済新聞社「NEEDS」

図表Ⅱ-2-6 債券市場サーベイ

図表Ⅱ-2-5 国債市場の取引高
1.0

兆円/日

20

新発債

高い

10

新発債以外

0.8

機能度判断DI、％pt

0
-10

0.6

-20

0.4

-30
-40

0.2

低い

-50
-60

0.0
15

16

17

18

19

20

21

15

年

（注）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 2021 年 9 月。
（資料）QUICK、日本相互証券

16

17

18

19

20

21

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 2021 年 8 月調査。
（資料）日本銀行「債券市場サーベイ」

1

詳しくは、⽇本銀⾏ホームページ（https://www.boj.or.jp/paym/bond/index.htm/#p02）を参照。⽇本銀
⾏⾦融市場局は、国債市場の流動性に関する諸指標を、四半期に⼀度程度の頻度でアップデートしている。
9

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

為替相場と株式・クレジット市場の動向
為替相場をみると、ドル／円レートは、107-111 円台のレンジ内で推移した（図表Ⅱ-27）。
図表Ⅱ-2-7 ドル/円レート
114

円

112
110
108
106
104
102

（注）直近は 2021 年 9 月末。
（資料）Bloomberg

100
1
19/1

7

1
20/1

21/1
1

7

7

月

本邦株価は、8 ⽉下旬までは、⽶欧株価対⽐で軟調に推移したが、その後は、新規感染者数が減少に転じる中で、⽶欧対⽐でみた本邦株価の割安感の修正等を背景に上昇した（前掲図表Ⅱ-1-1, 6）。本邦株価の 4 ⽉初からのセクター別の動きをみると、幅広いセクターで上昇している（図表Ⅱ-2-8）。この間、本邦企業の予想 EPS は上昇している（前掲図表Ⅱ-1-9）。
こうしたもと、本邦株価の PER は低下しており、⾜もとは⻑期平均並みの⽔準となっている（前掲図表Ⅱ-1-6）。この間、社債スプレッドやＣＰ発⾏レートは、概ね横ばいで推移した（図表Ⅱ-2-9, 10）。
図表Ⅱ-2-8 本邦株価の業種別騰落率
50
40
30

％
2021年4月初から直近まで
2020年初から2021年3月末まで
2020年初から直近までの変化率

20
10
0
-10
-20

･

ｽ
ﾞ
ﾋ
ｰ
ｻ
･

･

･

･

･

)

電 機 精密他
情報通信機械
自動車 輸送機

TOPIX
商社 卸売
小売
素材 化学
金融 除(く銀行
鉄 鋼 非鉄
食品
建設 資材
医薬品
不動産
銀行
運輸 物流
資源
･

電力

ｽ
ﾞ
ｰ･
ｶ
･ﾞ
ｷ
ﾙ
ﾈ
ｴ

-30

10

（注）直近は 2021 年 9 月末。
（資料）Bloomberg

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-2-10

図表Ⅱ-2-9 社債スプレッド
2.0

％

0.5

AA格

％

0.4

A格

1.5

CP 発行レート

a-1+格
a-1 格
a-2 格以下

0.3

1.0

0.2
0.1

0.5
0.0

0.0
08

10

12

14

16

18

20

年

-0.1
1
19/1

7

1
20/1

7

1
21/1

7

月

（注）1.残存 3 年以上 7 年未満の社債流通利回りの対国債ス （注）1.事業法人による発行期間 3 か月の CP の発行レート。
プレッド。格付けは格付投資情報センターによる。
格付けは、原則として格付投資情報センターによる。
2.直近は 2021 年 9 月末。
2.直近は 2021 年 9 月 20 日～9 月 24 日週。
（資料）Bloomberg、QUICK、日本証券業協会（資料）証券保管振替機構

11

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

Ⅲ．⾦融仲介活動

本章では、主に 2021 年度上期中の情報から、わが国の⾦融仲介活動を点検する。

（⾦融機関による⾦融仲介活動）


わが国の⾦融機関は、積極的に⾦融仲介機能を果たしており、⺠間⾦融機関の国内貸出の残⾼は、感染症拡⼤前を⼤きく上回っている。こうしたもと、感染症の影響を受けた予備的な需要などによる企業の資⾦ニーズは総じて落ち着いてきており、⼤企業を中⼼に⼿元資⾦を返済する動きもみられている。



海外貸出は、企業において、良好な市場調達環境のもとで社債等による資⾦調達を⾏う動きが継続していることや、⼤⼿⾏において、採算性の低い貸出を削減する動きが拡がっていることなどから、減少している。



有価証券投資は、⼤⼿⾏では、円債・外債ともに横ばい圏内の動きとなった。地域⾦融機関では、利息配当⾦の増収を企図した投資信託の積み増しが進んだ。⾦融機関の海外クレジット商品投資残⾼は、横ばいで推移した。

（ノンバンクによる⾦融仲介活動）
⽣命保険会社は、引き続き、超⻑期国債への投資を継続している。年⾦基⾦は、株価上昇を受けたリバランスを⾏いつつ、対外証券投資を継続している。この間、わが国の投資信託は、堅調な資⾦流⼊が続いている。

（⾦融循環と脆弱性）


ヒートマップは全 14 指標のうち 5 指標で、トレンドからの上⽅乖離が⼤きい「⾚」となっている。これは⾦融活動の過熱感を表すものではなく、企業⾦融⽀援策等の結果として、積極的な⾦融仲介活動が⾏われ、企業の資⾦繰りが下⽀えされていることの表れと評価できる。

12

Ⅲ．⾦融仲介活動
１．⾦融機関による⾦融仲介活動

１．⾦融機関による⾦融仲介活動（１）国内貸出
⺠間⾦融機関の国内貸出の残⾼は、感染症拡⼤前を⼤きく上回っているが、前年⽐でみると、2021 年度⼊り後、プラス幅が縮⼩している（図表Ⅲ-1-1, 2）。
感染症の影響を受けた予備的な需要などによる企業の資⾦ニーズは総じて落ち着いてきている。借⼊主体別にみると、企業向けは、⼤企業を中⼼に⼿元資⾦を返済する動きもみられ
るなか、⼤企業・中堅企業の貸出残⾼の前年⽐はマイナスに転化している。中⼩企業では、全体としては資⾦ニーズが根強いことなどから、前年⽐は引き続きプラスとなっているが、伸び率は低下している（図表Ⅲ-1-3, 4）。個⼈向けは、⼩幅な伸びを続けている。
この間、⾦融機関の融資姿勢は、引き続き積極化した状態にある（図表Ⅲ-1-4）。
図表Ⅲ-1-1 金融機関の国内貸出（前年比）
7

図表Ⅲ-1-2 金融機関の国内貸出（残高）

前年比、％

700

大手行
地域銀行
信用金庫
金融機関計

6
5
4

兆円
大手行
地域銀行
信用金庫
金融機関計

600
500

3

400

2
1

300

0

200

-1

100

-2

0

-3
10 11 12 13 14 15 16 17（注）直近は 2021 年 7～9 月。
（資料）日本銀行「貸出・預金動向」

18

19

20

10

21 年

11

12

13

14

15

図表Ⅲ-1-3 金融機関の借入主体別貸出

17

18

19

20

21 年

図表Ⅲ-1-4 主要銀行貸出動向アンケート調査
資金需要判断 DI

7
6
5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4

16

（注）直近は 2021 年 7～9 月。
（資料）日本銀行「貸出・預金動向」

前年比、％

25

大企業・中堅企業
中小企業
地方公共団体個人
合計

20

貸出運営スタンス DI

％pt
増加

積極化

減少

慎重化

15
10
5
0
-5
-10

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21 年

16 17 18 19 20 21
大企業向け（注）銀行・保険業を除く。直近は 2021 年 6 月末。
（資料）日本銀行

16 17 18 19 20 21 年
住宅ローン

中小企業向け（注）後方 4 期移動平均。直近は 2021 年 7 月。
（資料）日本銀行「主要銀行貸出動向アンケート調査」

13

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

貸出先別の動向
企業向け貸出を業種別にみると、製造業で前年⽐がマイナスに転化している⼀⽅、⾮製造業では引き続きプラスとなっている（図表Ⅲ-1-5）。資⾦使途別にみると、運転資⾦は、⼤企
業・中堅企業向けで前年⽐がマイナスに転化している⼀⽅、中⼩企業向けでは引き続きプラスとなっている。設備資⾦の伸びは低下している（図表Ⅲ-1-6）。
図表Ⅲ-1-5 企業向け貸出（業種別・銀行計）

図表Ⅲ-1-6 企業向け貸出（企業規模・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、％

18

中小企業

前年比、％

15
12
9
6
3
0
-3
-6
14

15

16

17

18

製造業
運輸郵便
卸小売
その他

19

20

16

21 年

対面型サービス
不動産
建設
合計

17

18

19

20

21

大手行/運転資金
大手行/設備資金
合計（注）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 2021 年 6 月末。
（資料）日本銀行

16

17

18

19

20

21 年

地域金融機関/運転資金
地域金融機関/設備資金（注）不動産・銀行・保険業を除く。直近は 2021 年 6 月末。
（資料）日本銀行

個⼈向け貸出をみると、⼤宗を占める住宅ローンは、ペントアップ需要などから、プラス
幅が幾分拡⼤している（図表Ⅲ-1-4, 7）。
図表Ⅲ-1-7 金融機関の住宅ローン残高
4

前年比、％
大手行
地域銀行
信用金庫
金融機関計

3
2
1
0
-1
14

15

16

17

18

19

20

21 年

14

（注）直近は 2021 年 6 月末。
（資料）日本銀行

Ⅲ．⾦融仲介活動
１．⾦融機関による⾦融仲介活動

不動産業向け貸出の動向
不動産業向け貸出の残⾼をみると、増加を続けているものの、前年⽐プラス幅は縮⼩している（図表Ⅲ-1-8）。国内銀⾏の不動産業向け貸出の残⾼は、2021 年 3 ⽉末時点で約 89 兆円と、引き続き過去最⾼の⽔準にある。
この間、地域⾦融機関では、コロナ関連融資の伸びが頭打ちとなるなか、不動産業向け貸出に注⼒し、貸出残⾼の積み増しを企図する動きが⼀部でみられている。
図表Ⅲ-1-8 金融機関の不動産業向け貸出
前年比、％

10

100

大手行
地域銀行
信用金庫
金融機関計

8

兆円

兆円

500

80

400

4

60

300

2

40

200

6

0

不動産業向け貸出

20

-2

100

(参考)全産業向け貸出(右軸)
0

-4
12

13

14

15

16

17

18

19

20

80

21 年

85

90

95

00

05

10

15

0
20 年度

（注）1.右図は長期時系列確保のため国内銀行ベースにより作成。
2.直近は、左図が 2021 年 6 月末、右図が 2021 年 3 月末。
（資料）日本銀行

公的⾦融の動向
⺠間⾦融機関による信⽤保証協会保証付き融資と政府系⾦融機関の融資の合計を公的⾦融と定義すると、2020 年度に公的⾦融による資⾦繰り⽀援が⼤きく拡⼤した後、2021 年度は
図表Ⅲ-1-10

図表Ⅲ-1-9 政府系・民間金融機関による企業向け貸出504030

前期差、兆円

50

政府系

45

民間(保証付)40

民間プロパー

35

合計

30

20

保証債務残高

兆円

25
20

10

15
10

0

5
-10

0
06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 年度

80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 年度（注）2021 年度は 2021 年 7 月末の値。
（資料）全国信用保証協会連合会（注）2021 年度は 2021 年 6 月末の値。
（資料）全国信用保証協会連合会、各社開示資料、日本銀行

15

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

概ね横ばいで推移している（図表Ⅲ-1-9）。この間、保証債務残⾼は、過去の⾦融危機時と⽐べても相応な規模に達している（図表Ⅲ-1-10）。

地域⾦融機関の中⼩企業⽀援
地域⾦融機関は、感染症の影響が⻑期化するなか、企業の資⾦繰り⽀援を続けている。こ
うした取り組みを反映して、中⼩企業向け貸出残⾼は、感染症拡⼤前の⽔準を⼤きく上回っている。もっとも、貸出の伸びは、①追加的な資⾦需要が全体として落ち着くなか、②前年に実質無利⼦融資の実⾏が⼤きく増加した反動に加えて、③製造業を中⼼に予備的な資⾦を返済する動きもみられ、対⾯型サービス業（飲⾷・宿泊等）を含め、幅広い業種ではっきりと鈍化している（図表Ⅲ-1-11）。感染症の影響を強く受けている企業の中には、資⾦繰りが逼迫している先もみられるものの、⾜もとにおいて、追加借⼊や貸付条件変更の申込に⽬⽴った増加はみられない（図表Ⅲ-1-12）。この間、地域⾦融機関は、コロナ禍後を⾒据えた構造
変化への対応を含め、事業転換など様々な本業⽀援を⾏っている。
図表Ⅲ-1-118

地域銀行の中小企業向け
業種別貸出

図表Ⅲ-1-12

前年比、％

100

7
6

中小企業向け貸出の条件変更の
申込件数

千件
地域銀行
信用金庫

80

5
4

60

3
2

40

1
0

20

-1

0

-2
14

15

16

製造業
運輸郵便
卸小売
その他

17

18

19

20

21 年

対面型サービス
不動産
建設
合計

20/3

5

7

9

11

21/1

3

5

7

月

（注）信用金庫は四半期平均値。
（資料）金融庁（注）銀行・保険業を除く。「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 2021 年 6 月末。
（資料）日本銀行

倒産件数、デフォルト率、代位弁済率は、総じて低位に抑制されているものの、飲⾷・宿泊業のデフォルト率については、⼀頃に⽐べ幾分上昇している2（図表Ⅲ-1-13）。⾜もとの⽔準
は、財政・⾦融両⾯の⽀援もあって、全体としては感染症拡⼤以前の⽔準を⼤きく下回って2

休廃業・解散の件数も、⾜もとまでの実績は総じて落ち着いている。法務省の登記統計によると、2021 年度
⼊り後の廃業件数は前年を 5％程度下回っている。
16

Ⅲ．⾦融仲介活動
１．⾦融機関による⾦融仲介活動

いるが、今後、実質無利⼦融資をはじめとするコロナ関連融資の返済が本格化していくなかで、感染症の影響が⼤きい企業を含め、借⼊企業が⼗分な債務返済能⼒を確保できているか、
丁寧に点検していく必要がある。
図表Ⅲ-1-13

倒産、デフォルト、代位弁済率の動向

倒産件数
百件

16

デフォルト率件 300 5.0

大口

14

小口(右軸)

12
10
8
6
4
2
0
07

09

11

13

15

17

19

代位弁済率

建設
小売
飲食宿泊
その他サービス
製造業

％

4.0

％

4.5
3.5
4.0
3.0
200 3.5
2.5
3.0
2.0
150 2.5
2.0
1.5
100 1.5
1.0
50 1.0
0.5
0.5
0.0
0 0.0
07 09 11 13 15 17 19 21 年度
07 09 11 13 15 17 19 21 年
21 年

250

（注）1.左図の「大口」は、負債総額 1 千万円以上。
「小口」は、同 1 千万円未満。
2.右図の「代位弁済率」は、「代位弁済金額（年率換算）」/「保証債務残高」として計算。
3.直近は、左図は 2021 年 7～9 月（四半期平均値）、中図は 2021 年 7 月、右図は 2021 年 4～6 月。
（資料）全国信用保証協会連合会、東京商工リサーチ、日本リスク・データ・バンク

貸出⾦利の動向
⾦融機関の新規貸出約定平均⾦利は、既往ボトム圏の⽔準で推移している。そうしたもとで、⻑期・新規約定平均⾦利は、⾦利押上げ要因となってきた実質無利⼦融資の実⾏が 2021
年 5 ⽉末をもって終了したことなどから、⾜もとにかけて低下している（図表Ⅲ-1-14）。この間、ストック・ベースの約定平均⾦利は、概ね横ばいの動きとなっている（図表Ⅲ-1-15）。
図表Ⅲ-1-14

2.0

国内銀行の新規貸出約定
平均金利％

図表Ⅲ-1-15

2.0

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
0.4

短期
長期

国内銀行のストック・ベースの貸出約定平均金利

％

0.6
0.4
0.2

0.2

07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 年

07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 年（注）後方 6 か月移動平均。直近は 2021 年 8 月。
（資料）日本銀行「貸出約定平均金利」（注）直近は 2021 年 8 月。
（資料）日本銀行「貸出約定平均金利」

17

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

（２）海外貸出
海外貸出は、主に⽶系企業による予防的な⼿元資⾦確保の動きから 2020 年春に⼀時⼤きめに増加した後、減少しており、⾜もとでは、感染症拡⼤以前の⽔準を下回っている（図表Ⅲ-1-16）。⾜もとの⼤⼿⾏の海外貸出の減少の背景としては、企業において、予防的に積み上げていた銀⾏借⼊を返済する⼀⽅、良好な市場調達環境のもとで、社債等で調達する動き
が引き続きみられていることや、⼤⼿⾏において、採算性の低い貸出を削減する動きが拡がっていることなどが挙げられる。
図表Ⅲ-1-16

銀行の海外貸出

大手行
1.0 兆ドル

地域銀行

0.9
0.8

45 十億ドル％ 40

外貨インパクトローン
海外店貸出
前年比(右軸)

40

30

0.7

10

0.4

-10

0.1
0.0

-20
10

12

14

16

18

20

25

30

20

20

15

0

0.2

40

30

20

0.3

50

35

0.6
0.5

％ 60

年

10

10

0

5

-10

0
10

12

14

16

18

20

年

（注）1.「海外店貸出」は海外店勘定の外貨インパクトローンを一部含む。「外貨インパクトローン」は金融機関が居住者に対して行う外貨建て貸出。前年比は、「外貨インパクトローン」と「海外店貸出」の合計の伸び率。
2.単体ベース。直近は 2021 年 7 月末。
（資料）日本銀行

図表Ⅲ-1-17

プロダクト別にみた大手行等の海外貸出の格付け構成

事業法人向け100（全体）（うちレバローン）

20/9
21/3
<79.8> <79.0>

20/9
21/3
<12.4> <12.4>

プロジェクトファイナンス

オブジェクトファイナンス不動産
ファイナンス

証券化
エクスポージャー

20/9
21/3<11.7> <12.5>

20/9
<2.7>

20/9 21/3<1.9> <2.0>

20/9 21/3 月<3.9> <3.8>

％

90
80
70
60
50
40
30
20
10
0

要注意先以下

B格

BB格

21/3
<2.6>

投資適格

（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。末残ベース。
2.括弧内は各時点における商品別の構成比。
（資料）日本銀行

18

Ⅲ．⾦融仲介活動
１．⾦融機関による⾦融仲介活動

海外貸出の格付け構成をみると、まず、全体の約 8 割を占める事業法⼈向け貸出について
は、2020 年 9 ⽉末対⽐で格付け構成に⼤きな変化はなく、全体として質の⾼いポートフォ
リオを維持している（図表Ⅲ-1-17）。また、このうち相対的にリスクの⾼いレバローンについても、格下げの動きが⼀服しており、格付け構成は概ね不変となっている。もっとも、事業法⼈向け以外のプロダクトをみると、与信額に占めるウエイトは限定的ながら、感染症の影響が⻑期化するもとで、航空機関連などを中⼼に、オブジェクトファイナンスの低格付け
⽐率が幾分上昇している。今後も、感染症の影響を受けやすい業種やプロダクトを中⼼に、その動向や信⽤コストへの影響に注意していく必要がある。

（３）有価証券投資⾦融機関の円債残⾼（国債、地⽅債、事業債等）は、⾦利が総じて低⽔準で推移しているもとで、横ばい圏内の動きとなっている（図表Ⅲ-1-18）。⼤⼿⾏では、⽇銀当座預⾦の積み上がりの状況や担保需要等に応じて短期国債の残⾼に増減がみられるもとで、全体として横ばい圏内の動きとなっている。地域⾦融機関では、残⾼は横ばい圏内ながら、保有国債の償還に伴い、超⻑期国債や国債以外の円債への振り替えが進んでいる。
図表Ⅲ-1-18
金融機関計
250

金融機関の円債残高

大手行

兆円

140

地域銀行

兆円

80

80

100

60

40

60

100
150

兆円

30

50
40

50

その他国内債
国債

0
13

15

17

19

21

20

30

40

20

20

10

10

0

0
11

兆円

70

120

200

信用金庫

11

13

15

17

19

21

0
11

13

15

17

19

21

11

13

15

17

19

21 年度

（注）国内店と海外店の合計。末残ベース。直近は 2021 年 8 月末。
（資料）日本銀行

⾦融機関の外債残⾼（円換算ベース）は、横ばい圏内の動きとなっている（図表Ⅲ-1-19）。
⼤⼿⾏では、海外⾦利の動向を踏まえた売り買いが交錯し、総じてみれば残⾼は横ばい圏内の動きとなっている。地域⾦融機関では、⽶⾦利の低下を受けて購⼊を控える動きもあり、残⾼は横ばい圏内となっている。

19

⾦融システムレポート

図表Ⅲ-1-19
金融機関計
70

45

円建外債
外貨建外債
外債

60

金融機関の外債残高

大手行

兆円

50

地域銀行

兆円

16

40

14

35

12

30

40

10

4

5

2

0

0
11

13

15

17

19

6
5
4
3
2
1
0

0
11

21

兆円

7

6

15

10

兆円

8

20

20

信用金庫

10

25

30

2021 年 10 ⽉

13

15

17

19

21

11

13

15

17

19

11

21

13

15

17

19

21 年度

（注）1.「外債」は、「外貨建外債」と「円建外債」の合計。
2.国内店と海外店の合計。末残ベース。直近は 2021 年 8 月末。
（資料）日本銀行

⾦融機関の投資信託の残⾼は、地域⾦融機関を中⼼に増加している（図表Ⅲ-1-20）。業態
別にみると、⼤⼿⾏では、グローバルに株価が上昇するもとで、2020 年度末にかけて株式投資信託を積み増していたが、2021 年度⼊り後は利益確定売りがみられ、残⾼は幾分減少している。⼀⽅、地域⾦融機関は、利息配当⾦の増収を企図して、マルチアセット型、海外⾦利系を中⼼に残⾼を積み増している（図表Ⅲ-1-21）。
この間、⾦融機関の株式保有動向をみると、減少傾向を辿ってきたが、⾜もと横ばい圏内の動きとなっている（図表Ⅲ-1-22）。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）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。この間、純投資⽬的では、地域銀⾏の⼀部に、残⾼を増やす先もみられている。
図表Ⅲ-1-20

金融機関の投資信託残高

大手行

地域銀行

金融機関計
35

兆円

14

投資信託
うちベア型

兆円

16

信用金庫

兆円

8

12

14

7

25

10

12

6

20

8

10

5

8

4

15

6

6

3

10

4

4

2

5

2

2

1

30

0

0
11

13

15

17

19

21

0

0

11

13

15

17

19

21

兆円

11

13

15

17

19

21

11

（注）1.投資信託以外の有価証券を一部含む。
2.国内店と海外店の合計。内国籍・外国籍合算ベース。末残ベース。直近は 2021 年 8 月末。
（資料）日本銀行

20

13

15

17

19

21 年度

Ⅲ．⾦融仲介活動
１．⾦融機関による⾦融仲介活動

図表Ⅲ-1-21

地域金融機関の投資信託残高の内訳

地域銀行
16

信用金庫

兆円

14

10
8

その他(6％)

7

ﾏﾙﾁｱｾｯﾄ(22％)

12

兆円

8

その他(13％)

ﾏﾙﾁｱｾｯﾄ(29％)

6

不動産ﾌｧﾝﾄﾞ(14％)

不動産ﾌｧﾝﾄﾞ(16％)

海外株系(4％)5

海外株系(1％)

日本株系(14％)4日本株系(8％)6円金利系(2％)3円金利系(4％)

4

海外ｸﾚｼﾞｯﾄ系(7％)

2

海外ｸﾚｼﾞｯﾄ系(8％)

2海外金利系(24％)

1

海外金利系(28％)

合計(100％)

0
15

16

17

18

19

20

合計(100％)

0

21 年

15

16

17

18

19

21 年

20

（注）1.取得原価ベース。凡例内の数字は、直近時点での構成比。
2.「その他」は、外国籍のその他の証券を含む。
3.2019 年 12 月末以前の「その他」には「ﾏﾙﾁｱｾｯﾄ」を含む。
4.直近は 2021 年 6 月末。
（資料）日本銀行

図表Ⅲ-1-22
金融機関計

15

金融機関の株式残高

大手行

兆円

10

地域銀行

兆円

5

8

4

6

3

4

2

2

1

信用金庫

兆円

2

兆円

10
1

5

0
13

15

17

19

21

0

0

0
11

11

13

15

17

19

21

11

13

15

17

19

21

11

13

15

17

19

21 年度

（注）1.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。
2.国内店と海外店の合計。ただし、大手行は国内店。末残ベース。直近は 2021 年 8 月末。
（資料）日本銀行

ゆうちょ銀⾏や系統上部⾦融機関などを含む⾦融機関全体の海外クレジット商品への投資
残⾼は、横ばいで推移している（図表Ⅲ-1-23）。クレジット・スプレッドが⼀段とタイト化する中、感染症再拡⼤など先⾏きへの警戒感もあって、慎重なスタンスを継続する先が多い。
なお、⼤⼿⾏等と⽐べると、地域⾦融機関のエクスポージャーは引き続き僅少である。
⼤⼿⾏等の海外クレジット投資残⾼を格付け別にみると、総じてみれば格付け別の⽐率に⼤きな変化はみられておらず、海外クレジットポートフォリオの質に関して、感染症の拡⼤を背景とした明らかな劣化は⽣じていない。証券化商品については、CLO（ローン担保証券）を含め保有する銘柄のほとんどが、信⽤格付けの最も⾼い AAA 格トランシェとなっているほ21

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

か、債券についても、90％程度が投資適格級（BBB 格以上）となっており、全体としては質の⾼いポートフォリオが維持されている（図表Ⅲ-1-24）。もっとも、債券の 50％近くは投資適格級の中で最も質が低い BBB 格となっているなか、主に⾮投資適格級（BB 格以下）ローンを裏付けとするバンクローン・ファンドも⼀部に保有されている。
図表Ⅲ-1-23

本邦金融機関の海外クレジット投資残高

大手行等

業態別

兆円

80

80

60

60

40

40

20

20

0

兆円

0

16/3
その他

17/3

18/3

CLO

19/3

20/3

ハイイールド債

20/9

21/3 月大手行等 地域銀行 信用金庫

投資適格債

海外クレジット投資証券（注）1.大手行等の集計対象は、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.業態別の残高は、2021 年 3 月末時点。
（資料）日本銀行

図表Ⅲ-1-24
債券
100

大手行等の海外クレジット投資における格付け別内訳
CLO

バンクローン・ファンド

％

兆円

60

無格付け
50

80

40

60
40
20

19/3 20/3 20/9 21/3

19/3 20/3 20/9 21/3

BBB格

30

A格

20

AA格

10

AAA格

0
19/3 20/3 20/9 21/3 月

0

BB格以下

残高(右軸)（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。
（資料）日本銀行

２．ノンバンクによる⾦融仲介活動（１）保険・年⾦基⾦
⽣命保険会社は、資産と負債のデュレーションミスマッチの解消を図る観点から、引き続き、超⻑期国債投資を継続している（図表Ⅲ-2-1）。外国証券については、ヘッジコストが低
22

Ⅲ．⾦融仲介活動
２．ノンバンクによる⾦融仲介活動⽔準で推移するもとで、引き続きヘッジ付きの⽶国投資適格債などを積み増す動きがみられている（図表Ⅲ-2-2）。
図表Ⅲ-2-1 生命保険会社の運用資産残高
250兆円

図表Ⅲ-2-2 生命保険会社の外国証券
投資のヘッジ比率
70 兆円

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)

200

60
50

％ 100

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)

90
80
70

150

40

100

30

40

20

30

60
50

50

20

10

0

10

0

04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 年度（注）1.「その他」は現預金、貸付金、投資信託、不動産を含む。
2.集計対象は大手生命保険会社 9 社。一般勘定ベース。
（資料）各社開示資料

11

12

13

14

15

16

17

18

19

0
20 年度

（注）集計対象は大手生命保険会社 9 社。一般勘定ベースの試算値。
（資料）各社開示資料

年⾦基⾦は、株価上昇を受けたリバランスを⾏いつつ、引き続き対外証券投資を継続している（図表Ⅲ-2-3、図表Ⅲ-2-4）。具体的にみると、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、2020 年 4 ⽉に変更した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に各資産の構成割合を定めたもの――に即しながら、相場環境に応じたリバランスを継続している。こうしたもとで、構成割合が引き上げられた外国債券を積み増す動きや、2020 年度中の株価の上昇を受けた
リバランスの動きがみられた。この間、企業年⾦は、基本的には従来の運⽤姿勢を維持しており、株価上昇を受けた同様のリバランスがみられた。
図表Ⅲ-2-3 生保・年金等の対外証券（中長期債）投資
7
6
5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
-6
-7

図表Ⅲ-2-4 生保・損保、年金等の株式売買動向

兆円

3

買入超

兆円
買入超

2
1
0
-1

売却超

生保
年金等

売却超

-2

生保・損保
年金等

-3

13

14

15

16

17

18

19

20

21 年

13

（注）1.「年金等」は銀行等および信託銀行の信託勘定。
2.直近は 2021 年 7～8 月。
（資料）財務省

14

15

16

17

18

19

20

21 年

（注）1.「年金等」は信託銀行の銀行勘定および信託勘定。
2.直近は 2021 年 7～8 月。
（資料）東京証券取引所

23

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

（２）証券投資信託
わが国の投資信託は、⽶国において⼤きな資⾦流出がみられた 2020 年第 1 四半期も含めて、堅調な資⾦流⼊が続いている（図表Ⅲ-2-5）。運⽤資産残⾼は、2020 年 2〜3 ⽉における株価などのリスク性資産価格の急落を受けて⼤幅に減少する局⾯もあったが、その後の相場回復による時価上昇から、増加が続いている（図表Ⅲ-2-6）。保有者別に残⾼をみると、株式の保有ウエイトが⾼い家計の増加幅が⼤きくなっている（図表Ⅲ-2-7）。
図表Ⅲ-2-5 投資信託の資金流出入
日本

米国

兆円

9

0.2 兆ドル

その他
家計
保険・年金
銀行

流入超
6

0.1
0.0
-0.1

3

-0.2
0
-0.3

流出超

-0.4

-3
18

19

20

21

18

年

19

20

21

年

（注）1.日本は投資信託受益証券、米国は mutual fund shares の資金流出入の合計。
2.米国の「家計」には、非営利団体を含む。
3.直近は 2021 年 4～6 月。
（資料）FRB "Financial accounts"、日本銀行「資金循環統計」

図表Ⅲ-2-6 投資信託の運用資産別残高300

図表Ⅲ-2-7 投資信託の保有者別残高

兆円

300

その他
対外証券投資株式等・投資信託受益証券
債務証券
貸出

250
200

兆円
その他
家計
保険・年金
銀行

250
200

150

150

100

100

50

50
0

0
05

07

09

11

13

15

17

19 年20/3 9 21/3 月（注）1.証券投資信託の運用資産残高の内訳。
（注）2.直近は 2021 年 6 月末。
（資料）日本銀行「資金循環統計」

05

07

09

11

13

15

17

19 年 20/3 9 21/3 月（注）1.投資信託受益証券の保有者別残高の内訳。
（注）2.直近は 2021 年 6 月末。
（資料）日本銀行「資金循環統計」

24

Ⅲ．⾦融仲介活動
３．⾦融循環と脆弱性

３．⾦融循環と脆弱性（１）ヒートマップ
以下では、⾦融仲介活動を踏まえたわが国の⾦融循環の現状を、ヒートマップ等を⽤いて点検する。ヒートマップは、⾦融活動の過熱による⾦融⾯の不均衡を早期に把握する観点から、1980 年代後半のバブル期にトレンドからの乖離度合いが⼤きくなった⾦融活動指標の動きを定点観測し、点検するためのツールである。⾜もとは、全 14 指標のうち 9 指標が過熱（トレンドから⼀定程度以上に上⽅乖離）でも停滞（トレンドから⼀定程度以上に下⽅乖離）でもない「緑」、5 指標がトレンドからの上⽅乖離が⼤きい「⾚」となっている。前回レ
ポート時点との⽐較では、4 指標（「M2 成⻑率」、「総与信・GDP ⽐率」、
「家計向け貸出の対GDP ⽐率」、「不動産業向け貸出の対 GDP ⽐率」）で引き続き「⾚」が点灯しているほか、新たに「企業向け与信の対 GDP ⽐率」で「⾚」が点灯した（図表Ⅲ-3-1, 2, 3）3。
図表Ⅲ-3-1 ヒートマップ
80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
年
金融機関

金融機関の貸出態度判断DI
M2成長率

金融市場
民間全体
家計
企業

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

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

資産価格

株価
地価の対GDP比率（注）直近は、株価が 2021 年 7～9 月、地価の対 GDP 比率が 2021 年 1～3 月、その他が 2021 年 4～6 月。
（資料）Bloomberg、財務省「法人企業統計」、東京証券取引所「信用取引残高等」、内閣府「国民経済計算」、日本不動産研究
所「市街地価格指数」、日本銀行「貸出先別貸出金」「資金循環統計」「全国企業短期経済観測調査」「マネーサプライ」「マネーストック」「⾚」点灯している 5 指標のうち、「M2 成⻑率」を除く 4 つの指標は、いずれも名⽬ GDPを分⺟としており、感染症拡⼤以降の名⽬ GDP の動きが押し上げに作⽤している。また、5指標全てが、与信またはマネーに関する指標であり、積極的な企業⾦融⽀援策が実施され、⾦融仲介活動が円滑に⾏われていることも、押し上げに作⽤していると考えられる。こうした点を踏まえると、5 指標の「⾚」点灯は、予備的な需要も含め、感染症の影響による売上や所得の急減により⽣じた運転資⾦需要に⾦融機関が応えた結果として、⽣じていると整理で3

図表Ⅲ-3-1 において、⼀般的には「⾚」は指標が上限の閾値を超えていることを、「⻘」は指標が下限の閾値を下回っていることを、「緑」はそれ以外を⽰す。「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、以下の⽂献を参照。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、No.14-J-7、2014 年 4 ⽉。
25

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

きる。これは⾦融活動の過熱感を表すものではなく、企業⾦融⽀援策等の結果として、積極的な⾦融仲介活動が⾏われ、企業の資⾦繰りが下⽀えされていることの表れと評価できる。
図表Ⅲ-3-2 総与信・GDP 比率200

図表Ⅲ-3-3 不動産業向け貸出の対 GDP 比率

％

18

原系列
トレンド

％

16

180

14
12

160

10

140

8
6

120

4

原系列
トレンド

2

100
80 83 86 89 92 95 98 01 04 07 10 13 16 19

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.後方 4 期移動平均。直近は 2021 年 4～6 月。
（資料）内閣府「国民経済計算」、日本銀行「資金循環統計」

80 83 86 89 92 95 98 01 04 07 10 13 16 19

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.後方 4 期移動平均。直近は 2021 年 4～6 月。
（資料）内閣府「国民経済計算」、日本銀行「貸出先別貸出
金」

この先、経済が着実な成⻑経路に復していく過程では、Ⅳ章でみるように、企業収益が回復し、債務返済は順調に進んでいくものとみられる。もっとも、成⻑率や企業収益が下振れるなど、何らかの理由で債務返済が順調に進まない場合には、総与信が実体経済活動の⽔準
対⽐過⼤なものに結果として転じていく可能性もある。この点を踏まえると、今後、何らかの理由で企業の債務返済が進まず、仮に「総与信・GDP ⽐率」の「⾚」点灯が⻑期化する場
合は、⾦融不均衡が蓄積されているリスクに対する警戒度をより⾼めていく必要が出てくると考えられる4。
なお、前回までのレポートで指摘したとおり、感染症拡⼤以前から、⾦融機関は、①ミド
ルリスク企業向け貸出、②不動産賃貸業向け貸出、③⼤型 M&A 関連などレバレッジが⾼い案件向け貸出などを中⼼にリスクテイクを積極化させ、経済成⻑率を上回るペースで信⽤量を拡⼤させており、そうしたなかで信⽤リスクを必ずしもカバーできない低採算の貸出も増加傾向にあった。こうした既存の脆弱性に対して、感染症の拡⼤やこれを受けた貸出増加がどのような影響を及ぼしていくかについては、注視していく必要がある（不動産市場の動向については、BOX2 を参照）。

4

1980 年以降の諸外国の銀⾏危機の事例では、「総与信・GDP ⽐率」の「⾚」点灯が⻑期化したり、他の指標にも同時に「⾚」が点灯したりする場合、その後の危機発⽣確率が⾼まる傾向がみられた。詳細は、⾦融システムレポート 2021 年 4 ⽉号の BOX1 を参照。
26

Ⅲ．⾦融仲介活動
３．⾦融循環と脆弱性（２）⾦融ギャップ・GDP at Risk (GaR)
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すること
で⼀つの指標に集約した「⾦融ギャップ」をみると、2020 年度のピーク対⽐ではプラス幅が縮⼩しているものの、はっきりとプラスの状態が続いている（図表Ⅲ-3-4）。
図表Ⅲ-3-4 金融ギャップと需給ギャップ
％ 8

2.5
2.0
1.5
1.0

金融ギャップ

6

需給ギャップ(右軸)

4

0.5

2

0.0

0

-0.5

-2

-1.0

-4

-1.5

-6

-2.0
-2.5
83

85

87

89

91

93

95

97

99

01

03

05

07

09

11

13

15

17

19

-8
21 年

（注）直近は、金融ギャップは 2021 年 4～6 月、需給ギャップは 2021 年 1～3 月。シャドーは景気後退局面、△は直近（2018 年 10 月）の景気の山を表す。
（資料）内閣府、日本銀行

図表Ⅲ-3-5 景気変動リスクの局面比較
0.5

確率密度
直近(2021年1～3月)

0.4

1990年1～3月

0.3
0.2
0.1
0.0
-6

-5

（注）2021 年 1～3 月の需給ギャップ公表時点のデータに基づく。

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
先行き3年間の需給ギャップ変化幅、年率、％pt

また、こうした⾦融ギャップの動きに起因する先⾏き 3 年間の GDP 成⻑率の確率分布を「GDP at Risk (GaR)」でみると5、感染症拡⼤後、⼀旦はバブル期以上に下⽅に厚くなった
分布の裾野が縮⼩し、実体経済のテールリスクが縮⼩してきていることが⽰唆される（図表5GaR の具体的な回帰式は、次のとおり。
先⾏き X 年間の需給ギャップ൮൲ ൌ ߙ൮൲ ൅ ߚ ቀ⾦融ギャップቁ ൅ ߛ ቀ⽶国 NFCIቁ ൅ ߜ
需給ギャップの変化幅の前期差

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、BOX1 を参照。
27

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

Ⅲ-3-5）。こうした結果には、⾦融ギャップのプラス幅縮⼩に加えて、経済の持ち直しに伴い、需給ギャップの前期差がプラスで推移したことが寄与している。
もっとも、感染症の帰趨や、それが内外経済に与える影響の⼤きさについては不確実性が⼤きく、感染症の影響の出⽅次第では、従前からみられていた⾦融ギャップの動きの背景にある脆弱性などを通じ、⾦融⾯の本格的な調整に結びつく可能性がある点には注意が必要である。

28

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク（特に注意すべきリスク）


新型コロナウイルス感染症の拡⼤を受け、昨年前半の内外経済は⼤きな落ち込みを経験した。その後の景気回復のペースは緩やかではあるが、⽇欧は概ね前回レポート時
点の調査機関・市場の平均的な⾒通しに沿って回復し、⽶国はより速いペースで回復している（図表Ⅳ-1-1）。
図表Ⅳ-1-1 今次局面とリーマンショック期の GDP 水準比較
日本

110

指数
リーマンショック期

米国
今次局面

リーマンショック期

欧州
今次局面

リーマンショック期

今次局面

105
100
95
90
85
80

その他
輸出
個人消費
実質GDP
前回FSR(2021年4月号)時点

08/
09/
10/
19/
20/
08/
09/
10/
19/
20/
08/
09/
10/
19/
20/
4-6
4-6
4-6 10-12 10-12
4-6
4-6
4-6 10-12 10-12
4-6
4-6
4-6 10-12 10-12 月（注）リーマンショック期は 2008 年 4～6 月、今次局面は 2019 年 10～12 月の実質 GDP を 100 として指数化。「前回 FSR（2021 年 4 月号）時点」は、2021 年 3 月時点における調査機関・市場の平均的な見通し。
（資料）BEA、Eurostat、IMF、内閣府、日本経済研究センター「ESP フォーキャスト調査」



わが国経済は、感染症の影響が徐々に和らいでいくもとで、改善基調を辿るとみられるが、感染症が中⻑期的な成⻑期待や内外経済に与える影響については、不確実性がきわめて⼤きい。国際⾦融市場では、⽶国⻑期⾦利の急上昇や変異ウイルスを含めた感染症の動向などによっては、リスク性資産の価格に調整が⽣じる可能性があり、⼗分な注意が必要である。



先⾏き、わが国の⾦融システムの安定を確保していく観点から、特に注意すべきリス
クは、①国内外の信⽤コストの増加、②有価証券投資関連損益の悪化、③ドルを中⼼とする外貨資⾦市場のタイト化に伴う外貨調達の不安定化である。

（国内の信⽤リスク）

⼤企業は、全体として、中⼩企業対⽐、潤沢に流動性や⾃⼰資本が確保されている企業が多く、感染症拡⼤前にみられた財務基盤の頑健性は維持されている。



中⼩企業については、⼤企業対⽐で財務基盤が脆弱であるほか、対⾯型サービスを中⼼に、回復ペースの⾒通しも相対的に緩やかである。



分析では、給付⾦や実質無利⼦融資などの企業⾦融⽀援策の⼤きな効果から、中⼩企
業全体のデフォルト率は相応に抑制されることが確認された。もっとも、中期的には、
29

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

企業⾦融⽀援策の効果は徐々に剥落し、デフォルト率は感染症がなかった場合の⽔準を上回る可能性があるほか、対⾯型サービス業や、感染症拡⼤以前から財務基盤が脆弱であった企業では、デフォルト率が⼤きめに上昇する可能性も確認された。
（海外の信⽤リスク）


邦銀の海外貸出は全体として質の⾼いポートフォリオを維持している。もっとも、感染症拡⼤前と⽐較して、⼀部の業種で質の劣化がみられる。また、邦銀の⼤⼝与信先では、同⼀業種内での相対的な財務状態の優位性が低下傾向にあることが⽰唆される。



プロジェクトファイナンスやオブジェクトファイナンスでは、感染症拡⼤後に格下げが増加したのち、⾜もとでもオブジェクトファイナンスで要注意先の⽐率が幾分⾼まった。感染症の影響が⼤きい航空機ファイナンスの信⽤⼒の動向にも留意を要する。

（有価証券投資にかかる市場リスク）


円債投資にかかる⾦利リスク量は既往ピーク⽔準にあり、株式リスク量は経営体⼒や収益に相応の影響を及ぼし得る⽔準にある。外債投資にかかる⾦利リスク量は総じて抑制されており、海外クレジット投資は全体としてはリスク抑制的に運営されている。



わが国⾦融機関による海外有価証券投資や、投資ファンドなどのノンバンクによる⽇本への投資の増加などを背景に、内外⾦融システムの連環性が⾼まっている可能性に留意が必要である。分析によると、個別⾦融機関でみても、有価証券ポートフォリオの時価変動の相関でみた投資ファンドとの重複度が⾼まっており、この重複度が⾼い⾦
融機関ほど、ストレス時に有価証券の時価変動のマイナス幅が⼤きくなる。

（外貨資⾦調達にかかるリスク）

近年、邦銀は外貨資⾦調達の安定性強化に努めてきたことから、その預⾦や社債などの安定性調達の残⾼は貸出⾦の残⾼を上回っており、両者の差額である「安定性ギャップ」はマイナス圏で推移している。もっとも、最近では、外貨調達におけるコスト抑制や、収益性をより意識した預⾦運営を背景に、そのマイナス幅は縮⼩している。

グローバルな市場変動は、邦銀の外貨資⾦調達に⼤きな影響を与える可能性がある。
分析によると、⾦利や投資ファンドの償還率の上昇、⾦融環境の広範な悪化などは、
CD・CP、レポ、円投といった調達⼿段の構成を変化させる主な要因である。また、投資ファンドの償還率が、調達レートの上昇やボラティリティ拡⼤にも作⽤する。もっとも、決済性預⾦をより多く持つ⾦融機関では調達⼿段の構成が相対的に安定しており、調達先が分散されている⾦融機関は市場調達のレートが低く、安定的な傾向にあるなど、⾦融機関の調達プロファイルの違いも相応に重要な役割を果たしている。

30

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
１．国内の信⽤リスク

１．国内の信⽤リスク（１）⾦融機関の信⽤コストと債務者区分構成
わが国⾦融機関の信⽤コスト率は、依然として低い⽔準にあるが、幾分、上昇している。
⾜もと、⼤⼿⾏では、感染症の影響が続くもとで、感染症の影響が⼤きい⼀部業種に対する引当の増加に加え、予防的引当の対象範囲を拡⼤した影響などから、上昇している（図表Ⅳ1-2）。地域銀⾏でも、予防的引当が進められたが、中⼩企業に対する企業⾦融⽀援策の効果などもあって、これまでのところ⼩幅な上昇にとどまっている。
図表Ⅳ-1-2 業態別にみた信用コスト率
％

0.8

大手行
地域銀行
信用金庫

0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2
06

08

10

12

14

16

20 （注）直近は 2020 年度。
年度 （資料）日本銀行

18

与信の債務者区分をみると、正常先の構成⽐は、⼤⼿⾏・地域銀⾏ではリーマンショック
期前のピークを上回るなど、⾼い⽔準を維持しているものの、最近では、地域銀⾏・信⽤⾦
庫を中⼼に低下傾向にあり、要注意先の構成⽐がやや上昇している（図表Ⅳ-1-3）。
図表Ⅳ-1-3 与信の債務者区分別構成比
大手行
100

地域銀行

％

100

信用金庫

％

100 ％

95

95

95

90

90

90

85

85

85

80

80

80

75

75

75

70

70

70

65

65
99

03

07

11

15

19 年度
正常先

65
99

03

07

11

要注意先

15

要管理先

19

年度

03

破綻懸念先以下（注）1.「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）。
2.直近は 2021 年 3 月末。
（資料）日本銀行

31

99

07

11

15

19 年度

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

（２）感染症拡⼤のもとでの企業の財務状況
企業の資⾦繰りの状況を確認すると、引き続き、全体としてみれば、⼤企業では「楽である」とする先が相応に多いほか、中⼩企業でも「楽である」とする先が「苦しい」とする先をやや上回っている（図表Ⅳ-1-4）。前回レポート時点と⽐較すると、⼤企業、中⼩企業ともに、全般的にやや改善している。もっとも、感染症拡⼤の影響が強い対⾯型サービス業（飲⾷・宿泊・対個⼈サービス業）では、依然として「苦しい」とする先が多く、資⾦繰りを巡る
図表Ⅳ-1-4 資金繰り判断 DI（規模・業種別）
大企業

中小企業

40 「楽である」－「苦しい」、％pt

40 「楽である」－「苦しい」、％pt

20

20

0

0

-20

-20
2021年6月
2020年12月
2019年12月-40

対面型サービス

運輸・郵便

情報通信

卸・小売

建設・不動産

製造

全産業

-60

対面型サービス

運輸・郵便

情報通信

卸・小売

建設・不動産

製造

全産業

-60

2021年6月
2020年12月
2019年12月-40（注）1.建設・不動産と対面型サービスは、内訳業種の有効回答社数による加重平均値。
2.対面型サービスは飲食・宿泊・対個人サービス（以下の図表も同様）。
（資料）日本銀行「全国企業短期経済観測調査」

図表Ⅳ-1-5 業種別売上高変化率（2019 年度対比）
大企業
40

中小企業

％

40

20

20

0

0

-20

-20

-40

-40

-60

-60

-80

％

-80
19 20 21 19 20 21 19 20 21 19 20 21 19 20 21 19 20 21 19 20 21
全産業 製造建設・ 卸・
不動産 小売情報
通信

年度 19 20 21 19 20 21 19 20 21 19 20 21 19 20 21 19 20 21 19 20 21 年度
運輸・ 対面型
全産業 製造 建設・ 卸・ 情報 運輸・ 対面型
郵便 ｻｰﾋﾞｽ
不動産 小売 通信 郵便 ｻｰﾋﾞｽ（注）1.左図の集計対象は上場企業。
2.実線は加重平均値、バンドは 10-90％点を示す。
3.2021 年度は見通し。
（資料）日本経済新聞社 NEEDS-Financial QUEST、日本銀行「全国企業短期経済観測調査」

32

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
１．国内の信⽤リスク

業種間のばらつきが拡⼤した状況が続いている（図表Ⅳ-1-4）。
次に、⼤企業については上場企業の個社別決算を、中⼩企業については短観の個票データ（2021 年 6 ⽉調査）を⽤いて、2021 年度の売上⾼⾒通しを確認する（図表Ⅳ-1-5）。全産
業でみると、⼤企業では感染症拡⼤前の 2019 年度の⽔準並みにまで回復する⼀⽅、中⼩企
業では 2019 年度の⽔準には届かない⾒通しとなっている。業種別にみると、2019 年度の⽔準を上回る業種もある中で、対⾯型サービス業や運輸・郵便業は⼤きく下回る⾒通しであり、業種間のばらつきが依然として⼤きいことが⽰唆される。同⼀業種内でみても、対⾯型サー
ビス業では、2021 年度も 2019 年度対⽐で⼤幅減収を⾒込んでいる企業が多く、業種間のみ
ならず企業間のばらつきも拡⼤した状況が続く⾒通しにある。

⼤企業の状況
先⾏きの感染症の帰趨が企業の財務⾯に及ぼす影響の⼤きさは、今後の売上や利益の推移に加えて、⾜もとの財務状況にも依存すると考えられる。⾜もとの流動性や⾃⼰資本の状況を確認すると、⼤企業では、中⼩企業対⽐でみて、潤沢に流動性や⾃⼰資本が確保されている企業が多い（図表Ⅳ-1-6）。感染症拡⼤前と⽐較すると、⼿元資⾦をより厚めに確保している先が増えているなど流動性⾯での頑健性が⾼まっている可能性があるほか、⾃⼰資本はほぼ変わらない姿となっており、全体としてみれば、感染症拡⼤前にみられた財務基盤の頑健性は維持されている。
図表Ⅳ-1-6 手元資金販管費比率・自己資本比率
手元資金販管費比率

自己資本比率
2.5 ％

10 ％
大企業(2021年度)
大企業(2019年度)
中小企業(2021年度)

8
6

1.5

4

1.0

2

0.5

0
0

12

24

36
48
手元資金/販管費、か月

大企業(2020年度末)
大企業(2019年度末)
中小企業(2020年度末)

2.0

0.0
-50

-25

0

25

50
75
100
自己資本/総資産、％（注）1.2019 年度の手元資金販管費比率は、2018 年度末の手元資金を、2019 年度中の販管費で除して算出。
2.2021 年度の手元資金販管費比率は、便宜的に、2020 年度末の手元資金を、2020 年度中の販管費で除して算出。
（資料）CRD 協会、日本経済新聞社 NEEDS-Financial QUEST

もっとも、前述のとおり、対⾯型サービス業や運輸・郵便業では、相対的に資⾦繰りの状
況が厳しい企業が多いほか、先⾏きの収益も低い⽔準にとどまる⾒通しが⽰されている。また、⼤企業については、与信額が⼤きく、個社のランクダウンが⾦融機関の信⽤コストに厳33

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

しい影響を与えうる点には留意を要する。

中⼩企業の状況
前回レポートでは、中⼩企業について、企業毎の財務⾯の状況や感染症拡⼤に伴う業況変化、企業⾦融⽀援策などを勘案しつつ、感染症拡⼤がデフォルト率に与える影響を動学的にシミュレーション分析した。今回レポートでは、企業収益を巡る企業間のばらつきの⼤きさについて精緻化し、企業⾦融⽀援策の内容などを含め、⾜もとの経済環境の変化も織り込みながら、同様の枠組みを⽤いて、2023 年度までの中期シミュレーション分析を⾏う6,7。

（３）シミュレーション分析（イ）分析における想定分析では、先⾏きの営業活動、投資活動、財務活動についての中期的な想定を置く。まず、企業全体の収益（営業利益等）は、先⾏きのマクロ経済動向に連動するとの前提のもと推計している（図表Ⅳ-1-7 左）。次に、全体の企業収益の推計値との整合性を確保しつつ、感染症の影響の差異も考慮して企業規模・業種毎の収益の想定を作成する（図表Ⅳ-1-7 左・中）8。
個別企業の収益の想定を作成する際には、同⼀業種内での企業間のばらつきが拡⼤する影響を、短観の個票データも活⽤しつつ、⼀定の仮定を置いて勘案している（図表Ⅳ-1-7 右）9。
上記の前提のもとで推計した先⾏きの収益をみると、2023 年度にはすべての業種で 2019 年
度の⽔準を上回る姿となる。
投資活動は、2021 年度以降も抑制的に⾏われると考えて、投資額を減価償却費並みと想定する。財務活動については、企業は 2020 年度末の⼿元資⾦を 2019 年度末よりも 10％厚め（予備的⽔準）に確保して、その後、感染症の影響が和らいでいく中で、2023 年度末にかけ

6

シミュレーション分析では、企業レベルのデータとして、CRD 協会の中⼩企業信⽤リスク情報データベース（登録企業︓⺠間・政府系⾦融機関および信⽤保証協会の取引先中⼩企業約 261 万社）に格納されている個社情報を⽤いた。分析の対象は、このうち、分析に必要なデータ項⽬が登録されている約 88 万社。

7

ここでのデフォルト率は、先⾏き 1 年以内に、要管理先以下へのランクダウン、3 か⽉以上延滞、信⽤保証協会
による代位弁済のいずれかに新たに該当する確率と定義している。

8

企業規模別の営業利益は、企業規模毎に、2020 年度営業利益の実績の⽔準を発射台とし、各期の全規模の値を2019 年度の売上⾼を⽤いて案分し、企業規模毎の先⾏き想定を作成している。また、中⼩企業の業種別の営業利
益は、同じく 2020 年度の業種別の実績の⽔準を発射台とし、2023 年度にかけて業種間の乖離が縮⼩すると想定
している。

9

個別企業毎の営業利益の想定については、2019 年度営業利益の実績の⽔準を発射台とし、各期の業種別の営業利益を、2019 年度の売上⾼と同⼀業種内の企業間のばらつきを⽤いて割り振る形で作成している。なお、短観の個票データ等を⽤いて、企業間のばらつきを確認すると、2020 年度に⼀旦⼤きく拡⼤して 2021 年度にやや縮⼩する。2022 年度以降については、2021 年度の⽔準が維持されると想定している。
34

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
１．国内の信⽤リスクて 2019 年度末の⽔準になるように、予備的⽔準を段階的に引き下げていくと想定する10,11。
実質無利⼦融資については、2020 年度において企業が⺠間⾦融機関の通常のプロパー融資に先⽴って利⽤したと考えたほか、元本の据置期間を 1 年12、返済期間を 5 年、利⼦の補給期間を 3 年と想定する。このため、2021 年度以降に徐々に返済が⾏われて、2023 年度以降に利払いが発⽣する。ただし、対⾯型サービス業については、先⾏きの企業収益の不確実性が⾼く、⼿元資⾦をより⻑く確保すると想定し、債務返済が 1 年後ずれすると仮定する。
政府等の各種の企業⾦融⽀援策は、感染症の影響が続くもとで、雇⽤調整助成⾦の特例措
置や営業時間短縮に係る協⼒⾦等の⽀援策等が、引き続き講じられている（図表Ⅳ-1-8）。
本分析でも、給付実績等を踏まえつつ、⽀援策の効果を勘案している（図表Ⅳ-1-9）13,14。
図表Ⅳ-1-7 中期シミュレーション分析における GDP と企業収益の想定
GDP と規模別営業利益

104

19年度＝100

業種別営業利益（中小企業）

19年度＝100140

企業間の営業利益のばらつき（中小企業）

1 ％

14 ％

0

12

102

120

100

100 -2

-1

10
8

-3
98

80

96

60

94

40
19

20

21

22

23
年度

実質GDP
営業利益(大企業、右軸)
営業利益(中小企業、右軸)

6

-4
-5

4

-6

2

-7

0
19

20

21

22

対面型サービス製造
建設・不動産卸・小売

23
年度-30 -20 -10

0
10
20
30
売上高営業利益率(業種平均からの乖離、％pt)
対面型サービス製造
建設・不動産卸・小売（注）中図は 2019 年度からの累積変化幅・2019 年度売上高比。右図の売上高営業利益率は、2021 年度の営業利益を売上高で除して算出。
（資料）財務省「法人企業統計」、日本経済研究センター「ESP フォーキャスト調査」
10

法⼈季報を⽤いて 2020 年度末の中⼩企業の⼿元資⾦の額を確認すると、ほとんどすべての業種で 2019 年度
末対⽐＋10％程度増加している。なお、前回レポートのシミュレーションでは、2019 年度末対⽐+10％の予備的⽔準を 2023 年度まで維持すると仮定したが、企業の債務返済の動きもみられていることを踏まえ、今回は 2021
年度末に同＋5％、2022、2023 年度末に 0％に低下すると想定した（ただし、対⾯型サービス業については、資⾦繰りが相対的に厳しいことを踏まえて、これよりも 1 年遅⾏する想定）。

11

なお、営業キャッシュフローの減少等により、⼿元資⾦がこの予備的⽔準を下回る場合には、企業はプロパー融資により追加借⼊を⾏う⼀⽅、予備的⽔準を上回る場合には、既存借⼊の返済を⾏う想定とした。

12

前回レポートのシミュレーションでは、元本の据置期間を 5 年としていたが、平均的な実態を勘案し、この想定を 1 年に変更した。

13

具体的には、経済センサス、個⼈企業経済調査を⽤いて、企業規模毎の企業数等を計測し、実際の給付実績か
ら中⼩企業への給付総額を推計する。そのうえで、中⼩企業への給付推計総額を上限として、売上⾼減少率が⼤きい企業から順に受給すると仮定している。

14

分析の対象とする⽀援策は、これまでと同様、給付⾦等と実質無利⼦融資に絞っているほか、本年 9 ⽉初の時
点で使途が決まっていない予備費や 2022 年度以降の予算については、織り込んでいない。
35

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

図表Ⅳ-1-8 各種企業金融支援策の概要
主な企業金融支援策

施策の概要

予算枠、事業規模

持続化給付金中小企業等に対する給付金（最大200万円給付）

5.7兆円

家賃支援給付金

支払家賃に応じて最大600万円給付

1.1兆円

雇用調整助成金の特例措置等

休業手当への助成率引き上げ（最大で全額助成）

4.6兆円

営業時間短縮に係る協力金

緊急事態宣言の再宣言等に伴う地方公共団体による時短要請等に応じた飲食店等への給付金（都道府県に交付金を配分）

3.6兆円

一時支援金・月次支援金

緊急事態宣言の再宣言等に伴う中小企業等に対する給付金（1か月あたり最大20万円給付）

0.7兆円

納税猶予制度の特例等

国税・地方税の納税、社会保険料の支払いを1年間猶予

約26兆円

利子補給により融資を実質無利子化

約110兆円

給付金等

納税猶予等

政府系・民間金融機関による実質無利子融資

実質無利子
中堅・大企業向け危機対応融資 政府系金融機関による長期・優遇金利融資
融資等
政府系金融機関等による資本性資金供給

政府系金融機関による資本性劣後ローンやファンドによる出資等

約10兆円

約12兆円

（注）2021 年 8 月末までの政府発表に基づく。「予算枠」は予備費の支出および発表された予算の流用分を含む。
（資料）厚生労働省、財務省、内閣府

図表Ⅳ-1-9 中期シミュレーション分析における企業金融支援策の想定
給付等受給額・融資額の算出方法

持続化給付金・対象企業は、200万円を上限として、「20年度の売上高減少額」を受給・中小企業給付額（推計値）まで、20年度の売上高減少率が大きい企業から順に受給すると仮定

家賃支援給付金・対象企業は、600万円を上限として「家賃月額×支給割合×6か月」を受給― 家賃月額は、各企業の賃借料×業種別の賃借料に占める家賃割合÷12― 給付割合は、家賃月額のうち75万円までが2/3、75万円を超える分は1/3
・中小企業給付額（推計値）まで、20年度の売上高減少率が大きい企業から順に受給すると仮定

雇用調整助成金の ・対象企業は、持続化給付金の受給企業と同じとして、総額が中小企業給付額（推計値）に一致するように、「売上減少率×人件費」に比例する額を受給
特例措置

営業時間短縮に係る協力金

・対象企業（飲食店）は、20年度は「店舗数×186万円」を、21年度は、1日1店舗あたり10万円を上限として、「19年度売上高×0.4×5/12（21年4～8月分に相当すると仮定）」を受給― 店舗数は、各企業の売上÷中小飲食業における1事業所あたり売上高
・中小企業給付額（推計値）まで、20年度の売上高減少率が大きい企業から順に受給すると仮定

一時支援金・
月次支援金

・対象企業（宿泊業等）は、1か月あたり20万円を上限として、20年度は「20年度の売上高減少
額の1/4（21年1～3月分に相当すると仮定）」を、21年度は「21年度の売上高減少額の5/12（21年4～8月分に相当すると仮定）」を受給
・中小企業給付額（推計値）まで、20年度の売上高減少率が大きい企業から順に受給すると仮定

実質無利子融資・対象企業は、すべての中小企業で、6,000万円を上限として、給付金等を受給してもなお資金調達が必要な場合に利用すると仮定（注）2021 年 8 月末時点の支給実績と予算枠等を用いて、中小企業給付額を給付金ごとに試算。
（資料）金融庁、経済産業省、厚生労働省、財務省、内閣府

36

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
１．国内の信⽤リスク（ロ）シミュレーション結果
流動性・信⽤⼒⾯の指標
経常利益をみると、⽀援策がなかった場合には、2020 年度に中⼩企業の半分が⾚字に陥ったとの結果となる15。⽀援策を勘案すると、給付⾦等の効果により、⾚字先企業の割合は 2019年度対⽐ 5％ポイント程度の上昇に抑制される（図表Ⅳ-1-10 左）。2021 年度については、
2020 年度よりも給付⾦等が減少するもとで、収益回復の想定が緩やかであることから、⾚字
先割合はさらに 5％ポイント程度上昇するが、2022 年度以降は企業収益の回復とともに低下する。もっとも、⽀援策を勘案しても、⾚字先割合は 2019 年度を上回る⽔準で推移する。
債務超過先の割合をみると、⽀援策がなかった場合は、2021 年度以降も経常利益⾚字先割
合が⾼⽔準で推移するもとで⼤きく上昇するが、⽀援策を勘案すると、上昇は相応に抑えられる（図表Ⅳ-1-10 中）。
営業キャッシュフローのマイナスを⼿元資⾦でカバーできなくなる短期資⾦不⾜先の割合をみると、⽀援策がなかった場合は、2020 年度に⼤幅に上昇するが、⽀援策を勘案すると、給付⾦等の効果により相応に抑制される（図表Ⅳ-1-10 右）。もっとも、2019 年度の⽔準にまでは低下しない。
図表Ⅳ-1-10
経常利益赤字先割合

シミュレーション結果

債務超過先割合

70 ％

45

％

試算
60

短期資金不足先割合
16 ％
試算

40
35

30

30

14
12

50
40

試算

10
8

20
10
0

実績
支援策勘案前
支援策勘案後05 07 09 11 13 15 17 19 21 23
年度

6
4

25

2
20

0
05 07 09 11 13 15 17 19 21 23
年度

05 07 09 11 13 15 17 19 21 23
年度（注）債務超過先は期初の純資産＋経常利益×（1－実効税率）が負の先。短期資金不足先は期初の手元資金＋営業キャッシュフローが負の先。
（資料）CRD 協会

デフォルト率こうした企業の流動性や信⽤⼒の変化を受けて、デフォルト率がどう推移するかを、デフ

15

本シミュレーションでは、便宜的に経常利益段階で給付⾦等による利益の押し上げ効果を勘案している。また、営業キャッシュフローは、給付⾦等を含む経常利益と減価償却費相当額の合計としている。
37

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

ォルト率モデルを⽤いて確認する16。このモデルでは、感染症の影響により企業の営業キャッシュフローが減少すると、流動性と信⽤⼒が悪化してデフォルト率が上昇する（図表Ⅳ-111）。また、各種の企業⾦融⽀援策（給付⾦等や借⼊）は、企業の⼿元資⾦を増やすことで、デフォルト率を低下させる。このうち、給付⾦等は、財務レバレッジの低下を通じて、翌年度以降のデフォルト率を押し下げる効果がある。⼀⽅、借⼊の増加は、財務レバレッジの上昇や債務返済能⼒の低下を通じて、翌年度以降のデフォルト率を上昇させる。実質無利⼦融
資は、借⼊の増加と同様の効果に加えて、3 年間利⼦補給がなされるとの想定のもとで、⼀時的にデフォルト率の低下に寄与した後、2023 年度には、利払い負担の増加を通じてデフォル
ト率の上昇に寄与する。
図表Ⅳ-1-11

デフォルト率モデルにおける波及経路

手元資金
流動性要因
企業金融支援策

短期資金過不足額比率
給付金等

実質無利子融資上限6,000万円
プロパー融資より優先

プロパー融資レバレッジ比率
1年以内
デフォルト率
借入金利

ＩＣＲ
信用力要因

上向き矢印：デフォルト率の上昇に寄与
下向き矢印：デフォルト率の低下に寄与（左から、給付金等、実質無利子融資、プロパー融資の寄与を示す）

⽀援策がなかった場合の中⼩企業全体のデフォルト率の推移を確認すると、2020 年度は、
流動性要因を主因に 30bps 程度上昇する（図表Ⅳ-1-12）。その後、企業収益が改善する想定のもとで、流動性要因によるデフォルト率の押し上げ効果は 2023 年度には剥落する。⼀⽅、2020 年度の⼿元資⾦の減少を補うための借⼊増加は、その後の債務返済能⼒等を悪化させることから、信⽤⼒要因によりデフォルト率が上昇する。その後、デフォルト率の上昇幅
は徐々に縮⼩するが、シミュレーション期間を通じて、押し上げ効果は残存する。
⼀⽅、⽀援策を勘案した場合、2020 年度は、給付⾦等や実質無利⼦融資によるキャッシュ16

デフォルト率モデルは、前回レポートと同様に、被説明変数を「先⾏き 1 年間のデフォルトの有無」として、説明変数を「短期資⾦過不⾜額⽐率」、「レバレッジ⽐率」、「借⼊⾦利」、「ICR（Interest Coverage Ratio）」
として推計している。また、デフォルト率変化幅に対する「短期資⾦過不⾜額⽐率」の寄与を流動性要因とし、「レバレッジ⽐率」、「借⼊⾦利」、「ICR」の寄与を信⽤⼒要因としている。
38

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
１．国内の信⽤リスクフローの増加により、流動性要因に起因するデフォルト率が⼤幅に押し下げられる（図表Ⅳ1-12）。その際、給付⾦等の受給により追加借⼊が抑制されるほか、借⼊も⼤半が実質無利⼦融資となることから、2021 年度以降もデフォルト率が抑制される。もっとも、実質無利⼦
融資の利⼦補給期間が終了する 2023 年度には、利払い負担の増加を通じて、デフォルト率
は幾分上昇する17。
対⾯型サービス業とそれ以外の業種に分けてみてみると、前者では、⽀援策の効果を受けて 2020 年度に⼀旦デフォルト率が低下するが、需要の回復が緩やかな想定のもとで、先⾏
きにかけて流動性、信⽤⼒双⽅の要因がデフォルト率を⼤きめに押し上げる（図表Ⅳ-1-13）。
それ以外の業種では、企業収益が回復するもとで、借⼊の返済が進むこともあり、信⽤⼒要因がデフォルト率を押し下げるが、2023 年度には、利払い負担の増加により、デフォルト率が上昇する18。
図表Ⅳ-1-12

デフォルト率変化幅の要因分解（全産業）支援策勘案前0.4

図表Ⅳ-1-13

支援策勘案後デフォルト率変化幅の要因分解（業種別）

対面型サービス業

％pt

0.6

0.3

それ以外の業種

％pt

0.4

0.2

0.2

0.1
0.0

0.0

-0.1
-0.2

-0.2

-0.3

-0.4

-0.4
-0.6

-0.5
-0.6

-0.8

20
21
22
流動性要因

23

ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ変化要因

20
21
22
信用力要因

23 年度

ﾃﾞﾌｫﾙﾄ率変化幅

20

21
22
流動性要因

23

ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ変化要因

20

21
22
23 年度
信用力要因
ﾃﾞﾌｫﾙﾄ率変化幅（注）企業金融支援策勘案後。

（注）感染症拡大がなかった場合（収益は横ばい、予備
的借入を行わない等）からのデフォルト率変化幅（図表Ⅳ-1-13、14 も同様）。

また、各個別企業について、2019 年度の財務基盤の情報を⽤いて感染症拡⼤以前のデフォ
ルト率を計算したうえで、2020 年度や 2023 年度の⽀援策勘案後のデフォルト率との関係
17

因みに、リーマンショック期におけるデフォルト率上昇幅（2003 年度から 2007 年度までの平均から、2008年度から 2010 年度までの平均への変化幅）の実績は、全業種で 39bps、最も上昇幅が⼤きかった加⼯型製造業
では 100bps 程度。詳細については、以下の⽂献を参照。⽇本銀⾏、「⾼粒度データを活⽤したデフォルト率予測
モデルとストレステストへの応⽤」、⾦融システムレポート別冊シリーズ、2019 年 3 ⽉。

18

与信ポートフォリオの変化要因もデフォルト率の変化に寄与する。例えば、感染症拡⼤の影響の企業間の差異が維持されるという想定のもとで、相対的に財務内容が良い企業が既存借⼊の返済を⾏うことにより⾦融機関の与信ポートフォリオから抜ける結果、デフォルト率が上昇している。
39

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

をみると、感染症拡⼤以前のデフォルト率が⾼い企業ほど、2020 年度のデフォルト率の上昇
は⼤きめに抑えられていることが確認できる（図表Ⅳ-1-14、資⾦調達額との関係については、BOX1 参照）。もっとも、デフォルト率はその後上昇し、2023 年度には、全体としては、感染症がなかった場合の⽔準をやや上回る。
図表Ⅳ-1-142019 年度デフォルト率別にみたデフォルト率変化幅（支援策勘案後）

全産業
1.0

対面型サービス業

デフォルト率変化幅、％pt

1.0

デフォルト率変化幅、％pt

それ以外の業種
1.0

0.5

0.5

0.5

0.0

0.0

0.0

-0.5

-0.5

-0.5

-1.0

-1.0

-1.0

-1.5

-1.5

-1.5

-2.0

-2.0

-2.0

2020年度
2023年度

-2.5
0

-2.5

1
2
3
4
5
6
デフォルト率(2019年度)、％

デフォルト率変化幅、％pt

-2.5
0

1
2
3
4
5
6
デフォルト率(2019年度)、％

0

1
2
3
4
5
6
デフォルト率(2019年度)、％（注）デフォルト率（モデル推計値）を 2％点毎にグループ化し、横軸は各グループの中央値、縦軸は各グループの平均値を図示。両端 4％はサンプルから除外。

（４）分析を踏まえた評価
以上の分析から、各種の企業⾦融⽀援策は、中⼩企業全体の 2020 年度のデフォルト率を⼤きく抑制してきたほか、前回レポート時以降の経済環境や企業の財務状況の変化などを勘案しても、2021 年度以降も⼤きな効果を発揮していくと考えられる。ただし、この効果は中期的には剥落し、デフォルト率は⾜もと対⽐でみて⼩幅上昇する可能性がある。もっとも、こうした結果は、マクロ的な企業収益の動向に加えて、企業の投資⾏動や財務⾏動に関する想定、収益の業種間・企業間のばらつきといった想定の置き⽅によって⼤きく変化する。これらの点は、現状ではきわめて不確実性が⼤きく、分析の定量的な含意については相当な幅を持って解釈する必要がある。
⾦融機関はこうした点も勘案し、貸出先企業の経営の持続可能性をしっかり⾒極めながら、企業の実情に応じた有効な⽀援を⾏いつつ、的確な信⽤リスク管理を⾏っていく必要がある。

２．海外の信⽤リスク
邦銀の海外貸出は、Ⅲ章でみたとおり、全体としてみれば質の⾼いポートフォリオを維持している（前掲図表Ⅲ-1-17）。世界経済は、引き続き感染症の影響下にあるが、総じてみれば回復しており、社債デフォルト率でみた企業の信⽤⼒も改善傾向にある。もっとも、ポー
40

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
２．海外の信⽤リスク

トフォリオの⼀部について劣化の動きがみられるなど、与信管理上の注意が必要な局⾯が続いている。

業種・地域別に整理した邦銀の海外貸出
まず、海外市場における社債デフォルト率をみると、感染症拡⼤後、⼩売、エネルギーを中⼼にデフォルト率は上昇したが、2021 年上期には、総じて感染症以前を下回る⽔準にまで低下している（図表 IV-2-1）。市場全体でみても、IG（投資適格級）から Non-IG（⾮投資適格級）への格下げ率や、Non-IG 社債のデフォルト率は、2020 年に増加したものの、⾜もとでは過去の平均的な⽔準をはっきりと下回っている（図表 IV-2-2）。このように、経済が回復している中で、企業の信⽤⼒は改善傾向にある。
図表Ⅳ-2-1 業種別社債デフォルト率
9 ％図表Ⅳ-2-2 社債デフォルト率
9 ％2019年下期
2020年上期
2021年上期

8
7

8
7

金融・保険

0

加工業種

0

電気・ガス

1
建設・不動産

2

1
素材業種

2

エネルギー

3

運輸・郵便

3

その他非製造業

4

卸売

5

4

情報・通信

5

対個人サービス6小売6（注）1.デフォルト率は発行体ベース、ローンを含む。
2.エネルギーは石油・天然ガス開発が対象。
（資料）Moody's

Non-IGのデフォルト率
IGからNon-IGへの格下げ率

85

90

95

00

05

10

15

20 年

（注）1.「デフォルト率」、「格下げ率」は四半期ごとに過去 2 四半期分を集計（発行体ベース、ローンを含む）。直近は 2021 年 1～6 月。
2.細実線は「デフォルト率」、細点線は「格下げ率」の期間平均値。
（資料）Moody's

次に、邦銀の海外貸出について、業種別・地域別に変化を確認する。感染症拡⼤前の 2019年 9 ⽉から昨年 9 ⽉では、貸出残⾼が⼤きい⾦融・保険や加⼯業種で Non-IG の残⾼が増加していたほか、感染症拡⼤防⽌策の影響が⼤きかったと考えられる運輸・郵便や対個⼈サービスでは、要注意先以下の残⾼が増加していた（図表 IV-2-3）。こうした Non-IG の残⾼の増加には、主として既存債権の格下げが寄与していたとみられる。地域別にみると、いずれの地域でも要注意先以下の残⾼が増加していた（図表 IV-2-4）。2020 年 9 ⽉からの半年間でみると、貸出残⾼は減少し、業種別には、加⼯業種、地域別には、⽶州を中⼼に減少している。格付け別にみると、要注意先以下の残⾼が幾分増加する⼀⽅で、IG や B 格では残⾼が減少している。

41

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

図表Ⅳ-2-3 邦銀の海外貸出残高（業種・格付け別）
2021 年 3 月末時点

160
140

十億ドル

2019 年 9 月末から2020 年 9 月末までの変化

十億ドル

Non-IGIG

800 15十億ドル

2020 年 9 月末から
2021 年 3 月末までの変化

十億ドル 30

15 十億ドル

十億ドル 30700 10

20

10

20

120

600

5

10

5

10

100

500

0

0

0

0

80

400 -5

-10

-5

-10

60

300 -10100 -2000-25-40 -20-50 -25-20

要注意先以下
B格
BB格
IG

-30
-40

全業種 右
(軸 )
金融・保険
加工業種
電気・ガス
建設・不動産
素材業種
エネルギー
運輸・郵便
その他非製造業
卸売
情報・通信
対個人サービス
小売

20-30 -15

全業種 右
(軸 )
金融・保険
加工業種
電気・ガス
建設・不動産
素材業種
エネルギー
運輸・郵便
その他非製造業
卸売
情報・通信
対個人サービス
小売

200 -15

全業種 右
(軸 )
金融・保険
加工業種
電気・ガス
建設・不動産
素材業種
エネルギー
運輸・郵便
その他非製造業
卸売
情報・通信
対個人サービス
小売

40-20 -10
要注意先以下
B格
BB格
IG

-50

（注）1.集計対象は 3 メガ行の海外貸出。
2.エネルギーは石油・天然ガス開発が対象。
3.格付けは各行の内部格付けに基づく。
（資料）日本銀行

図表Ⅳ-2-4 邦銀の海外貸出残高（地域・格付け別）
2021 年 3 月末時点

2019 年 9 月末から2020 年 9 月末までの変化

350 十億ドル
Non-IG
300
IG

15

十億ドル

2020 年 9 月末から
2021 年 3 月末までの変化
15

10

10

5

5

0

0

200

-5

-5

150

-10

-10

250

-15

100

-20
50

-25

0

-30
米州

欧州等

アジア
太平洋

-15

要注意先以下
B格
BB格
IG
増減計
米州

欧州等

-20
-25
-30
アジア
太平洋

十億ドル

要注意先以下
B格
BB格
IG
増減計
米州

欧州等

アジア
太平洋

（注）1.集計対象は 3 メガ行の海外貸出。
2.欧州等には中東およびアフリカを含む。
3.格付けは各行の内部格付けに基づく。
（資料）日本銀行

⼤⼝与信先の財務状況
邦銀の⼤⼝与信先19のうち、感染症の影響を⼤きく受けたと考えられる「特定業種」
（運輸・

19

以下の分析では、3 メガ⾏の海外与信先のうち、地域毎・格付け区分毎の与信額上位先を「⼤⼝与信先」と定義している。
42

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
２．海外の信⽤リスク

郵便と対個⼈サービス）とその他の業種に分けたうえで、感染症拡⼤の前後での業績の推移を確認すると（図表 IV-2-5）、その他の業種では ICR と ROA の業種内中央値が感染症拡⼤前の⽔準程度に回復しているのに対して、「特定業種」では⼤きく悪化した状態が続いている。「特定業種」のレバレッジ⽐率は、感染症拡⼤以降、徐々にその他の業種対⽐で⾼まっており、先にみた Non-IG の貸出残⾼の増加と整合的な姿となっている。こうした業種に対する邦銀の貸出のウエイトは⼩さいものの、先⾏きを注視していく必要がある。
図表Ⅳ-2-5 邦銀の大口与信先の財務指標
ICR

ROA

倍

レバレッジ比率

20 ％

70 ％

15

60

10

10

50

5

5

40

0

0

30

-5

-5

20

-10

-10

10

20
15

-15
19/
7-9

特定業種
その他業種

20/
1-3

20/
7-9

21/
1-3

-15
19/
7-9

0
20/
1-3

20/
7-9

21/
1-3

19/
7-9

20/
1-3

20/
7-9

21/
1-3 月

（注）1.対象は 3 メガ行の大口与信先。「特定業種」は運輸・郵便と対個人サービス。直近は 2021 年 4～6 月。
2.ICR は「EBITDA/利払い費用」、ROA は「EBITDA/総資産」、レバレッジ比率は「有利子負債/総資産」として算出（図表 IV-2-6、7 も同様）。
3.シャドーは「特定業種」、細点線は「その他業種」の 25-75％点。
（資料）S&P Global Market Intelligence、日本銀行

次に、邦銀の⼤⼝与信先の情報と企業財務データベースをマッチングさせ、同データベース収録の⺟集団企業群と⽐較することで、⼤⼝与信先の財務状態の相対的な位置づけを整理する20。ICR、ROA、レバレッジ⽐率について、邦銀の⼤⼝与信先と⺟集団企業群との時系列
⽐較を⾏うと（図表 IV-2-6）、ICR と ROA については、感染症拡⼤前には⼤⼝与信先が⺟集団企業群の中央値を上回っていたものの、感染症拡⼤以降は、ICR は⺟集団企業群との乖
離が概ねなくなり、ROA については乖離が縮⼩するなど、⼤⼝与信先の財務状態の優位性が低下している可能性が⽰唆される。レバレッジ⽐率については、感染症拡⼤以降、⺟集団企業群が概ね横ばいで推移する⼀⽅、⼤⼝与信先は 2020 年中に⾼まった後、⾜もとでは低下傾向にある。
先⾏きの収益性についての市場⾒通しを⼊⼿可能な先について、⺟集団企業群と⽐較すると、邦銀の⼤⼝与信先は、利益の伸びが相対的に⼩さい（図表Ⅳ-2-7）。業種構成の要因を取り除くために、同⼀業種に属する企業の中央値との差をみても、市場からやや厳しめの評

20

⺟集団企業群は、S&P Global Market Intelligenceで分析対象とする財務指標を取得可能な約4万社。後述の市場の利益⾒通しについては、このうち市場⾒通しが取得可能な約7千社と⽐較した。
43

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

価を受けている傾向に変わりはない。
図表Ⅳ-2-6 邦銀の大口与信先の財務指標比較
ICR
8 倍

ROA

レバレッジ比率
38 ％

10 ％

大口与信先
母集団企業群

8
6

％ 30

36

28

34

26

32

24

6
4
4
2

30
28

2
19/
7-9

20/
1-3

20/
7-9

21/
1-3

大口与信先
母集団企業群(右軸)

19/
7-9

20/
1-3

20/
7-9

19/
7-9

21/
1-3

20/
1-3

20/
7-9

21/
1-3

22
20
月

（注）対象は 3 メガ行の大口与信先。直近は 2021 年 4～6 月。
（資料）S&P Global Market Intelligence、日本銀行

図表Ⅳ-2-7 邦銀の大口与信先の収益性（ROA）見通し
水準
25 ％

業種中央値からの乖離幅
2 ％pt

見通し

見通し

中央値

1

20

0
15

-1

10

-2
-3

5
0
21/1-3月

大口与信先
母集団企業群
21

22

23 年

-4
-5
21/1-3月

21

22

23 年

（注）1.対象は 2021 年 3 月末時点の 3 メガ行の大口与信先のうち、2023 年までの暦年 EBITDA 予測が取得できた先。
2.ROA の算出における分母（総資産）は 2021 年 1～3 月実績値を使用。
3.シャドーは「大口与信先」、細点線は「母集団企業群」の 25-75％点。
（資料）S&P Global Market Intelligence、日本銀行

このように、邦銀の海外貸出は全体として質の⾼いポートフォリオとなっているものの、⼀部については劣化の動きがみられる。また、邦銀の⼤⼝与信先では、感染症の影響を⼤きく受けた業種の回復ペースが緩慢であるほか、ICR や ROA でみた債務返済能⼒や収益性の相対的優位性が低下している可能性がある。感染症の影響の帰趨や世界経済の⾒通しを巡る不確実性は⾼い。経済の回復ペースや業種間のばらつきの推移などを踏まえつつ、海外貸出の信⽤⼒の動向には引き続き留意が必要である。

プロジェクトファイナンス向け貸出
次に、プロジェクトファイナンス向け貸出のうち、主要部分を占めるエネルギー関連向け44

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
２．海外の信⽤リスクについて評価する。前回号で指摘したとおり、特に、⽯油・ガス系のプロジェクトについて
は、原油価格が低下すると、プロジェクトの価値やプロジェクトの親会社等の業績の毀損などを通じて、デフォルト率や回収率が悪化する可能性がある21。⾜もと、原油価格は回復傾向にあり、市場によるエネルギー企業の利益⾒通しも上⽅修正されているが（図表 IV-2-8）、
⻑期的にみれば、各国で脱炭素社会に向けた動きが加速するもとで、原油需要の減少に伴う⼤幅な価格調整のリスクがあることも指摘されており、引き続き注意が必要である（図表 IV2-9）。
図表Ⅳ-2-8 エネルギー企業の利益見通し
130 19年＝100

図表Ⅳ-2-9 原油需要の長期見通し
110 百万バレル/日

見通し

120

105
100

110

95

100

90
85

90

80
2021年6月末
2020年12月末
2020年6月末
2019年12月末

80
70

75
公表政策シナリオ
持続可能な開発シナリオ
感染症の影響織り込み前のシナリオ

70
65
60

60
19

20

21

22

（注）集計対象は EBITDA 予測が取得できた先。
（資料）S&P Global Market Intelligence

10

23 年

15

20

25

30

35

40 年

（注）1.2020 年以降は予測値。
2.「公表政策シナリオ」は、世界で公表されているエネルギー政策をすべて織り込んだシナリオ。「持続可能な開発シナリオ」は、パリ協定等で定められたエネルギー目標を達成するために辿ると予想されるシナリオ。エネルギー政策以外の経済環境の想定は「公表政策シナリオ」と同様。「感染症の影響織り込み前のシナリオ」は、2019 年時点の公表政策シナ
リオ。
（資料）IEA "World Energy Outlook 2020"

オブジェクトファイナンス（航空機関連）向け貸出
最後に、オブジェクトファイナンス向けのうち、ウエイトの⼤きい航空機ファイナンス向
け貸出について評価する。世界の航空旅客需要は、感染症拡⼤の影響から 2020 年は⼤幅な減少を経験した（図表 IV-2-10）。先⾏きについても、需要回復の遅れから、2023 年頃まで
は感染症拡⼤前を下回る⽔準が続くとの⾒⽅がある。また、最新の予測で下⽅修正が⾏われるなど、不確実性もある。今後、航空需要に下押し圧⼒がかかり、機体価格の下落やリース料の減少を通じて、航空機関連のオブジェクトファイナンスの信⽤⼒に影響が及ぶ可能性などには留意を要する。

21

詳細は、⾦融システムレポート 2021 年 4 ⽉号の BOX4 を参照。
45

⾦融システムレポート

図表Ⅳ-2-10140

19年=100

2021 年 10 ⽉

航空旅客需要の見通し

IATA
見通し

120
100
80
2021年7月
2021年4月
2020年10月
2019年10月

60
40
20
18

19

20

21

22

23

24

25

26 年

（注）有償旅客キロ数。2020 年までは実績値。
（資料）IATA/Tourism Economics "Air Passenger
Forecasts"

３．有価証券投資にかかる市場リスク
わが国の⾦融機関は、低⾦利環境が⻑期化するもと、海外クレジット商品や投資信託などへの有価証券投資を積極化させてきた。感染症拡⼤以降は、財政⽀出の拡⼤等を背景とする預⾦流⼊の拡⼤もあって、円債投資を増やしてきたほか、市況の⼤幅な回復が投資信託や海外クレジット投資に関する運⽤スタンスにも影響を与えている。こうした背景を念頭に、以下では、⾦融機関の有価証券投資にかかる市場リスクを点検する。

円⾦利リスク
⾦融機関の円債投資にかかる⾦利リスク量は、データが遡れる 2002 年度以降の既往ピー
図表Ⅳ-3-1 金融機関の円債の金利リスク量
金融機関計
10
8

兆円

大手行
％

60 4

兆円

地域銀行

信用金庫
％ 60

50

50
3

40

40

30 2

30

20

20

6
4
2
0

1
10

10
0 0
02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 年度
10 12 14 16 18 20
3年以下
5～10年
対自己資本比率(右軸)0
10 12 14 16 18 20 年度
10 12 14 16 18 20
3～5年
10年超
10-90％点(対自己資本比率、右軸)（注）1.金利リスク量は銀行勘定の 100bpv。コンベクシティ以上の高次項も勘案した推計値。直近の 2021 年度の計数は 2021 年
8 月末の試算値。
2.自己資本は、国際統一基準行の 2012 年度以降は普通株式等 Tier1 資本（CET1 資本）、国内基準行の 2013 年度以降はコ
ア資本、それ以前は Tier1 資本を表している（経過措置を除くベース）。特に断りのない限り、以下の図表も同様。
（資料）日本銀行

46

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
３．有価証券投資にかかる市場リスク

ク⽔準となっている（図表Ⅳ-3-1）22。感染症拡⼤以前は、⼤量償還を迎えた⾼クーポン債のキャリー収益減少を補う観点から、地域⾦融機関を中⼼にデュレーションが⻑期化していた
ことがリスク量の増加をけん引していた。この動きが続くなか、感染症拡⼤以降は、財政⽀出の拡⼤等を背景とする預⾦流⼊の拡⼤もあって、いずれの業態も投資残⾼を増やしてきたことでリスク量は増加している（前掲図表Ⅲ-1-18, 図表Ⅳ-3-2）。リスク量の対⾃⼰資本⽐率をみると、⼤⼿⾏が 10%程度、地域銀⾏が 20%程度、信⽤⾦庫が 30%程度まで⾼まっている。このうち地域銀⾏や信⽤⾦庫では、感染症拡⼤以降、⾦融機関間のばらつきは相応に⼤きくなっている。
図表Ⅳ-3-2 預入主体別の預金残高
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
-1
-2

前年比、％
金融機関等
個人
合計

公金等
一般法人

（注）1.対象は国内銀行。「金融機関等」は譲渡性預金を含む。
2.直近は 2021 年 4～6 月。
（資料）日本銀行
06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 年

図表Ⅳ-3-3 金融機関の円金利リスク量
大手行

地域銀行

10 兆円

信用金庫

％ 50 10 兆円％

50 10 兆円

％ 50

20

4

20

2

10

2

10

2

10

0

0

0

0

0

0

-2

-10 -2

低下要因

上昇要因-10 -2

金利リスク量4

調達20

金利スワップ

4

貸出

30

債券

6

金利リスク量30

調達

6

金利スワップ

30

貸出

6

債券

40

金利リスク量8

調達

40

金利スワップ

8

貸出

40

債券

8

-10

対自己資本比率(右軸)（注）金利リスク量は銀行勘定の 100bpv。コンベクシティ以上の高次項も勘案した推計値。調達はコア預金を勘案。大手行と地域銀行はオフバランス取引（金利スワップ）を考慮。大手行は 2021 年 6 月末、地域銀行と信用金庫は 2021 年 3 月末の値。
（資料）日本銀行

22

図表Ⅳ-3-1 では、全年限の⾦利が 1%pt 上昇（パラレルシフト）すると想定して、保有債券の経済価値の変動を算出している。銀⾏勘定の⾦利リスク（IRRBB）にかかる⾦融庁告⽰が指定する⾦利リスクシナリオの⼀つとして、円の⾦利変動幅については 1％pt の上⽅パラレルシフトが採⽤されている。
47

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

なお、この間の預⾦増加について、通常の預⾦と同様、⼀部は粘着性の⾼いコア預⾦の増加によるものと考えれば、銀⾏勘定全体の円⾦利リスクは、より抑制されていると評価できる（図表Ⅳ-3-3）23。もっとも、財政⽀出の拡⼤等を背景に流⼊した預⾦の粘着性については不確実性がある点には、引き続き留意を要する。

外貨⾦利リスク
⾦融機関の外債投資にかかる⾦利リスク量は、⼤⼿⾏については、海外⾦利の低下局⾯を捉えた利益確定売りがみられた 2020 年 3 ⽉対⽐でみると、⽶欧⾦利動向を眺めたポジションの復元により緩やかに増加している。地域銀⾏については、継続的な残⾼積み増しがみられたことから増加傾向にある。リスク量の対⾃⼰資本⽐率でみると⼤⼿⾏では約 10%、地域
銀⾏では約 5%と、総じて抑制された⽔準にある（図表Ⅳ-3-4）24。なお、地域⾦融機関では、
保有投資信託の 25％程度が海外⾦利を主たるリスクファクターとするものになっている（前
掲図表Ⅲ-1-21）。投資信託も含めた外貨⾦利リスクの管理は、引き続き重要である点に留意を要する。
図表Ⅳ-3-4 外貨建て外債の金利リスク量
大手行
4 兆円

地域銀行
％

40 16

千億円

％ 40

3

30 12

30

2

20 8

20

その他
ユーロ
ドル

対自己資本比率(右軸)10-90％点(対自己資本比率、右軸)（注）1.金利リスク量は銀行勘定の 200bpv。大手行はオフ
バランス取引を考慮。
2.「対自己資本比率」は、国際統一基準行が Tier1
1
10 4
10
資本ベース、国内基準行がコア資本ベース。いず
れも経過措置を含む。
3.直近は 2021 年 8 月末。
00 0
0
14 15 16 17 18 19 20 21 年度 14 15 16 17 18 19 20 21 年度（資料）日本銀行

株式リスク
⾦融機関の株式リスク量は、感染症拡⼤以降、⼀時的に鈍化した政策保有株式の削減ペースが回復した⼀⽅、純投資⽬的で株式の残⾼を増やす先もみられたことから、横ばい圏内の
23

図表Ⅳ-3-3 では、全年限の⾦利が 1%pt 上昇（パラレルシフト）すると想定して、各資産・負債の経済価値の変動を算出している。資産サイドの平均残存期間が負債サイドよりも⻑い場合、期間ミスマッチ（資産と負債の平均残存期間の差）が拡⼤すると⾦利リスク量は増加する。ただし、価値変動の計測は、円資産（貸出と債券）・負債、円⾦利スワップ（銀⾏のみ）のみを対象としている。なお、コア預⾦が増加したと想定して⾦利リスク量を計算する場合、調達側の残存年限が⻑期化することで、⾦利上昇時の負債の経済価値がより⼩さくなるため、銀⾏勘
定全体でみた⾦利リスク量は抑制されることになる。

24

図表Ⅳ-3-4 では、IRRBB にかかる⾦融庁告⽰において、⾦利リスクシナリオの⼀つとして上⽅パラレルシフ
トが採⽤され、⽶ドルとユーロの⾦利変動幅が 2％pt とされていることに鑑み、外貨建て外債の⾦利リスク量は、全年限の⾦利が 2%pt 上昇（パラレルシフト）すると想定して、保有債券の経済価値の変動を算出している。
48

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
３．有価証券投資にかかる市場リスク動きとなっている（図表Ⅳ-3-5）25。株式リスク量の対⾃⼰資本⽐率は、⼤⼿⾏、地域銀⾏ともに 20%程度と、引き続き収益や経営体⼒に相応の影響を及ぼし得る⽔準にある。⾦融機関は、引き続き、政策保有株式の保有意義とコストに関して客観的な評価を⾏い、政策保有株
式を含む株式リスク量を、経営体⼒との関係で適切な範囲にコントロールしていく必要がある。
図表Ⅳ-3-5 金融機関の株式リスク量
金融機関計
20

兆円

大手行
％

60 10
50

15

地域銀行

信用金庫

兆円

％

60
50

8

40

40
6

30

30

10

4
20

20
5
10
0

2

10

0 0
02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 年度
10 12 14 16 18 20
株式リスク量対自己資本比率(右軸)10 12 14 16 18 20

0
10 12 14 16 18 20 年度

10-90％点(対自己資本比率、右軸)（注）1.「株式リスク量」は VaR（信頼水準 99％、保有期間 1 年）。外貨建て分は含まない。
2. 2021 年度の計数は、2021 年 8 月末時点の保有残高と株価動向を用いた試算値。
（資料）日本銀行

海外クレジット投資のリスク
わが国⾦融機関の海外クレジット投資は横ばいで推移しており、全体としてはリスク抑制的な運営がなされている（前掲図表Ⅲ-1-23、Ⅲ-1-24）。CLO の裏付け資産の質の動きをみると、感染症の拡⼤以降、全体としてデフォルト率は上昇したあと低下してきているほか、担保や利払いの充⾜率に⼤きな変化はみられず、⾼格付の CLO の信⽤⼒は総じて安定しているとみられる。
もっとも、⼤⼿⾏等の⼀部では海外クレジット投資を増やす動きもみられており、海外ク
レジット市場において、先⾏き⼤きな調整が発⽣すれば、わが国⾦融機関にも相応の損失が発⽣するリスクがある26。海外クレジット投資に取り組む⾦融機関は、海外クレジット市場が全体としてどのように機能しているか、また、市場調達への依存度等、⾃らを取り巻く外貨
資⾦流動性を巡る状況も視野に⼊れつつ適切に分析し、リスク管理の継続的な向上に努めて25

図表Ⅳ-3-5 では、株式リスク量は信頼⽔準 99%、保有期間 1 年の VaR として算出した。ボラティリティは過去 5 年間を参照して計算した。

26

詳細は、⾦融システムレポート 2019 年 10 ⽉号の BOX2 を参照。
49

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

いく必要がある27。

投資信託等のその他のリスク
近年、主に地域⾦融機関が有価証券投資に投資信託を積極的に活⽤しており、最近では、
⾦利のほか、株式、信⽤、不動産、為替など多様なリスクファクターを持つ商品に投資している（前掲図表Ⅲ-1-21）。
感染症の拡⼤後も、マルチアセット型投資信託への投資を増やす動きが続いている。この商品は基本的には、価格下落リスクを⼀定の範囲にとどめながら多様な資産の⼊れ替えによってリターンの向上を追求するものであるが、市場変化に応じて資産配分が⾼い頻度で変更
されるものもある。この場合、⾦融機関サイドからみると、リスク量の変動を適時に把握することが難しいほか、市場の変動が⼤きいストレス局⾯では、必ずしもリスク分散の効果が⼗分に発揮されなかった事例もみられている。
こうした複雑な商品性の投資信託への投資を⾏う場合には、そのリスク特性を⼗分把握す
るとともに、リスクの定量化と継続的なモニタリング、損失拡⼤時の対応⽅針に関する実践
的かつ組織的な検討など、管理の枠組みについての⼯夫を重ねる必要がある。

わが国⾦融機関と投資ファンドとの有価証券ポートフォリオの重複度の⾼まり
リーマンショック以降、国際⾦融市場では、投資ファンドなどノンバンク部⾨の主体の⾦融仲介活動におけるプレゼンスが⾼まってきている。昨年 3 ⽉には、海外投資ファンドが有価証券の売却を急速に進めたことが、市場変動を⼤きくした⼀因と考えられている28,29。この結果、わが国でも多くの⾦融機関の市場ポートフォリオで各種リスク管理枠への抵触が発⽣した。
前回号で指摘したとおり、この背景には、近年、わが国全体としてみた⾦融機関と海外の投資ファンド部⾨の間で、時価変動の相関でみた有価証券ポートフォリオの重複度が強まっており、両者の「連環性効果」が⾼まっている構図が存在するとみられる30。今回は、わが国
27

海外クレジット投資におけるリスク管理体制等の現状と課題については、以下の⽂献を参照。⽇本銀⾏⾦融機
構局・⾦融庁監督局、「本邦⾦融機関の海外クレジット投融資の動向―⽇本銀⾏と⾦融庁の合同調査を踏まえた整
理―」、⽇銀レビュー、2020-Ｊ-4、2020 年 6 ⽉。
28

FSB では、現在、昨年 3 ⽉の市場急変を踏まえ、ノンバンク部⾨（オープンエンドファンド＜OEF＞、MMF 等）の頑健性を⾼めるための規制⾒直しの作業に着⼿している。MMF については、今年の 6 ⽉に、改⾰案の市中協議を開始している。OEF については、年内を⽬途に、IOSCO（証券監督者国際機構）との共同調査を実施し、来年にかけては、OEF の規制⾒直しの議論が本格化する⾒通しとなっている。

29

昨年 3 ⽉の市場急変時を含む、わが国⾦融機関の外貨資⾦調達リスクに関しては、BOX3 を参照。

30

連環性効果とは、資産価格の変動の⼤きさが異なる主体間の取引を通じて増幅される効果を表し、主に「ポートフォリオ重複度」、「残⾼調整率」、「価格影響度」から構成される。詳細は、⾦融システムレポート 2021 年
50

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
３．有価証券投資にかかる市場リスクの個別の⾦融機関と各投資ファンド（投資地域・商品別）のレベルにまで詳細化してポートフォリオの重複度を計測し、それが市場性ショックの波及に与える影響を分析する31。
各⾦融機関と投資ファンドの約 18,000 の各組み合わせの相関をみると、わが国の個別⾦融機関と投資ファンドのポートフォリオの重複度は、リーマンショック期前に⽐べ、昨年 3
⽉の市場急変時直前には、全体的に⾼まっていたことが⽰唆される（図表Ⅳ-3-6）。
図表Ⅳ-3-6 わが国金融機関と投資ファンドの重複度
リーマンショック期前(2005 年 1 月～2007 年 1 月)

昨年 3 月の市場急変時前(2018 年 1 月～2020 年 1 月)

赤▲：大手行等、青■：地域銀行、緑●：信用金庫、灰色六角形：投資ファンド（注）灰色六角形で示されている投資ファンドは、投資地域・商品別に約 50 種類ある。金融機関の有価証券ポートフォリオと投資ファンドにおける運用資産の重複度が高い場合（相関係数が 0.5 以上）にそれらの主体間で線を引いており、各図形は線の本数が多いほど大きくなっている。
（資料）EPFR Global、Haver Analytics、日本銀行

ファンド種類別・⾦融機関の業態別でみると、債券ファンドについては、⾜もと、全ての業態で重複度が⾼まっており、中でも信⽤⾦庫の⾼まりが顕著である（図表Ⅳ-3-7）。この
背景には、低⾦利環境が続くなかで、⾦融機関の有価証券のポートフォリオが相対的に利回りの⾼い海外の資産に傾斜してきていること、信⽤⾦庫では海外⾦利を主なリスクファクタ
4 ⽉号の BOX5 を参照。
31

ポートフォリオの重複度は、異なる主体が価格変動⾯で等質性の⾼い資産をどの程度重複して保有しているかを表す指標の⼀つである。本稿では、わが国⾦融機関（約 360 先）について、それぞれの投資ファンド（投資地
域・商品別集計、約 50 種類）との「重複度」を計算し、その集計値を分析する。より多くの「重複度」を計算する必要があることや、データが⾼粒度・⾼頻度であることから、「重複度」の計算は、前回号の⼿法ではなく、⾦融機関のポートフォリオ分析などで⽤いられる標準的な⼿法、DCC(Dynamic Conditional Correlation)-GARCH
モデルから得られる「相関係数」を使⽤している。DCC-GARCH モデルについては以下の⽂献を参照。Engle, R.,"Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional
Heteroskedasticity Models," Journal of Business & Economic Statistics, July 2002.
51

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

ーとするマルチアセット型投資信託への投資が増えていることなどがあると考えられる（前掲図表Ⅲ-1-21）。株式ファンドについては、⼤⼿⾏等、地域銀⾏との重複度の⾼まりが顕著である。⼤⼿⾏や地域銀⾏は政策投資株式の削減を進めているものの、依然として相応の株式を有しているもとで、前回レポートでみたように、海外ファンドが⽇本株への投資を増加させていることも、重複度の⾼まりに寄与している可能性がある32。
図表Ⅳ-3-7 投資ファンドとの重複度

図表Ⅳ-3-8 投資ファンドとの重複度と市場急変時の有価証券ポートフォリオの時価変動（昨年 3 月の市場急変時）

60 0.5以上の相関係数/全数、％10-90％点
50
平均
40
30

有価証券ポートフォリオの時価変動、
2 2020年3月の前月比、％①リーマンショック期前②昨年3月の市場急変時前

1

20

0

10

-1

0
①

②

①

②

①

②

①

②

①

②

①

-2

②

-3

大手行等 地域銀行 信用金庫 大手行等 地域銀行 信用金庫
債券ファンド-4

株式ファンド（注）「リーマンショック期前」と「昨年 3 月の市場急変時
前」は、図表 IV-3-6 と同じ期間。
（資料）EPFR Global、Haver Analytics、日本銀行

-5
-6
0

0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
投資ファンドとの相関係数、2020年1月時点（注）投資ファンドとの相関係数は、全ての投資ファンドとの相関係数を平均したもの。回帰線の切片と傾きは、1％水準で有意。
（資料）EPFR Global、Haver Analytics、日本銀行

ここで、昨年 3 ⽉の市場急変時の投資ファンドとの重複度と⾦融機関の有価証券ポートフ
ォリオの時価変動の関係をみると、急変直前に重複度が⾼かった⾦融機関ほど時価のマイナ
ス変化幅が拡⼤した傾向があることが確認される（図表Ⅳ-3-8）。
次に、グローバルな市場の変動要因（⽶国⻑期⾦利、ファンドの償還率、⽶国株価、⾦融環
境指数）に対する⾦融機関の有価証券ポートフォリオの時価の感応度が、投資ファンドとの重複度の強弱に応じてどう左右されるかを検証する33。推計結果をみると、投資ファンドとの重複度が⾼い⾦融機関ほど、それぞれのファクターへの感応度が有意に⾼まっており、中でもファンドの償還率に対する感応度が⼤きく⾼まっている（図表Ⅳ-3-9）。
なお、地域⾦融機関は、全体として投資信託の残⾼を積み増しているが、なかでも、貸出の収益性や経営体⼒指標が低い⾦融機関ほど、投資ファンドとの重複度が⾼くなっている（図表Ⅳ-3-10）。
32

詳細は、⾦融システムレポート 2021 年 4 ⽉号の図表 B5-4 参照。

33

ファンドの償還率は、グローバルな株式・債券・MMF・ETF ファンドの合算値ベースであり、国際⾦融市場の変動要因のうちファンドに関連した部分を捉えるものとして⽤いている。データは、⽶国投資信託協会に基づく。
52

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
４．外貨資⾦調達にかかるリスク

⼀⽅で、近年、海外投資ファンドが⽇本への投資を増加させていることも、⾦融機関と投資ファンドとの重複度を強化している。このため、⾦融機関⾃⾝のリスクテイクとは別に、投資ファンドなどの⾏動の結果として、国際⾦融市場における市場性ショックが⾃⾝の有価証券ポートフォリオに与える影響が増幅される可能性がある。また、重複度の⾼い⾦融機関が増加していることも踏まえると、投資ファンドなどの⾏動の影響が⾦融システムの広い範囲に及び得ることも⽰唆される。
図表Ⅳ-3-9 投資ファンドとの重複度と市場性ショックの波及
説明変数＼被説明変数

米長期金利(前月差、％pt) ＜a＞
×投資ファンドとの重複度(高、前期) ＜b＞

米株価(前月比、％) ＜a＞
×投資ファンドとの重複度(高、前期) ＜b＞

ﾌｧﾝﾄﾞ償還率(前月差、％pt) ＜a＞
×投資ファンドとの重複度(高、前期) ＜b＞

シカゴFCI(前月差、pt) ＜a＞
×投資ファンドとの重複度(高、前期) ＜b＞

固定効果
Adj. R 2
個別行数
サンプル数
期間

図表Ⅳ-3-10

有価証券の時価変動(前月比、％)

説明変数＼被説明変数

増幅効果
(b/a)

定数項

-0.341 ***-0.158 ***0.46
0.021 ***
0.005 *
0.22
-0.019 ***-0.076 ***3.97-0.605 ***-0.197 **
0.33
〇
0.15
361
66,178
2005年1月～2021年4月（注）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準で有意。
投資ファンドとの重複度が高い先は、相関係数が標本平均よりも 1 標準偏差以上高い先。
（資料）Bloomberg、EPFR Global、Federal Reserve Bank ofChicago、Haver Analytics、ICI、日本銀行

投資ファンドとの重複度と財務指標の関係
投資ファンドとの相関係数
0.617 ***

自己資本比率(％)
国際統一基準行-0.004 **国内基準行-0.003 ***預貸率(％)-0.003 ***貸出利ザヤ(％)-0.023 **

総資産(対数)
ROA(％)-0.0050.006-0.0010.32
351
2020年1月

役務取引等利益/業務粗利益(％)
2

Adj. R
サンプル数
時点(被説明変数)（注）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準で有意。
対象は地域金融機関。国際統一基準行の自己資本比率
は、CET1 比率。説明変数は 2019 年 3 月期のものを使用。
（資料）EPFR Global、Haver Analytics、日本銀行

⾦融機関には内外の⾦融システムの連環性の強まりが、⾃らが直⾯している市場リスクの特性や既存の市場リスク管理の機能度に変化を及ぼしている可能性も考慮しつつ、投資計画
やリスク管理⽅針を考えていくことが期待される。

４．外貨資⾦調達にかかるリスク
近年、邦銀は、海外業務の拡⼤を背景に外貨の要調達額を⼤幅に増加させてきた。円資⾦に⽐べると、外貨資⾦は、リテール預⾦という安定的な資⾦調達基盤が乏しいことから、市場性調達への依存度が⾼くなる傾向があるが、そうしたもとで邦銀は、決済性預⾦など法⼈
顧客を中⼼とした預⾦や社債といった安定性調達の⽐重を⾼めることに注⼒してきた（図表Ⅳ-4-1,2）。
⼤⼿⾏の外貨バランスシートにおける貸出⾦（＝資産）と安定性調達（＝負債）の差額である「安定性ギャップ」をみると、負債サイドでの預⾦等の増加に加え、資産サイドでの貸出の減少も相まって（前掲図表Ⅲ-1-16）、昨年末にかけてマイナス幅が拡⼤した（図表Ⅳ-53

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉4-3）。もっとも、最近では、外貨調達におけるコスト抑制や、収益性をより意識した預⾦運営などを背景に、安定性ギャップのマイナス幅は縮⼩している。具体的には、安定性は⾼いが調達コストが相対的に⾼い市場性調達（中⻑期円投など）を抑制する動きが続いているほか、各国の⼤規模な財政⽀出や緩和的な⾦融政策のもとで、預⾦も含めた調達環境の⼀段の改善を眺め、過去に⾼コストで集めた預⾦を削減する動きなども拡がっている。
図表Ⅳ-4-1 大手行の外貨建てバランスシート

図表Ⅳ-4-2 大手行の外貨調達手段の変化

100 ％

500

90

17年1～3月との差額、十億ドル
CD・CP
社債等
円投

400

80
70

レポ
預金

300

60

200

50
40

100

30
20

0

10

-100

0
資産
貸出金
有価証券
インターバンク
その他

17

負債
預金
社債等
中長期円投
短期円投
レポ
インターバンク
その他

18

19

20

21 年度

（注）1.集計対象は国際統一基準行。四半期平均ベース。
2.直近は 2021 年 4～6 月。
（資料）日本銀行（注）集計対象は国際統一基準行。2021 年 7 月末時点。
（資料）日本銀行

図表Ⅳ-4-3 大手行の安定性ギャップ
1.2

兆ドル

安定性ギャップ
社債等
中長期円投
預金
貸出金

1.0
0.8

-10.1％
-3.3％

23.9％

0.6
0.4
0.2
0.0
10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

年

21/1

（注）1.「社債等」と「中長期円投」は、
2012 年 3 月末までは 3 か月超、2012
年 6 月末以降は 1 年超の調達。
2.図中の計数は、貸出金に対するギャップの比率（2014 年 4 月末、2020
年 12 月末、2021 年 7 月末）。
3.集計対象は国際統一基準行。
4.直近は 2021 年 7 月末。
7月（資料）日本銀行

外貨資⾦調達の各⼿段の利⽤可能性や調達レートは、グローバルな市場の変動の影響を強く受ける。例えば、リーマンショック期においては、市場環境が広範に悪化するもとで、資産運⽤サイドでは貸出が増加する⼀⽅、資⾦調達サイドでは市場性調達に傾斜し、調達⾯でのストレスが⽣じた（後掲図表 B3-1）。また、昨年春にも、CD・CP などの市場性調達が⼀

54

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
４．外貨資⾦調達にかかるリスク

時的に困難化した34。実際、外貨調達⼿段の時系列変化や取引ごとの⾼粒度データを⽤いた分
析などからは、グローバルな⾦利、ファンド償還率、⾦融環境の広範な悪化が、調達⼿段の主たる変動要因であること35（図表Ⅳ-4-4）や、市場性調達のレートにも⼤きな影響を与えることが確認できる。
図表Ⅳ-4-4 グローバルな市場の変動要因が外貨調達手段に与える影響①金融環境の広範な悪化（FCI の上昇）

運用側

調達側

②ファンドの償還率上昇

運用側

調達側

預金

預金

調達需要

レポ

③米金利上昇

運用側

調達側
預金

貸出

レポ

資産

CD・CP等

貸出以外 CD・CP等
の資産
円投

調達需要
資産

レポ

調達需要

CD・CP等
円投

その他

円投
その他

（米ドルオペ等）（米ドルオペ等）：シェア拡大、その他（米ドルオペ等）：シェア縮小、赤(黒枠あり)：主な調達需要発生源、緑：主な調達先（注）図表 B3-2 の推計結果から作成。矢印の上下はシェア拡大・縮小を、長さは変化幅を表す。

同じデータを⽤いた分析からは、預⾦における決済性預⾦の獲得や市場性調達における調達先の分散といった取り組みが、調達レートの安定化や、預⾦から市場性調達への代替を余儀なくされるリスクの抑制に効果があることが確認できる（BOX3 を参照）。
海外業務全体としての収益性向上は邦銀にとって重要な経営課題であるものの、こうした分析結果を踏まえると、外貨資⾦調達の安定性向上は引き続き重要であり、邦銀には、平時から、収益性を意識しつつも、安定性向上に向けた対応を進めることが求められる。加えて、
昨年 3 ⽉の市場急変時の経験も踏まえつつ、流動性ストレステストや各種危機管理ツールの実効性向上、迅速で正確なデータ把握のための体制整備などを通じ、危機対応⼒の強化やリスク管理の⾼度化に引き続き取り組む必要がある。

34

詳しくは、次の資料を参照。⻘⽊凌・安德久仁理・福島駿介・⼋⽊智之・渡邊真⼀郎、「最近の⼤⼿⾏の外貨
資⾦繰り運営 ── 新型コロナウイルス感染症拡⼤の影響を中⼼に ──」、⽇銀レビュー、2021-J-12、2021
年 10 ⽉。

35

BOX3 における推計結果をみると、①⾦融環境の広範な悪化は、貸出と預⾦のギャップを拡⼤しつつ、円投のシェアを拡⼤する、②ファンド償還率の上昇は、CD・CP 等によるシェアを縮⼩させるもとで、主としてレポや短期円投のシェアを拡⼤する、③⽶国⾦利上昇は、預⾦のシェアを縮⼩させる。
55

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

５．経営環境の構造変化がもたらすリスク
最後に、⾦融機関を取り巻く経営環境の構造変化がもたらすリスクとして、サイバーリス
ク、気候関連⾦融リスク、⾦利指標改⾰に焦点を当て、⾜もとの動きや展望を整理する。

（１）サイバーリスク
サイバーリスクは、①技術進歩が速い分野であるため、⾦融機関が講じた防御策を、技術⾯や規模⾯で凌駕する攻撃を受ける可能性がある、②攻撃が成功した場合、各⾦融機関が資⾦や証券の決済ネットワークなどで接続されているため、瞬時に他の⾦融機関や⾦融システ
ム全体に伝播し得る、③被害の公表やその内容は被害者の判断に委ねられており、公表情報の量や網羅性が⼗分ではない、④リスクの定量化が難しく、また⾦融機関の資本充実では対処しきれない外部性が残る、といった特徴がある。
サイバー攻撃の被害は急増しており、世界的には⼤規模なソフトウェアサプライチェーン
攻撃36のように、多数のユーザーに対して同時に深刻な脅威を与え得るものも確認されている。わが国でも、クラウドサービスの利⽤拡⼤やテレワークの普及のもとで、サイバー攻撃が増加するとともに、発⽣ポイントが多様化するなど、リスクが⾼まっている。例えば、新型コロナウイルス感染症の拡⼤を背景とする在宅勤務の普及に伴い、外部から社内システムにインターネット経由で接続する際に⽤いられる VPN 装置の脆弱性を狙う攻撃や、リモート
デスクトップ機能に利⽤するパスワードの総当たり攻撃が増加している。また、インターネ
ットバンキングにかかる預⾦等の不正引き出し⾦額・件数が、2019 年以降、著増し、2020
年も件数は⾼⽌まりしている。
サイバー攻撃を完全に阻⽌することは困難であるが、既往のオペリスク管理の強化やオペ
レーショナル・レジリエンス37を⾼めることを通じて、情報漏洩のリスク軽減や重要な業務停⽌の回避などを図り、可能な限り被害を抑えることが重要である。感染症の拡⼤やサイバー攻撃の増加等の環境変化に伴い、バーゼル銀⾏監督委員会は、2021 年 3 ⽉、「オペレーショ
ナル・レジリエンスのための諸原則」38を公表するとともに、「健全なオペレーショナル・リ
スク管理のための諸原則」39を改訂し、ICT セキュリティの確保に関する内容を拡充した。こ36

攻撃者が、ソフトウェア製品が開発され、ユーザーに提供されて最終的に利⽤されなくなるまでの過程の⼀部を悪⽤して、ユーザーを攻撃する⽅法。ソフトウェアの開発環境や更新プロセスに侵⼊する⼿⼝が代表的。
37

⾦融機関が、サイバー攻撃に限らず、⾃然災害やシステム障害なども含め、業務遂⾏を困難にする事態が発⽣した場合においても、引き続き重要な業務を遂⾏できる能⼒のことを指す。
38

サイバー攻撃や⾃然災害などの発⽣時における銀⾏の重要業務の継続について、銀⾏に対して求める計 7 の原則（ガバナンス、オペレーショナル・リスク管理、業務継続計画とテスト、相互連関性の特定、サードパーティ依存度の管理、インシデント管理、サイバーを含む情報通信技術のセキュリティ対応）を⽰すもの。
39

健全なオペレーショナル・リスク管理のための諸原則（2003 年初版策定）は、銀⾏がオペレーショナル・リス
クを管理（識別、評価、モニタリング、コントロール／削減）するうえでの指針を⽰したもの。2011 年、2021
56

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
５．経営環境の構造変化がもたらすリスク

れらの原則も踏まえながら、脅威に対する防御に加え、被害を最⼩限に⾷い⽌めるための計
画を予め⽴案し、脆弱性診断や攻撃試⾏等などを通じて実効性の検証を定期的に実施することで、頑健性を⾼めていく必要がある。グループ企業や海外拠点を有する⾦融機関においては、グループやグローバルベースでの頑健性向上の取り組みも重要な論点である。
⾦融機関⾃⾝が管理するシステム基盤や情報資産の管理に外部サービスを⽤いる場合にも、特に注意を要するものがある。最近では、クラウドサービスにおけるアクセス権の設定不備等を突いた不正アクセスにより、顧客情報が漏洩する事例が多くみられている。こうした外部サービスの利⽤にあたっても、⾦融機関とサービスを提供する事業者の責任範囲を予め明確にしたうえで、事業者の責任範囲について委託先管理の枠組みで適切にリスク管理を⾏うことが求められる40。また、⾦融機関は、キャッシュレスサービスの提供などを⽬的とする
API 接続先に対しても、データ連携時の本⼈確認プロセスを把握・評価するなど、⼗分なガバナンスを働かせることが求められる。

（２）気候関連⾦融リスク
世界各地で異常気象や、それに伴う⼤規模な災害が頻発しているもとで、気候変動問題は、将来にわたって社会・経済に広範な影響を及ぼし得るグローバルな課題であるとの認識が⼀段と⾼まっている。⾦融の分野では、気候変動に起因する災害や海⾯上昇といった物理的現象や、低炭素社会への移⾏に向けた政策変更や技術⾰新などが、⾦融機関の資産価値の毀損等を通じて、⾦融機関経営や⾦融システムの安定性を損なうリスク41（いわゆる、「気候関連
⾦融リスク」）について、その対応に向けた国際的な議論が活発化している。⾦融安定理事会（FSB）は、本年 7 ⽉、国際協調の促進を企図して、基準設定主体や、気候変動リスク等に係る⾦融当局ネットワーク（NGFS）、その他国際機関における関連する取り組みを包括した作業計画を策定した42。計画では、企業の情報開⽰の促進、データの整備、脆弱性分析の実
施、規制・監督ツールの策定という相互に連関する 4 分野での作業内容が⽰されており、今後、作業計画に沿って、気候関連⾦融リスクへの国際的な対応が進められていく。
こうした国際的な対応に呼応しながら、各国・地域の⾦融当局や⾦融機関は、気候関連⾦
融リスクの定量化⼿法の開発やリスク管理体制の強化等に向けた取り組みを進めている。例
えば、気候関連⾦融リスクの定量化については、気候変動の程度や経済に与える影響等につ
年に環境変化等を踏まえて改訂された。
40

詳細については、以下の⽂献を参照。⽇本銀⾏、「クラウドサービス利⽤におけるリスク管理上の留意点」、
⾦融システムレポート別冊シリーズ、2020 年 11 ⽉。
41

⼀般に、物理的現象による損失リスクを「物理的リスク」、低炭素社会への移⾏の過程で⽣じる変化による損失リスクを「移⾏リスク」と呼ぶ。
42「気候関連⾦融リスクに対処するための FSB ロードマップ」の詳細は、以下を参照（https://www.fsb.org/2021/07/fsb-roadmap-for-addressing-climate-related-financial-risks/）。
57

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

いて⼀定の仮定に基づいてシミュレーションを⾏うシナリオ分析が有益であるとの認識が広がり、⾦融当局や⾦融機関による取り組み例が増えている（シナリオ分析の⼿法の⼀例については、BOX4 を参照）43。欧州中央銀⾏は、地理的情報や温室効果ガス排出状況など世界数百万社の企業データを⽤いて欧州域内における銀⾏に対するストレステストを実施し、その結果を公表した。イングランド銀⾏とフランス銀⾏・フランス健全性監督破綻処理機構は、当局が設定する共通シナリオに基づき、参加する⾦融機関が⾃社への影響を検証する取り組
みを⾏っている。⽇本銀⾏も、⾦融庁と連携し、⼤⼿⾦融機関等を対象に、共通シナリオを⽤いた分析の試⾏的取組みを開始した。
わが国⾦融機関の取り組みとしては、気候関連財務情報開⽰タスクフォース（TCFD）の提⾔に則って、シナリオに基づく財務上の影響を独⾃に試算し、公表している。こうした動き
は、⼤⼿⾦融機関で広がっており、分析⼿法の⾼度化や分析対象の拡充も図られているほか、
地域⾦融機関も分析に着⼿し始めている。このほか、気候関連⾦融リスクを経営に重⼤な影響を及ぼし得るリスクと認定し、経営陣が関与する監督・執⾏体制を整備したり、気候変動への影響が懸念される特定分野への投融資に関する対応⽅針を策定したりする先が増えてきている。最近では、⾃社が排出する温室効果ガスのみならず、投融資ポートフォリオにおける排出量の把握や、投融資ポートフォリオを含めた排出量の削減⽬標の設定を試みる先もある。
気候関連⾦融リスクは、気候変動や関連する政策・技術の変化の内容や影響等の不確実性の⼤きさ、時間軸の⻑さなど、従来の⾦融リスクとは異なる特徴を有し、現時点では利⽤可能なデータが不⾜していることもあって、リスクの定量的把握に関する知⾒を蓄積していく段階にある。⾦融機関が、内外の様々な取り組みに関する情報を収集しつつ、リスクの評価
や管理、そのためのデータ整備について検討を進めていくことは、⼀層重要となっている。
⽇本銀⾏は、これまでも中央銀⾏の⽴場から、⾦融機関との対話や国際的な議論への積極的な参画を進めてきたが、物価の安定と⾦融システムの安定という⽇本銀⾏の使命に沿って気候変動に関する取り組みを進めるため、2021 年 7 ⽉に、包括的な取り組み⽅針を公表した44。また、気候変動関連分野での⺠間⾦融機関の多様な取り組みを⽀援するための新たな資⾦供給の仕組みを導⼊し、年内を⽬途に実施する予定である。

43

この点、バーゼル銀⾏監督委員会（以下、「バーゼル委」）の「気候関連⾦融リスクに関するハイレベル・タ
スクフォース（TFCR）」が 2020 年秋に実施した調査では、回答した 19 の⾦融当局のうち 17 先が、シナリオ
分析・ストレステストを実施した、ないし実施を検討していると答えている。詳細は、バーゼル委が本年 4 ⽉に公表した報告書「気候関連⾦融リスクの計測⼿法」を参照（https://www.bis.org/bcbs/publ/d518.pdf）。
44

以下を参照。⽇本銀⾏、「気候変動に関する⽇本銀⾏の取り組み⽅針について」、2021 年 7 ⽉（https://www.boj.or.jp/announcements/release_2021/rel210716b.htm）
58

Ⅳ．⾦融機関が直⾯するリスク
５．経営環境の構造変化がもたらすリスク（３）⾦利指標改⾰2021 年末の円 LIBOR の公表停⽌まで、残り 2 か⽉余りとなった45。この間、4 ⽉には、
ターム物リスク・フリー・レートの確定値公表により、代替⾦利指標の選択肢が出揃ったほか、3 ⽉と 7 ⽉には、「⽇本円⾦利指標に関する検討委員会」（事務局︓⽇本銀⾏）のステートメント公表により、円⾦利スワップ市場における LIBOR 参照取引停⽌に向けたマイルス
トーンも明らかとなった。こうした取り組みを通じ、円滑な移⾏対応の実現に向けて必要な環境は整っている。⾦融機関・機関投資家・事業法⼈といった個別の主体は、2021 年末までに移⾏対応を確実に進める必要がある46。
図表Ⅳ-5-1 本邦移行計画の概要
2020年
10～12月

2021年
1～3月

4～6月

7～9月

10～12月

2022年

後決め複利に対応した体制整備
貸出・
債券

新規取引・発行停止
顕著な削減

LIBOR
参照商品

TONAベースの気配値
呈示への移行

金利
スワップ

ターム物RFRLIBORの
恒久的な公表停止

新規取引停止参考値の日次公表開始

確定値の公表開始

⾦融庁および⽇本銀⾏は、⾦融機関等との対話をより⼀層深めながら、官⺠⼀体で策定された「円 LIBOR の恒久的な公表停⽌に備えた本邦での移⾏計画」47 を基に、⾦融機関等の対応状況の確認等を⾏ってきている（図表Ⅳ-5-1）48。この点、主要⾦融機関の状況をみる

45

2021年3⽉、円を含むLIBOR（パネル⾏呈⽰⽅式）について、運営機関の英IBAおよび英FCAが、⽶ドルLIBORの⼀部の期間を除き、12⽉末をもって公表停⽌することを公表。

46

2021 年 9 ⽉、英 FCA は、シンセティック円 LIBOR（市場データを⽤いて算出する擬似的な円 LIBOR）を構築するための権限を⾏使することを決定。英 FCA は、シンセティック円 LIBOR は、期間が 1 年間の時限的なものであり、これに依存することなく移⾏対応に取り組むべきであるとしている。詳細は、英 FCA「Further
arrangements for the orderly wind-down of LIBOR at end-2021」（2021 年 9 ⽉）を参照。また、⾦融庁・
⽇本銀⾏・検討委員会も、シンセティック円 LIBOR は、いわばセーフティネットとして利⽤されるべきものと位置づけている。詳細は、⾦融庁総合政策局・監督局、⽇本銀⾏⾦融機構局・⾦融市場局「LIBOR の公表停⽌時期の公表及びシンセティック円 LIBOR 構築に関連する意図表明を受けての今後の対応について」（2021 年 3 ⽉）、検討委員会「本邦におけるタフレガシーへの対応に関する市中協議」（2021 年 9 ⽉）を参照。
47

本邦移⾏計画では、LIBOR 参照貸出・債券について、2021 年 6 ⽉末までの「新規取引・発⾏の停⽌」、9 ⽉末までの「顕著な削減」が求められている。また、⾦利スワップについては、9 ⽉末までの「新規取引の停⽌」が求められている。

48

2020 年 12 ⽉末基準の調査結果は、⾦融庁・⽇本銀⾏、「第 2 回 LIBOR 利⽤状況調査の結果概要について」（2021 年 5 ⽉）を参照。なお、⾦融庁と合同で、「第 3 回 LIBOR 利⽤状況調査」（2021 年 12 ⽉末基準）を実施する予定である。
59

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉と、移⾏計画に沿った形で移⾏対応が進捗している49。すなわち、LIBOR 参照貸出・債券については、新規取引・発⾏は既に停⽌されているほか、LIBOR スワップについては、TONA
スワップ（OIS）への移⾏が順調に進んでいる。既存取引についても、貸出・債券・デリバテ
ィブともに、年末に向けて移⾏対応が加速している。
2017 年から始まった円 LIBOR 公表停⽌への対応は最終局⾯にあり、各⾦融機関等においては、年末に向けて移⾏対応の徹底が求められる50。

49

地域銀⾏でも、既存取引の移⾏対応が進捗している。

50

円以外の外貨建て LIBOR を参照する取引についても、各通貨の⺟国当局や検討体が⽰したガイダンス等に沿った対応が求められる。
60

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検（⾦融機関の収益⼒と⾃⼰資本の充実度）
2020 年度の⾦融機関の決算をみると、当期純利益は、感染症の影響による資⾦需要の⾼まりによりコア業務純益が増加したことを主因に、⼤⼿⾏・地域銀⾏・信⽤⾦庫ともに増益となった。⾃⼰資本⽐率は、国際統⼀基準⾏・国内基準⾏ともに上昇し、引き続
き、規制⽔準を⼗分に上回っている。

（マクロ・ストレステスト）


今回レポートでは、3 種類のダウンサイド・シナリオを想定し、⾦融機関や⾦融システ
ムの頑健性を検証した。

「業況差拡⼤シナリオ」では、感染症が 2021 年末以降に再拡⼤し、それが業種間・業種内の業況差の拡⼤を伴いつつ実体経済を下押しし、⾦融市場にも負の影響を及ぼすことを想定した。⾃⼰資本⽐率は、国内基準⾏や信⽤⾦庫では信⽤コストの増加が下押しに⼤きく寄与するが、すべての業態で平均的には規制⽔準を上回る結果となった。

「新興国調整シナリオ」では、供給制約を意識したインフレ予想の⾼まりなどから⽶国
で⻑期⾦利が上昇し、それが国際⾦融市場における調整と新興国における資本流出圧
⼒につながることで、新興国を中⼼に内外実体経済の成⻑が鈍化することを想定した。
⾃⼰資本⽐率は、国際統⼀基準⾏では信⽤コストの増加や有価証券評価損益の下振れが⼤きめに寄与するが、すべての業態で平均的には規制⽔準を上回る結果となった。

「⾦融調整シナリオ」では、リーマンショック期と同程度の⼤幅かつ急速な調整が国際⾦融市場で発⽣し、それが⾦融仲介活動への負の影響を通じ、内外経済に更なる下押し
圧⼒として作⽤することを想定した。⾃⼰資本⽐率は、信⽤コストに加え、有価証券関連の損失が膨らむことから、すべての業態で他のダウンサイド・シナリオ対⽐、低い⽔準となった。国際統⼀基準⾏では、CET1 ⽐率が資本バッファー⽐率に抵触する⽔準まで低下する先が相応にある。



わが国の⾦融システムは、感染症が再拡⼤する状況や、⽶国⻑期⾦利上昇に伴い国際⾦融市場や新興国経済が調整する状況を想定しても相応の頑健性を備えている。もっとも、仮に、国際⾦融市場が⼤幅かつ急速に調整する場合には、⾦融機関の経営体⼒が低下して⾦融仲介機能の円滑な発揮が妨げられ、実体経済の下押し圧⼒として作⽤するリスクがある。

61

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

１．⾦融機関の収益⼒と⾃⼰資本の充実度（１）収益⼒⾦融機関の当期純利益は、近年、国内資⾦利益の減少トレンドなどを背景として緩やかに減少していたが、2020 年度は、⼤⼿⾏・地域銀⾏・信⽤⾦庫ともに増益となった（図表Ⅴ1-1）。
図表Ⅴ-1-1 当期純利益の推移と内訳
大手金融グループ
6

兆円 8

兆円

4

3

地域銀行
兆円

兆円

2

0

4

5

1

1

4

0

2 0

3

-1

-2

06 08 10 12 14 16 18 20
年度

1

2
-0.5

-2

1
0 -1.0

0 -3

0 -3

-6

2

3 0.0

-1

-2

兆円 3

0.5

1

2
-4

6 1.0 兆円

2

6
2

兆円

4 3 兆円

06 08 10 12 14 16 18 20
年度

19下20上20下年度

0
19下20上20下
年度

信用金庫
0.8

兆円

兆円

2.5

0.6
0.4
0.2

2.0

その他

税金関連費用

株式関係損益

債券関係損益

信用コスト

コア業務純益

当期純利益

資金利益(右軸）

1.5

0.0
-0.2
-0.4

1.0
0.5

-0.6
-0.8

0.0
06 08 10 12 14 16 18 20 年度（注）1.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、新生銀行、あおぞら銀行。
2.2012 年度以降、投資信託解約益をコア業務純益、資金利益から除く。
（資料）各社開示資料、日本銀行

基礎的な収益⼒を⽰すコア業務純益は、感染症の影響による資⾦需要の⾼まりを受けた貸出残⾼の増加などからいずれの業態でも増加した51。もっとも、預貸利鞘は縮⼩し（前掲図表51「地域⾦融強化のための特別当座預⾦制度」の 1 年⽬となる 2020 年度については、地域銀⾏・信⽤⾦庫の多くが経営基盤強化に向けた取り組みを加速させた結果、OHR（オーバーヘッドレシオ）は、分⺟にあたるコア業
務粗利益の増加と分⼦にあたる経費の減少の両⽅の要因で低下した。こうした⾦融機関の取り組みについては、
以下の⽂献を参照。⽇本銀⾏、「地域⾦融強化に向けた取り組み──地域⾦融機関の経営基盤強化と⽇本銀⾏の施策──」、⾦融システムレポート別冊シリーズ、2021 年 9 ⽉。今後も地域⾦融機関には、OHR 改善を含め、経62

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検
１．⾦融機関の収益⼒と⾃⼰資本の充実度

Ⅲ-1-14, 15）、押し下げに寄与している。有価証券関係損益は、債券売却益の減少などから減少した。信⽤コストは、2019 年度に、⼤⼿⾏を中⼼とした感染症拡⼤に係る予防的引当の影響もあり増加したが、2020 年度は、感染症の影響が⼤きい⼀部業種に対する引当の増加に加え、予防的引当の対象範囲の拡⼤などを背景に、さらに増加した。

与信に対する引当率
正常先とその他要注意先に対する⼀般貸倒引当⾦の額でみた引当率は、リーマンショック期以降、低下傾向にあったものの 2018 年度頃から反転し、予防的引当の増加もあって、2020
年度は⼩幅ながら全ての業態で上昇した（図表Ⅴ-1-2）。引当⽅法については、感染症拡⼤
以前から、会計原則を踏まえつつ、クレジット循環の局⾯変化をどのように織り込むかといった検討がなされてきた。⾜もとの動きをアンケート調査の結果等も踏まえ整理すると、感図表Ⅴ-1-2 金融機関の引当率
大手行
1.2 ％

地域銀行
引当率
10-90％点

1.2

信用金庫

％

1.2

1.0

1.0

0.8

0.8

0.8

0.6

0.6

0.6

0.4

0.4

0.4

0.2

0.2

0.2

1.0

0.0

0.0
05

07

09

11

13

15

17

0.0
05

19
年度

％

07

09

11

13

15

17

19
年度

05

（注）1.正常先とその他要注意先に対する一般貸倒引当金の対債権残高比。
2.直近は 2021 年 3 月末。
（資料）日本銀行

図表Ⅴ-1-3 地域金融機関の引当方法の変更先数
90
80
70

予定

先
地域銀行
信用金庫

60
50
40
30
20
10
0
16

17

18

19

20

（資料）日本銀行

21～年度

営基盤強化に向けた取り組みを⼀段と進めていくことが求められる。
63

07

09

11

13

15

17

19
年度

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

染症拡⼤の影響をより的確に引当に反映する観点からも、グループ引当やフォワードルッキ
ング引当の採⽤を含め、引当⽅法の⾒直しを実施・予定する⾦融機関が増えている（図表Ⅴ1-3）。⾦融機関は、貸出⽅針や貸出ポートフォリオの特性に応じて引当⽅法を検討することが重要である。その際、感染症の帰趨など企業収益を巡る不確実性は⼤きい中、企業収益の回復ペースが鈍化する場合などの信⽤リスクへの影響についても、⾦融機関は⼗分に認識しておく必要がある。

（２）⾃⼰資本の充実度
⾦融機関の⾃⼰資本⽐率は、いずれの業態でも規制⽔準を⼗分に上回っている（図表Ⅴ-14）52。⾃⼰資本⽐率は、近年、利益剰余⾦の積み上がりペースがリスクアセットの拡⼤ペースと⽐べて緩やかであったことから低下していたが、2020 年度は、利益剰余⾦の積み上げ等のほか、国内基準⾏や信⽤⾦庫では、リスクアセットの増加が抑制されたことから、いずれの業態でも上昇した（図表Ⅴ-1-5）。⾦融機関の⾃⼰資本を各種リスク量との対⽐でみると、⾦融システム全体としては充実した⽔準にあり、⼗分な損失吸収⼒を備えていると考えられる（図表Ⅴ-1-6）53。
図表Ⅴ-1-4 金融機関の自己資本比率
国際統一基準行
18

国内基準行

％

18

16

16

14

8
6
4
2
0

14

16

18 ％
16
14

12
総自己資本
Tier1
10
CET1
総自己資本比率 8
Tier1比率
6
CET1比率

12

規制水準(含む資本保全ﾊﾞｯﾌｧｰ)
12

自己資本比率
Tier1比率
コア資本比率

14

12
10

％

信用金庫

18

4
20 年度

10
8
6
4
02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 年度 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 年度（注）2012 年度以前の国際統一基準行と国内基準行の分類は、便宜的に 2013 年度末時点の区分による。銀行連結ベース。
直近は 2021 年 3 月末。経過措置を含むベース。
（資料）日本銀行

52

国際統⼀基準⾏では、普通株式等 Tier1 ⽐率（CET1 ⽐率）でみて 4.5%を満たすこと、国内基準⾏では、コア
資本⽐率でみて 4％を満たすことがそれぞれ求められる。これに加え、国際統⼀基準⾏には、経済的なショック時等に貸出が抑制されること等を防ぐための資本バッファー規制（CET1 ⽐率で資本保全バッファー2.5％、カウン
ター・シクリカル・バッファー0〜2.5%、G/D-SIBs 資本バッファー（G-SIBs は 1〜2.5％、D-SIBs は 0.5％）で構成）が課されている。銀⾏は、実体経済に対する貸出を維持するために資本バッファーを必要に応じて取り崩すことが可能である。

53

ここでのリスク量は、全ての⾦融機関について共通の⽅法とパラメータ（信頼⽔準や保有期間など）を⽤いて算出した推計値であり、⾦融機関⾃⾝が内部的なリスク管理を⾏ううえで計測したリスク量の合計に必ずしも⼀
致しない。
64

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検
１．⾦融機関の収益⼒と⾃⼰資本の充実度

図表Ⅴ-1-5 自己資本比率の変動要因
国際統一基準行

国内基準行

1.6 前期差、％pt
1.2

信用金庫

0.8 前期差、％pt

0.8

0.4

0.4

0.0

0.0

-0.4

-0.4

-0.8

-0.8

前期差、％pt

0.8
0.4
0.0
-0.4
-0.8
-1.2
14

15

16

17

18

19

リスクアセット要因-1.2
14 15 1620
年度
負債性資本要因

-1.2

17

18

19

20
年度
利益剰余金要因

14

その他

15

16

17

18

19

20
年度

自己資本比率（注）経過措置を含むベース。
（資料）日本銀行

図表Ⅴ-1-6 業態別のリスク量と自己資本
大手行

地域銀行

40 兆円

25

30

信用金庫

兆円

10

20

8

15

6

10

4

5

2

兆円

20

10

0
10

12

14

16

18

20

0
年度
10
信用リスク量金利リスク量
自己資本

12

14

16

18

20

0
10
12
14
16
18
年度
株式リスク量オペレーショナルリスク量
自己資本＋有価証券評価損益

20

年度（注）1.「信用リスク量」は 2005 年度から各時点までのデフォルト率を参照して計算した非期待損失（信頼水準 99％）、
外貨建て分を含む。「株式リスク量」の推計方法は前掲図表Ⅳ-3-5 参照、外貨建て分を含む。「金利リスク量」の推計方法は前掲図表Ⅳ-3-1、4 参照、預貸業務およびオフバランス取引にかかるリスク量を含む。「オペレーシ
ョナルリスク量」は業務粗利益の 15％と想定。「自己資本＋有価証券評価損益」は国内基準行の有価証券評価損益（税効果勘案後）を自己資本に合算したもの。リスク量の統合は単純合算による。
2.2021 年度の各リスク量は 2021 年 9 月時点で利用可能なデータに基づく試算値。
（資料）日本銀行

65

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

２．マクロ・ストレステスト（１）リスク認識
前節までで整理・点検した⾦融⾯の脆弱性やリスクを踏まえ、⾦融機関が⼗分な損失吸収⼒を備えているか、ひいては⾦融システムの安定性や⾦融仲介機能にどのような影響を及ぼすかを、マクロ・ストレステストによって検証する54,55。
前回レポート以降の経済動向を振り返ると、感染症は引き続き⼤きな影響を与えているものの、⽇欧は概ね前回レポート時点の調査機関・市場の平均的な⾒通しに沿って回復しているほか、⽶国はより速いペースで回復している。もっとも、感染症の帰趨やそれが内外経済に与える影響には⼤きな不確実性があり、変異株の拡⼤などにより感染症が再拡⼤し、2020
年度に業況が⼤きく悪化した企業を中⼼に実体経済が抑制されるリスクは引き続き存在すると考えられる。
また、Ⅱ章でみたとおり、⾦融市場を巡る不確実性も依然として⼤きく、⽶国のインフレ率の動向などを契機として、⽶国⻑期⾦利が⼤きく上昇する可能性や、それが、回復ペースの相対的に遅い新興国における資本流出圧⼒につながる場合には、新興国を中⼼に実体経済の成⻑が鈍化するリスクには留意を要する。
このほか、わが国の⾦融システムは、海外からの市場性ショックの影響を従来よりも受けやすくなっているとみられ、グローバルな⾦融市場における⼤幅かつ急速な資産価格の調整が発⽣する場合には、⾦融仲介活動への負の影響が相応に⽣じて内外経済に下押し圧⼒がかかるリスクも考えられる。

（２）シナリオと背景の考え⽅
以上のリスク認識を踏まえ、今回のストレステストでは、「ベースライン・シナリオ」と 3
つのダウンサイド・シナリオ（「業況差拡⼤シナリオ」、「新興国調整シナリオ」、「⾦融調整シナリオ」）の合計 4 つのシナリオを設定した（図表Ⅴ-2-1）。なお、ここで想定するシナリオは、他の国や地域で実施されているストレステストと同様に、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り、先⾏きの⾦融経済環

54

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は、以下の⽂献を参照。⽇本銀⾏、「⾦融マクロ計量モデル（FMM）の概要と近年の改良点＜2020
年 3 ⽉版＞」、⾦融システムレポート別冊シリーズ、2020 年 3 ⽉。
55

ストレステストの対象は、銀⾏ 109 ⾏と信⽤⾦庫 247 庫（預⾦取扱⾦融機関の貸出残⾼全体に占めるウエイ
トは 8〜9 割程度）。シミュレーション期間は、2021 年 4〜6 ⽉から 2024 年 1〜3 ⽉である。シナリオの⼀部の経済・⾦融変数は、⽇本銀⾏ホームページ（https://www.boj.or.jp/research/brp/fsr/fsr211021.htm）からダウンロード可能である。
66

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検
２．マクロ・ストレステスト

境、資産価格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。
図表Ⅴ-2-1 シナリオの種類

ベースライン・シナリオ

業況差拡大
シナリオ

ダウンサイド・シナリオ

実体経済の想定金融変数の想定調査機関・市場の平均的な見通しに沿った緩やかな回復

実績から横ばい

実体経済の悪化に対する過去平均的な深度の調整

内外実体経済が悪化（業種間・業種内の業況のばらつきが拡大）

新興国調整
シナリオ

新興国の回復ペースが大幅に鈍化

米国の長期金利上昇（＋100bp）に伴う調整

金融調整
シナリオ

金融ショックに対して
内外実体経済が大きく悪化

リーマンショック期並みの大幅かつ急速な調整（注）長短金利は、ベースライン・シナリオではフォワード・レートに従うと想定。ダウンサイド・シナリオでは、業況差拡大シナリオと金融調整シナリオでは、過去最低水準まで低下すると想定。他方、新興国調整シナリオでは、ベースライン・シナリオのフォワード・レートに米国の長期金利上昇（＋100bp）に伴う調整が加わると想定。

実体経済の想定「ベースライン・シナリオ」は、本年 9 ⽉時点の複数の調査機関や市場の平均的な⾒通しに基づいている。すなわち、「内外経済は、ワクチン接種の進捗などに伴い感染症の影響が徐々に和らいでいくもとで、回復していく」ことを前提としている（図表Ⅴ-2-2, 3）。
図表Ⅴ-2-2 シミュレーションの前提（国内経済）
実質 GDP 成長率

四半期 GDP

8 前年比、％
6

106
試算期間

104

4

102

2

100

0
-2
-4
-6
-8

19年10～12月＝100

98
96
94
92
90
88
06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
19/ 20/21/
22/
23/
10-12 4-6 10-12 4-6 10-12 4-6 10-12 4-6 10-12 月
年度
ベースライン・シナリオ
業況差拡大シナリオ
新興国調整シナリオ
金融調整シナリオ（資料）内閣府、日本経済研究センター「ESP フォーキャスト調査」「業況差拡⼤シナリオ」では、変異株の拡⼤等により、感染症が再拡⼤し、その後も状況に⼤きな改善がみられないもとで、対⾯型サービスなど 2020 年度の感染症拡⼤局⾯で企業
67

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

活動が⼤きく抑制された業種を中⼼に、企業活動が抑制され続けることを想定する。具体的には、感染症再拡⼤により、2021 年 10〜12 ⽉に、内外経済に負のショックが加わり、経済活動⽔準が内外の各地域で感染症が再拡⼤していた 2021 年 1〜3 ⽉の⽔準まで低下する。
その後は、ベースライン対⽐半分程度の緩やかなペースで回復することとした（前掲図表Ⅴ2-2, 3）。この間、国内外で、業種間の経済活動⽔準の差が、2021 年 1〜3 ⽉の⽔準で概ね維持されると想定した56。また、国内では、業種間に加えて各業種内でも企業の業況の回復に相応のばらつきが⽣じ、それがシミュレーション期間を通じて維持されると想定した57。
図表Ⅴ-2-3 シミュレーションの前提（海外経済）
実質 GDP 成長率

四半期 GDP

前年比、％

8

115 19年10～12月＝100

試算期間

6

110

4

105

2

100

0
-2

95

-4

90

-6

85

-8
06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 年
ベースライン・シナリオ

業況差拡大シナリオ

米国
115

19年10～12月＝100

19/ 20/21/
22/
23/
10-12 4-6 10-12 4-6 10-12 4-6 10-12 4-6 10-12月
新興国調整シナリオ

欧州
115

110

110

105

105

100

100

95

95

90

90

19年10～12月＝100

金融調整シナリオ

アジア太平洋125

19年10～12月＝100

120
115
110
105
100
95

90
19/
20/
21/
22/
23/
19/
20/
21/
22/
23/
10-12 10-12 10-12 10-12 10-12月
10-12 10-12 10-12 10-12 10-12
業況差拡大シナリオ
新興国調整シナリオ
金融調整シナリオ

85

85
19/
10-12

20/
21/
22/
23/
10-12 10-12 10-12 10-12
ベースライン・シナリオ（資料）BEA、Eurostat、Haver Analytics、IMF、日本経済研究センター「ESP フォーキャスト調査」

56

今回レポートでは、各⾦融機関の内部格付別の業種別与信シェアを⽤いて、業種間の業況差拡⼤が国内外の信⽤コストへ与える影響を内部格付別に勘案するという精緻化を⾏っている。

57

このシナリオにおいては、信⽤コストモデルに国内の各業種内の企業間の業況（売上⾼営業利益率）のばらつ
きを説明変数として加えたうえで、このばらつきが、2021 年 10〜12 ⽉以降、2020 年度の⽔準となることを想定している。
68

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検
２．マクロ・ストレステスト「新興国調整シナリオ」では、供給制約を意識したインフレ予想の⾼まりなどから 2021 年
10〜12 ⽉に⽶国⻑期⾦利が上昇するもとで、先進国の成⻑が鈍化するほか、新興国では資本流出圧⼒が⽣じることで成⻑がより鈍化することを想定している。具体的には、2021 年 10〜12 ⽉以降、⽶欧をはじめとする先進国（除く⽇本）において、ベースライン対⽐、各期の成⻑率が半分となるほか、新興国では、同成⻑率がベースラインの 1/4 にまで⼤きく鈍化す
る状況を考える（前掲図表Ⅴ-2-2, 3）。この間、わが国経済は、こうした海外経済の落ち込
みなどのショックにより、国内の実体経済活動がどの程度押し下げられるかを、モデルでシミュレーションした結果を使⽤する58。
「⾦融調整シナリオ」では、国内外経済が感染症の影響から回復する過程で、国際⾦融市
場で⼤幅かつ急速な調整が発⽣し、それが、⾦融仲介活動への負の影響を通じて、各国における設備投資の停滞や雇⽤・所得環境の広範な悪化につながることを想定する。具体的には、
2021 年 10〜12 ⽉に国際⾦融市場でリーマンショック並みの⼤幅な負のショックが発⽣し、それが⾦融仲介活動への負の影響を通じて、内外の実体経済を下押しする状況を考える（前
掲図表Ⅴ-2-2, 3）。その際、海外経済は、2021 年 10〜12 ⽉以降はリーマンショック期と同様のパスを前提とする。⼀⽅、わが国経済は、リーマンショック期並みのショックが加わった場合を、モデルでシミュレーションした結果を使⽤する59。

⾦融変数の想定「ベースライン・シナリオ」では、2020 年度の内外経済の⼤きな落ち込みの影響と、今後の内外経済⾒通しに関する現時点で⼊⼿可能な情報が、⾜もとの⾦融市場の価格形成に織り込まれていることを前提とする。そのもとで、国債⾦利は 2021 年 8 ⽉末時点のイールドカ
ーブに織り込まれているフォワードレートに沿って推移し、株価（TOPIX）、為替レート、
内外のクレジット・スプレッドは、同時点の⽔準から横ばいで推移する（図表Ⅴ-2-4）。
「業況差拡⼤シナリオ」では、実体経済への負のショックが⾦融市場でネガティブ・サプ
ライズとして消化される状況を想定する（前掲図表Ⅴ-2-4）。このシナリオでは、実体経済への負のショックが 2021 年 10〜12 ⽉に発⽣し、その影響で⽣じる株価下落や為替円⾼、各種クレジット・スプレッド拡⼤等の⼤きさは、過去の平均的な市場の反応から計算している。なお、各⾦融変数は、⼀旦上記のネガティブ・サプライズを消化したあとは、過去の平均

58

今回レポートでは、輸出関数の⾒直しを⾏っている。具体的には、前回レポートでは、輸出の海外景気への感
応度を捉える代理変数として⽶国 GDP を採⽤していたが、今回、各地域の景気の回復ペースがばらつく影響を捉える観点から、⽶国に加えて、欧州およびアジアの GDP を説明変数に追加した。この際、わが国の輸出先がアジアにシフトしてきたことも、勘案している。
59

こうすることで、リーマンショック以降、わが国⾦融機関が⾃⼰資本を充実させてきたことが、⾦融仲介活動の下⽀えに寄与する効果を取り込むことができる。
69

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

的なペースで⻑期平均値に回帰していくと想定する60。
図表Ⅴ-2-4 シミュレーションの前提（金融市場）
長期金利（日本）
2.0 ％長期金利（米国）

為替相場（ドル/円）

％

6

試算期間

130

5

1.5

円

140

120
試算期間

4
1.0

試算期間

0.5

110

3

100
90

2

80
0.0

1

-0.5

0
07 09 11 13 15 17 19 21 23
ベースライン・シナリオ70
60
07 09 11 13 15 17 19 21 23

業況差拡大シナリオ

日本株価（TOPIX）

新興国調整シナリオ

米国社債スプレッド（BBB 格）
1,400 bp

2,500 pt
試算期間

金融調整シナリオ

不動産ファンド価格

3,000

pt
試算期間

試算期間

1,200

2,500

2,000
1,000
1,500

07 09 11 13 15 17 19 21 23 年

2,000

800
1,500

600

1,000

1,000

400
500

500

200
0

0
07 09 11 13 15 17 19 21 23
ベースライン・シナリオ

007 09 11 13 15 17 19 21 23

業況差拡大シナリオ

07 09 11 13 15 17 19 21 23 年

新興国調整シナリオ

金融調整シナリオ（注）長期金利は 10 年物国債金利。不動産ファンド価格は東証 REIT 指数。
（資料）Bloomberg、FRB、財務省「国債金利情報」「新興国調整シナリオ」では、2021 年 10〜12 ⽉に、⽶国で⻑期⾦利が上昇すると同時に、国際⾦融市場が調整する状況を想定する（前掲図表Ⅴ-2-4）61。加えて、国内⾦融市場では、わが国の輸出の減少を通じて経済が⼤きく下押しされることが、⾦融市場に与える影響

60

ストレス後に⾦融変数が⻑期平均値に回帰するペースは、平時を含めて推計した場合の⻑期平均値への回帰ペースより速い傾向があるが、これは、⾦融市場に⼤幅なストレスが加わる局⾯では政策対応が発動される傾向があったことを反映したものと考えられる。各ダウンサイド・シナリオでは、ショック発⽣後に政策対応が採られなかった場合の影響を評価する観点から、⾦融変数が⻑期平均値に回帰するペースを過去平均並みとしている。

61

具体的には、⽶国の⻑期⾦利が＋100bp 上昇する状況を想定したうえで、2013 年 5〜6 ⽉の⽶国⻑期⾦利上
昇（テーパー・タントラム）期の⽶国の⻑期⾦利の上昇幅と 100bp との⽐を同時期の各⾦融変数の悪化幅に乗じた値を、各⾦融変数のシナリオとして設定する。
70

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検
２．マクロ・ストレステストも勘案する62。
「⾦融調整シナリオ」では、2021 年 10〜12 ⽉に、国際⾦融市場でリーマンショック期並みの⼤幅かつ急速な調整が発⽣することを想定する（前掲図表Ⅴ-2-4）。ただし、近年、投資ファンドなどがグローバルな⾦融システムにおけるプレゼンスを⾼めているなかで、昨年
3 ⽉の市場急変の局⾯でみられたように、相対的に格付の⾼い債券のスプレッドがリーマン
ショック期に⽐べて拡⼤しやすい状況を想定する63,64。なお、リスク性資産を中⼼とする多くの⾦融変数について、このシナリオで想定される調整規模は、「新興国調整シナリオ」対⽐
でみて、⼤幅に⼤きくなっている。

企業⾦融⽀援策の想定
企業⾦融⽀援策については、予算の執⾏状況なども踏まえつつ、これまで講じられてきた政府・⽇本銀⾏の政策対応や⾦融機関貸出などの効果を勘案した65。すなわち、信⽤コストの推計に当たり、2021 年度に⽀給予定の給付⾦等が企業の収益を下⽀えする結果、企業の債務返済能⼒の指標である ICR の悪化が、同年度について緩和されることを織り込む66。
2020 年 4 ⽉以降に企業⾦融⽀援策として実⾏された貸出のうち、信⽤保証協会の保証付
きの実質無利⼦融資については、⾦融機関の資⾦利益の増加につながる⼀⽅、デフォルトが発⽣しても信⽤コストは増加せず、リスクアセットも増加しないと想定している67。Ⅳ章と同様に元本据置期間を 1 年、返済期間を 5 年とし、融資額がこれと整合的な形で徐々に返済さ
62

⽶国の⻑期⾦利が＋100bp 上昇することに伴う調整幅に、実体経済への負のショックに対する過去の平均的な市場の反応の推計値を加えた値を⽤いる。なお、国内外の⻑短⾦利については、業況差拡⼤シナリオや⾦融調整シ
ナリオの想定（2021 年 10〜12 ⽉に既往ボトムまで低下した後、2023 年度末まで横ばい）とは異なり、ベース
ライン・シナリオに、テーパー・タントラム期の⾦利動向を参考に算出した、⽶国の⻑期⾦利が＋100bps 上昇することに伴う上昇幅を加えたものを⽤いる。
63

具体的には、⽶国社債や証券化商品について、低格付債におけるリーマンショック期と昨年 3 ⽉の市場急変時のスプレッド上昇幅の⽐率（例えば⽶国社債では約 3 倍）を、昨年 3 ⽉の各格付のスプレッド上昇幅に乗じることで、⾼格付債のスプレッド拡⼤がリーマンショック期よりも⼤きくなる状況を想定している。
64

邦銀全体のドル調達プレミアムもリーマンショック期並みに拡⼤することを想定する。この際、Ⅳ章 4 でみたようなリーマンショック以降の各⾏の調達⼿段の預⾦へのシフトを勘案したうえで、各⾏の外貨調達コストの上昇幅を推計している。
65

今回レポートの執筆時点では確定していない政策対応の効果は勘案していない。また、海外における各国政府等による企業⾦融⽀援策の効果については勘案していない。
66

2021 年度の給付⾦等については、雇⽤調整助成⾦の特例措置（8 ⽉下旬時点の予算額を⽤いた試算値）、中⼩
企業等への⼀時⽀援⾦・⽉次⽀援⾦（同）、営業時間短縮に係る協⼒⾦（同）などの合計額を、企業規模別に織り込んだ。2022 年度以降については、給付⾦等の⾦額をゼロとしている。
67

2021 年 3 ⽉末時点の各⾦融機関の国内企業向け貸出残⾼を、企業⾦融⽀援策として実⾏された貸出とそれ以外の貸出に分類したうえで、前者を、実質無利⼦融資と企業⾦融⽀援策としてのプロパー融資に細分化している。
なお、2021 年 3 ⽉末時点の各⾦融機関の実質無利⼦融資の残⾼については、信⽤保証協会のマクロの保証債務残⾼の変動と整合的になるように、同協会による個別⾦融機関への信⽤保証実績も参考にしつつ、推計している。他
⽅、企業⾦融⽀援策としてのプロパー融資は、2021 年 3 ⽉末時点の各⾦融機関の国内企業向け貸出残⾼のうち、モデルから予測される残⾼を上回った分から実質無利⼦融資の残⾼を引いた⾦額として算出している。
71

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

れていくと想定する68。また、2023 年度から利払い負担が⽣じ、その分企業の ICR が低下す
る効果を織り込んでいる。それ以外の貸出については、資⾦利益の増加につながる点は実質無利⼦融資と同様であるが、企業のレバレッジを上昇させ、ICR を押し下げることを通じて、信⽤コストの増加につながりうる点や、リスクアセットの増加を通じて⾃⼰資本⽐率を低下させうる点が、実質無利⼦融資と異なる。

（３）ストレステスト結果
ベースライン・シナリオ
ベースライン・シナリオでは、信⽤コスト率は69、いずれの業態でも、給付⾦等の下⽀えがある 2021 年度には⾜もとから横ばい圏内となる（図表Ⅴ-2-5）。その後、幾分上昇するものの、2021〜23 年度の 3 年間平均の信⽤コスト率（年率）は、すべての業態で 0.2％程度の⽔準にとどまる（図表Ⅴ-2-6）。
図表Ⅴ-2-5 信用コスト率
国際統一基準行
1.5

国内基準行

％

1.5 ％

試算期間

信用金庫
1.5

1.0

1.0

1.0

0.5

0.5

0.5

0.0
20

21

22

ベースライン・シナリオ

23

試算期間

0.0

0.0

19

％

試算期間

19

20

21

業況差拡大シナリオ

22

23

19

新興国調整シナリオ

20

21

22

23
年度
金融調整シナリオ

貸出残⾼は、国内外の景気が回復する中、国内向け、海外向けともに、シミュレーション
期間を通じてプラスの伸びを続ける姿となっている（図表Ⅴ-2-7）。
68

対⾯型サービスは、Ⅳ章でみたとおり、業況回復が相対的に遅れると想定し、元本据置期間を 2 年と仮定している。なお、企業⾦融⽀援策としてのプロパー融資については、単純化のために、シミュレーション期間を通じて、返済されないと想定している。

69

国内の信⽤コストの推計では、与信先企業の短期的な資⾦繰りへのストレスを表す指標として、企業規模・業種別の売上⾼⾒通しを、各⾏の企業規模・業種別貸出残⾼で加重平均したものを⽤いている。海外の信⽤コスト推計についても、地域・業種別に売上⾼⾒通しを推計し、これらの推計値を、各⾏の地域・業種別海外貸出残⾼で加重平均して、邦銀の海外貸出先の売上⾼⾒通しを推計している。前回レポートでは、業態別の貸出残⾼構成⽐で加重平均していたが、今回、個別⾏の同構成⽐を⽤いる⽅法へ精緻化した。また、企業の債務返済能⼒を表す指標である ICR ⾒通しについて、国内外ともに、売上⾼⾒通しと同様の作成⽅法へ変更する精緻化を⾏った。
72

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検
２．マクロ・ストレステスト

図表Ⅴ-2-6 信用コスト率（３年間の累計値）
国際統一基準行

国内基準行
3

％

3

信用金庫

％

3

％

海外
国内

0

業
シ
況
ナ
差
リ
拡
オ
大

シ金
ナ融
リ調
オ整

新
シ
興
ナ
国
リ
調
オ
整

業況差拡大
シナリオ

ー

ラベ
イ
ンス

金融調整
シナリオ

0

0

新興国調整
シナリオ

1

業況差拡大
シナリオ

1

ベース
ライン

1

金融調整
シナリオ

2

新興国調整
シナリオ

2

ベース
ライン

2

（注）2021～23 年度の累計値。

図表Ⅴ-2-7 貸出残高（金融機関計）
国内向け

海外向け
20 前年比、％7 前年比、％
6

試算期間

15

試算期間

5

10

4

5

3

0

2

-5

1
0

-10

-1

-15
-20

-2
19

20

21

ベースライン・シナリオ

22

23
年度

業況差拡大シナリオ

19

20

21

新興国調整シナリオ

22

23
年度

金融調整シナリオ

貸出利鞘は、国内貸出市場における需給の緩みが続く影響から、いずれの業態においても緩やかながら縮⼩傾向が続く（図表Ⅴ-2-8）。この間、国内基準⾏と信⽤⾦庫では、こうした貸出利鞘の動きを反映し、資⾦利益が緩やかに減少するが、国際統⼀基準⾏では海外貸出の⼤幅な増加の寄与により、資⾦利益は横ばい圏内で推移する。（図表Ⅴ-2-9）。この結果、
シミュレーション期間累計の当期純利益は、いずれの業態も⿊字となる（図表Ⅴ-2-10）70,71。

70

有価証券関係損益については、各⾦融機関が過去 3 年間の実績平均と同額の益出しを⾏うことを想定するが、各⾦融機関の含み益を上限としており、含み益が枯渇した先の益出しはゼロとなる。
71

その他⾮資⾦利益（特定取引利益とその他業務利益＜除く債券関係損益＞の合計）の推計について、前回レポートでは、⼤⼿⾏各⾏のその他⾮資⾦利益が需給ギャップで変動する定式化となっていたが、今回、①⾦利スワッ
プ損益、②通貨スワップ損益と外為売買損益、③その他損益へ細分化したうえで、①が⽶国短期⾦利、②が⽇⽶⻑期⾦利差と需給ギャップで変動し、③は実績値から横ばいで推移すると定式化した。
73

⾦融システムレポート

図表Ⅴ-2-8 貸出利鞘
国際統一
基準行

国内基準行

2021 年 10 ⽉

図表Ⅴ-2-9 資金利益
信用金庫

国際統一
基準行

1.6 ％

5

国内基準行

信用金庫

兆円

1.5
1.4

4

1.3
1.2

3

1.1
1.0

2

0.9
0.8

1

0.7

試算期間

試算期間

0.6

試算期間

0

19 20 21 22 23 19 20 21 22 23 19 20 21 22 23
年度
ベースライン
業況差拡大シナリオ
新興国調整シナリオ
金融調整シナリオ

図表Ⅴ-2-10

19 20 21 22 23

19 20 21 22 23 19 20 21 22 23
年度
ベースライン
業況差拡大シナリオ
新興国調整シナリオ
金融調整シナリオ

当期純利益（３年間の累計値）

国際統一基準行
0.5

試算期間

試算期間

試算期間

国内基準行

％

0.5

信用金庫

％

0.5

-0.2

-0.2

-0.2

-0.3

-0.3

-0.3

-0.4

-0.4

-0.4

-0.5

-0.5

-0.5

金融調整
シナリオ

-0.1

新興国調整
シナリオ

-0.1

業況差拡大
シナリオ

0.0

-0.1

％

ベース
ライン

0.0

金融調整
シナリオ

0.1

0.0

新興国調整
シナリオ

0.1

業況差拡大
シナリオ

0.2

0.1

ベース
ライン

0.2

金融調整
シナリオ

0.3

0.2

新興国調整
シナリオ

0.4

0.3

業況差拡大
シナリオ

0.4

0.3

ベース
ライン

0.4

(注）当期純利益の対総資産比率。2021～23 年度の累計値。

シミュレーション最終年度の 2023 年度における⾃⼰資本⽐率は72、いずれの業態においても、信⽤コスト等が押し下げに寄与する⼀⽅、コア業務純益や有価証券関係損益が押し上げに寄与する結果、⾜もとから横ばい圏内となる（図表Ⅴ-2-11,12）73。
72

今回、リスクアセットの推計についても精緻化を⾏った。具体的にはリテール向け貸出のリスクアセットについて、前回レポートではリスクウエイトがシミュレーション期間を通じて実績値から横ばいで推移すると想定していたものを、住宅ローンの延滞率と連動するとの定式化へ変更した。また、CVA リスク相当額についても、シミュレーション期間を通じて実績値から横ばいで推移すると想定していたものを、取引相⼿の外部格付（信⽤⼒）の変動の影響を反映するために、⽶国社債スプレッドと連動するとの定式化に変更した。

73

各⾦融機関の配当については、当期純利益が⿊字の場合は過去 3 年間の配当性向の平均値を⽤い、当期純利益が⾚字の場合には無配となると想定する。
74

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検
２．マクロ・ストレステスト

図表Ⅴ-2-11
国際統一基準行

自己資本比率（2023 年度）
国内基準行

信用金庫

25 ％

25 ％

25 ％

20

20

20

15

15

15

12.3

10.9

9.6

10

10
8.5％
7.0％
4.5％ 5

7.2

5

9.8

9.5

8.8

12.1

11.8

4.0％

5

4.0％
10-90％点
金融調整
シナリオ

新興国調整
シナリオ

業況差拡大
シナリオ

ベース
ライン

0

金融 調整
シナリオ

新興国調整
シナリオ

業況差拡大
シナリオ

ベ ース
ライン

金融調整
シナリオ

新興国調整
シナリオ

業況差拡大
シナリオ

ベース
ライン

0

11.5

10

10-90％点

10-90％点

0

10.4

12.7

（注）1.国際統一基準行は CET1 比率、国内基準行と信用金庫はコア資本比率（経過措置を含むベース）。
2.マーカーは業態計。

図表Ⅴ-2-12

自己資本比率の要因分解（ベースライン・シナリオ）

国際統一基準行
15

国内基準行

％

15

信用金庫

％

15

％

14

14

13

13 12.5

12

12

12

11

11

10

10

14
13

12.5

12.3

9

10.4

10.1

7

9

コア資本比率
上昇要因
低下要因

7

コア資本比率
上昇要因
低下要因

8
7

年度末

その 他

リスクアセットの増加

有価証券関係損益20

コア業務純益年度末

23

信用コストの発生

6

年度末

その 他

リスクアセットの増加

有価証券関係損益

コア業務純益20

信用コストの発生

年度末

23

年度末

その他

リスクアセットの増加

6

有価証券関係損益

信用コストの発生

年度末20

有価証券評価損の発生

68

コア業務純益811109CET1比率
上昇要因
低下要因

12.7

23

（注）1.2020 年度末とベースライン・シナリオのシミュレーション期間の終期（2023 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、国内基準行と信用金庫はコア資本比率（経過措置を含むベース、図表Ⅴ-2-14、15 も同様）。
3.「有価証券評価損の発生」は税効果を勘案したベース（図表Ⅴ-2-13 も同様）。
4.「その他」は、国際統一基準行は、税金・配当、CET1 調整項目等の寄与の合計（図表Ⅴ-2-13 も同様）。国内基準
行と信用金庫は、税金・配当等の寄与の合計（図表Ⅴ-2-14、15 も同様）。

ダウンサイド・シナリオ（イ） 信⽤コスト率
いずれのダウンサイド・シナリオにおいても、信⽤コスト率は、すべての業態で、ベース
75

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

ライン・シナリオ対⽐で上昇する（前掲図表Ⅴ-2-5, 6）。3 年間累計の信⽤コスト率をみると、国際統⼀基準⾏では、「業況差拡⼤シナリオ」と「新興国調整シナリオ」における信⽤コ
スト率が同程度となり、「⾦融調整シナリオ」ではその⽔準が⼀段と切り上がる。他⽅、国内基準⾏や信⽤⾦庫では、「新興国調整シナリオ」における信⽤コスト率が相対的に低くなり、「業況差拡⼤シナリオ」と「⾦融調整シナリオ」が同程度の⽔準となる。こうした業態間の違いには、国際統⼀基準⾏では海外貸出⽐率が⾼いことや、国内基準⾏や信⽤⾦庫では感染症拡⼤の影響を受けやすい対⾯型サービスなどへの貸出⽐率が⾼いことが影響している。
（ロ） 貸出残⾼、貸出利鞘
国内貸出残⾼は、「業況差拡⼤シナリオ」や「新興国調整シナリオ」では、ベースライン・
シナリオ対⽐で下振れする（前掲図表Ⅴ-2-7）。さらに、「⾦融調整シナリオ」では、内外の⼤幅な景気悪化による資⾦需要の低迷や⾃⼰資本⽐率悪化に伴う貸出余⼒の低下を主因に、
2022 年度に前年度⽐がマイナスに転化する。
また、海外貸出残⾼は、実体経済の落ち込みに伴う資⾦需要の低迷を主因として、「業況差拡⼤シナリオ」では 2021 年度、22 年度に、「新興国調整シナリオ」では 2021〜23 年度に、前年度対⽐で減少する。さらに、「⾦融調整シナリオ」では、円⾼に伴う貸出円換算値の⼤幅減も加わって、2021 年度、22 年度の減少幅は、その他のダウンサイド・シナリオよりも拡⼤する。
貸出利鞘は、「業況差拡⼤シナリオ」や「新興国調整シナリオ」では、国内基準⾏と信⽤⾦庫が、クレジット・スプレッドの拡⼤を反映してベースライン・シナリオ対⽐幾分拡⼤する
⼀⽅、国際統⼀基準⾏では、海外経済の悪化による海外貸出利鞘の縮⼩が相殺し、ベースラ
イン・シナリオ並みとなる（前掲図表Ⅴ-2-8）。「⾦融調整シナリオ」では、国内基準⾏と信⽤⾦庫は他のダウンサイド・シナリオと概ね同様となるが、国際統⼀基準⾏では、外貨調
達コストの上昇による海外貸出利鞘の⼀段の縮⼩が寄与し、貸出利鞘全体も縮⼩する。
資⾦利益をみると、「業況差拡⼤シナリオ」や「新興国調整シナリオ」では、ベースライン・シナリオ対⽐でみて、海外向けを中⼼に貸出残⾼が⼤きく減少する国際統⼀基準⾏がやや⼤きく下振れる。⼀⽅、貸出残⾼の下振れが相対的に⼩さい国内基準⾏と信⽤⾦庫では、下振れも⼩幅にとどまる（前掲図表Ⅴ-2-9）。「⾦融調整シナリオ」では、全ての業態で、貸出残⾼の減少を反映して、⼀段と下振れるが、海外貸出利鞘の縮⼩が加わる国際統⼀基準
⾏の下振れは、とりわけ⼤きくなる。
（ハ） 当期純利益
シミュレーション期間累計の当期純利益は、国際統⼀基準⾏では、「業況差拡⼤シナリオ」

76

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検
２．マクロ・ストレステストと「新興国調整シナリオ」で⿊字の縮⼩が同程度となる⼀⽅、国内基準⾏と信⽤⾦庫では、「新興国調整シナリオ」対⽐、「業況差拡⼤シナリオ」での下振れ幅が⼤きい（前掲図表Ⅴ2-10）。「⾦融調整シナリオ」では、資⾦利益の⼀段の下振れに、有価証券関係損益の⼤幅な下振れも加わって、全ての業態が⾚字となる。
（ニ） ⾃⼰資本⽐率
⾃⼰資本⽐率は、いずれのダウンサイド・シナリオのもとでも、⾜もとからシミュレーシ
ョン最終年度の 2023 年度にかけて低下する（前掲図表Ⅴ-2-11）。詳しくみると、「業況差拡⼤シナリオ」や「新興国調整シナリオ」では、いずれの業態も平均的には規制⽔準を上回る⽔準を確保する。他⽅、「⾦融調整シナリオ」では、国際統⼀基準⾏の CET1 ⽐率の平均値は 8%を下回り、個別の⾦融機関毎に⾦融システム上の重要性に応じて 7 から 8.5%の間に設定されている資本バッファー⽐率に抵触する⽔準まで低下する⾦融機関が相応に⽣じる。
国内基準⾏においても、コア資本⽐率の平均⽔準が 8％台まで低下する。
図表Ⅴ-2-13

ダウンサイド・シナリオにおける CET1 比率の要因分解（国際統一基準行）

業況差拡大シナリオ
15

新興国調整シナリオ％
CET1比率
上昇要因
低下要因

14
13 12.3
1215

金融調整シナリオ％

15

CET1比率
上昇要因
低下要因

14
13 12.3

10.9

CET1比率
上昇要因
低下要因

14
13

12

11

％

12.3

12

11

9.6

11

7.2
金融調整シナリオ

その 他

リスクアセットの増加

有価証券関係損益の減少

コア業務純益の減少

信用コストの発生

有価証券評価損の発生

ベースライン・シナリオ

新興国調整シナリオ

その 他

リスクアセットの増加

有価証券関係損益の減少

6

コア業務純益の減少

6

信用コストの発生

6

有価証券評価損の発生

7
ベースライン・シナリオ

7
業況差拡大シナリオ

7
その 他

8

リスクアセットの増加

98

有価証券関係損益の増加

98

コア業務純益の減少

9

信用コストの発生

10

ベースライン・シナリオ

10

有価証券評価損の発生

10（注）シミュレーション期間の終期（2023 年度末）における、ベースライン・シナリオとダウンサイド・シナリオ下の自己資本比率の乖離要因を表示（図表Ⅴ-2-14、15 も同様）。

⾃⼰資本⽐率のベースライン・シナリオ対⽐の低下幅を要因分解すると、国際統⼀基準⾏については、「業況差拡⼤シナリオ」では、信⽤コストの増加が主因となっており、「新興国調整シナリオ」では、信⽤コストに加えて、⾦利上昇・株価下落に伴う有価証券評価損益の下振れがさらなる低下に寄与している（図表Ⅴ-2-13）。さらに、「⾦融調整シナリオ」では、
77

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

信⽤コストや有価証券評価損益と同関係損益の下押し寄与が増加している。国内基準⾏と信⽤⾦庫については、「業況差拡⼤シナリオ」と「新興国調整シナリオ」のいずれにおいても、信⽤コストの増加が⾃⼰資本⽐率を下押ししている。「⾦融調整シナリオ」では、有価証券
関係損益の下振れが⼀段の低下に寄与している（図表Ⅴ-2-14, 15）。
図表Ⅴ-2-14

ダウンサイド・シナリオにおけるコア資本比率の要因分解（国内基準行）

業況差拡大シナリオ
15

新興国調整シナリオ％
コア資本比率
上昇要因
低下要因

14
13
12
11

15

金融調整シナリオ％
コア資本比率
上昇要因
低下要因

14
13
12

10.4

11
9.5

10

15
13
12

10.4

9.8

10

11

金融調整シナリオ

その 他

リスクアセットの増加

有価証券関係損益の減少

コア業務純益の減少

信用コストの発生

ベースライン・シナリオ

新興国調整シナリオ

その他

リスクアセットの増加

有価証券関係損益の減少

コア業務純益の減少

業況差拡大シナリオ

新興国調整シナリオ％
コア資本比率
上昇要因
低下要因

12.7

8.8

ダウンサイド・シナリオにおけるコア資本比率の要因分解（信用金庫）

業況差拡大シナリオ

13

信用コストの発生

6

ベースライン・シナリオ

7

6

その 他

7

6

リスクアセットの増加

7
有価証券関係損益の減少

8

コア業務純益の減少

8

信用コストの発生

8

ベースライン・シナリオ

9

14

10.4

10

9

15

コア資本比率
上昇要因
低下要因

14

9

図表Ⅴ-2-15

％

11.8

12

15

％
コア資本比率
上昇要因
低下要因
12.1

14
13

金融調整シナリオ

12.7

15

コア資本比率
上昇要因
低下要因

14
13 12.7

11.5

金融調整シナリオ

その他

リスクアセットの減少

有価証券関係損益の減少

コア業務純益の減少

信用コストの発生

ベースライン・シナリオ

新興国調整シナリオ

その他

6

リスクアセットの増加

76

有価証券関係損益の減少

7

6

コア業務純益の減少

7

信用コストの発生

8

ベースライン・シナリオ

9

8

業況差拡大シナリオ

9

8

その他

10

リスクアセットの減少

109

有価証券関係損益の減少

10

コア業務純益の減少

11

信用コストの発生

1211

ベースライン・シナリオ

12

11

78

％

Ⅴ．⾦融システムの頑健性の点検
２．マクロ・ストレステスト（４）⾦融システムの頑健性の評価
以上の結果をまとめると、⾜もとの平均的な⾒通しに沿って景気が回復していく場合には、わが国の⾦融システムは安定性が維持される74。その背景として、リーマンショック以降、⾦融機関が⾃⼰資本の積み増し等を通じて頑健性を⾼め、企業が全体として良好な財務基盤を維持してきたもとで、各種の企業⾦融⽀援策が強⼒な効果を発揮していることが挙げられる。
今後、感染症が再拡⼤し、業種間・業種内の業況差の拡⼤を伴う形で負のショックが内外の実体経済に加わり、⾦融市場がそうした負の実体経済ショックに反応する場合や、供給制約を意識したインフレ予想の⾼まりなどに伴う⽶国⻑期⾦利の上昇が国際⾦融市場の調整と新興国経済の⼤きな成⻑鈍化につながるような場合を想定しても、⾦融システムは頑健性を維持し、⾦融仲介機能が円滑に発揮されることが⾒込まれる。
⼀⽅で、仮に、リーマンショック期並みの⾦融市場の⼤幅かつ急速な調整と海外経済の悪化が同時に発⽣することを想定すると、⾦融機関の⾃⼰資本⽐率の低下から⾦融仲介活動への負の影響が相応に⽣じ、実体経済の下押し圧⼒として作⽤するリスクがある。感染症の帰趨だけでなく、国際⾦融市場においても依然として不確実性が⾼い状況が続いており、資産価格に⼤幅かつ急速な調整が発⽣するリスクには、注意を要すると考えられる。

74

もっとも、政策対応が銀⾏部⾨の信⽤コスト等に与える影響は、相応の幅をもってみる必要がある。例えば、仮に、低採算先企業に対してより多くの貸出がなされる場合、中⻑期的には信⽤コストの増加や⾦融機関の収益減につながる可能性がある。
79

⾦融システムレポート

ＢＯＸ１

2021 年 10 ⽉

デフォルト率別にみた企業の資⾦調達状況︓リーマンショック期との⽐較

本論で述べたとおり、今次局⾯において企業のデフォルト率が低位に抑制されている背景
として、近年、企業が財務基盤を強化してきたこと等に加えて、積極的な企業⾦融⽀援策もあり、円滑な⾦融仲介活動が確保されていることが考えられる。本 BOX では、リーマンショ
ック期と⽐較しつつ、今次局⾯の中⼩企業の資⾦調達の状況の特徴点と含意を整理する75。

今次局⾯の特徴① ⾦融機関の貸出態度
まず、短観の個票データを⽤いて、⾦融機関の貸出態度判断 DI を確認すると、リーマンシ
ョック期にみられたような貸出態度の⼤幅かつ急速なタイト化は確認されない。特に、中⼩企業については、業況を「悪い」とする先でも、⾦融機関の貸出態度を「厳しい」とする先は感染症拡⼤前と⽐べて増えていない（図表 B1-1）。
図表 B1-1

業況判断 DI 別にみた貸出態度判断 DI

大企業

中小企業

60 ％pt60 ％pt
緩い

緩い
40

40

20

20

0

0

-20
-40
06

08

-20

業況:良い
業況:さほど良くない
業況:悪い

厳しい
10

12

14

16

18

20

厳しい
-40
年

06
08
10
12
14
16
18
20 年
（注）1.全産業。直近は 2021 年 6 月調査。
2.同じ業況の企業総数を 100％として、そのうち貸出態度が「1：緩い」企業の構成比から「3：厳しい」企業の構成比を差し引いて算出。
（資料）日本銀行「全国企業短期経済観測調査」② 営業キャッシュフロー減少を受けた資⾦調達額
次に、個別企業データを⽤いて、危機時における中⼩企業の営業キャッシュフローと資⾦調達額の関係をみると、リーマンショック期と今次の双⽅の危機時において、営業キャッシ
ュフローがより減少した先ほど、より多くの資⾦調達を⾏っている構図を確認できる（図表B1-2）。この傾向は、今次局⾯の⽅が顕著であり、全産業ベースでみて、営業キャッシュフ
ローの多寡に拘わらずリーマンショック期と⽐べて、より多くの資⾦調達を⾏っている。特75

本 BOX では、売上⾼増減率が最も深く落ち込んだ 2008 年度下期から 2009 年度上期の 1 年間を、リーマン
ショック期としている。
80

ＢＯＸ１

デフォルト率別にみた企業の資⾦調達状況︓リーマンショック期との⽐較に、対⾯型サービス業においては、営業キャッシュフローがマイナスの企業は、キャッシュ
フローのマイナスを上回る額の資⾦調達を⾏っている。
図表 B1-2

営業キャッシュフローと資金調達額

全産業

対面型サービス業

資金調達額比率、％

8080

ﾘｰﾏﾝｼｮｯｸ期

70

今次局面

60

資金調達額比率、％それ以外の業種
80

70

70

60

60

50

50

50

40

40

40

30

30

30

20

20

20

10

10

10

0

0

-10
-45 -30 -15

015 30 45
営業CF比率、％

資金調達額比率、％

0-10-45 -30 -15

015 30 45
営業CF比率、％-10-45 -30 -15

015 30 45
営業CF比率、％（注）1.資金調達額比率＝（期末の借入金－期初の借入金）/期初の総資産
営業 CF 比率＝営業キャッシュフロー/期初の総資産
2.営業 CF 比率を 2％点毎にグループ化し、各グループの中央値を図示。両端 4％はサンプルから除外。
3.「今次局面」は現時点で利用可能な 2020 年度の財務データを、「リーマンショック期」は 2008 年 10 月～2009 年 9月の財務データを集計（図表 B1-3～5 も同様）。
（資料）CRD 協会③ 危機前の財務基盤と危機時の資⾦調達額同じデータを⽤いて、危機発⽣前の時点での財務指標から推計したデフォルト率の予測値を計算したうえで、デフォルト率で測った危機前の財務基盤の強弱と危機時の資⾦調達額の関係をみると、双⽅の危機時において、デフォルト率が⾼かった企業の⽅が、危機時におい図表 B1-3

危機前デフォルト率別にみた資金調達額

全産業
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
-2
-4

対面型サービス業

資金調達額比率、％
ﾘｰﾏﾝｼｮｯｸ期
今次局面

0

1

2

3
4
5
6
7
危機前デフォルト率、％

18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
-2
-4

資金調達額比率、％

0

1

2

3
4
5
6
7
危機前デフォルト率、％それ以外の業種
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
-2
-4

資金調達額比率、％

0

1

2

3
4
5
6
7
危機前デフォルト率、％（注）1.集計対象は、危機の前年時点でデフォルトしていないサンプル。
2.資金調達額比率＝（期末の借入金－期初の借入金）/期初の総資産
3.危機前デフォルト率を 2％点毎にグループ化し、各グループの中央値を図示。両端 4％はサンプルから除外。危機前
デフォルト率は、「今次局面」では 2019 年度の財務データを用いたデフォルト率の推計値を、「リーマンショック期」では 2007 年 10 月～2008 年 9 月の財務データを用いたデフォルト率の推計値を示す。
（資料）CRD 協会

81

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉てより多額の資⾦調達を⾏っている。また、今次局⾯においては、同程度のデフォルト率の企業であっても、かなり多くの資⾦を調達している（図表 B1-3）。特に、最も感染症の影響を強く受けていると考えられる対⾯型サービス業では、今次局⾯において、危機前の財務基盤が良好であった企業を含めて積極的に資⾦調達を⾏っている。

資⾦調達状況から⽰唆される含意
このように、今次局⾯では、営業キャッシュフローや財務基盤が頑健である企業も、リー
マンショック期対⽐でみて積極的に資⾦調達を⾏っている。これは感染症の帰趨についての不確実性が⼤きいもとで、積極的な企業⾦融⽀援策を背景に、相応の規模の予備的借⼊が⾏われている可能性を⽰している。実際、危機発⽣前後の⼿元資⾦額の変化をみると、今次局
⾯では、営業キャッシュフローがマイナスの企業や危機前のデフォルト率が⾼かった企業でも⼿元資⾦の変化幅がプラスとなっており、借り⼊れた資⾦を⼿元資⾦として保有し続けている姿が⽰唆される（図表 B1-4，B1-5）。
Ⅳ章 1 節でみたとおり、資⾦調達による⼿元資⾦の増加は、⾜もとの流動性の枯渇によるデフォルト率上昇を抑制するほか、先⾏きも⼿元資⾦として保有され続ければ、将来の流動性要因を通じたデフォルト率上昇も抑制すると考えられる。もっとも、先⾏き、収益回復ペースが緩やかとの想定のもとでは、デフォルト率は、全体としては、感染症がなかった場合の⽔準をやや上回る（前掲図表Ⅳ-1-14）。また、経済全体あるいは業種全体の経済活動が回復基調に復していくとしても、企業間の営業キャッシュフローのばらつきが⼤きい状態が続く場合には、危機時に⼤きな営業キャッシュフロー減少に直⾯した企業や危機発⽣前の財務基盤が脆弱であった企業は、デフォルト率が⼤きめに上昇する可能性も⽰唆されており、こうした点には留意が必要である。
図表 B1-4

営業キャッシュフローと手元資金増減額

全産業
25
20

手元資金増減額比率、％
ﾘｰﾏﾝｼｮｯｸ期
今次局面

対面型サービス業
25

手元資金増減額比率、％それ以外の業種
25

20

20

15

15

15

10

10

10

5

5

5

0

0

0

-5

-5
-45 -30 -15

015 30 45
営業CF比率、％手元資金増減額比率、％-5-45 -30 -15

015 30 45
営業CF比率、％-45 -30 -15

015 30 45
営業CF比率、％（注）1.手元資金増減額比率＝（期末の手元資金－期初の手元資金）/期初の総資産
営業 CF 比率＝営業キャッシュフロー/期初の総資産
2.営業 CF 比率を 2％点毎にグループ化し、各グループの中央値を図示。両端 4％はサンプルから除外。
（資料）CRD 協会

82

ＢＯＸ１

デフォルト率別にみた企業の資⾦調達状況︓リーマンショック期との⽐較

図表 B1-5

危機前デフォルト率別にみた手元資金増減額

全産業
12

対面型サービス業

手元資金増減額比率、％

12

手元資金増減額比率、％それ以外の業種
12

手元資金増減額比率、％

ﾘｰﾏﾝｼｮｯｸ期
10

10

10

8

8

8

6

6

6

4

4

4

2

2

2

0

0

0

今次局面

-2

-2
0

1

2

3
4
5
6
7
危機前デフォルト率、％

-2
0

1

2

3
4
5
6
7
危機前デフォルト率、％

0

1

2

3
4
5
6
7
危機前デフォルト率、％（注）1.集計対象は、危機の前年時点でデフォルトしていないサンプル。
2.手元資金増減額比率＝（期末の手元資金－期初の手元資金）/期初の総資産
3.危機前デフォルト率を 2％点毎にグループ化し、各グループの中央値を図示。両端 4％はサンプルから除外。危機前
デフォルト率は、「今次局面」では 2019 年度の財務データを用いたデフォルト率の推計値を、「リーマンショック期」では 2007 年 10 月～2008 年 9 月の財務データを用いたデフォルト率の推計値を示す。
（資料）CRD 協会

83

⾦融システムレポート

ＢＯＸ２2021 年 10 ⽉

不動産市場の動向︓リーマンショック期との⽐較

不動産業に対する今次局⾯のショックは、Ⅳ章でみたとおり、他業種対⽐で際⽴って⼤きい
わけではなく、デフォルト率も低位に抑えられている（図表B2-1）。もっとも、感染症拡⼤以前から、⾦融機関が賃貸業向けを中⼼に不動産業向け貸出残⾼を伸ばしてきたこと、リーマン
ショック期においては不動産業向け貸出で多くの信⽤コストが発⽣したことを踏まえ（図表B2-2）、本BOXでは、リーマンショック期の動向との⽐較も交えつつ、⾜もとの不動産市場の点検を⾏う。
図表 B2-1

業種別にみたデフォルト率7 ％

図表 B2-2
2.0 兆円

全業種の10-90％点
不動産賃貸業
不動産取引業

6

大手行の業種別信用コスト
その他業種
不動産業
合計

1.5

5
1.0

4
3

0.5

2
0.0

1
0
06

08

10

12

14

16

18

20

-0.5
年

（注）1.「全業種の 10-90％点」は、製造業を 11 業種、非製造業を 13 業種に分けた全 24 業種の分布。日本銀行による試算値。
2.直近は 2021 年 7 月。
（資料）日本リスク・データ・バンク

図表 B2-318

オフィス空室率

図表 B2-4

％

25

三大都市圏
地方都市
東京

16
14

06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 年度（資料）日本銀行

首都圏の賃貸住宅の在庫件数季節調整済、万件

20

12

15

10
8

10

6
4

5

2
0

0

東京都
首都圏(除く東京)

年

07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 年

（注）1.「三大都市圏」は東京・大阪・名古屋の平均。「地方都市」は札幌・仙台・福岡の平均。
2.直近は 2021 年 8 月。
（資料）三鬼商事（注）1.レインズシステム上の在庫登録件数を用いて試算。
2.直近は 2021 年 8 月。
（資料）東日本不動産流通機構

06

08

10

12

14

16

18

20

まず、賃貸市場の動向をみると、テレワークの拡⼤等を背景にオフィス空室率は引き続き上昇しているほか（図表B2-3）、都⼼への⼈⼝流⼊減などを背景に東京都の賃貸住宅の在庫件数

84

ＢＯＸ２

不動産市場の動向︓リーマンショック期との⽐較も⾼めの⽔準で推移している（図表B2-4）。商業⽤不動産賃料は、ホテル・店舗で引き続き弱含んでいるなど（図表B2-5）、賃貸市場の需給環境は未だ好転には⾄っていない。
図表 B2-5

不動産賃料の動向

120 15年＝100
115
110
105
100
95
オフィス
店舗
ホテル
倉庫

90
85

（注）四半期平均値。直近は 2021 年 7～8 月。
（資料）日本銀行「企業向けサービス価格指数」

80
06

08

10

12

14

16

18

20

年

もっとも、不動産賃貸業の収⼊は他業種対⽐でみて変動が⼩さい傾向があり、リーマンショ
ック期のような深刻な景気後退期にも⼤きく変化していない。⾜もと、デフォルト率が低位で推移している背景には、こうした要因もあると考えられる。
次に、取引市場の動向をみると、取引⾦額は全体として堅調に推移しており（図表B2-6）、取引市場の縮⼩から、特に取引業でのデフォルト率の上昇が⽬⽴ったリーマンショック期とは対照的である（前掲図表B2-1）。これは、前回レポートで指摘したとおり、緩和的な⾦融環境が維持されていること等から、海外投資家を含む投資資⾦がわが国不動産市場に向かっていることが背景にあると考えられる。また、不動産業の棚卸資産回転期間76をみると、リーマンシ
ョック期には市況の本格的な悪化の前に在庫調整圧⼒が⾼まっていたとみられるが、今次局⾯
ではそうした動きはみられていない（図表B2-7）。仔細にみると、リーマンショック前の期間に、その後にデフォルトに直⾯した企業ほど棚卸資産回転期間が⻑期化していた傾向が観察できる（図表B2-8）。
不動産投資家の動向をみると、先⾏き1年間の投資スタンスに関するアンケートの結果をみても、2020年4⽉の調査で幾分慎重化した後は回復傾向にあり、リーマンショック期と対照的である（図表B2-9）。最近では、ワクチン接種の進捗等を受けた期待感から、J-REIT指数も幅広いアセットで回復ペースが速まっている（図表B2-10）。また、J-REITのキャップレートが、投資⼝価格の上昇に起因して低下するなど（図表B2-11）、幅広い投資家層における投資マインドの回復も進んでいるとみられる。こうしたなかで、前回レポートで変調を指摘していた⼟地の鑑定価格をみても、⼀部の指標で下げ⽌まりの兆候も窺われる（図表B2-12）。

76

不動産業の棚卸資産は、主に販売⽬的で保有する不動産在庫。棚卸資産回転期間は、売上⾼対⽐でみた棚卸資産の規模を⽰す指標。
85

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

このように、今次局⾯において、不動産業向け貸出における信⽤コスト発⽣が抑えられている要因はいくつか指摘できる。もっとも、今後の不動産市場をみていくうえで以下のようなリスクも注視していく必要がある。まず、海外の先⾏研究77が指摘するように、不動産価格が調整するリスクである。わが国でも、先々の賃貸市場の好転を⾒越した投資家⾏動が下⽀えしている側⾯もあり、内外⾦融環境や感染症の帰趨により、取引市場への投資資⾦が流出するリスクには留意を要する。また、2020年10⽉号で指摘したとおり、中⼩不動産賃貸業では近年レバレッジ⽐率が⾼まるなど、財務脆弱性が⾼まっている可能性がある。テレワークの進展等の構造変化リスクを含め、感染症の影響に係る不確実性が不動産市場に及ぼす影響に加えて、これらの点を勘案しながら、不動産市場の動向を引き続き注視していく必要がある。
図表 B2-63.5

図表 B2-7

不動産取引金額

兆円
その他
物流
レジデンス

3.0

不動産業の棚卸資産回転期間

0.7 年

ホテル
商業
オフィス

％ 10
9

0.6

8

2.5

0.5

7

2.0

0.4

6

1.5

0.3

4

1.0

0.2

3

0.5

0.1

0.0

0.0

5

棚卸資産回転期間
オフィス空室率(右軸)

01

03

05

07

09

11

13

15

17

19

0.7

1

0
05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 年

（注）1.「棚卸資産回転期間」は棚卸資産の対売上高比率。
図表 B2-8 も同様。
2.「オフィス空室率」は東京の値。シャドーは空室率上昇期間。
3.直近は 2021 年 4～6 月。
（資料）財務省「法人企業統計」、三鬼商事（注）直近は 2021 年上期。
（資料）日本不動産研究所

図表 B2-8

21 年

2

中小不動産取引業の棚卸資産回転期間（リーマンショック前）年
リーマン期デフォルト企業

0.6

リーマン期非デフォルト企業

0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
02

03

04

05

06

（注）「リーマン期デフォルト企業」は 2008～10 年度にデフォルトした企業。各中央値。
07 年度 （資料）CRD 協会77

本年 4 ⽉に公表された国際通貨基⾦（IMF）の Global Financial Stability Report においても、感染症拡⼤以降の不動産価格調整リスクが分析されている。
86

ＢＯＸ２

不動産市場の動向︓リーマンショック期との⽐較

図表 B2-9

図表 B2-10

先行き１年間の不動産投資スタンス

アセット別にみた J-REIT 指数

140 19年12月＝100
オフィス
商業
120
住宅
物流
100

100 ％
80
60

80

40
60

20

40

0
03/10

20

07/10

11/10

15/10

19/10 月13

新規投資を積極的に行う
当面、新規投資を控える
既存所有物件を売却する

0.8

J-REIT のキャップレートの要因分解

04年1月からの累積変化、対数値

15

16

17

18

19

20

21 年

（注）1.不動産投資信託の主な運用アセットに基づく分類。
配当込み。
2.月中平均値。直近は 2021 年 7 月。
（資料）三井住友トラスト基礎研究所「SMTRI J-REIT Index」（注）不動産市場参加者（アセット・マネージャー、銀行、ディベロッパー等）に対するアンケート調査。
調査時点は 4 月と 10 月。複数回答あり。2021 年 4
月調査の有効回答は 126 社。
（資料）日本不動産研究所「不動産投資家調査」

図表 B2-1114

図表 B2-12

地価 LOOK レポート

100 ％

0.6

80

0.4
0.2

60

0.0
-0.2

40

-0.4
-0.6
-0.8
-1.0

投資口価格要因
分配金要因
J-REITキャップレート

20
0
08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 年
上昇(6％以上)
上昇(3％以上6％未満）
上昇(3％未満）
横ばい
下落(3％未満)
下落(3％以上6％未満）
下落(6％以上9％未満)
下落(9％以上12％未満）
下落(12％以上)

04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 年
（注）1.「J-REIT キャップレート」は J-REIT 予想分配金
平均利回り。
2.要因分解においては、投資口価格に東証 REIT 指数を利用。
3.直近は 2021 年 8 月。
（資料）Bloomberg、不動産証券化協会（注）1.全国 100 地区について、不動産鑑定士が不動産鑑定評価に準じた方法によって四半期ごとに調査。
2.毎年 1、4、7、10 月初に調査。直近は 2021 年 4 月 1
日から 2021 年 7 月 1 日の変化を示す。
（資料）国土交通省「地価 LOOK レポート」

87

⾦融システムレポート

ＢＯＸ３

外貨資⾦調達にかかるリスク

2021 年 10 ⽉

―グローバルな市場の変動要因や資⾦調達構造の関係性―
本BOXでは、邦銀の外貨資⾦調達の⼿段や調達レートが、グローバルな市場の変動要因や⾦融機関の調達先の分散度合いなどの調達プロファイルにどのような影響を受けるかを整理し、資⾦調達におけるリスクの所在と安定調達確保に向けた⽅策を考察する78。

グローバルな市場の変動要因と外貨資⾦調達⼿段
わが国⼤⼿⾏による外貨資⾦調達の構成⽐をみると、中⻑期的には、預⾦⽐率が⾼まっており、安定的な調達基盤の構築に向けた進展がみられる。もっとも、短期的には、リーマン
ショック期や昨年3⽉の市場急変時など、構成⽐が⼤きく変動する場合があることがみてとれる（図表B3-1）。この2つの危機時では、①貸出が増加するもとで預⾦の調達がそれと⾒合う
形では増加せず、市場性調達が増加したこと、および②市場性調達のうちCD・CP等が⼤きく
減少し、他の市場性調達⼿段で代替されたことが特徴である。市場性調達⼿段の中での代替の結果、資⾦調達に⼀段とストレスがかかったことが⽰唆される。他の時期、例えば、欧州債務危機やテーパー・タントラム期をみると、前者では⼀つめの特徴のみが観察され、後者では⼆つの特徴のいずれも確認されない。
こうした違いの背景を確認するため、⼤⼿⾏の外貨調達⼿段のシェアをグローバルな市場の変動を表す変数、具体的には、⽶⾦利（FF⾦利、タームスプレッド＜10年物国債⾦利とFF
⾦利の差＞）、ファンドの償還率、⾦融環境指数(Financial Conditions Index、FCI)、の上に回帰する79。推計結果を踏まえると、グローバルな市場環境の悪化は、外貨資⾦調達⼿段を有意に変化させ、総じて短期円投のシェアを拡⼤させる。詳しくみると、FCIの悪化は、レポのシェアを減少させる⼀⽅、短期・中⻑期円投、預⾦のシェアを押し上げる効果を持つ（図表B3-2）80。運⽤側の変化をみると、貸出シェアが⼤きく拡⼤しており、貸出増加に対する預⾦の上昇幅が⼗分ではないもとで、円投のシェアが拡⼤している可能性が⽰唆される81。次78

本 BOX の分析の対象期間には、邦銀の信⽤⼒悪化が広範囲にみられる事象は含まれていない。外貨流動性リ
スク管理にあたっては、邦銀の信⽤⼒悪化といったストレスが発⽣した場合や、そうしたストレスと本 BOX で考察した市場ストレスが複合的に起こる場合も想定することが必要である。
79

ファンドの償還率は、ファンドにかかるリスクの顕在化や、⼤⼿⾏における短期的な資⾦需要の発⽣を、FCI は、
クレジットスプレッド上昇等の⾦融環境の広範な悪化の影響を捉える変数として選択した。前者は、投資信託・ETF（株式・債券等）、MMF（プライム、ガバメント）における期中の償還額を前期末の資産残⾼で割ったもの、
後者は、VIX や社債のクレジットスプレッドから構築されるシカゴ連銀算出の FCI（Chicago Fed National
Financial Conditions Risk Subindex）である。
80

説明変数には、グローバルな市場変動を捕捉するための変数のほか、2016 年の MMF 改⾰による影響や、個別
⾏における計数の段差をコントロールするダミー変数を使⽤している。なお、⽶ドルオペによる市場安定の効果を推計上、完全にコントロールすることは難しいものの、ひとつの試みとして、⽶ドルオペ調達のシェアを説明変数に加えることで、他の調達⼿段との代替効果をコントロールしても、各感応度の定性的な特徴は不変であった。
81

運⽤側の推計結果に基づくと、FCI 悪化は、運⽤における貸出シェアの増加と有価証券投資のシェアの低下をもたらす。レポ調達のシェア縮⼩という推計結果は、レポの担保となる有価証券の減少によるレポ調達の減少を
88

ＢＯＸ３

外貨資⾦調達にかかるリスク―グローバルな市場の変動要因や資⾦調達構造の関係性―に、ファンド償還率の上昇は、CD・CP等の調達シェアを縮⼩させるもとで、主としてレポや
短期円投調達のシェアを拡⼤させている。最後に、⽶国⾦利上昇については、預⾦シェアを低下させ、CD・CP等の市場性調達へのシフトを促す傾向がある。
図表 B3-1

大手行の外貨バランスシートのイベントスタディ

大手行の外貨調達額
2.5 兆ドル ①

②③

④

⑤

調達側の構成比
50

％

① ②③

④

運用側の構成比
⑤

60 ％

2.0

40

預金

1.5

30

ｲﾝﾀｰﾊﾞﾝｸ
(CD・CP等)

1.0

20

円投等
レポ

10

0.5
0.0

④

⑤
貸出

50
40
30

有価証券

20

ｲﾝﾀｰﾊﾞﾝｸ

10
米ドルオペ

0
03 05 07 09 11 13 15 17 19 21年

① ②③

その他

0
03 05 07 09 11 13 15 17 19 21 年

03 05 07 09 11 13 15 17 19 21 年

外貨バランスシートのイベントスタディ
リーマンショック
2007年6月→2008年12月
300
250
200
150
100
50
0
-50
-100
-150

昨年3月市場急変
2019年12月→2020年4月

運用

調達

運用

有証

米 ﾄﾞﾙｵﾍﾟ
レポ

ｲﾝﾀｰﾊﾞﾝｸ

円投

貸出

預金
CD・CP等有証
貸出

欧州債務危機2010年12月→2011年10月

調達

運用

米 ﾄﾞﾙｵﾍﾟ

ｲﾝﾀｰﾊﾞﾝｸ
有証

レポ

貸出

預金
CD・CP等調達

テーパー・タントラム
2013年1月→2013年7月
運用

調達

有証

レポ

CD・CP等
レポ
円投

残高変化、十億ドル
その他
有価証券(運用)・レポ(調達)
貸出(運用)・預金(調達)

米ドルオペ
中長期円投

ｲﾝﾀｰﾊﾞﾝｸ(調達はCD・CP等含む)
短期円投（注）大手行のうち、国際統一基準行の全通貨ベース。イベント線は、①リーマンショック（2008 年 9 月）、②欧州債務危機（2011 年 8 月）、③テーパー・タントラム（2013 年 4 月）、④MMF 改革（2016 年 10 月）、⑤昨年 3 月市場急変（2020年 3 月）を表す。調達側の「円投等」は社債、運用側の「インターバンク」は中銀預け金、「その他」はレポや円転を含む。「米ドルオペ」は主に米ドル資金供給オペを表す（以下も同様）。2009 年 12 月前後で金融機関の計数に段差がある。直近は 2021 年 4 月。
（資料）日本銀行

推計に⽤いた4変数、とりわけファンド償還率は、リーマンショック期や昨年3⽉の市場急変時に⼤きく変動した。リーマンショック期について実績とモデルの推計値を⽐較すると、主としてFCI悪化とファンド償還率上昇の同時発⽣という要因によって、この間の資⾦調達構成の変化を相応に説明できることが確認できる。モデルは昨年3⽉の市場急変時についても⼤きな傾向を捉えており、ファンド償還率の上昇が、CD・CP等のシェア低下を伴う形で資⾦調捉えている可能性がある。
89

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

達にストレスを与えたことを⽰唆している（図表B3-3）。
図表 B3-2

グローバルな市場の変動要因と外貨資金調達手段
運用側
構成比

調達側構成比
説明変数＼被説明変数

ｲﾝﾀｰﾊﾞﾝｸ
中長期円投(CD・CP等)

短期円投

その他(米ﾄﾞﾙｵﾍﾟ等)-3.50 ***

-0.25

1.01 **

1.02 **

0.21

11.14 ***

1.00 ***-1.38 ***

-0.28 **

0.74 ***

0.41 ***-2.86 ***

-0.71 ***

-0.33

1.02 ***-0.64 ***

0.66 ***

0.01-1.01 **

-1.08 ***

0.63 **

-0.01

0.25

0.85 ***-0.63 **

-2.52 ***

0.83

0.62

0.71

0.46

0.81

0.29

0.71

預金

レポ

シカゴFCI（pt）

1.50 **

ファンド償還率（％）-0.49 ***

FFレート（％）
タームスプレッド（％）

Adj. R

2

貸出

220

サンプル数

2003年1月～2021年4月

期間（注）***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準で有意。
（資料）Bloomberg、Federal Reserve Bank of Chicago、Haver Analytics、ICI、日本銀行

図表 B3-3

外貨バランスシートシミュレーション

リーマンショック
2007年6月→2008年12月
実績

モデル

昨年3月市場急変
2019年12月→2020年4月
実績

モデル

20
15

その他(米ドルオペ等)

10
5

円投

0
-5
-10

CD・CP等

中長期円投

円投

CD・CP等

レポ

円投
レポ

CD・CP等

CD・CP等

短期円投
ｲﾝﾀｰﾊﾞﾝｸ(CD・CP等)
レポ
預金

-15
-20

調達側構成比の変化、％pt
8 ％pt
6
4
2
0
-2
-4
-6

pt 4
3
2
1
0
-1
-2
-3

FF金利
タームスプレッドファンド償還率
FCI(右軸)（注）モデルは、図表 B3-2 の推計結果と各イベントにおける説明変数の変化幅（FF 金利、タームスプレッド、FCI は期初と期末の差、ファンド償還率は期中における期初からの最大変化幅）を掛け合わせて計算。
（資料）Bloomberg、Federal Reserve Bank of Chicago、Haver Analytics、ICI、日本銀行

調達構造分析
次に、CD・CP、レポ、円投、預⾦のそれぞれの外貨調達⼿段について、調達先の分散度合
いなど⾦融機関の調達プロファイルが果たす役割にも触れつつ、より細かく確認する。
⼤⼿⾏のCD・CP等の調達シェアがファンド償還率上昇に伴い低下する直接の理由は、⽶プ
ライムMMFによるCD・CPの購⼊の減少であると考えられる82。もっとも、⼤⼿⾏は、201682

昨年 3 ⽉の市場急変時におけるプライム MMF やガバメント MMF の動向については、FSB, Holistic Reviewof the March Market Turmoil, November 2020、Avalos, F., and D. Xia, "Investor Size, Liquidity and Prime
90

ＢＯＸ３

外貨資⾦調達にかかるリスク―グローバルな市場の変動要因や資⾦調達構造の関係性―

年のMMF改⾰以降、CD・CPによる調達先を⽶MMF以外にシフトしている⼀⽅で、昨年3⽉の市場急変時では⽶MMF以外からの調達も⼤きく減っており（図表B3-4）、こうした直接的な要因以外の経路も作⽤している可能性がある83。なお、昨年3⽉の市場急変時における在⽶銀
⾏におけるCD・CP調達⽐率を⽐較すると、邦銀の減少幅は⽶系・欧州系対⽐で⼤きい84。これは、在⽶邦銀の市場性調達⽐率が相対的に⾼いことや、⽶ドルオペによる調達額が⼤きかったことが影響していると考えられる。
図表 B3-4

MMF 改革の影響と昨年 3 月市場急変の経験

大手行における CD・CP の調達先

2020 年 3 月の経験（在米銀）250 十億ドル

15

調達側構成比の変化、％pt

10

200

5

150
0

100

-5

50

その他
米MMF

MMF改革

0
15

16

17

18

19

20

レポ
その他借入
その他の預金大口のCD等預金
グループ内借入

-10
-15

21 年

在米邦銀

在米欧州銀

米銀

（注）左図の直近は 2021 年 4 月。右図は 2019 年 10～12 月から 2020 年 1～3 月にかけての変化を表す。在米邦銀と在米欧州
銀は在米支店、米銀は現地法人。
（資料）Crane Data、FDIC、Federal Reserve Bank of Chicago、日本銀行

⽶MMFから資⾦を調達している⾦融機関の属性データ等を⽤いて、各取引におけるCD・CPの調達レートの⽔準とボラティリティの決定要因を確認すると85,86、まず、ファンド償還率や⽶国⾦利の上昇は、⽔準とボラティリティの双⽅を押し上げることが確認できる。⼀⽅で、調達先が少ない（ハーフィンダール指数＜Herfindahl-Hirschman Index、HHI＞が⾼い）銀Money Market Fund Stress," BIS Quarterly Review, March 2021 などを参照。
83

ファンド償還率上昇に対する⼤⼿⾏の CD・CP 等の調達シェアの感応度について、⽶プライム MMF からの調達額が急減した MMF 改⾰以後のデータを⽤いて推計してもその前との⽐較で⼤きな変化はみられない。このことは、ファンド償還率の変動が、⼤⼿⾏の CD・CP 等の調達シェアに対して、⽶プライム MMF による直接購⼊で説明し得る以上の効果を持っている可能性を⽰唆している。

84

以下の分析における在⽶⽀店のデータには"Report of Condition and Income" (Call Report, FFIEC 002、シカゴ連銀が公表)、⽶銀のデータは"Statistics on Depository Institutions" (FDIC が公表)を利⽤している。なお、
在⽶銀のバランスシートを⽐較すると、欧州債務危機時には欧州銀の CD 調達⽐率が⼤きく減少していた⼀⽅、邦銀ではこうした MMF の償還率上昇等による直接的な影響は限定的であったことが⽰唆されている。

85

取引先の分散度合いなどの資⾦調達構造が調達レートに与える影響については、例えば、Aldasoro, I., T.
Ehlers, and E. Eren, "Global Banks, Dollar Funding, and Regulation," BIS Working Papers No.708, May
2019 を参照。

86

CD・CP およびレポ調達レートの分析では、MMF との取引別データが収録されている"Crane Data"を使⽤している。
91

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

⾏ほどより⾼い⽔準やボラティリティに直⾯する傾向がある。この点は、調達先が分散されている場合には、より低コストで安定的な調達ができる可能性を⽰唆している（図表B3-5）。
図表 B3-5

CD・CP とレポ市場におけるドル調達レート
CD・CP

被説明 変数 ：ドル 調達 レート （bp）
水準

6

ボ ラティ リテ ィ

bp
MMF改革

説明 変数＼ 被説 明変数
CD・CP

レポ

CD・CP

レポ

4

レポ
bp
0.10 10
0.09

8

0.08

6

0.07

4

0.15

0.06

2

0.10

0.05

0

個社の 特徴 を表す 変数
HHI

2

22.26 *** 2.94 *** 36.27 *** 2.65 **マクロ 要因 を表す 変数

FF金利（ ％）
Adj.R 2
サンプ ル数
推計期 間

0.20

0

フ ァンド 償還 率（％ ） 3.15 *** -0.65 *** 4.24 *** 1.72 ***×MMF改革 後ダミ ー

0.25

MMF改革

-2

1.26 *** -0.14 *** 1.03 *** 0.01
1.01 *** 1.05 *** 0.19 **3.48 ***

0.95

0.94

0.20

0.08

190,302

218,737

103,069

145,965-4-6
13

2011年6月～2021年 4月

0.05

0.04 -2

15

17

19

0.03 -421 年
13

調達プレミアム

15

17

19

0.00
21 年

HHI(右軸)（注）1.左表の***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準で有意。ボラティリティの推計について、ボラティリティは固定された取引ペアの後方 12 か月間の調達レートから算出し、説明変数は、後方 12 か月平均を使用（以下も同じ）。
推計では、取引ごとの属性情報（取引額、残存期間、担保種類＜レポのみ＞、相手先ファンドタイプ）、個社ごとの CDS をコントロール変数として使用し、推計には操作変数法を使用（HHI の前期の値でコントロール）。
2.右図の「調達プレミアム」は邦銀以外の主体で基準化した邦銀のドル調達レート、「HHI」は後方 12 か月間の取引先ファンドの占有率の 2 乗の和（加重平均）。シャドーは 99％信頼区間。直近は 2021 年 4 月。
（資料）Crane Data、FRB、Haver Analytics、ICI

レポ調達については、ファンド償還率の上昇が、調達レートのボラティリティに対して押し上げに作⽤する⼀⽅、⽔準に対しては押し下げ要因となっている（前掲図表B3-5）。前述のとおり、ファンド償還率の上昇は、⼤⼿⾏によるレポ調達のシェアを⾼める傾向があるが、背景の⼀つとして、プライムMMFから流出した資⾦がガバメントMMFへの流⼊を通じて、国債等を担保とするレポ取引の供給サイドに影響を及ぼしている可能性が考えられる。調達先が少なければ、調達レートの⽔準やボラティリティが⾼まる傾向がある点は、CD・CP市場と同様である。
円投調達（通貨スワップ）についても、ファンド償還率の上昇は、調達コストの⽔準やボ
ラティリティを押し上げる効果があることが確認できる87。これは、ファンド償還率上昇の結果、円投への代替が進むことに加えて、円投の相⼿⽅である欧⽶銀⾏等によるファンドからの資⾦調達のタイト化など供給側の要因も影響していると考えられる。また、⽶国⾦利上昇が調達コストの⽔準を押し上げることも確認できる。調達先が多い（HHIが低い）ことは、調87

円投取引に関するデータの詳細については、以下の⽂献を参照。⽇本銀⾏⾦融市場局・⾦融庁監督局、「店頭デリバティブ取引データ等の整備と活⽤」、⽇銀レビュー、2021-Ｊ-6、2021 年 6 ⽉。また、同データを⽤いた
昨年 3 ⽉の市場急変における通貨スワップ市場の動向については、以下の⽂献を参照。丸⼭凜途・鷲⾒和昭、「店頭デリバティブ取引データからみた通貨スワップ市場︓感染症拡⼤の影響とその後の回復を中⼼に」、⽇銀レビュ
ー、2021-Ｊ-4、2021 年 5 ⽉。
92

ＢＯＸ３

外貨資⾦調達にかかるリスク―グローバルな市場の変動要因や資⾦調達構造の関係性―

達レートの⽔準やボラティリティを押し下げており、円投調達においても、調達先の分散が安定化につながる可能性を⽰唆している（図表B3-6）。
図表 B3-6

円投のドル調達プレミアム（通貨ベーシス）

通貨ベーシス
被説明変数：通貨ベーシス（bp）-120 逆目盛、bp

逆目盛、bp -2401年

-903か月(右軸)

-120

-30

-60

0

0

30

60
21年

03

05

07

09

11

13

15

17

19

ﾎﾞﾗﾃｨﾘﾃｨ-18.71 ***3.11 **

マクロ取引額(対数)-52.05 ***0.72

ファンド償還率（％）-4.52 ***

1.20 ***

日米金利差(2年金利、％pt)-4.98 ***

-0.34

個社の特徴を表す変数

-180

-60

水準

説明変数＼被説明変数

HHI
マクロ要因を表す変数

Adj.R 2

0.20

0.03

サンプル数

9,664

6,890

2013年4月～2021年5月

推計期間（注）1.左図の直近は 2021 年 6 月末。
2.右表の***は 1％水準、**は 5％水準、*は 10％水準で有意。取引の属性情報（取引額、満期年数）や CDS（邦銀平均）を、コントロール変数として使用。推計では、HHI、マクロ取引額、日米金利差（米国引く日本）の前期の値を操作
変数として使用。
（資料）Bloomberg、Haver Analytics、ICI、金融庁「店頭デリバティブ取引データ」

図表 B3-7

決済性預金比率とドル市場性調達比率の金利感応度

在米邦銀

在米欧州銀

市場性調達比率の累積変化、％pt

米銀

6 市場性調達比率の累積変化、％pt

6 市場性調達比率の累積変化、％pt

5

5

5

4

4

4

3

3

3

2

2

2

1

1

1

0

0

0

6

-1
0

1

2

-1
3
0
年後
金利感応度

1

-1
0
1
3
年後
金利感応度(決済性預金がない場合)
2

2

3
年後

推計式
市場性調達比率の累積変化i,t,t+h＝ β1米金利前年差t＋β2米金利前年差t×決済性預金比率i,t＋コントロール変数＋ε（注）1.米金利上昇（＋1％pt）に対する市場性調達比率の累積変化を、ローカル・プロジェクションで推計したもの。米金利は 3 か月物、推計期間は 1992 年 1～3 月から 2021 年 1～3 月、サンプル数は約 93 万。「金利感応度」は、決済性預金比率と米金利のクロス項の効果を考慮にいれた場合の市場性調達比率の変化。決済性預金比率は、直近のものを使用。「在米邦銀」と「在米欧州銀」は在米支店、「米銀」は現地法人。
2.決済性預金比率は、決済性預金の預金計に対する割合。
3.ドル市場性調達比率＝（大口の CD 等預金＋レポ調達＋その他借入）/（その他預金＋市場性調達額＜分子＞＋グルー
プ内借入等）（資料）Bloomberg、FDIC、Federal Reserve Bank of Chicago

93

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

預⾦について、先⾏研究では、⽶国⾦利上昇が預⾦者による預⾦からMMFなどへの資産のリバランスを通じて、⾦融機関側の市場性調達⽐率を上昇させることが指摘されている88。実際、⽶国所在の個別⾏のデータを⽤いて推計すると、⽶国⾦利上昇により市場性調達⽐率が上昇する89。ただし、決済性預⾦の存在が市場性調達への代替を相応に抑制することも確認できる（図表B3-7）。この点、邦銀は、預⾦の⽐率を⾼める中で決済性預⾦の⽐率も⾼めてきているが（図表B3-8）、⽶系・欧州系対⽐、⾦利変化に対する市場性調達⽐率の変動が⼤きい。
図表 B3-8

決済性預金比率とドル市場性調達比率

決済性預金比率3530

ドル市場性調達比率

％

90 ％

在米邦銀
在米欧州銀
米銀

80
70

25

在米邦銀
在米欧州銀
米銀

60

20

50

15

40
30

10

20

5

10

0

0

92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 年

92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 年（注）1.直近は 2021 年 1～3 月。「在米邦銀」と「在米欧州銀」は在米支店、「米銀」は現地法人。
2.決済性預金比率は、決済性預金の預金計に対する割合。
3.ドル市場性調達比率＝（大口の CD 等預金＋レポ調達＋その他借入）/（その他預金＋市場性調達額＜分子＞＋
グループ内借入等）（資料）FDIC、Federal Reserve Bank of Chicago

88

市場性調達と⾦利の連動性については、Drechsler, I., A. Savov, and P. Schnabl, "The Deposits Channel ofMonetary Policy," The Quarterly Journal of Economics, May 2017 や、D. B. Choi, and H. S. Choi, "The
Effect of Monetary Policy on Bank Wholesale Funding," Management Science, May 2020 などを参照。
89

ここでは、ローカル・リニア・プロジェクションの枠組みを⽤いて、説明変数の時点を固定したまま、被説明
変数のみを 1 年から 3 年まで進めた各ケースにおける推計結果を確認することにより、⾦利上昇が市場性調達⽐率に与える影響を確認した。
94

ＢＯＸ4

気候関連⾦融リスクのシナリオ分析の⼿法

ＢＯＸ4

気候関連⾦融リスクのシナリオ分析の⼿法

近年、国際機関や各国当局、⾦融機関の間では、気候関連の⾦融リスクを定量的に把握する
うえで、⼀定の仮定に基づいてシミュレーションを⾏うシナリオ分析が有益との認識が⾼まっている。そこで、本BOXでは、先⾏きの温室効果ガスの排出量削減対策が⾦融システムに与える影響を例にとって、気候関連⾦融リスクのシナリオ分析の枠組みについて、その⼀例を概説する。
分析は⼤まかに3つのステップに分けられる（図表B4-1）。
図表 B4-1

第１のステップ

気候関連金融リスクのシナリオ分析の３つのステップ

第２のステップ

第３のステップ

先行きの温室効果
ガス排出量の経路

影響分析のプロセス

シナリオ作成のプロセス

GDP・炭素価格等

産業別のGDP・炭素価格負担等

IAM

産業連関を記述した多部門モデル

金融機関・各国当局

マクロ経済モデル
個別の与信先企業の影響の積み上げ

第1のステップは、先⾏きの温室効果ガスの排出量削減対策についてのシナリオに基づいて、
そのシナリオに対応するマクロのGDPや炭素価格を計算することである。この計算には、通常、経済活動と気候変動の相互作⽤を記述した、「統合された評価モデル（Integrated Assessment
Model 以下、IAM）」が使⽤される。こうしたIAMの中でも、イェール⼤学のノードハウス教
授90により最初期に開発された、DICE(Dynamic Integrated Climate-Economy)モデルが特に有名である。
DICEモデルでは、マクロ経済学の教科書的な新古典派の経済成⻑モデルに、地球物理学の知
⾒を取り込み、経済活動に伴う温室効果ガスの排出が気温の上昇を介して経済成⻑に影響を及ぼすという、経済活動と気候変動の相互作⽤を組み込んでいる。具体的には、DICEモデルにおけるGDPは、⽣産要素投⼊量の関数である通常の⽣産関数を通じて算出される⽣産量から、①90

ノードハウス教授は、「気候変動を⻑期的マクロ経済分析に統合した功績」で 2018 年のノーベル経済学賞を受賞した。
95

⾦融システムレポート

2021 年 10 ⽉

既往の温室効果ガスの排出量で決まる気温の上昇がもたらす損失（物理的リスクと関係）と、②温室効果ガス排出の削減費⽤（移⾏リスクと関係）から構成される、気候変動に伴う損害額を除したものとして計算される（図表B4-2）91。この気候変動に伴う損害額の増加は、いわゆる成⻑会計上、ソロー残差、すなわち⽣産性の低下として観察されることとなる。
図表 B4-2

DICE モデルにおける経済活動と気候変動の関係

GDP ൌ （生産） ൈ （1 െ 気候変動に伴う損失係数）
݂（温室効果ガスの蓄積による気温上昇に伴う損失、温室効果ガスの削減費用）

このDICEモデルは、⾮常に簡明な形で経済活動と気候変動の相互作⽤を記述しているが、例
えばモデルのパラメータの不確実性が⼤きい、あるいは⾃然科学分野で活発に研究されている
経済活動と気象事象の間の⾮線形性が織り込まれていない、といった限界も指摘されてきた。
そうしたもとで、経済学と⾃然科学の双⽅の分野において、相互に知⾒を吸収しながらIAMの⾼度化が進んでおり、既に多様なモデルが開発され、実⽤化されている。各国当局等は、それぞれのニーズに応じてIAMを選択し、先⾏きの温室効果ガスの排出量についてのシナリオに対するGDPや炭素価格を計算している。例えば、気候変動リスク等に係る⾦融当局ネットワーク（NGFS）は、温室効果ガスの削減対策について複数のシナリオを提⽰し92、それぞれについて、世界経済を複数の地域経済から構成される多地域モデルとして記述した、拡張されたIAMを⽤いた際の温室効果ガス削減量、気温上昇幅、GDP等の計算結果を公開している93。
シナリオ分析の第2のステップは、第1のステップで得られた各シナリオでのマクロのGDPや炭素価格の経路を所与にして、これらに対応する産業別のGDPや炭素価格負担をシナリオ毎に計算することである。温室効果ガスの排出量は、産業別にきわめて⼤きなばらつきが存在する
ことが知られている。温室効果ガスの排出量が多い産業ほど低炭素社会への移⾏時における削減費⽤が⼤きいと考えると、気候関連の⾦融リスクを定量的に把握する際に、平均値であるマクロ・データのみに依存することはミスリーディングであり、産業別にブレイクダウンして検証することが望ましい。

91

DICE モデルについては、以下の⽂献に詳細に解説されている。Nordhaus, W. D., Managing the Global
Commons, The MIT Press, 1994. なお、DICE モデルの概要については、以下の⽂献を参照。⽇本銀⾏⾦融研
究所、「特別号・気候変動の経済学（1）気候変動とマクロ経済の関係を捉える︓DICE モデル」、⾦研ニュース
レター、2021 年 10 ⽉。

92

NGFS は、⼤きく①「秩序だった移⾏」（各国政府が掲げる 2050 年⼆酸化炭素排出量ゼロに向けた取り組み
を進める）、②「無秩序な移⾏」（各国が 2030 年までは現⾏の政策を維持、2030 年頃に 2050 年⼆酸化炭素排出量ゼロに向けた取り組みを開始）、③「温暖化進⾏」（2050 年まで追加的な措置が取られない）の 3 つのシナリオを⽰している（NGFS, NGFS Climate Scenarios for Central Banks and Supervisors, June 2021）。

93

NGFS の試算は、DICE とは別の 3 つの IAM（GCAM、MESSAGEix、REMIND）を⽤いている。マクロ経済モ
デルも補助的に⽤いて、株価などのマクロの資産価格についての計算結果も公開している。
96

ＢＯＸ4

気候関連⾦融リスクのシナリオ分析の⼿法

もっとも、国際⽐較可能な基準化された産業別の温室効果ガスの排出量データは⼗分に整備されていないほか、データを分析する多部⾨のIAMもコンセンサスが得られたモデルは確⽴されていないのが現状である。先述のNGFSの気候シナリオも、産業別の計算結果は現状、公開していない。そこで、欧州の中央銀⾏などでは、産業連関表などの情報を活⽤した多部⾨モデルを構築し、第1のステップで求められたマクロのGDPや炭素価格の経路と整合的な産業別のGDPや炭素価格負担を計算するという試みを⾏っている94。
シナリオ分析の第3のステップは、第1のステップと第2のステップから得られた各シナリオ
でのマクロおよび産業別のGDP、炭素価格負担などの変数を前提として、⾦融システムや⾦融機関のポートフォリオなどに及ぼす影響を計算することである。このステップでは、マクロ経済モデルによるシミュレーションを⽤いる⽅法や、産業別・個別の与信先企業毎に影響を算出
して、これを積み上げる⽅法などが⽤いられる95。
気候変動関連リスクのシナリオ分析は、まだ緒についたばかりであり、その⽅法も発展途上である。例えば、第2のステップにおけるデータの整備や多部⾨モデルの開発は⼤きな課題である。また、⼀般に分析が30年あるいはそれ以上の⻑期間を対象とするなかで、第3のステッ
プでは、そのような⻑期間に⽣じる産業構造や⾦融機関のポートフォリオの変化をどのように試算に取り⼊れていくのかも論点である。これらの点を巡っては、学術的研究や実務の蓄積が乏しいため、各国当局・⾦融機関とも、試⾏錯誤を重ねている状況である。これらの点をはじめ、今後の分析の深化が期待される。

94

このほか、必要に応じて、時系列分析の⼿法などを⽤いて産業別の株価の経路等も計算する。

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具体的にどのような⽅法が⽤いられるかは、試算の⽬的や効率性、データ⼊⼿の可能性等に依存する。マクロ経済モデルを⽤いる⽅法は、マクロの経済変数の動きを踏まえて、⾦融機関のポートフォリオ全体や⾦融システム
全体への影響を評価する場合に有効である。⼀⽅、個社毎の影響を積み上げる⽅法は、ポートフォリオの特性を勘案できるなど試算をより精緻に⾏うことが可能となり、個々の⾦融機関が⾃⾝のポートフォリオへの影響を算出する
場合に活⽤しやすい⼿法である。
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