企業への銀行融資は、我が国の金融仲介において重要な役割を果たしており、その動向やリスクを把握することは、個々の金融機関の健全性への影響にとどまらず、金融システム全体の強靭性・脆弱性を把握する上でも重要である。各国金融当局や国際機関では、銀行融資の信用リスクについて、マクロプルーデンスの観点から分析の高度化を進めており、近年は特に企業財務データや金融機関の貸出明細データといった高粒度データを活用し、個々の企業のリスクの変化をきめ細かく捉えつつ、金融システム全体に与える影響の分析も実施している。
 本稿の目的は、企業の信用リスクを推計するモデルを構築し、金融システムにおける企業の信用リスクの動向を定量的に把握することである。具体的には、地方銀行の融資先企業のデータを用い、個別企業の財務状況やマクロ金融環境と当該企業のデフォルト確率との関係をモデル化した。また、構築したモデルを用いて、経済・金融環境の変化が企業セクター全体のデフォルト確率の変化に及ぼす影響についても試算を行った。なお、本稿の分析では、各種政策・規制の変更や個々の金融機関の信用リスク管理のアプローチの違いは考慮しておらず、それらのありかたについて論じるものではないことに留意が必要である。
 推計にあたっては、全国地方銀行協会の加盟行62行の融資先企業（法人のみ）の財務情報と与信情報に関する匿名化されたデータを用いた。本データは、2004年３月末から2022年６月末までの毎四半期で総サンプル数はのべ約5,000万件である。財務情報には、各債務者について、利益や資産総額といった基本的なデータが含まれており、与信情報には、貸出額及び各銀行による債務者格付（正常先、要注意先、要管理先、破綻懸念先、実質破綻先、破綻先の６区分）等のデータが含まれている。

カテゴリ: 金融
質問: このデータの内、500万件が東京都民のデータの場合、東京都民のデータは総サンプル数の何%ですか。
回答: このデータの内、500万件が東京都民のデータの場合、総サンプル数の約10%です。