JP2001282957A - System and method for analyzing credit risk - Google Patents

System and method for analyzing credit risk

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JP2001282957A
JP2001282957A JP2000092521A JP2000092521A JP2001282957A JP 2001282957 A JP2001282957 A JP 2001282957A JP 2000092521 A JP2000092521 A JP 2000092521A JP 2000092521 A JP2000092521 A JP 2000092521A JP 2001282957 A JP2001282957 A JP 2001282957A
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Masaru Kakutani
優 角谷
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Moody's Investers Service Inc
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide credit risk analyzing system/method for globally analyzing a credit risk from an individual and smaller enterprises to large enterprises, facilitating analysis by a user and coping with the credit risks peculiar to individual countries and individual industries.
SOLUTION: The credit risk analyzing system/method are provided with an information processor 1 outputting a default risk to finance data from a client 4 by using the same credit risk index based on the risk analysis models of the individuals, the smaller enterprises and the large enterprises of respective countries, which are generated by statistically analyzing information on the credit risks of the respective countries.
COPYRIGHT: (C)2001,JPO

Description

【発明の詳細な説明】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】 [0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、信用リスクを分析するシステム及び方法に係り、特に個人から大企業までの信用リスクを世界的に統一された基準で分析する信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法に関する。 The present invention relates to relates to a system and method for analyzing credit risk, in particular credit risk analysis system and credit risk analysis to analyze the credit risk to large companies worldwide common standards from individuals a method for.

【0002】 [0002]

【従来の技術】個別企業における債券格付けは広く知られている。 BACKGROUND OF THE INVENTION are well known debt rating in the individual companies. また、財務データが公表されている大企業については、その財務データに基づいて大企業の信用リスクが分析されている。 As for large enterprises financial data has been published, it is analyzed credit risk large companies on the basis of the financial data.

【0003】中堅中小企業の信用リスクについては個別企業の信用分析を行うサービスは、例えば帝国データバンクや東京商工リサーチ等によって実現されているが、 [0003] service for the credit risk of small and medium-sized enterprises to do the credit analysis of individual companies has been achieved by, for example, Teikoku Databank and Tokyo Shoko Research, etc.,
これらサービス会社によるリスク判定と、実際の倒産リスクとの関係についての関連性の透明度の高い開示がなく、これらサービス会社が入手する財務データも断片的で、信頼度の高い最新情報を入手する仕組みとはなっていない。 And risk determination by these service companies, high disclosure is not relevant in the transparency of the relationship between the actual bankruptcy risk, financial data that these service companies to obtain even a fragmentary, a mechanism to obtain a high degree of reliability latest information not become is.

【0004】 [0004]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記大企業の信用リスク分析は、国毎に行われているものであり、また大企業以外の中小企業及び個人に関する信用リスクを世界的に統一された基準で分析するものとなっておらず、個人から大企業に至るまで信用リスクをグローバルに分析・評価できないという問題点があった。 The object of the invention is to be Solved However, the large companies of credit risk analysis, are those being carried out in each country, was also a unified credit risk related to small and medium-sized enterprises and individuals other than the large companies in the world not become a thing to be analyzed at the reference, the credit risk from individuals to large companies there is a problem that can not be analyzed and evaluated globally.

【0005】本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、個人、中小企業から大企業に至るまで信用リスクをグローバルに分析できると共に、ユーザーにおける分析を容易にし、また国別、業界別の特有の信用リスクにも対応できる信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法を提供することを目的とする。 [0005] The present invention has been made in view of the above circumstances, an individual, with the credit risk from small business to large enterprises can be analyzed globally, to facilitate analysis of users, by country, by industry and to provide a credit risk analysis system and credit risk analysis method can cope with specific credit risk.

【0006】また、本発明では、信用リスク判定と実際の問題債券の発生率との情報を常に開示することにより、サービスの信頼性を維持し、また銀行などの金融機関から信頼性の高い、最新の中堅中小企業の取引先に関する財務データを入手することで、信用リスク分析モデルの精度を向上させ、リスク判定の整合性を高めることを目的としている。 [0006] In the present invention, by always disclose the information of the incidence of the actual problem with the credit risk judgment debt, to maintain the reliability of the service, also reliable from financial institutions such as banks, by obtaining financial data regarding suppliers newest SMEs, to improve the accuracy of credit risk analysis model, aims at improving the consistency of the risk judgment.

【0007】 [0007]

【課題を解決するための手段】本発明は、各国の信用リスクに関する情報を統計的に分析して生成した各国のリスク分析モデルに基づいて、ユーザーからの財務データに対してデフォルトリスクを同一の信用リスク指標を用いて出力する信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法としており、信用リスクを同一の信用リスク指標に基づいてグローバルに分析できる。 The present invention SUMMARY OF THE INVENTION Based on the country risk analysis model generated by statistically analyzing information on the credit risk of the country, the same default risk to the financial data from the user credit and risk measures using a credit risk analysis systems and credit risk analysis method outputs can be analyzed globally based credit risk to the same credit risk indicators.

【0008】また、本発明は、リスク分析モデルに、個人、中小企業、大企業のリスク分析モデルを含める信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法としており、個人、中小企業から大企業に至るまで信用リスクを分析できる。 [0008] The present invention also provides a method for risk analysis model, personal, credit small and medium-sized enterprises, has been with the credit risk analysis system and credit risk analysis methods include the risk analysis model of large companies, individuals, from small businesses to large companies risk can be analyzed.

【0009】 [0009]

【発明の実施の形態】本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。 The embodiment of the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. 本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法は、各国の信用リスクに関する情報を統計的に分析して生成した各国の個人、中小企業、大企業のリスク分析モデルに基づいて、ユーザーからの財務データに対してデフォルトリスクを同一の信用リスク指標を用いて出力する信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法としており、 Credit risk analysis systems and credit risk analysis method according to the embodiment of the present invention, each country individuals generated by statistically analyzing information on the credit risk of the country, based SME, the risk analysis model large enterprises has a credit risk analysis systems and credit risk analysis method to output using the same credit risk measures the default risk to the financial data from the user,
個人、中小企業から大企業に至るまで信用リスクを同一の信用リスク指標に基づいてグローバルに分析できるものである。 Individuals are those that can be analyzed globally based on the same credit risk index credit risk from small business to large enterprises.

【0010】本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システム(本システム)について図1を用いて説明する。 [0010] Credit risk analysis system according to an embodiment of the present invention (the system) will be described with reference to FIG. 図1は、本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システムの構成ブロック図である。 Figure 1 is a block diagram of a credit risk analysis system according to an embodiment of the present invention. 本実施の形態に係る信用リスク分析システム(本システム)は、図1に示すように、情報処理装置(サーバ)1と、信用リスクデータベース(信用リスクDB)2と、情報提供端末3と、 Credit risk analysis system according to the present embodiment (the present system), as shown in FIG. 1, an information processing apparatus (server) 1, and credit risk database (credit risk DB) 2, an information providing terminal 3,
クライアント端末(クライアント)4とから構成されている。 And a client terminal (client) 4.

【0011】次に、本システムの各部について説明する。 [0011] Next, a description will be given of each part of the system. 情報処理装置(サーバ)1は、信用リスクに関する情報及び債権格付けに関する実際の情報(実データ)を入力し、信用リスクDB2にこれら情報を記憶させると共に、企業モデルに従って信用リスクを分析し、分析結果及び債券格付けの内容を出力する。 The information processing apparatus (server) 1 inputs the actual information about the information and receivable rating regarding credit risk (actual data), together with the stores these information in the credit risk DB2, analyzes the credit risk according enterprise model, analysis and to output the contents of the bond ratings.

【0012】具体的には、情報処理装置1は、情報提供端末3からの信用リスクに関する実データを信用リスクDB2に蓄積し、この蓄積された実データを統計的に分析し、個人、企業のデフォルトリスクを評価するリスク分析モデルを生成し、クライアント4又は情報提供端末3から入力される財務データに対してリスク分析モデルに基づいてその財務データに相当する個人又は企業のデフォルトリスクをクライアント4又は情報提供端末3に出力する。 [0012] Specifically, the information processing apparatus 1 accumulates the real data about the credit risk of the information providing terminal 3 to credit risk DB2, statistically analyzing the stored actual data, personal, corporate generates a risk analysis model to assess the default risk, the client 4 or information on the basis of risk analysis models for financial data inputted from providing terminal 3 a default risk individuals or companies that corresponds to the financial data client 4 or and outputs to the information providing terminal 3. ここで、デフォルトリスクを示す数量的指標がリスクスコアとして用いられる。 Here, quantitative indicator of default risk is used as a risk score.

【0013】リスク分析モデル(リスクスコアモデル) [0013] The risk analysis model (risk score model)
とは、エキスパートシステムであり、財務諸表を分析して企業等の財務状態を評価するよう設計されている。 And is an expert system, which is designed to evaluate the financial status of a company or the like by analyzing the financial statements. リスク分析モデルは、借り手のレベルのリスクについて、 Risk analysis model, the risk of the borrower's level,
1から10までの0.01刻みの格付けで分析結果を示し、信用分析の専門家向けに正確で一貫性があり信頼できる指標によって信用リスクを表すようになっている。 1 to show the analysis results in 0.01 increments of ratings of up to 10, which is to represent the credit risk by reliable indicator there is accurate and consistent to professionals of credit analysis.

【0014】リスクスコアとは、4つの基本的な分野について得点をもとめたものである。 [0014] The risk score is what was determined the score for the four basic areas of. 4つの分野は、収益性、流動性とキャッシュフロー、資本構造、売上伸び率であり、それぞれの分野の得点は、それぞれの分野での借り手の実績をエキスパートシステムによって評価して算出されている。 Four areas are profitability, liquidity and cash flow, a capital structure, sales growth rate, the score of each field is calculated by the borrower of experience in their respective fields were evaluated by an expert system. 各分野の得点の加重は、デフォルトの予想に最適になるように統計的に決められている。 The weighted scores for each sector is statistically determined to optimize the default expectations.

【0015】信用リスクデータベース(信用リスクD [0015] The credit risk database (credit risk D
B)2は、個人、中小企業、大企業の財務状況、デフォルト情報、産業分類情報、地域情報を含む信用リスクに関する情報を記憶する。 B) 2 is, individuals, small and medium-sized enterprises, the financial situation of large companies, the default information, industry classification information, and stores the information related to credit risk, including regional information. 特に、中小企業の場合、株式非公開企業の信用リスクに関する情報となっている。 In particular, in the case of small and medium-sized enterprises, it has become a information about the credit risk of the privately held company. また、信用リスクDB2は、債権格付けに関する情報も記憶する。 In addition, credit risk DB2 also stores information about the credit rating.

【0016】情報提供端末3は、個人、中小企業、大企業の財務状況、デフォルト情報、産業分類情報、地域情報を含む信用リスクに関する実際の情報又は債券格付けに関する情報を情報処理装置1に提供する。 [0016] The information providing terminal 3, the individual, to provide small and medium-sized enterprises, the financial situation of large companies, the default information, industry classification information, the information about the actual information or bond ratings on credit risks, including regional information to the information processing apparatus 1 . 尚、情報提供端末3によっては、株式非公開の中小企業に関する信用リスクに関する実際の情報を主に提供する端末もある。 It should be noted that, depending on the information providing terminal 3, there is also a terminal to provide mainly the actual information about the credit risk related to small and medium-sized enterprises of the privately held. このような中小企業に関する情報は、銀行等の金融機関、商社等から提供されるものである。 Information on such small and medium-sized enterprises, is intended to be provided financial institution such as a bank, from trading companies. ここで、情報提供端子3から入力された株式非公開の「主に」中小企業に関する銀行等の金融機関や商社等からの、情報を利用してエキスパートモデルを製作するが、実際の個別企業データが、ユーザー・クライアントに開示されることはないものである。 Here, the privately held, which is input from the information providing terminal 3 "primarily" from financial institutions and trading companies such as banks, etc. related to small and medium-sized enterprises, by using the information, but to produce the expert model, the actual individual company data There are those not be disclosed to the user client. また、情報提供端末3は、クライアント4としても利用可能であり、例えば、信用リスク分析を行う対象の財務データ(このデータは架空のものであっても構わない)を情報処理装置1に入力した場合に、それに対応する信用リスクの分析結果の内容が返信され、分析対象と対応する分析結果の内容を関連付けて記憶できるようになっている。 Further, the information providing terminal 3 is also available as the client 4, for example, financial data subjected to the credit risk analysis (this data may be of a hypothetical) entered into the information processing apparatus 1 when, the content reply analysis of credit risk corresponding thereto, so that can be stored in association with the contents of the analysis results corresponding to analysis.

【0017】クライアント端末(クライアント)4は、 [0017] The client terminal (client) 4,
インターネットを介して情報処理装置1に回線接続する。 To the line connected to the information processing apparatus 1 via the Internet. そして、クライアント4は、信用リスク分析を行う対象の財務データを情報処理装置1に入力した場合に、 Then, the client 4, the financial data of the target of a credit risk analysis when input to the information processing apparatus 1,
それに対応する信用リスクの分析結果の内容が返信され、分析対象と対応する分析結果の内容を関連付けて記憶でき、更にそれら情報を編集・加工できるようになっている。 Its contents replies analysis of credit risk corresponding thereto, the analyte and can be stored in association with the contents of the corresponding analytical results, and further to be able to edit and processing them information.

【0018】図1における本システムの処理を説明すると、情報提供端末3から個人、中小企業、大企業等の信用リスクに関する実データが情報処理装置1に入力されると、情報処理装置1は信用リスクDB2に蓄積する。 [0018] To describe the process of the system in FIG 1, individual from the information providing terminal 3, small business, the actual data related to the credit risk, such as large enterprises are input to the information processing apparatus 1, the information processing apparatus 1 credit accumulate in the risk DB2.
そして、情報処理装置1は、例えば、4回/年の割合程度で、統計的に蓄積された実データを基にして信用リスク分析に用いるリスク分析モデルを生成する。 Then, the information processing apparatus 1 is, for example, at about a rate of 4 times / year, to produce a risk analysis model used in to credit risk analysis on the basis of the actual data that is statistically accumulated. そして、 And,
クライアント4又は情報提供端末3からある財務データが入力されると、その財務データに対して上記リスク分析モデルを用いてリスク分析結果としてのリスクスコアを入力のあった端末に出力する。 When financial data from the client 4 or the information providing terminal 3 is input, and outputs to the terminal for which the input of risk score as a risk analysis using the above risk analysis model for the financial data.

【0019】ここで、情報提供端末3から入力される実データは、実在する企業等のデータであり、実在の名前若しくはそれに対応する識別子を用いて信用リスクDB [0019] Here, the actual data is input from the information providing terminal 3, a company data such as real credit using the name or identifier corresponding to that of the real risk DB
2で管理されている。 It is managed by two. また、クライアント4等から入力される財務データは、クライアント4側では実在の企業名を用いて入力されたとしても、情報処理装置1で受け取るのは対応する財務データのみである。 Also, financial data inputted from the client 4 or the like, the client 4 side as entered using the company name of the actual, receive the information processing apparatus 1 is only the corresponding financial data. 情報処理装置1は、財務データからリスク分析モデルに基づいてリスクスコアを算出する。 The information processing apparatus 1 calculates a risk score based on the financial data on risk analysis model. 従って、情報処理装置1は、入力された財務データのみを用いてリスクスコアを算出する。 Accordingly, the information processing apparatus 1 calculates a risk score using only input financial data.

【0020】但し、クライアント4では、実在の企業名又は架空の企業名を用いて財務データが入力された場合には、それら企業名に対応する形でリスクスコアが表示される。 [0020] However, the client 4, when the financial data using company name or fictitious company name real is input, the risk score is displayed in the form of their corresponding company name. 企業名とリスクスコアの対応表示を管理しているのは、クライアント4側ではなく、情報処理装置1側である。 The manages the corresponding display of company names and risk score, not the client 4 side, an information processing apparatus 1 side. 従って、クライアント4は情報処理装置1に接続されている状態で、企業名とリスクスコアの対応を表示できるものである。 Therefore, the client 4 in the state connected to the information processing apparatus 1, those capable of displaying the corresponding company name and risk scores.

【0021】尚、本システムは、国単位で運用されている一方、図12に示すように、その各国の情報処理装置が回線にて接続されている。 [0021] The present system, while being operated in units of countries, as shown in FIG. 12, the country of the information processing apparatus is connected in the line. 従って、A国にアクセスしたクライアントはA国の情報処理装置を介してB国の情報処理装置にアクセスすることができ、B国におけるリスクスコア情報サービスを受けることができるものである。 Thus, clients accessing the country A is one that can have access to the information processing apparatus of the country B through the information processing apparatus of country A, undergo risk score information services in country B. この場合、A国のクライアントがB国のリスクスコア情報サービスを容易に利用できるように、B国の情報処理装置内にはA国の言語でのサービスも行うようにしている。 In this case, Country A client so readily available risk score information services country B is in the information processing apparatus of country B are further performed service in the language of the country A.

【0022】次に、本システムを利用して提供されるリスクスコア情報サービスについて図2を用いて説明する。 Next, the risk score information service provided using this system will be described with reference to FIG. 図2は、本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システムを用いたリスクスコア情報サービスの概念図である。 Figure 2 is a conceptual diagram of a risk score information services using credit risk analysis system according to an embodiment of the present invention. 図2で示されたリスクスコア情報サービスは、クライアント4が情報処理装置1に接続した状態で受けることができるサービスの概要であり、基本的には情報処理装置1にて実現されるものである。 Risk score information services shown in FIG. 2 is a summary of the services that can be received in a state in which the client 4 is connected to the information processing apparatus 1 is basically intended to be realized by the information processing apparatus 1 . 図2に示すように、リスクスコア情報サービスは、中核リスクモデル・ As shown in FIG. 2, risk score information services, core risk model
分析ロジック部10と、ユーザーサービス機能部20 An analysis logic unit 10, the user service functional unit 20
と、国別・業界別企業支援モジュール30とから構成されている。 And it is composed of a country and industry-specific enterprise support module 30.

【0023】中核リスクモデル・分析ロジック部10 [0023] The core risk model and analysis logic unit 10
は、多数の国の個人、中堅、中小企業、大企業の信用リスク分析を個別審査から、全顧客の信用リスクポートフォリオ管理まで多種のリスクモデルに基づいて評価する。 Is, individuals of a number of countries, medium-sized, small and medium-sized enterprises, from separate review the credit risk analysis of large companies, to evaluate on the basis of various risk models of up to credit risk portfolio management of all customers. また、中核リスクモデル・分析ロジック部10は、 Further, the core risk models and analysis logic unit 10,
ユーザーのオプションで英語や日本語、その他の国の言語を利用可能であり、多国籍の企業比較は為替変換を利用し、単一貨幣単位で表示することも可能である。 English and Japanese at the user's option, available to other countries of the language, comparable companies of multinational will use the exchange conversion, it is also possible to display a single monetary unit.

【0024】また、中核リスクモデル・分析ロジック部10は、中堅中小の株式非公開企業だけでなく、大企業モデル、債権格付け、個人信用リスクなどのデータを統合し、その全てを同日のリスクにて表示可能とするものである。 [0024] In addition, the core risk model and analysis logic unit 10, as well as privately held companies of small and medium-sized, large enterprise model, credit rating, and integrate data such as personal credit risk, all of them on the same day of the risk it is intended to enable display Te. 例えば、倒産確率別に定義された10段階のリスクスコアにより、大企業から個人信用までの違ったタイプの債権者に対するリスク評価を一つのサイトで可能にするものである。 For example, the risk score of 10 stages, which are defined by bankruptcy probability, is intended to enable one of the sites the risk assessment for the different types of creditors from large companies to individual credit.

【0025】中核リスクモデル・分析ロジック部10 [0025] The core risk model and analysis logic unit 10
は、具体的には、例えば、米国リスクスコアモデル1 Is specifically, for example, U.S. risk score model 1
1、日本リスクスコアモデル12、独逸リスクスコアモデル13、各国の大企業モデル14、債権格付け15、 1, Japan risk score model 12, German risk score model 13, big business model 14 of the countries, debt rating 15,
個人信用モデル16、ポートフォリオリスク管理モジュール17を備えている。 Personal credit model 16, has a portfolio risk management module 17.

【0026】情報処理装置(サーバ)1が、例えば、日本に設置されていて日本にて運用されているとすると、 [0026] The information processing apparatus (server) 1, for example, if you are operating in Japan have been installed in Japan,
情報処理装置1には日本リスクスコアモデル12を生成して保有することになり、米国リスクスコアモデル1 The information processing apparatus 1 will be held to generate Japanese risk score model 12, US risk score model 1
1、独逸リスクスコアモデル13、日本以外の他国の大企業モデル、他国の債権格付け、他国の個人信用モデルについては各国で生成されて保有され、日本の情報処理装置1を介してアクセスされるものである。 1, German risk score model 13, Japan other countries large enterprises model, receivables ratings in other countries, for personal credit models of other countries held is generated in each country, which is accessed via the information processing apparatus 1 in Japan it is. 但し、各国で生成されたモデルを日本の情報処理装置1に適宜取り込むようにして、日本の情報処理装置1で世界のモデル等を保有して管理することも考えられる。 However, so as to incorporate appropriate model generated in each country of Japan of the information processing apparatus 1, it is also conceivable to manage holds world models, etc. in Japan of the information processing apparatus 1.

【0027】リスクスコアモデル11〜13は、各国の中堅中小企業のリスクスコアモデルであり、各国の大企業モデル14は、財務データが公表されている各国の大企業のリスクスコアモデルであり、債権格付け15は通常為される債権格付けに関する情報を保有する部分であり、個人信用モデル16は、各国の個人に対するリスクスコアモデルである。 The risk score model 11 to 13, a risk score model of small and medium-sized enterprises of the country, large enterprise model 14 of the country is a big business risk score model of the countries financial data has been published, receivables the rating 15 is a portion that holds information about the normal receivables rating made, personal credit model 16 is a risk score model for individual countries. ポートフォリオリスク管理モジュール17は、ポートフォリオのリスクを管理するためのモジュールであり、信用リスクDB2を操作して特定の動向を計算させること等を行う。 Portfolio risk management module 17 is a module for managing the risk of the portfolio, by operating the credit risk DB2 performs like thereby calculate a specific trend. 例えば、どの分野に、 For example, in any field,
2年前と比べて倒産が増えたのか? Whether the bankruptcy has increased compared with two years ago? という動向を計算させたりするものである。 One in which or to calculate the trends that. ポートフォリオリスク管理モジュール17で為される具体的処理は後で図面を用いて説明する。 Specific processing to be performed by the portfolio risk management module 17 will be described with reference to the drawings later.

【0028】次に、ユーザーサービス機能部20について説明する。 [0028] Next, a description will be given user service function unit 20. ユーザーサービス機能部20は、ユーザーがクライアント4等の端末の入出力装置(プリンタも含む)で、特に画面でのデータ入出力、更にデータの編集・加工等を実現する機能部分であり、リサーチ・サポートライブラリー21と、ユーザーデータ部22と、ユーザーインターフェース23とから構成されている。 User service functional unit 20 is a user input device of the terminal, such as client 4 (including printers), in particular input and output of data on the screen, a functional portion to further realize the editing and processing of data, Research a support library 21, a user data section 22, and a user interface 23.

【0029】ユーザーサービス機能部20のユーザーインターフェース23は、信用リスク分析上有効な分析方法の「雛型」もリサーチ・サポートライブラリー21に提示されているので、ユーザーは雛型プログラムの指導により多角的な分析をサイト上で直接行うことができる。 [0029] The user interface 23 of the user service function unit 20, since the "template" of valid analytical methods on the credit risk analysis has also been presented to the Research support library 21, a user is diversified under the guidance of chick type program the analysis can be carried out directly on the site. また、ユーザー機能部20は、各種モデルを作り出している膨大な量のデータ群に対するまとめ統計も検索可能であるので、ユーザーは常に外部経済の動向を確認できる。 Further, the user function unit 20, since the summary statistics for enormous amounts of data groups are producing various models can also be searched, the user can always check the trend of the external economy. 尚、ユーザーから入力されるデータは中核リスクモデルのデータ群とは分離された形で管理される。 The data input from the user is managed in a form separate from the data group of core risk model.

【0030】リサーチ・サポートライブラリー21は、 [0030] Research support library 21,
中核リスクモデルに加えて、ユーザーが多枝にわたってリスクモデルを利用することを支援するエキスパートシステムである。 In addition to the core risk models, it is an expert system to help the user to utilize the risk model for multi-branch. 例えば、ユーザーのレベルに合わせて分析結果を計測し、提示するシステムとなっている。 For example, and it has a system in accordance with the user-level measures analysis, presented. この場合、画面上でユーザーにYes,Noを選択させる質問を用いてユーザーレベルにあった分析結果の表示等が可能になる。 In this case, the user to Yes, it is possible to display of analysis results that were in the user level using the questions to select No on the screen. リサーチ・サポートライブラリー21で為される具体的処理について後で図面を用いて説明する。 It will be described with reference to the drawings later specific processing performed by the Research Support Library 21.

【0031】ユーザーデータ部22は、ユーザーが利用するリスク分析対象の企業等のデータを保持する部分であり、実際には信用リスクDB2内に保持される。 The user data portion 22 is a portion that holds the data of the companies of the risk analysis target users to use, in practice is held in the credit risk DB2. ユーザーインターフェース23は、ユーザーに対するインターフェース部分であり、グラフ、表でリスク分析結果を表示したり、ユーザーに必要なデータの入力を促すために用いられる。 User interface 23 is an interface portion for a user, the graph, and displays the risk analysis results in Table used to prompt the input of data necessary for the user.

【0032】尚、各国のリスクスコアモデル、各国の大企業モデル、個人信用モデルに基づいてリスク分析された結果又は債権格付けは、表通の表示フォーマットを用い、全て10段階のリスクスコアで表示する。 [0032] Incidentally, each country risk score model, country of large enterprises model, the results or claims rating is risk analysis based on personal trust model, using the display format of the table through displays in risk scores of all 10 stages . これにより、個人、中小企業、大企業に対して同一の信用リスク指標で表示可能となる。 As a result, individuals, small and medium-sized enterprises, can be displayed in the same credit risk index for large companies. 例えば、債権格付けや個人金融の会社が持っている個人ローンのリスクモデルについて、倒産リスクの確率別に10段階のランキングとしてリスクスコアを表示できる。 For example, the risk model of personal loans of credit ratings and personal finance company has, can display the risk score as the ranking of the 10 stage by the probability of bankruptcy risk. つまり、大企業から個人に到るまでの全ての信用リスクモデルと債権格付けのデータを総合的に提供できる。 In other words, it is possible to provide comprehensive data of all of the credit risk models and credit ratings from large companies up to the individual. また、各国のリスクスコアモデルに基づき、全てのリスク分析の結果を同一のリスク評価で表すことにより、ユーザーはグローバルに各種の信用リスク評価比較を行うことが可能となる。 Further, based on the risk score model in each country, by representing the results of all risk analysis in the same risk rating, the user is able to perform various credit risk assessment comparison globally. 例えば、 For example,
ドイツの中堅薬品会社に対して10億円貸し出しを行うことと、アメリカの個人住宅ローンを10億円集めたものに貸し出しを行うのはどちらがリスクがあるのか等を評価比較できるものである。 And to perform 10 billion yen loan for the medium-sized pharmaceutical companies in Germany, to carry out the lending to the United States of individual housing loans to those collected 1.0 billion yen are those which can be evaluated comparing whether there is a risk, and the like.

【0033】次に、国別・業界別企業支援モジュール3 [0033] Next, country and industry-specific enterprise support module 3
0について説明する。 0 will be described. 国別・業界別企業支援モジュール30は、その国、または業界特有の信用リスク評価・分析ニーズに対応した部分で、ユーザーによる追加情報の入力が必要となる。 Country and industry-specific enterprise support module 30, in the country or industry corresponding to the specific credit risk evaluation and analysis needs part, the input of additional information by the user is required. 国別・業界別企業支援モジュール3 Country and industry-specific enterprise support module 3
0は、例えば日本では、証券化モジュール31と、担保モジュール32とから構成される。 0, for example, in Japan, the securitization module 31, and a collateral module 32..

【0034】証券化モジュール31は、自社の顧客に対する売掛債権を担保にした証券化債券を発行する場合に用いられる。 [0034] securitization module 31 is used in case of issuance of securitized bonds was backed by accounts receivable for its customers. 証券化モジュールについても後で図面を用いて詳しく説明する。 It will be described in detail with reference to later drawings also for securitization module. 担保モジュール32は、不渡りを出しそうな貸出先に対してユーザーが請求できる担保を保有しているとの仮定で、不動産担保、路線価格と経済的価格の差額をエキスパートシステムで検索し、同時に売却時期が同じような物件の場合とれほどかかっているかを提示させて、担保物件の実質的経済価値の目安を認知する。 Collateral module 32, to the likely borrowers issued a dishonored in the assumption that the user has a collateral that can be claimed, to find real estate collateral, the difference of the route prices and economic price in the expert system, at the same time sale time is to be presented whether it took about take the case of the same kind of property, to recognize the measure of the real economic value of the collateral.

【0035】次に、本システムのクライアント4又は情報提供端末3に出力されるリスク分析結果について図3 Next, FIG. 3 for risk analysis results output to the client 4 or the information providing terminal 3 of the present system
〜図11を用いて説明する。 It will be described with reference to to 11. ここで、ポートフォリオリスク管理モジュール17とリサーチ・サポートライブラリー21の利用方法について具体的に説明する。 Here will be specifically described how to use the portfolio risk management module 17 and Research Support Library 21. 信用リスク分析の専門家はポートフォリオリスク管理モジュール17を直接使用し、信用審査に関するノウハウの比較的少ないクライアントは「YES/NO」や「選択肢」を使ってユーザーを導くものであり、その他にリサーチ・サポートライブラリー21の機能として、二つほどある。 Credit risk analysis experts use the portfolio risk management module 17 directly, relatively few clients of know-how related to credit examination is intended to guide the user using the "YES / NO" and "choice", Other Research as a function of the support library 21, there is about two.

【0036】その一つは、周期的に各種モデルの精度を確認する統計データや質的コメントをライブラリー内で更新することで、モデルやサービスそのものの透明度や信頼性を保つものである。 [0036] One, by updating the statistical data and qualitative comments to confirm the accuracy of the cyclically the various models in the library is intended to maintain the transparency and reliability of the model and service itself. もう一つの機能は、業界全体のリスクスコアや財務統計等の大きな各国の数値はリサーチ・サポートライブラリー21の中に自動的にまとめられ、存在しているので、クライアントは業界全体や、 Another function, large countries of the numerical value of such industry overall risk score and financial statistics are automatically summarized in the research-support library 21, since it is present, the client is the entire industry and,
国全体のデータをわざわざポートフォリオリスク管理モジュール17を通して一から検索、または計測しなくてもよいものとなっている。 It has the entire country data from a through purposely portfolio risk management module 17 searches, or shall not have to be measured. この機能は、「経験の少ない」ユーザー・クライアントだけでなく、もしもユーザーが信用審査の専門家であっても、コスト削減や、時間的効率性のために有用である。 This feature is not only the "less experienced" user client, even if professional users credit examination, cost reduction and are useful for the time efficiency.

【0037】図3は、信用リスク分析結果を示す図であり、ある大企業モデルにおけるデフォルトの確率とそれに対応する格付け記号(Aaa〜Caa3)までのレベルを数年間にわたって表示したグラフである。 [0037] FIG. 3 is a diagram showing a credit risk analysis is a graph that displays several years the level up to the default probability and rating symbols corresponding thereto (Aaa~Caa3) in large enterprise models. 横軸が年数、左縦軸がデフォルト確率、右縦軸が評価レベルであり、グラフ中の実線が当該企業のデフォルトリスクを表している。 The horizontal axis is age, the left vertical axis default probability, a right vertical axis evaluation level, the solid line in the graph represents the default risk of the company. 尚、図中の点線は、当該モデルにおけるデフォルトリスクの平均を示している。 Dotted lines in the figure shows the average of default risk in the model.

【0038】但し、図3は大企業モデルであり、本発明においては、実際のリスク分析モデルの中では、債権格付けや大企業モデルのリスク表示もいわゆるリスクスコア(例えば1から10までの0.01段階別に表現される)でも提示されるものである。 [0038] However, Figure 3 is a large enterprise model, 0 in the present invention, in real risk analysis model, the receivables rating and risk display so-called risk score large companies model (e.g. 1 to 10. to) is intended to be presented even represented by 01 stages. 全てのリスクお同じ数値システムで表記することが、リスクスコア情報サービスの重要な部分でもあるため、リスクスコアモデルでも表記されるものとなっている。 Be written in all risk your same numerical system, which is also a significant part of the risk score information services, it has become what is also expressed in risk score model.

【0039】図4は、リサーチ・サポートライブラリー21における処理結果を示す図であり、ある支店で新規取引を考えている会社の信用リスクをリスクスコアモデルを利用して計算し、その支店が現在所有している顧客層との比較、そして日本全体でのその業界のリスク平均との比較を財務的要因別に表示したものである。 [0039] FIG. 4 is a diagram showing the processing result in research support library 21, calculated using the risk score model the credit risk of companies that are thinking of new transactions in a certain branch, the branch is currently comparison of the customer base we have, and one in which you view the comparison of the risk the average of the industry in the entire Japan by financial factors. 新規取引先のリスクスコアに対して支店平均、その標準偏差、 Branch average, the standard deviation for the risk score of new customers,
業態平均、その標準偏差を比較することで、新規取引先の信用リスクを容易に検討できる。 Business category average, by comparing the standard deviation can be easily examined the credit risk of new customers. つまり、新規顧客の信用リスクを多角的に比較して、個別審査の効率化を進めるものである。 In other words, the multilateral comparison of the credit risk of new customers, is intended to promote the efficiency of individual examination.

【0040】図5は、ポートフォリオリスク管理モジュール17における処理結果を示す図であり、問題顧客の検索と、何故問題が生じたのかを確認することができるものである。 [0040] FIG. 5 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module 17, and the retrieval of the problem customer, one in which it is possible to confirm whether the resulting why problem. リスクスコア情報サービスのウエブページ上で、例えば、リスクスコアが8以上で、過去一年間のリスクスコアの悪化が35%以上の企業を検索し、変化率の高い順に出力した例を示している。 On the web pages of the risk score information services, for example, in risk score of 8 or more, to find the deterioration of 35% or more of the enterprise risk scores for the past year, shows an example in which output a high rate of change order. 尚、会社名、支店はユーザーが入力したものであり、リスクスコア、昨年のリスクスコア、変化率、要因パラメターは、ユーザー入力の財務データを用いてリスク分析モデルに従って得られたものである。 In addition, company name, branch office are those entered by the user, the risk score, the last year of the risk score, the rate of change, factors Parameta are those obtained according to the risk analysis model using the financial data of the user input.

【0041】図6は、ポートフォリオリスク管理モジュール17における処理結果を示す図であり、問題顧客の将来性をシミュレーションで推し量るためのものである。 [0041] FIG. 6 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module 17 is for guess simulation future issues customers. 具体的には、図5で認識された、潜在的な取引先に対して重要要因パラメターに5%と10%の追加ストレス(数値の悪化)をかけた場合、リスクスコアの変化はどうなるかを示している。 Specifically, it is recognized in FIG. 5, when multiplied by the potential 5% significant factor Parameta business partners and 10% additional stress (worsening of numbers), what happens a change in risk score shows.

【0042】図7は、ポートフォリオリスク管理モジュール17における処理結果を示す図であり、支店別の顧客に対する信用リスクポジションやトレンドを比較・把握するためのものである。 [0042] FIG. 7 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module 17, is used to compare and understand the credit risk positions and trends for the branch by the customer. 例えば、リスクスコア情報サービスのウエブページ上で、顧客数が50以上で、且つ顧客の平均リスクスコアが4.5以上の営業支店をリストアップし、去年のリスクスコア平均や、標準偏差などで対比させる例を示している。 For example, on the web page of the risk score information service, in the number of customers is 50 or more, and the average risk score of customers to list up 4.5 or more of the sales branch, the risk score average and last year, such as in the comparison standard deviation shows an example in which.

【0043】図8は、ポートフォリオリスク管理モジュール17における処理結果を示す図であり、国別のリスクポジションを把握することで、顧客層の最大化を図るものである。 [0043] Figure 8 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module 17, by grasping the country risk positions, but to maximize the customer. 例えば、違う国の顧客に対して採っている信用リスクのレベル感を平均リスクスコアと標準偏差によって表示する例を示している。 For example, it shows an example of displaying a level sense of credit risk is taken with respect to different national customers with average risk score and the standard deviation. 図8では、外国の顧客に対して概して保守的なポジションを採っていることが見受けられ、ドイツでは、リスクスコアの標準偏差が低く、顧客層の開拓が遅れているといえる。 In Figure 8, it is seen that adopts a generally conservative positions to foreign customers, in Germany, low standard deviation of the risk score, it can be said that delayed development of customers.

【0044】図9は、リサーチ・サポートライブラリー21における処理結果を示す図であり、国別の信用リスクパターンと取引パターンの認識を深めるためのものである。 [0044] Figure 9 is a diagram showing the processing result in Research Support library 21 is for deepening recognition that trading patterns country credit risk patterns. 具体的には、国別に同じ業界の取引先の信用リスクを分析している。 More specifically, we are analyzing the credit risk of the trading partners of the country apart from the same industry. 例えば、日本では比較的低いリスクと考えられている化学業界も、実はアメリカやイタリアではリスクが高いことが分かるのと、国際リスクスコアの全体データから割り出される国別業界平均リスクの比較では、イタリアでは業界内でも高リスクの企業との取引が多いものとなっている。 For example, the chemical industry, which is considered to be relatively low risk in Japan, in fact, and it is know is high risk in the United States and Italy, in the comparison of the national industry average risk of being indexed from the entire data of the international risk score, in Italy has become a thing transactions with high risk of the company is greater in the industry.

【0045】図10は、リサーチ・サポートライブラリー21における処理結果を示す図であり、予算作成時等の損失予測モデルとしてのリスクスコアを利用するものである。 [0045] Figure 10 is a diagram showing the processing result in Research Support library 21 is to utilize a risk score as a loss prediction model when budgeting like. 具体的には、過去(過去3年間)のリスクスコア別確率や同時期のリスクスコア間の動向トレンドを日本リスクスコアモデルの全体統計から割り出し、それらの数値に基づいて本年度の倒産件数を予測する例を示している。 More specifically, the past indexing the trend trend between the risk score by probability and the same time risk score of (past three years) from the overall statistics of Japan risk score model, to predict the number of bankruptcies this year on the basis of their numerical value It shows an example. 図10において、動向トレンドは、リスクモデルに基づいて計算したもので、過去の倒産確率に動向トレンドの顧客数を掛け合わせたものが各倒産想定数として算出されるものとなっている。 10, trends trend, which was calculated based on the risk model, has become one that multiplied by the number of customers past default probability trends trend is calculated as the bankruptcy assumed number.

【0046】図11は、証券化モジュール31における処理結果を示す図であり、自社の資産の効率化の可能性を調査する・格付け機関と相談する前に自社の理想のポートフォリオを作成できるものである。 [0046] FIG. 11 is a diagram showing the processing result in the securitization module 31, as it can create the ideal of the portfolio of its own before to consult with-rating agencies to investigate the possibility of the efficiency of the company's assets is there. 図11では、売掛債権を担保にした証券化債券を発行する場合に、証券化モジュール31を用いてどのレベルの格付け取得が可能かを調べたものである。 In Figure 11, in which in the case of issuing securitized bonds was secured receivables were examined what level rating acquisition possible or using securitization module 31. 図11では、ユーザーが管理する会社名に対して、リスク分析モデルに基づく現行リスクスコアと業界が表示され、そこで各ユーザーが信用総額、期間を入力し、倒産時の回収予定が回収率の基づいて設定される。 In FIG. 11, against the company name of the user to manage, to display the current risk score and the industry based on risk analysis model, where each user can credit the total amount, enter the period, based on the recovery plans at the time of bankruptcy is the recovery rate It is set Te. 図11の左下に「期間」を入力すると、証券化債券における劣後部分の割合が示され、その場合の格付けも表示される。 When the bottom left of FIG. 11 to enter a "period", the proportion of subordinated portions are shown in the securitized bonds, it is also displayed in that case the rating. 図11では、売掛債権を担保にした証券化を説明したが、不動産、リースを担保にした証券化の場合も同様の処理となる。 In Figure 11, it has been described securitized you secured receivables, even if securitization that real estate leases as collateral the same processing.

【0047】本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法によれば、中核リスクモデル・分析ロジック部10で大企業から個人までの各国のリスクモデルをユーザーに提供するようになっているので、個人、中小企業から大企業に至るまで信用リスクをグローバルに分析できる効果がある。 According to the credit risk analysis systems and credit risk analysis method according to the embodiment of the [0047] present invention, the country risk model in core risk models and analysis logic unit 10 from large corporations to individuals to provide to the user since going on, individuals, there is an effect that can analyze the credit risk to the global from small and medium-sized companies to large companies.

【0048】また、本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法によれば、中核リスクモデル・分析ロジック部10のポートフォリオリスク管理モジュール17によって、問題顧客の検索と当該問題の原因究明を行うことができ、問題顧客の将来性をシミュレーションでき、支店別の顧客に対する信用リスクポジションやトレンドを比較・把握でき、国別のリスクポジションを把握することで顧客層の最大化を図ることができ、ユーザーにおける分析を容易にできる効果がある。 Further, according to the credit risk analysis system and credit risk analysis method according to the embodiment of the present invention, the portfolio risk management module 17 of the core risk models and analysis logic unit 10, issues the customer search and the problem cause investigation can be carried out, problems can simulate the future of the customer, can compare and understand the credit risk positions and trends for by branch customers, maximize customer base by grasping the country of risk positions it can, there is an effect that can facilitate analysis in user.

【0049】本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法によれば、ユーザーサービス機能部20のリサーチ・サポートライブラリー2 [0049] According to the credit risk analysis systems and credit risk analysis method according to the embodiment of the present invention, research support library user service functional unit 20 - 2
1によって、新規顧客の信用リスクを多角的に比較して個別審査の効率化を図ることができ、また国別の信用リスクパターンと取引パターンの認識を深めることができ、予算作成時の損失予測モデルとしてリスクスコアを利用できる等、ユーザーにおける分析を容易にできる効果がある。 By one, new customers of the credit risk and multilateral comparison it is possible to improve the efficiency of individual examination, also can deepen the recognition of the trading pattern country of credit risk pattern, budgeting at the time of loss prediction etc. can be utilized risk score as a model, the effect of can facilitate analysis in user.

【0050】また、本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法によれば、国別・業界別企業支援モジュール30の証券化モジュール3 [0050] Further, according to the credit risk analysis system and credit risk analysis method according to the embodiment of the present invention, securitization module 3 country-Industry Business Support Module 30
1によって、自社の資産の効率化の可能性を調査でき、 By 1, it is possible to investigate the possibility of the efficiency of the company's assets,
格付け機関との相談前に自社の理想のポートフォリオを作成でき、また、担保モジュール32によって、担保物件の実質経済価値の目安を認知でき、国別、業界別の特有の信用リスクにも対応可能にできる効果がある。 Prior consultation with the rating agencies can create the ideal of the portfolio of its own, also, by collateral module 32, can recognize the measure of the real economic value of the collateral, country, also to specific credit risk by the industry to be compatible there can be effectively.

【0051】 [0051]

【発明の効果】本発明によれば、各国の信用リスクに関する情報を統計的に分析して生成した各国のリスク分析モデルに基づいて、ユーザーからの財務データに対してデフォルトリスクを同一の信用リスク指標を用いて出力する信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法としているので、信用リスクを同一の信用リスク指標に基づいてグローバルに分析できる効果がある。 According to the present invention, based on the country risk analysis model generated by statistically analyzing information on the credit risk of the country, the same credit default risk to the financial data from the user since the credit risk analysis systems and credit risk analysis method to output using an indicator, the effect that can be analyzed globally based credit risk to the same credit risk indicators.

【0052】また、本発明によれば、リスク分析モデルに、個人、中小企業、大企業のリスク分析モデルを含める信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法としているので、個人、中小企業から大企業に至るまで信用リスクを分析できる効果がある。 [0052] In addition, according to the present invention, the risk analysis model, individual, because the small and medium-sized enterprises, are a credit risk analysis system and credit risk analysis methods include the risk analysis model of large companies, individuals, large companies from small and medium-sized enterprises there is an effect that can analyze credit risk up to.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

【図1】本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システムの構成ブロック図である。 1 is a block diagram of a credit risk analysis system according to an embodiment of the present invention.

【図2】本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システムを用いたリスクスコア情報サービスの概念図である。 2 is a conceptual diagram of a risk score information services using credit risk analysis system according to an embodiment of the present invention.

【図3】本発明の実施の形態における信用リスク分析結果を示す図である。 3 is a diagram showing a credit risk analysis in the embodiment of the present invention.

【図4】リサーチ・サポートライブラリーにおける処理結果を示す図である。 4 is a diagram showing a processing result of research support library.

【図5】ポートフォリオリスク管理モジュールにおける処理結果を示す図である。 5 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module.

【図6】ポートフォリオリスク管理モジュールにおける処理結果を示す図である。 6 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module.

【図7】ポートフォリオリスク管理モジュールにおける処理結果を示す図である。 7 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module.

【図8】ポートフォリオリスク管理モジュールにおける処理結果を示す図である。 8 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module.

【図9】リサーチ・サポートライブラリーにおける処理結果を示す図である。 9 is a diagram showing a processing result of research support library.

【図10】リサーチ・サポートライブラリーにおける処理結果を示す図である。 10 is a diagram showing a processing result of research support library.

【図11】証券化モジュールにおける処理結果を示す図である。 11 is a diagram showing the processing result in the securitization module.

【図12】本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システムを世界規模で応用した概念図である。 [12] The credit risk analysis system according to an embodiment of the present invention is a conceptual diagram that applies worldwide.

【符号の説明】 1…情報処理装置(サーバ)、 2…信用リスクデータベース(信用リスクDB)、 3…情報提供端末、 4 [Description of Reference Numerals] 1 ... information processing apparatus (server), 2 ... credit database (credit risk DB), 3 ... information providing terminal, 4
…クライアント端末(クライアント)、 10…中核リスクモデル・分析ロジック部、 11…米国リスクスコアモデル、 12…日本リスクスコアモデル、 13… ... client terminal (client), 10 ... core risk models and analysis logic unit, 11 ... US risk score model, 12 ... Nippon risk score model, 13 ...
独逸リスクスコアモデル、 14…各国の大企業モデル、 15…債権格付け、 16…個人信用モデル、 German risk score model, 14 ... large companies model in each country, 15 ... credit rating, 16 ... personal credit model,
17…ポートフォリオリスク管理モジュール、 20… 17 ... portfolio risk management module, 20 ...
ユーザーサービス機能部、 21…リサーチ・サポートライブラリー、 22…ユーザーデータ部、 23…ユーザーインターフェース、 30…国別・業界別企業支援モジュール、 31…証券化モジュール、 32…担保モジュール User service function unit, 21 ... Research support library, 22 ... user data portion, 23 ... user interface, 30 ... country and industry-specific enterprise support module, 31 ... securitization module, 32 ... collateral module

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Claims (16)

    【特許請求の範囲】 [The claims]
  1. 【請求項1】 各国の信用リスクに関する情報を統計的に分析して生成した各国のリスク分析モデルに基づいて、ユーザーからの財務データに対してデフォルトリスクを出力する情報処理装置を備えることを特徴とする信用リスク分析システム。 [Claim 1] Based on the risk analysis model country which is generated by statistically analyzing information on the credit risk of the country, characterized in that it comprises an information processing apparatus for outputting a default risk to the financial data from the user credit risk analysis system that.
  2. 【請求項2】 リスク分析モデルには、個人、中小企業、大企業のリスク分析モデルが含まれることを特徴とする請求項1記載の信用リスク分析システム。 Wherein the risk analysis model, individuals, small businesses, credit risk analysis system of claim 1, wherein to include risk analysis model large enterprises.
  3. 【請求項3】 各リスク分析モデルに基づいて出力されるデフォルトリスクを同一の信用リスク指標を用いて表すことを特徴とする請求項1又は請求項2記載の信用リスク分析システム。 3. A process according to claim 1 or claim 2 credit risk analysis system, wherein the representative by using the same credit risk measures the default risk of being output based on the risk analysis model.
  4. 【請求項4】 ユーザーが管理する顧客に対してポートフォリオを取得して管理可能としたことを特徴とする請求項1乃至請求項3記載の信用リスク分析システム。 4. The method of claim 1 to claim 3 Credit risk analysis system wherein the user has a manageable acquired portfolio to the customer to manage.
  5. 【請求項5】 取得したポートフォリオがユーザーにとって利用可能な形態でまとめて管理され、周期的に各リスク分析モデルの精度を確認する情報を更新することを特徴とする請求項4記載の信用リスク分析システム。 Portfolio 5. acquired are managed collectively in available form for users, periodically credit risk analysis according to claim 4, wherein the updating information to verify the accuracy of the risk analysis model system.
  6. 【請求項6】 国別又は業界別の特異な要求に対応する支援モジュールを設けたことを特徴とする請求項1乃至請求項5記載の信用リスク分析システム。 6. A national or claims 1 to 5 credit risk analysis system according to characterized in that a support module that corresponds to the industry-specific specific requirements.
  7. 【請求項7】 情報提供者から提供される、少なくとも企業の財務状況、デフォルト情報、産業分類情報、地域情報を含む株式非公開企業の信用リスクに関する情報を記憶する信用リスクデータベースと、前記信用リスクデータベースに記憶された信用リスクに関する情報を統計的に分析し、株式非公開企業のデフォルトリスクを評価するリスク分析モデルを生成する情報処理装置とを備え、 前記情報処理装置は、インターネットを介して接続するクライアントから入力される財務データに対して、前記リスク分析モデルに基づいてデフォルトリスクを出力することを特徴とする信用リスク分析システム。 7. is provided from the information provider, at least financial companies, default information, industry classification information, the credit risk database for storing information about the credit risk of the privately held companies, including regional information, the credit risk information about credit risk, which is stored in the database statistically analyzed, and a stock information processing apparatus for generating a risk analysis model to assess the default risk of the privately held, the information processing apparatus, connected via the Internet credit risk analysis system with respect to financial data inputted from the client, and outputs the default risk on the basis of the risk analysis model.
  8. 【請求項8】 情報処理装置は、リスク分析モデル生成のために、少なくとも収益性、流動性とキャッシュフロー、資本構造、売り上げ伸び率を用いて、株式非公開企業のデフォルトリスクを評価することを特徴とする請求項7記載の信用リスク分析システム。 8. The information processing apparatus, for risk analysis model generation, at least profitability, liquidity and cash flow, capital structure, using a sales growth rate, to evaluate the default risk of the privately held credit risk analysis system according to claim 7, wherein.
  9. 【請求項9】 情報処理装置は、クライアントで管理する特定企業の財務データが入力されると、当該特定企業の財務データを取得し、リスク分析モデルに基づいて当該財務データに対応するデフォルトリスクを、前記特定企業に対応して前記クライアントに表示させることを特徴とする請求項7又は請求項8記載の信用リスク分析システム。 9. The information processing apparatus, the financial data of the specific company to be managed by the client is entered, acquires financial data of the specific company, the default risk corresponding to the financial data based on risk analysis model , claim 7 or claim 8 credit risk analysis system, wherein the to be displayed on the client in response to the specific company.
  10. 【請求項10】 情報処理装置は、クライアントで管理する株式非公開企業における特定企業の財務データにストレスを加えるテストが行われると、当該テストに応じてリスク分析モデルに基づいてデフォルトリスクを前記クライアントに出力することを特徴とする請求項9記載の信用リスク分析システム。 10. An information processing apparatus, when tested by applying stress to the financial data of a specific company in the privately held managed by the client is performed, the client default risk based on risk analysis model in accordance with the test credit risk analysis system of claim 9, wherein the output to.
  11. 【請求項11】 情報処理装置は、クライアントで管理する株式非公開企業における複数の特定企業について売掛債権又は不動産又はリースの債権を担保にした証券化債権が発行される場合に、当該複数の特定企業の財務データに対して、リスク分析モデルに基づいてデフォルトリスクを前記クライアントに出力して資産の効率化の調査を支援することを特徴とする請求項9又は請求項10 11. The information processing apparatus, when the securitized receivables to secure claims accounts receivable or real estate or lease for a plurality of specific company in privately held managed by the client is issued, the plurality against financial data of a particular enterprise, according to claim 9 or claim 10, characterized in that outputs a default risk to the client to help investigate the efficiency of assets based on risk analysis model
    記載の信用リスク分析システム。 Credit risk analysis system described.
  12. 【請求項12】 各国毎に信用リスクデータベースと情報処理装置が設けられ、各国の情報処理装置は相互に回線接続され、各国毎に信用リスクデータベースにデータが蓄積され、各国毎の情報処理装置でリスク分析モデルが生成される信用リスク分析システムであって、 各国における情報処理装置で各国のリスク分析モデルに基づいて出力されるデフォルトリスクを数値化したリスクスコアと倒産確率をどの国においても同一の信用リスク指標で表し、自国の情報処理装置は、他国の情報処理装置とリンクしており、自国の情報処理装置にアクセスしたクライアントに対して、自国のリスク分析モデル又はリンクする他国のリスク分析モデルに基づく株式非公開企業のデフォルトリスクを出力する情報処理装置であることを特徴とする信用 12. Credit for each country risk database and the information processing apparatus is provided, each country of the information processing apparatus is the line connected to each other, the data on the credit risk database for each country is stored in the information processing apparatus of each country a credit risk analysis system risk analysis model is generated, the same in any country risk score and default probability obtained by digitizing the default risk of being output based on the country risk analysis model in the information processing apparatus in each country expressed in credit risk indicators, country of the information processing apparatus is to the information processing apparatus and the links in other countries, for clients that access their own information processing apparatus, risk analysis model in other countries for risk analysis model or link their credit, characterized in that an information processing apparatus that outputs the default risk of the privately held company based on スク分析システム。 Risk analysis system.
  13. 【請求項13】 自国の情報処理装置は、自国の情報処理装置にアクセスしてリンクする他国の情報処理装置に更にアクセスするクライアントに対して、リンクする他国のリスク分析モデルに基づく株式非公開企業のデフォルトリスクを自国語で出力する情報処理装置であることを特徴とする請求項12記載の信用リスク分析システム。 13. country of the information processing apparatus to the client further access to the information processing apparatus of another country which link to access their own information processing apparatus, a privately held company based on risk analysis model in other countries to link credit risk analysis system of claim 12, wherein the default risk of an information processing apparatus for outputting native language.
  14. 【請求項14】 リスク分析モデルには、個人、株式公開の大企業のリスク分析モデルを加え、個人又は株式公開の大企業のデフォルトリスクが出力されることを特徴とする請求項7乃至請求項13記載の信用リスク分析システム。 The 14. risk analysis model, individual, added large companies risk analysis model of IPO claims 7 to, characterized in that the default risk of large companies personal or public offering is output 13 credit risk analysis system described.
  15. 【請求項15】 インターネットを介して接続するクライアントから財務データが入力されると、情報処理装置は、信用リスクデータベースに記憶されている、企業の財務状況、デフォルト情報、産業分類情報、地域情報を含む株式非公開企業の信用リスクに関する情報を統計的に分析し、株式非公開企業のデフォルトリスクを評価するリスク分析モデルを生成し、当該リスク分析モデルに基づいてデフォルトリスクを出力することを特徴とする信用リスク分析方法。 When 15. financial data from the client connected through the Internet is input, the information processing apparatus, the credit is stored in the risk database, financial companies, default information, industry classification information, the area information and characterized by outputting a default risk privately held information about the credit risk of companies statistically analyzed to generate a risk analysis model to assess the default risk of the privately held, on the basis of the risk analysis model comprising credit risk analysis how to.
  16. 【請求項16】 クライアントから特定企業の財務データが入力されると、情報処理装置は、当該特定企業の財務データを取得し、リスク分析モデルに基づいて当該取得した財務データに対応するデフォルトリスクを、前記特定企業に対応して前記クライアントで表示させることを特徴とする請求項15記載の信用リスク分析方法。 When financial data of a particular companies 16. client is input, the information processing apparatus obtains the financial data of the specific company, the default risk corresponding to the financial data which the acquired based on risk analysis model credit risk analysis method according to claim 15, wherein the display in the client corresponding to the specific companies.
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