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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Japan
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risk
credit
risk analysis
country
information processing
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JP2000092521A
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Japanese (ja)
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Masaru Kakutani
優 角谷
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Moodys Investors Service Inc
Original Assignee
Moodys Investors Service Inc
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Publication date
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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.

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。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a system and method for analyzing credit risk, and more particularly to a credit risk analysis system and credit risk analysis for analyzing credit risk from individuals to large corporations on a globally unified basis. About the method.

【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。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。
2. Description of the Related Art Bond ratings in individual companies are widely known. For large companies for which financial data has been published, the credit risk of large companies is analyzed based on 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、
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。
[0003] Regarding the credit risk of small and medium-sized enterprises, a service for analyzing the credit of individual companies is realized by, for example, Teikoku Databank or Tokyo Shoko Research.
There is no transparent disclosure of the relationship between the risk assessment by these service companies and the actual bankruptcy risk, and the financial data obtained by these service companies is fragmentary and a mechanism to obtain the latest reliable information It is not.

【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。
However, the credit risk analysis of the above-mentioned large enterprises is performed on a country-by-country basis, and the credit risks of small and medium-sized enterprises and individuals other than large enterprises are unified worldwide. There is a problem that the analysis is not based on the standard, and the credit risk cannot be analyzed and evaluated globally from individuals to large companies.

【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, and can analyze the credit risk globally from individuals, small and medium-sized enterprises to large enterprises, facilitate the analysis by users, and furthermore, by country and industry. It is an object of the present invention to provide a credit risk analysis system and a credit risk analysis method that can cope with a 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。
Further, in the present invention, the reliability of the service is maintained by always disclosing information on the credit risk judgment and the actual rate of occurrence of problem bonds, and high reliability is obtained from financial institutions such as banks. It aims to improve the accuracy of credit risk analysis models and improve the consistency of risk assessments by obtaining financial data on the latest SME business partners.

【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。
SUMMARY OF THE INVENTION According to the present invention, based on a risk analysis model of each country generated by statistically analyzing information on credit risk of each country, the same default risk is assigned to financial data from users. A credit risk analysis system and a credit risk analysis method that output using a credit risk index can be used to analyze credit risk globally based on the same credit risk index.

【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。
Further, the present invention provides a credit risk analysis system and a credit risk analysis method in which a risk analysis model includes risk analysis models of individuals, small and medium enterprises, and large enterprises. Analyze risk.

【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。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、
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。
Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The credit risk analysis system and the credit risk analysis method according to the embodiments of the present invention are based on a risk analysis model of individuals, small and medium enterprises, and large enterprises in each country generated by statistically analyzing information on credit risk in each country. , A credit risk analysis system and credit risk analysis method that output default risk to financial data from users using the same credit risk index,
Credit risk can be analyzed globally from individuals, small and medium-sized enterprises to large enterprises based on the same credit risk index.

【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。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。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、
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。
A credit risk analysis system (this system) according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a configuration block diagram of a credit risk analysis system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, a credit risk analysis system (this system) according to the present embodiment includes an information processing device (server) 1, a credit risk database (credit risk DB) 2, an information providing terminal 3,
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。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。
Next, each part of the present system will be described. The information processing device (server) 1 inputs information on credit risk and actual information (actual data) on credit rating, stores the information in the credit risk DB 2, analyzes the credit risk according to the company model, and analyzes the result. And output the contents of the bond rating.

【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。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。
More specifically, the information processing apparatus 1 accumulates actual data relating to credit risk from the information providing terminal 3 in the credit risk DB 2 and statistically analyzes the accumulated actual data, and Based on the risk analysis model, a risk analysis model for evaluating a default risk is generated, and a default risk of an individual or a company corresponding to the financial data is input to the client 4 or the information providing terminal 3 based on the risk analysis model. Output to the information providing terminal 3. Here, a quantitative index indicating the 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)
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。リ
スク分析モデルは、借り手のレベルのリスクについて、
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。
[0013] Risk analysis model (risk score model)
Is an expert system, which is designed to analyze financial statements and evaluate the financial condition of a company or the like. The risk analysis model describes the risk at the borrower level,
The results of the analysis are rated from 0.01 to 1 in increments of 0.01, and credit risk is represented by accurate, consistent and reliable indicators for credit analysis professionals.

【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。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。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。
[0014] The risk score is a score obtained in four basic fields. The four areas are profitability, liquidity and cash flow, capital structure, and sales growth rate. The scores in each area are calculated by evaluating the borrower's performance in each area using an expert system. The weighting of the scores in each field is statistically determined to be optimal for default expectations.

【0015】信用リスクデータベース(信用リスク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。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。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。
Credit risk database (credit risk D
B) 2 stores credit risk information including financial status, default information, industry classification information, and regional information of individuals, small and medium enterprises, and large enterprises. In particular, in the case of small and medium-sized companies, the information is about the credit risk of privately held companies. The credit risk DB 2 also stores information on 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。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。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。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。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。
The information providing terminal 3 provides the information processing device 1 with actual information on credit risk including individual, small and medium-sized enterprises, large enterprises' financial status, default information, industry classification information, and regional information or information on bond rating to the information processing apparatus 1. . It should be noted that some of the information providing terminals 3 mainly provide actual information regarding credit risk relating to privately held SMEs. Information on such small and medium-sized enterprises is provided by financial institutions such as banks, trading companies, and the like. Here, an expert model is produced using information input from the information providing terminal 3 from a financial institution such as a bank or a trading company concerning a privately-owned "mainly" SME. Is not disclosed to the user client. The information providing terminal 3 can also be used as the client 4 and, for example, inputs financial data to be subjected to credit risk analysis (this data may be fictitious) to the information processing device 1. In such a case, the content of the analysis result of the credit risk corresponding to the response is returned, and the analysis target and the content of the corresponding analysis result can be stored in association with each other.

【0017】クライアント端末(クライアント)4は、
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。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、
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。
The client terminal (client) 4
A line is connected to the information processing apparatus 1 via the Internet. Then, when the client 4 inputs financial data to be subjected to credit risk analysis to the information processing device 1,
The contents of the corresponding credit risk analysis result are returned, the analysis target and the corresponding analysis result content can be stored in association with each other, and further, such information can be edited and processed.

【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。
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。そして、
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。
The processing of this system in FIG. 1 will be described. When actual data relating to the credit risk of an individual, a small business, a large business, or the like is input from the information providing terminal 3 to the information processing device 1, the information processing device 1 It accumulates in the risk DB2.
Then, the information processing device 1 generates a risk analysis model to be used for credit risk analysis based on actual data that has been statistically accumulated, for example, at a rate of about four times / year. And
When certain financial data is input from the client 4 or the information providing terminal 3, a risk score as a risk analysis result is output to the terminal to which the risk analysis result has been input for the financial data using the risk analysis model.

【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
2で管理されている。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。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。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。
Here, the actual data input from the information providing terminal 3 is data of a real company or the like, and uses a real name or an identifier corresponding thereto to create a credit risk DB.
2 is managed. Further, even if the financial data input from the client 4 or the like is input using the actual company name on the client 4 side, the information processing device 1 receives only the corresponding financial data. The information processing device 1 calculates a risk score from financial data based on a risk analysis model. Therefore, the information processing device 1 calculates a risk score using only the 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。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。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。
However, in the client 4, when financial data is input using a real company name or a fictitious company name, a risk score is displayed in a form corresponding to those company names. It is not the client 4 but the information processing device 1 that manages the display of the correspondence between the company name and the risk score. Therefore, the client 4 can display the correspondence between the company name and the risk score while being connected to the information processing device 1.

【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。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。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。
The system is operated on a country-by-country basis, while, as shown in FIG. 12, information processing devices of each country are connected by a line. Therefore, the client that has accessed Country A can access the information processing device in Country B via the information processing device in Country A, and can receive the risk score information service in Country B. In this case, the information processing device in Country B also provides services in the language of Country A so that the client in Country A can easily use the risk score information service in Country B.

【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。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。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。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・
分析ロジック部10と、ユーザーサービス機能部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。
Next, a risk score information service provided by using the present system will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a conceptual diagram of a risk score information service using the credit risk analysis system according to the embodiment of the present invention. The risk score information service shown in FIG. 2 is an outline of a service that the client 4 can receive while connected to the information processing apparatus 1, and is basically realized by the information processing apparatus 1. . As shown in FIG. 2, the risk score information service provides a core risk model
Analysis logic unit 10 and user service function unit 20
And a company support module 30 for each country / industry.

【0023】中核リスクモデル・分析ロジック部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。また、中核リスクモデル・分析ロジック部10は、
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。
Core Risk Model / Analysis Logic Unit 10
Evaluates credit risk analysis for individuals, small and medium sized businesses, and large companies in a number of countries based on a variety of risk models, from individual screening to managing the credit risk portfolio of all customers. The core risk model / analysis logic unit 10
English, Japanese and other national languages are available at the user's option, and multinational company comparisons can be displayed in single currency units using currency conversion.

【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。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。
The core risk model / analysis logic unit 10 integrates not only small and medium-sized private companies but also large company models, credit ratings, personal credit risks, etc., and converts all of them into risks on the same day. Can be displayed. For example, a ten-point risk score defined by bankruptcy probability enables risk assessment for different types of creditors from large companies to personal credits at one site.

【0025】中核リスクモデル・分析ロジック部10
は、具体的には、例えば、米国リスクスコアモデル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、
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。
Core Risk Model / Analysis Logic Unit 10
Specifically, for example, US risk score model 1
1. Japan risk score model 12, German risk score model 13, Large corporate models in each country 14, Credit rating 15,
A personal credit model 16 and a portfolio risk management module 17 are provided.

【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、
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
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。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。
Assuming that the information processing apparatus (server) 1 is installed in Japan and operated in Japan, for example,
The information processing device 1 generates and holds the Japan risk score model 12, and the US risk score model 1
1. German risk score model 13, large corporate models in other countries other than Japan, credit ratings in other countries, and personal credit models in other countries are generated and held in each country and accessed through the information processing device 1 in Japan. It is. However, it is also conceivable that the models generated in each country are appropriately loaded into the information processing device 1 in Japan, so that the information processing device 1 in Japan holds and manages models and the like of the world.

【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。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。例えば、どの分野に、
2年前と比べて倒産が増えたのか?という動向を計算さ
せたりするものである。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。
The risk score models 11 to 13 are risk score models of small and medium-sized companies in each country, and the large company model 14 in each country is a risk score model of large companies in each country for which financial data is published. The rating 15 is a part that holds information on the credit rating that is usually performed, and the personal credit model 16 is a risk score model for individuals in each country. The portfolio risk management module 17 is a module for managing portfolio risks, and operates the credit risk DB 2 to calculate a specific trend. For example, in which field
Has bankruptcy increased compared to two years ago? Or to calculate the trend. Specific processing performed by the portfolio risk management module 17 will be described later with reference to the drawings.

【0028】次に、ユーザーサービス機能部20につい
て説明する。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。
Next, the user service function unit 20 will be described. The user service function unit 20 is a function unit that allows a user to input / output data on a screen and edit / process data, etc., with an input / output device (including a printer) of a terminal such as the client 4. It comprises 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。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。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。
In the user interface 23 of the user service function unit 20, a "model" of an effective analysis method for credit risk analysis is also presented in the research support library 21. Analysis can be performed directly on the site. In addition, since the user function unit 20 can also search summary statistics for an enormous amount of data groups that create various models, the user can always check trends in the external economy. The data input by the user is managed separately from the data group of the core risk model.

【0030】リサーチ・サポートライブラリー21は、
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。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。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。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。
The research support library 21 includes:
In addition to the core risk model, this is an expert system that helps users use the risk model across multiple branches. For example, the system measures and presents analysis results according to the level of the user. In this case, it is possible to display an analysis result suitable for the user level by using a question that allows the user to select Yes or No on the screen. Specific processing performed by the research support library 21 will be described later with reference to the drawings.

【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。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。
The user data section 22 is a section for holding data on a risk analysis target company or the like used by the user, and is actually held in the credit risk DB 2. The user interface 23 is an interface part for the user, and is used to display a risk analysis result in a graph or a table, or to prompt the user to input necessary data.

【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。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。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。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。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。例えば、
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。
The results of risk analysis or credit ratings based on the risk score model of each country, the large company model of each country, and the personal credit model are all displayed in a 10-level risk score using a well-known display format. . This makes it possible to display the same credit risk index to individuals, small and medium-sized businesses, and large companies. For example, for a credit rating or a personal loan risk model of a personal finance company, a risk score can be displayed as a ten-stage ranking for each probability of bankruptcy risk. In other words, it can provide comprehensive data on credit risk models and credit ratings from large companies to individuals. Also, by expressing all risk analysis results in the same risk evaluation based on the risk score model of each country, users can perform various credit risk evaluation comparisons globally. For example,
The lending of 1 billion yen to a middle-tier pharmaceutical company in Germany and lending to a collection of 1 billion yen of a personal mortgage in the United States can be used to evaluate and compare which is at risk.

【0033】次に、国別・業界別企業支援モジュール3
0について説明する。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。国別・業界別企業支援モジュール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。
Next, the company support module 3 for each country / industry
0 will be described. The country-specific / industry-specific company support module 30 is a part corresponding to credit risk evaluation / analysis needs specific to the country or industry, and requires input of additional information by the user. Country / Industry Support Module 3
0 is composed of a securitization module 31 and a collateral module 32 in Japan, for example.

【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。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。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。
The securitization module 31 is used to issue a securitized bond secured by a receivable from a customer of the company. The securitization module will be described later in detail with reference to the drawings. The security module 32 searches the difference between the real estate security, the route price and the economic price with the expert system, assuming that the user has a security that can be charged to the lender that is likely to default, and sells the security at the same time. Let them know whether it is taking too much time for similar-period properties and 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
〜図11を用いて説明する。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。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。
Next, FIG. 3 shows a result of risk analysis output to the client 4 or the information providing terminal 3 of the present system.
This will be described with reference to FIG. Here, how to use the portfolio risk management module 17 and the research support library 21 will be specifically described. Experts in credit risk analysis use the portfolio risk management module 17 directly, and clients with relatively little credit screening know-how use “YES / NO” and “options” to guide users. The support library 21 has two functions.

【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。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、
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。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。
One of them is to periodically update statistical data and qualitative comments for confirming the accuracy of various models in a library to maintain transparency and reliability of the models and services themselves. Another feature is that large country figures, such as industry-wide risk scores and financial statistics, are automatically compiled and present in the Research Support Library 21 so that clients can use the entire industry,
The data of the entire country need not be searched or measured from the beginning through the portfolio risk management module 17. This feature is useful not only for "inexperienced" user clients, but also for cost reductions and time efficiency, even if the user is a credit screening expert.

【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。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。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。
FIG. 3 is a graph showing the results of the credit risk analysis, and is a graph showing the default probabilities and the levels of the corresponding rating symbols (Aaaa to Caa3) in a certain large company model over several years. The horizontal axis represents the number of years, the left vertical axis represents the default probability, the right vertical axis represents the evaluation level, and the solid line in the graph represents the default risk of the company. The dotted line in the figure indicates the average of the 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。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。
However, FIG. 3 shows a large company model. In the present invention, in the actual risk analysis model, the credit rating and the risk display of the large company model are also referred to as so-called risk scores (for example, 0 to 10 from 1 to 10). (Expressed in 01 steps). Since expressing all risks in the same numerical system is an important part of the risk score information service, it is also expressed in the 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。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、
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。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。
FIG. 4 is a diagram showing the processing result in the research support library 21. The credit risk of a company considering a new transaction at a certain branch is calculated using a risk score model, and the branch It shows the comparison with the customers it owns and the risk average of the industry in Japan as a whole, broken down by financial factor. Branch average, standard deviation, risk score of new account,
By comparing the business format average and its standard deviation, the credit risk of a new business partner can be easily examined. In other words, the credit risk of new customers is compared from various perspectives to improve the efficiency of individual screening.

【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。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。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。
FIG. 5 is a diagram showing a processing result in the portfolio risk management module 17, in which a search for a problem customer and a reason why the problem has occurred can be confirmed. For example, on the web page of the risk score information service, an example is shown in which companies whose risk score is 8 or more and whose risk score has deteriorated 35% or more in the past year are searched and output in descending order of change rate. The company name and the branch are inputted by the user, and the risk score, the risk score of the previous year, the rate of change, and the factor parameter are obtained according to the risk analysis model using the financial data inputted by the user.

【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。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。
FIG. 6 is a diagram showing a processing result in the portfolio risk management module 17 for estimating the future potential of the problem customer by simulation. Specifically, if additional stresses (deterioration of numerical values) of 5% and 10% are applied to the important factor parameters to potential business partners as recognized in Fig. 5, what happens to the change in the risk score? Is shown.

【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。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。
FIG. 7 is a diagram showing a processing result in the portfolio risk management module 17 for comparing and grasping a credit risk position and a trend with respect to a customer for each branch. For example, on the web page of the risk score information service, list the branches whose number of customers is 50 or more and the average risk score of the customers is 4.5 or more, and compare them with the risk score average and standard deviation of last year. An example is shown.

【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。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。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。
FIG. 8 is a diagram showing a processing result in the portfolio risk management module 17, which aims at maximizing a customer class by grasping risk positions by country. For example, an example is shown in which a sense of the level of credit risk taken by customers in different countries is displayed by an average risk score and a standard deviation. In FIG. 8, it can be seen that the company generally takes a conservative position with foreign customers. In Germany, the standard deviation of the risk score is low, and it can be said that the development of customer groups is delayed.

【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。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。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。
FIG. 9 is a diagram showing a processing result in the research support library 21 for deepening recognition of credit risk patterns and transaction patterns by country. Specifically, it analyzes the credit risk of business partners in the same industry by country. For example, the chemical industry, which is considered to be relatively low risk in Japan, is actually high risk in the United States and Italy, and the comparison of the country average industry risk calculated from the overall international risk score data shows that In Italy, there are many transactions with high-risk companies 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。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。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。
FIG. 10 is a diagram showing a processing result in the research support library 21, and uses a risk score as a loss prediction model at the time of budget creation or the like. Specifically, the probability of the past risk (the last three years) by risk score and the trend between risk scores in the same period are calculated from the overall statistics of the Japan Risk Score Model, and the number of bankruptcies for the current year is predicted based on those figures. An example is shown. In FIG. 10, the trend trend is calculated based on a risk model, and a value obtained by multiplying the past bankruptcy probability by the number of customers in the trend trend is calculated as each expected bankruptcy 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。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。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。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。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。
FIG. 11 is a diagram showing a processing result in the securitization module 31. Investigating the possibility of improving the efficiency of the company's assets, it is possible to create the company's ideal portfolio before consulting with a rating agency. is there. In FIG. 11, when issuing a securitized bond secured by a receivable, the securitization module 31 is used to check what level of rating can be obtained. In FIG. 11, the current risk score based on the risk analysis model and the industry are displayed for the company name managed by the user, where each user inputs the total credit and the period, and the recovery schedule at the time of bankruptcy is based on the recovery rate. Is set. When "period" is input at the lower left of FIG. 11, the ratio of the subordinated portion in the securitized bond is shown, and the rating in that case is also displayed. In FIG. 11, the securitization using the receivables as collateral has been described, but the same processing is applied to the securitization using real estate and lease as collateral.

【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 system and the credit risk analysis method according to the embodiment of the present invention, the core risk model / analysis logic unit 10 provides a user with a risk model of each country from large companies to individuals. This has the effect of analyzing credit risk globally for individuals, small and medium enterprises and large enterprises.

【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 the credit risk analysis method according to the embodiment of the present invention, the portfolio risk management module 17 of the core risk model / analysis logic unit 10 searches for a problem customer and searches for the problem customer. We can investigate the cause, simulate the potential of problem customers, compare and understand credit risk positions and trends for customers by branch, and maximize the customer base by understanding risk positions by country This has the effect of facilitating analysis by the 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
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。
According to the credit risk analysis system and the credit risk analysis method according to the embodiment of the present invention, the research support library 2 of the user service function unit 20
According to 1 above, the credit risk of new customers can be compared diversified to improve the efficiency of individual screening, the credit risk pattern and transaction pattern of each country can be deepened, and the loss forecast at the time of budget preparation can be made. There is an effect that analysis by a user can be facilitated, such as using a risk score as a model.

【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
1によって、自社の資産の効率化の可能性を調査でき、
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。
Further, according to the credit risk analysis system and the credit risk analysis method according to the embodiment of the present invention, the securitization module 3 of the country / industry company support module 30 is provided.
1 allows us to investigate the potential for efficiency of our assets,
Before consulting with a rating agency, you can create your ideal portfolio, and the collateral module 32 allows you to recognize the approximate real economic value of collateral and deal with the unique credit risk of each country and industry. There is an effect that can be done.

【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 a risk analysis model of each country generated by statistically analyzing information on the credit risk of each country, the default risk is the same as the default risk for the financial data from the user. Since the credit risk analysis system and the credit risk analysis method are output using the index, there is an effect that the credit risk can be analyzed globally based on the same credit risk index.

【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。
Further, according to the present invention, since the risk analysis model includes a credit risk analysis system and a credit risk analysis method in which a risk analysis model of an individual, a small and medium enterprise, and a large enterprise is included, an individual, a small and medium enterprise and a large enterprise can be used. It has the effect of analyzing credit risk all the way.

【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。
FIG. 1 is a configuration 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。
FIG. 2 is a conceptual diagram of a risk score information service using the credit risk analysis system according to the 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。
FIG. 3 is a diagram showing a result of a credit risk analysis according to 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。
FIG. 4 is a diagram showing a processing result in a 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。
FIG. 5 is a diagram showing a 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。
FIG. 6 is a diagram showing a 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。
FIG. 7 is a diagram showing a 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。
FIG. 8 is a diagram showing a 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。
FIG. 9 is a diagram showing a processing result in a 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。
FIG. 10 is a diagram showing a processing result in a 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。
FIG. 11 is a diagram showing a 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。
FIG. 12 is a conceptual diagram in which the credit risk analysis system according to the embodiment of the present invention is applied on a global scale.

【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
…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…
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、
17…ポートフォリオリスク管理モジュール、 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
[Description of Signs] 1 ... Information processing device (server) 2 ... Credit risk database (Credit risk DB) 3 ... Information providing terminal 4
... Client terminal (client), 10 ... Core risk model and analysis logic department, 11 ... US risk score model, 12 ... Japan risk score model, 13 ...
German risk score model, 14… Large corporate model of each country, 15… Credit rating, 16… Personal credit model,
17 ... Portfolio risk management module, 20 ...
User service function section, 21: Research support library, 22: User data section, 23: User interface, 30: Country / industry company support module, 31: Securitization module, 32: Collateral module

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Fターム(参考) 5B049 BB47 CC03 EE05 EE11 FF03 FF04 GG04 GG07 5B055 CC10 CC11 CC13 EE04 EE21 EE27 FA08 FB03 MM00 PA02 PA37 PA38  ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page F term (reference) 5B049 BB47 CC03 EE05 EE11 FF03 FF04 GG04 GG07 5B055 CC10 CC11 CC13 EE04 EE21 EE27 FA08 FB03 MM00 PA02 PA37 PA38

Claims (16)

【特許請求の範囲】[Claims] 【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。
1. An information processing apparatus for outputting a default risk to financial data from a user based on a risk analysis model of each country generated by statistically analyzing information on credit risk of each country. And credit risk analysis system.
【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。
2. The credit risk analysis system according to claim 1, wherein the risk analysis model includes a risk analysis model of an individual, a small and medium enterprise, and a large enterprise.
【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. The credit risk analysis system according to claim 1, wherein the default risk output based on each risk analysis model is represented by using the same credit risk index.
【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 credit risk analysis system according to claim 1, wherein a portfolio is acquired and managed for a customer managed by a user.
【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。
5. The credit risk analysis according to claim 4, wherein the acquired portfolios are collectively managed in a form usable for the user, and information for confirming the accuracy of each risk analysis model is periodically updated. system.
【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. The credit risk analysis system according to claim 1, further comprising a support module for responding to a unique request for each country or industry.
【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. A credit risk database provided from an information provider and storing at least information on the credit risk of a privately held company, including at least the financial status of the company, default information, industry classification information, and regional information; An information processing apparatus for statistically analyzing information on credit risk stored in a database and generating a risk analysis model for evaluating a default risk of a private company, wherein the information processing apparatus is connected via the Internet. A credit risk analysis system for outputting default risk based on the risk analysis model with respect to financial data input from a client that performs the analysis.
【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 evaluates default risk of a privately held company using at least profitability, liquidity and cash flow, capital structure, and sales growth rate to generate a risk analysis model. The credit risk analysis system according to claim 7, wherein:
【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. When the financial data of a specific company managed by a client is input, the information processing apparatus acquires the financial data of the specific company and determines a default risk corresponding to the financial data based on a risk analysis model. 9. A credit risk analysis system according to claim 7, wherein said client is displayed corresponding to said specific company.
【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. The information processing apparatus, when a test is performed that stresses financial data of a specific company in a privately held company managed by a client, applies default risk to the client based on a risk analysis model in accordance with the test. The credit risk analysis system according to claim 9, wherein the credit risk is analyzed.
【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
記載の信用リスク分析システム。
11. An information processing apparatus, wherein when a receivable or a real estate or lease receivable is issued as a collateral for a plurality of specific companies in a private company managed by a client, the plurality of securitized receivables are issued. The financial data of a specific company is outputted to the client based on a risk analysis model based on a risk analysis model to assist in investigating asset efficiency.
Credit risk analysis system as described.
【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リスク分析システム。
12. A credit risk database and an information processing device are provided for each country, and the information processing devices of each country are interconnected with each other, data is stored in the credit risk database for each country, and the information processing device for each country is used. This is a credit risk analysis system that generates a risk analysis model.The risk score, which quantifies the default risk output by the information processing device in each country based on the risk analysis model in each country, and the bankruptcy probability are the same in every country. Expressed as a credit risk index, the information processing device in the home country is linked to the information processing device in another country, and the client who accessed the information processing device in the home country receives the risk analysis model of the home country or the linked risk analysis model of the other country Credit card that outputs the default risk of privately held companies based on Risk analysis system.
【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. An information processing apparatus in a home country is a private company based on a risk analysis model of another country to be linked to a client further accessing an information processing apparatus in another country to access an information processing apparatus in another country. 13. The credit risk analysis system according to claim 12, wherein the information processing device outputs the default risk in a native language.
【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。
14. The risk analysis model according to claim 7, wherein a risk analysis model of an individual or a large public company is added, and a default risk of an individual or a large public company is output. 13. The credit risk analysis system according to item 13.
【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。
15. When financial data is input from a client connected via the Internet, the information processing apparatus transmits the financial status, default information, industry classification information, and regional information of the company stored in the credit risk database. Statistical analysis of information on the credit risk of privately held companies, including generating a risk analysis model that evaluates the default risk of privately held companies, and outputting default risk based on the risk analysis model. Credit risk analysis method.
【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。
16. When financial data of a specific company is input from a client, the information processing device obtains financial data of the specific company and determines a default risk corresponding to the obtained financial data based on a risk analysis model. 16. The credit risk analysis method according to claim 15, wherein the client is displayed corresponding to the specific company.
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