JP2001509626A - 不動産担保貸付およびクローズド・エンド貸付ポートフォリオの管理方法 - Google Patents
不動産担保貸付およびクローズド・エンド貸付ポートフォリオの管理方法Info
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Abstract
(57)【要約】
貸付ポートフォリオの過去および将来のパフォーマンスの分析を改善するために開発された分析ツールの形の、不動産担保貸付およびクローズド・エンド貸付ポートフォリオ管理のための方法。ある面によれば、本発明は貸付単位を貸付型に統合する。ここで、各型に含まれる貸付は、所定の期間インターバル中に開始する。本発明は、異なる型内の貸付の年齢を互いに比較することが可能な方法で、異なる型どうしを相互比較する。本システムのアーリーワーニングコンポーネントは、フォワード・ルッキング・タイムウィンドウ中に予想される貸付ポートフォリオの不履行率を予測する。本発明のマトリックスリンクコンポーネントは、貸付型分析と本発明のアーリーワーニングコンポーネントを組合せ、将来のある選択した時点における貸付ポートフォリオのデフォルト率を予想する。分析の結果は図式的に示され、および／または、様々な貸付ポートフォリオの投資に関して「イエス」「ノー」決定を行うために自動的にフィードバックされる。
Description
【０００１】 （発明の背景） 本発明は銀行業に関するものであり、特に、過去および将来の貸付ポートフォ
リオのパフォーマンスの分析を改善するべく設計された貸付パフォーマンス分析
ツールに関するものである。
リオのパフォーマンスの分析を改善するべく設計された貸付パフォーマンス分析
ツールに関するものである。
【０００２】 銀行のような金融機関では、不動産担保やその他のクローズド・エンド貸付商
品（ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ）の膨大なポートフォリオを所有している。さらに
、新規の貸付および不動産担保貸付の申込みは後を絶たず、また、既存の貸付は
銀行によって商品または製品（ｐｒｏｄｕｃｔｓ）として扱われる。これらの商
品または製品は金融機関の間で取引される。銀行は貸付をアンダーライトし、お
よび／または他行の貸付ポートフォリオを購入し、または自行が所有する貸付ポ
ートフォリオを売る。こうすることで、銀行は、様々な貸付ポートフォリオの品
質を常習的に評価、再評価し続けることができる。この品質は、貸付の収益から
得た利率、顧客のその貸付についての支払い経歴、またはその他の基準に依存す
る。
品（ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ）の膨大なポートフォリオを所有している。さらに
、新規の貸付および不動産担保貸付の申込みは後を絶たず、また、既存の貸付は
銀行によって商品または製品（ｐｒｏｄｕｃｔｓ）として扱われる。これらの商
品または製品は金融機関の間で取引される。銀行は貸付をアンダーライトし、お
よび／または他行の貸付ポートフォリオを購入し、または自行が所有する貸付ポ
ートフォリオを売る。こうすることで、銀行は、様々な貸付ポートフォリオの品
質を常習的に評価、再評価し続けることができる。この品質は、貸付の収益から
得た利率、顧客のその貸付についての支払い経歴、またはその他の基準に依存す
る。
【０００３】 新規に開始する貸付については、貸付の処理は貸付申込者が金融機関に申込書
を提出することから始まり、次に、貸付を認可する前に、銀行および／またはこ
の申込者の信用経歴を調べる関連サービス組織によって調査が行われる。一般に
、貸付を認可するか否かの決定には、その申込み（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）の
ローン・トゥー・バリュー割合（ＬＥＶ）、または申込者のデット・トゥー・イ
ンカム割合（Ｄ／Ｉ）およびその他の経歴上の事実のような、既知の貸付取引の
商業価値を解明する（ｓｈｅｄ ｌｉｇｈｔ ｏｎ）要素を調べるための様々な
信用審査が関係する。貸付が認可されると、これが、金融機関が所有および／ま
たは提供する前述の膨大な貸付ポートフォリオの１部となる。ある貸付の「品質
」は、金融機関が各貸付について得た利子（ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｆｅｅ）と、貸
付申込者のきちんとした支払いおよび／または貸付の期限前返済によるその貸付
のパフォーマンスとに大きく依存している。
を提出することから始まり、次に、貸付を認可する前に、銀行および／またはこ
の申込者の信用経歴を調べる関連サービス組織によって調査が行われる。一般に
、貸付を認可するか否かの決定には、その申込み（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）の
ローン・トゥー・バリュー割合（ＬＥＶ）、または申込者のデット・トゥー・イ
ンカム割合（Ｄ／Ｉ）およびその他の経歴上の事実のような、既知の貸付取引の
商業価値を解明する（ｓｈｅｄ ｌｉｇｈｔ ｏｎ）要素を調べるための様々な
信用審査が関係する。貸付が認可されると、これが、金融機関が所有および／ま
たは提供する前述の膨大な貸付ポートフォリオの１部となる。ある貸付の「品質
」は、金融機関が各貸付について得た利子（ｉｎｔｅｒｅｓｔ ｆｅｅ）と、貸
付申込者のきちんとした支払いおよび／または貸付の期限前返済によるその貸付
のパフォーマンスとに大きく依存している。
【０００４】 貸付ポートフォリオは、銀行に対して、２つの個別の、異なった収益源または
営業種目（ｌｉｎｅｓ ｏｆ ｂｕｓｉｎｅｓｓ）を提供する。第１の営業種目
または収益源は、貸付所有権と、ここから得られる利子とから流れる。第２の営
業種目には、例えば記録の維持、周期的支払いの回収、貸付請戻し権喪失（ｌｏ
ａｎ ｆｏｒｅｃｌｏｓｕｒｅ）等の貸付サービシングが含まれる。銀行は、銀
行が１００％に所有する、または他の金融機関からサービシングを代行している
貸付のサービシングから手数料（ｆｅｅ）を得ることができる。これは、各貸付
にサービシングの基本コストを割当てる（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）ことが銀行業界
では伝統的であるためである。このサービシングの基本コストは、顧客に請求す
る利子に含まれている。銀行がこれらのサービシング業務を、本来割当てられた
（ｏｒｉｇｉｎａｌｌｙ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄ）サービシングコストを下回る
コストストラクチャーで執行または遂行できる場合は、その銀行は自行の貸付サ
ービシングビジネスから収益を得ることができる。
営業種目（ｌｉｎｅｓ ｏｆ ｂｕｓｉｎｅｓｓ）を提供する。第１の営業種目
または収益源は、貸付所有権と、ここから得られる利子とから流れる。第２の営
業種目には、例えば記録の維持、周期的支払いの回収、貸付請戻し権喪失（ｌｏ
ａｎ ｆｏｒｅｃｌｏｓｕｒｅ）等の貸付サービシングが含まれる。銀行は、銀
行が１００％に所有する、または他の金融機関からサービシングを代行している
貸付のサービシングから手数料（ｆｅｅ）を得ることができる。これは、各貸付
にサービシングの基本コストを割当てる（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）ことが銀行業界
では伝統的であるためである。このサービシングの基本コストは、顧客に請求す
る利子に含まれている。銀行がこれらのサービシング業務を、本来割当てられた
（ｏｒｉｇｉｎａｌｌｙ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｄ）サービシングコストを下回る
コストストラクチャーで執行または遂行できる場合は、その銀行は自行の貸付サ
ービシングビジネスから収益を得ることができる。
【０００５】 大きな金融機関では、信用リスクを分散（ｓｐｒｅａｄ）するため、また、所
有する貸付商品のタイプを多様化するために、ブックした（ｂｏｏｋｅｄ）貸付
の１部を直ちに他の投資家に売ることは珍しいことではない。様々な貸付グルー
プのサービシングコンポーネントを維持するか売るかについて絶えず成されてい
る決定に関連して、ビジネスのサービスエンド（ｔｈｅ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｅ
ｎｄ ｏｆ ｔｈｅ ｂｕｓｉｎｅｓｓ）にも同じことが言える。
有する貸付商品のタイプを多様化するために、ブックした（ｂｏｏｋｅｄ）貸付
の１部を直ちに他の投資家に売ることは珍しいことではない。様々な貸付グルー
プのサービシングコンポーネントを維持するか売るかについて絶えず成されてい
る決定に関連して、ビジネスのサービスエンド（ｔｈｅ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｅ
ｎｄ ｏｆ ｔｈｅ ｂｕｓｉｎｅｓｓ）にも同じことが言える。
【０００６】 サービシングのために保持された貸付は、その金融機関の子会社に割当てられ
る。この子会社は、貸付のサービシング業務の手順および方法を開発した、純粋
なサービス組織である。貸付ポートフォリオの１部を第３者の貸付サービシング
部門に売ることができる。銀行が、料金収益を得るべくサービシング権利の所有
権を保持するために貸付を売ることは一般的である。さらに、多くの金融機関が
他の金融機関からサービシング権利の購入を決定することができる。
る。この子会社は、貸付のサービシング業務の手順および方法を開発した、純粋
なサービス組織である。貸付ポートフォリオの１部を第３者の貸付サービシング
部門に売ることができる。銀行が、料金収益を得るべくサービシング権利の所有
権を保持するために貸付を売ることは一般的である。さらに、多くの金融機関が
他の金融機関からサービシング権利の購入を決定することができる。
【０００７】 あらゆる場合において、銀行の管理者（ｍａｎａｇｅｒ）は、純粋な貸付商品
、およびサービシングを必要とする商品としての両方で総額数十億円になる貸付
を管理する責任がある。異なる貸付グループを保持するか、または他の投資家に
売るかどうか、またその一方で、他の金融機関から所有権またはサービシングを
目的として貸付ポートフォリオを購入するかどうかの判断は、その金融機関の
数千万ドルさらには数億ドルの利益および／または損害に影響を及ぼす可能性を
持つ最終的な決定である。貸付型が違えばそのパフォーマンスもかなり異なるた
め、貸付ポートフォリオは絶えず銀行管理者によって非常に慎重に審査される。
、およびサービシングを必要とする商品としての両方で総額数十億円になる貸付
を管理する責任がある。異なる貸付グループを保持するか、または他の投資家に
売るかどうか、またその一方で、他の金融機関から所有権またはサービシングを
目的として貸付ポートフォリオを購入するかどうかの判断は、その金融機関の
数千万ドルさらには数億ドルの利益および／または損害に影響を及ぼす可能性を
持つ最終的な決定である。貸付型が違えばそのパフォーマンスもかなり異なるた
め、貸付ポートフォリオは絶えず銀行管理者によって非常に慎重に審査される。
【０００８】 例えば、ある特定の期間中にある特定の場所で認可された不動産担保貸付を表
す貸付のポートフォリオは高品質の貸付商品と見なされる可能性がある。これは
例えば、これらの貸付グループの経歴により、その貸付グループについての債務
不履行率（ｒａｔｅ ｏｆ ｄｅｆａｕｌｔ）が極めて低く、その利率が現在の
利率と比べて高いことが示された状況において言えることである。またこれとは
逆に、国内の経済衰退に苦しむ別の地域において認可された別の貸付のポートフ
ォリオは、将来のある日に債務不履行率が高くなるかもしれない。これらの貸付
が低利率において発行されたものであるとさらに仮定した場合、特定の「商品」
‥貸付のポートフォリオ ‥の価値が下がり、売りの候補になってしまうかもし
れないと考えるのは難しくない。あるいは敏腕な銀行管理者は、現在はパフォー
マンスの良くない貸付ポートフォリオに将来的価値を見出し、将来値上がりする
ことを期待して現在の低い価格構成（ｐｒｉｃｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）で購入
しようとするかもしれない。これと同じ趣旨で、こうした貸付の「サービシング
」は、債務不履行率が高いために難しく値段が高い可能性がある。銀行は、こう
した貸付ポートフォリオの所有権コンポーネント、またはそのサービシング権、
あるいは両方を売りたがる可能性がある。しかし、十分に利用されていない「サ
ービシング」子会社を所有する金融機関は、他の金融機関が興味を持たないサー
ビシング権の貸付ポートフォリオを引受けたがるかもしれない。
す貸付のポートフォリオは高品質の貸付商品と見なされる可能性がある。これは
例えば、これらの貸付グループの経歴により、その貸付グループについての債務
不履行率（ｒａｔｅ ｏｆ ｄｅｆａｕｌｔ）が極めて低く、その利率が現在の
利率と比べて高いことが示された状況において言えることである。またこれとは
逆に、国内の経済衰退に苦しむ別の地域において認可された別の貸付のポートフ
ォリオは、将来のある日に債務不履行率が高くなるかもしれない。これらの貸付
が低利率において発行されたものであるとさらに仮定した場合、特定の「商品」
‥貸付のポートフォリオ ‥の価値が下がり、売りの候補になってしまうかもし
れないと考えるのは難しくない。あるいは敏腕な銀行管理者は、現在はパフォー
マンスの良くない貸付ポートフォリオに将来的価値を見出し、将来値上がりする
ことを期待して現在の低い価格構成（ｐｒｉｃｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）で購入
しようとするかもしれない。これと同じ趣旨で、こうした貸付の「サービシング
」は、債務不履行率が高いために難しく値段が高い可能性がある。銀行は、こう
した貸付ポートフォリオの所有権コンポーネント、またはそのサービシング権、
あるいは両方を売りたがる可能性がある。しかし、十分に利用されていない「サ
ービシング」子会社を所有する金融機関は、他の金融機関が興味を持たないサー
ビシング権の貸付ポートフォリオを引受けたがるかもしれない。
【０００９】 従来技術において、前述の決定を委ねられた銀行管理者は、手作業による検索
と、所有権およびサービシングを目的として貸付ポートフォリオを予想、管理、
選択する試みにおける彼等の洞察力に頼り、またこれに依存してきた。従来技術
のアプローチでは、貸付商品の過去のパフォーマンスと将来あり得そうな方向を
評価するための、単純で理解と管理が容易なシステムを提供することができな
かった。
と、所有権およびサービシングを目的として貸付ポートフォリオを予想、管理、
選択する試みにおける彼等の洞察力に頼り、またこれに依存してきた。従来技術
のアプローチでは、貸付商品の過去のパフォーマンスと将来あり得そうな方向を
評価するための、単純で理解と管理が容易なシステムを提供することができな
かった。
【００１０】 （発明の概要） 従って、本発明の目的は、貸付ポートフォリオの過去のパフォーマンスの理解
を向上するシステムおよび方法を提供することである。 また、本発明の別の目的は、どの不動産担保貸付と、別の債券アプリケーショ
ンをアンダーライトするかを選択する上での金融機関管理者の技能を高めるシス
テムを提供することである。
を向上するシステムおよび方法を提供することである。 また、本発明の別の目的は、どの不動産担保貸付と、別の債券アプリケーショ
ンをアンダーライトするかを選択する上での金融機関管理者の技能を高めるシス
テムを提供することである。
【００１１】 本発明のさらに別の目的は、異なる貸付グループを維持するかまたは処分する
かを決定する上での金融機関職員の技能を高めるシステムおよび方法を提供する
ことである。 さらに本発明の目的は、貸付アンダーライティング基準を活発且つ自動的に展
開することが可能なシステムおよび方法を提供することである。 本発明のまたさらなる目的は、汎用コンピュータでの実行が可能な動態アンダ
ーライティングモデル（ｄｙｎａｍｉｃ ｕｎｄｅｒｗｒｉｔｉｎｇ ｍｏｄｅ
ｌ）を提供することである。
かを決定する上での金融機関職員の技能を高めるシステムおよび方法を提供する
ことである。 さらに本発明の目的は、貸付アンダーライティング基準を活発且つ自動的に展
開することが可能なシステムおよび方法を提供することである。 本発明のまたさらなる目的は、汎用コンピュータでの実行が可能な動態アンダ
ーライティングモデル（ｄｙｎａｍｉｃ ｕｎｄｅｒｗｒｉｔｉｎｇ ｍｏｄｅ
ｌ）を提供することである。
【００１２】 本発明のさらなる目的は、動態プロセッサから情報をフィードバックし、貸付
承認決定が自動的且つ迅速に行えるシステムを用いて、貸付申込書の自動処理を
可能にするシステムおよび方法論（ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ）を提供することで
ある。 本発明の前述の、またその他の目的は、金融機関によって継続された、または
先物投資（ｆｕｔｕｒｅ ｉｎｖｅｓｔｉｍｅｎｔ）された貸付ポートフォリオ
を分析および選択するように考案されたシステムおよび工程によって実現される
。各々の貸付ポートフォリオは、各貸付型に含まれる貸付が同年齢の平均の開始
日付（ｏｎ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓａｍｅ ａｇｅ）を有
する方法で、貸付ポートフォリオを複数の貸付型に分割することで動作するシス
テムと、複数の貸付単位とを備えている。本発明のシステムは、貸付ポートフォ
リオの将来のパフォーマンスを２つの異なるフォーマットにおいて示すだけでな
く、過去のパフォーマンスの分析も行う。
承認決定が自動的且つ迅速に行えるシステムを用いて、貸付申込書の自動処理を
可能にするシステムおよび方法論（ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ）を提供することで
ある。 本発明の前述の、またその他の目的は、金融機関によって継続された、または
先物投資（ｆｕｔｕｒｅ ｉｎｖｅｓｔｉｍｅｎｔ）された貸付ポートフォリオ
を分析および選択するように考案されたシステムおよび工程によって実現される
。各々の貸付ポートフォリオは、各貸付型に含まれる貸付が同年齢の平均の開始
日付（ｏｎ ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓａｍｅ ａｇｅ）を有
する方法で、貸付ポートフォリオを複数の貸付型に分割することで動作するシス
テムと、複数の貸付単位とを備えている。本発明のシステムは、貸付ポートフォ
リオの将来のパフォーマンスを２つの異なるフォーマットにおいて示すだけでな
く、過去のパフォーマンスの分析も行う。
【００１３】 過去のパフォーマンスに関しては、異なる型の各々における貸付単位が実際に
は同じ比較年齢（ｓａｍｅ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ａｇｅ）であるため、本
発明は、異なる年の型どうしを有意義に比較できる方法で貸付型を開発（ｄｅｖ
ｅｌｏｐ）する。例えば、１９９３年と１９９４年の貸付型を比較する場合、よ
り有意義な比較を提供するためには比較する貸付単位を同年齢（ｓａｍｅ ａｇ
ｅ）のものにする。これについては、後の格付け分析システムの説明で言及して
いる。格付けシステムの１実施例では、出力結果が、年毎の２つの型における貸
付の不履行率（ｄｅｌｉｎｑｕｅｎｃｙ ｒａｔｅ）間の差異を表す曲線の手段
によって図形的に示される。結果の信頼性を高めるために、差異の上に不確定範
囲を重ねて、ユーザが、不確定範囲の外側に広がる差異プロット上のこれらの場
所に分析を集中できるようにした。これによって分析の信頼性と、その結果を信
用する能力が高まる。不確定範囲は＋１および−１標準偏差として算出できるが
、その実際の大きさは個人の選択の問題である。
は同じ比較年齢（ｓａｍｅ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ａｇｅ）であるため、本
発明は、異なる年の型どうしを有意義に比較できる方法で貸付型を開発（ｄｅｖ
ｅｌｏｐ）する。例えば、１９９３年と１９９４年の貸付型を比較する場合、よ
り有意義な比較を提供するためには比較する貸付単位を同年齢（ｓａｍｅ ａｇ
ｅ）のものにする。これについては、後の格付け分析システムの説明で言及して
いる。格付けシステムの１実施例では、出力結果が、年毎の２つの型における貸
付の不履行率（ｄｅｌｉｎｑｕｅｎｃｙ ｒａｔｅ）間の差異を表す曲線の手段
によって図形的に示される。結果の信頼性を高めるために、差異の上に不確定範
囲を重ねて、ユーザが、不確定範囲の外側に広がる差異プロット上のこれらの場
所に分析を集中できるようにした。これによって分析の信頼性と、その結果を信
用する能力が高まる。不確定範囲は＋１および−１標準偏差として算出できるが
、その実際の大きさは個人の選択の問題である。
【００１４】 本発明の構成要素であるアーリーワーニング・システム（ＥＷＳ）は、例えば
この先２年間といった、予め画定したフォワード・ルッキング・タイムウィンド
ウ中に「不良」状況に陥りそうな、ある貸付型に含まれる貸付の割合を予想する
複数のシステムおよび工程の１つである。この予想は、１部が本発明の格付け分
析コンポーネントから得た分析結果に基づいて開発されたロジスティック回帰公
式を用いて算出される。
この先２年間といった、予め画定したフォワード・ルッキング・タイムウィンド
ウ中に「不良」状況に陥りそうな、ある貸付型に含まれる貸付の割合を予想する
複数のシステムおよび工程の１つである。この予想は、１部が本発明の格付け分
析コンポーネントから得た分析結果に基づいて開発されたロジスティック回帰公
式を用いて算出される。
【００１５】 最後に、本発明のいわゆるマトリックスリンクコンポーネントは、予想ツール
であるという点で、概して前述のアーリーワーニング・システムと類似している
。アーリーワーニング・システムと異なるのは、マトリックスリンクコンポーネ
ントが、前述のフォワード・ルッキング・タイムウィンドウ中のある特定の日に
不良になりそうな貸付の割合を予想できる点である。全ての場合において、型ど
うしを相互に比較することにより、分析結果を、様々な曲線、棒グラフ等を用い
て、ここで説明している方法で図式的に示すことができる。結果に全体性を持た
せるために、分析における貸付単位の数が大きいことが望ましい。この数は、無
数の貸付単位であることが好ましく、また、少なくとも５０，０００貸付単位で
あることが好ましい。
であるという点で、概して前述のアーリーワーニング・システムと類似している
。アーリーワーニング・システムと異なるのは、マトリックスリンクコンポーネ
ントが、前述のフォワード・ルッキング・タイムウィンドウ中のある特定の日に
不良になりそうな貸付の割合を予想できる点である。全ての場合において、型ど
うしを相互に比較することにより、分析結果を、様々な曲線、棒グラフ等を用い
て、ここで説明している方法で図式的に示すことができる。結果に全体性を持た
せるために、分析における貸付単位の数が大きいことが望ましい。この数は、無
数の貸付単位であることが好ましく、また、少なくとも５０，０００貸付単位で
あることが好ましい。
【００１６】 本明細書と請求項とにかけて適応する全般的な記述および定義として、ブック
された貸付（ｂｏｏｋｅｄ ｌｏａｎ）を含むおよび／または参照する「貸付ポ
ートフォリオ」とは、アンダーライティング決定の実行が必要な貸付のためのア
プリケーションと、前述の貸付サービシング権とを意味する用語である。 以下の、添付図面を参照した発明の説明によって、本発明のその他の特徴と利
点が明らかになるであろう。
された貸付（ｂｏｏｋｅｄ ｌｏａｎ）を含むおよび／または参照する「貸付ポ
ートフォリオ」とは、アンダーライティング決定の実行が必要な貸付のためのア
プリケーションと、前述の貸付サービシング権とを意味する用語である。 以下の、添付図面を参照した発明の説明によって、本発明のその他の特徴と利
点が明らかになるであろう。
【００１７】 （発明の実施形態の詳細な説明） 背景および序文の方法により、本発明の方法とシステムのための一般環境は、
まず図１を参照することでより理解することができる。ここで示しているように
、ホームバイヤーとリファイナンサー１２は一般に、１つまたはそれ以上の金融
機関１４に貸付の申込みを提出する。これらの金融機関には、様々な信用審査、
すなわち基準を適用することによりその貸付を行うか否かを決定する貸付供与部
門が含まれる。ある審査は、取引の適切なＬＴＶ（ローン・トゥ・バリュー）、
その取引のデット・トゥ・インカム率に、および／または特定の依頼人の信用利
用の履歴に重点を置いている。
まず図１を参照することでより理解することができる。ここで示しているように
、ホームバイヤーとリファイナンサー１２は一般に、１つまたはそれ以上の金融
機関１４に貸付の申込みを提出する。これらの金融機関には、様々な信用審査、
すなわち基準を適用することによりその貸付を行うか否かを決定する貸付供与部
門が含まれる。ある審査は、取引の適切なＬＴＶ（ローン・トゥ・バリュー）、
その取引のデット・トゥ・インカム率に、および／または特定の依頼人の信用利
用の履歴に重点を置いている。
【００１８】 前述の、およびその他の基準に基づいて、特定の貸付申し込みを受諾するか、
または拒否するかの決定が行われる。受諾されたそれぞれの貸付は、例えばコン
フォーミング・ローン、ジャンボ・ローン、ガバメント・ローン等といった類似
する貸付ファミリーの大型ポートフォリオに別の貸付として追加される。貸付は
住宅貸付にあるように、一般に貸付開始日と、その貸付の完済が予定される日付
を備えている。固定金額と固定期間で発行された貸付は、取引において閉鎖型貸
付として知られている。これらの閉鎖型貸付１６は、人為的に分割され、２つの
ビジネスセキュリティまたはビジネスエンティティ、すなわち符号３２に示して
いる「貸付」エンティティと「サービシング」権利として取扱われる。
または拒否するかの決定が行われる。受諾されたそれぞれの貸付は、例えばコン
フォーミング・ローン、ジャンボ・ローン、ガバメント・ローン等といった類似
する貸付ファミリーの大型ポートフォリオに別の貸付として追加される。貸付は
住宅貸付にあるように、一般に貸付開始日と、その貸付の完済が予定される日付
を備えている。固定金額と固定期間で発行された貸付は、取引において閉鎖型貸
付として知られている。これらの閉鎖型貸付１６は、人為的に分割され、２つの
ビジネスセキュリティまたはビジネスエンティティ、すなわち符号３２に示して
いる「貸付」エンティティと「サービシング」権利として取扱われる。
【００１９】 貸付ユニットまたは金融商品の各々は金融機関に対して、資金コストと借り主
から得た利子の額との間の差額から利益を得る機会を意味している。別の利益コ
ンポーネントは、各貸付エンティティのサービシング要素から実現が可能である
。つまり、その寿命にかけて各貸付のサービシングを行うために貸付が発行され
る際に、労働力と設備の使用のための有限の予算が割当てられなければならない
。伝統的に、銀行業務取引は、最初に計算したサービス割当よりも低いコストに
おける貸付のサービスが可能な範囲で、貸付ポートフォリオのサービシングから
相当な収入を引出してきた。そのため、銀行とその他の金融機関とが貸付「サー
ビシング」契約を交わすことがある。これらの契約は収益の機会を意味している
ため、多量な単位で日常的に売買されている。例えば、サービシング部門を持た
ない銀行は別の銀行と契約を交わして、１つの貸付の値決めにつき、その所定の
貸付のサービシングを行うようにしてもよい。この契約を購入する銀行側は、そ
のプロジェクトの収益を得ることを期待している。特定の貸付ポートフォリオが
後に、高い率の債務返済不履行を経験するといった事態に発展した場合には、そ
の貸付の資金を取立てるために必要なさらなるサービシングによってその特定の
サービシング契約が利益のないものになってしまうことがある。このような状況
において、サービス組織はそのサービス契約を興味を持っ別のサービス組織に、
例えばサービス・レートを上げて転売を試みるかもしれない。
から得た利子の額との間の差額から利益を得る機会を意味している。別の利益コ
ンポーネントは、各貸付エンティティのサービシング要素から実現が可能である
。つまり、その寿命にかけて各貸付のサービシングを行うために貸付が発行され
る際に、労働力と設備の使用のための有限の予算が割当てられなければならない
。伝統的に、銀行業務取引は、最初に計算したサービス割当よりも低いコストに
おける貸付のサービスが可能な範囲で、貸付ポートフォリオのサービシングから
相当な収入を引出してきた。そのため、銀行とその他の金融機関とが貸付「サー
ビシング」契約を交わすことがある。これらの契約は収益の機会を意味している
ため、多量な単位で日常的に売買されている。例えば、サービシング部門を持た
ない銀行は別の銀行と契約を交わして、１つの貸付の値決めにつき、その所定の
貸付のサービシングを行うようにしてもよい。この契約を購入する銀行側は、そ
のプロジェクトの収益を得ることを期待している。特定の貸付ポートフォリオが
後に、高い率の債務返済不履行を経験するといった事態に発展した場合には、そ
の貸付の資金を取立てるために必要なさらなるサービシングによってその特定の
サービシング契約が利益のないものになってしまうことがある。このような状況
において、サービス組織はそのサービス契約を興味を持っ別のサービス組織に、
例えばサービス・レートを上げて転売を試みるかもしれない。
【００２０】 さらに図１を参照すると、ブロック１８は金融機関の 特定の貸付ポートフォ
リオを維持するかまたは売るかの決定を行う部門を示している。一般にこれらの
貸付は非常に大きなブロックで売られ、各ブロックは数千もの個別の貸付ユニッ
トを含んでいる。既知の金融機関によって保有される、ブロック１２から始まる
これらの貸付ユニットは、ブロック２０で示している。この一方で、ブロック２
２で示しているように、貸付の帳簿（ｂｏｏｋ）の１部が投資家に売られ、証券
化される場合がある。従って、貸付ポートフォリオを売買する際には、その実行
可能性、収益性、そして関連要素を評価するために、様々な貸付商品ラインを慎
重に調査する必要がある。
リオを維持するかまたは売るかの決定を行う部門を示している。一般にこれらの
貸付は非常に大きなブロックで売られ、各ブロックは数千もの個別の貸付ユニッ
トを含んでいる。既知の金融機関によって保有される、ブロック１２から始まる
これらの貸付ユニットは、ブロック２０で示している。この一方で、ブロック２
２で示しているように、貸付の帳簿（ｂｏｏｋ）の１部が投資家に売られ、証券
化される場合がある。従って、貸付ポートフォリオを売買する際には、その実行
可能性、収益性、そして関連要素を評価するために、様々な貸付商品ラインを慎
重に調査する必要がある。
【００２１】 既に述べたように、貸付のサービシング部分から別の利益源が生じている。ブ
ロック２４は、貸付ポートフォリオのサービシングコンポーネントを維持するか
売るかの決定を行う段階を確認する。サービシングが維持された貸付は、符号２
６で示すように、その貸付を開始した銀行においてサービシングが行われる。ブ
ロック１４で委任（ｐｒｏｃｕｒｅｄ）された貸付のバランスのサービシングは
、ブロック２８で示すようにサービシングを行う第３者へ委託される。さらに、
銀行業務のサービシングエンド２６も、符号３２で示すようにサービシング権利
を購入することができる。
ロック２４は、貸付ポートフォリオのサービシングコンポーネントを維持するか
売るかの決定を行う段階を確認する。サービシングが維持された貸付は、符号２
６で示すように、その貸付を開始した銀行においてサービシングが行われる。ブ
ロック１４で委任（ｐｒｏｃｕｒｅｄ）された貸付のバランスのサービシングは
、ブロック２８で示すようにサービシングを行う第３者へ委託される。さらに、
銀行業務のサービシングエンド２６も、符号３２で示すようにサービシング権利
を購入することができる。
【００２２】 説明したように、銀行業界は、貸付の所有権とそのサービシングとに区別され
る。既知の金融機関が所有する貸付については、その機関のサービシング子会社
がサービシングすることも、また、第３者のサービシング事務所に委託すること
もできる。当然、全ての金融機関が貸付サービシング部門を設けているわけでは
ない。反対に、サービシング組織を設けている銀行は、他の銀行が所有する貸付
に関連する「サービシング」コンポーネントを購入し、そのサービシングを行う
ことができる。 いずれの場合にも、貸付ポートフォリオの利子の利益からの、また、ビジネス
の貸付サービシングラインからの収益が、これらの貸付の貸付期間、請戻し権喪
失（ｆｏｒｅｃｌｏｓｕｒｅｓ）、取立ての業績、貸付の期限前返済等にかけて
の債務返済不履行率に対する（ｖｉｓ−ａ−ｖｉｓ）様々な貸付グループのパフ
ォーマンスによって大きく影響されることは自明である。債務返済不履行率が低
い貸付ポートフォリオは、サービシングが容易であり、金融機関への利益も高い
。
る。既知の金融機関が所有する貸付については、その機関のサービシング子会社
がサービシングすることも、また、第３者のサービシング事務所に委託すること
もできる。当然、全ての金融機関が貸付サービシング部門を設けているわけでは
ない。反対に、サービシング組織を設けている銀行は、他の銀行が所有する貸付
に関連する「サービシング」コンポーネントを購入し、そのサービシングを行う
ことができる。 いずれの場合にも、貸付ポートフォリオの利子の利益からの、また、ビジネス
の貸付サービシングラインからの収益が、これらの貸付の貸付期間、請戻し権喪
失（ｆｏｒｅｃｌｏｓｕｒｅｓ）、取立ての業績、貸付の期限前返済等にかけて
の債務返済不履行率に対する（ｖｉｓ−ａ−ｖｉｓ）様々な貸付グループのパフ
ォーマンスによって大きく影響されることは自明である。債務返済不履行率が低
い貸付ポートフォリオは、サービシングが容易であり、金融機関への利益も高い
。
【００２３】 従来より、貸付ポートフォリオの買い、維持、売り、作成の決定を行うには、
考慮中の貸付ポートフォリオの過去のパフォーマンスを批評的に分析することが
必要である。さらに、こうした決定には常に、このような貸付ポートフォリオが
将来どのように実行されるかの想定と予測が含まれる。意外なことではないが、
ブロック１４における貸付をｂｏｏｋする決定は、一般に、考慮中の貸付ポート
フォリオの収益の可能性を見極めることができる熟練した、非常に鋭く賢明な分
析能力を持つ経験豊富な人物による分析と考慮に依存し、またこれを必要とする
。
考慮中の貸付ポートフォリオの過去のパフォーマンスを批評的に分析することが
必要である。さらに、こうした決定には常に、このような貸付ポートフォリオが
将来どのように実行されるかの想定と予測が含まれる。意外なことではないが、
ブロック１４における貸付をｂｏｏｋする決定は、一般に、考慮中の貸付ポート
フォリオの収益の可能性を見極めることができる熟練した、非常に鋭く賢明な分
析能力を持つ経験豊富な人物による分析と考慮に依存し、またこれを必要とする
。
【００２４】 本発明は、動的アンダーライティング方法と、アーリーワーニングシステム３
２、格付け分析セクション３４、マトリックスリンク３６を含む複数のキー・コ
ンポーネントを備えたシステム３０との提供において従来技術から逸脱している
。これら全てについては後に説明する。 本質的に、貸付をブック（ｂｏｏｋ）するか否かの決定を下すために、サブシ
ステム３２、３４、３６から得た情報が、標準化されたアプローチを体系化およ
び提供する方法において、フィードバックライン３８を介して決定ボックス１４
へ送られるように設計されている。本発明は、貸付の承諾（ａｃｃｅｐｔａｎｃ
ｅ）決定処理の信頼性、一貫性、そして速度を相当に増加するものである。さら
に、本発明の動的アンダーライティングシステム３０は、フィードバックライン
４０を介して、決定ボックス３２へも適用することができる。決定ボックス３２
ではブロック３２での、他の金融機関が所有する貸付の貸付サービシング権（ｌ
ｏａｎ ｓｅｒｖｉｓｉｎｇ ｒｉｇｈｔ）を購入するか否かの決定を検討（ａ
ｄｄｒｅｓｓ）する。最後に、フィードバックライン４１が、ブロック１８、２
４で確認された決定を下すためのフィードバックを供給する。
２、格付け分析セクション３４、マトリックスリンク３６を含む複数のキー・コ
ンポーネントを備えたシステム３０との提供において従来技術から逸脱している
。これら全てについては後に説明する。 本質的に、貸付をブック（ｂｏｏｋ）するか否かの決定を下すために、サブシ
ステム３２、３４、３６から得た情報が、標準化されたアプローチを体系化およ
び提供する方法において、フィードバックライン３８を介して決定ボックス１４
へ送られるように設計されている。本発明は、貸付の承諾（ａｃｃｅｐｔａｎｃ
ｅ）決定処理の信頼性、一貫性、そして速度を相当に増加するものである。さら
に、本発明の動的アンダーライティングシステム３０は、フィードバックライン
４０を介して、決定ボックス３２へも適用することができる。決定ボックス３２
ではブロック３２での、他の金融機関が所有する貸付の貸付サービシング権（ｌ
ｏａｎ ｓｅｒｖｉｓｉｎｇ ｒｉｇｈｔ）を購入するか否かの決定を検討（ａ
ｄｄｒｅｓｓ）する。最後に、フィードバックライン４１が、ブロック１８、２
４で確認された決定を下すためのフィードバックを供給する。
【００２５】 次に本発明を、前述のサブシステム３２、３４、３６を含む本発明のサブコン
ポーネントに関連付けて説明する。まずは格付けコンポーネント３４について説
明する。 ある１グループの貸付の過去のパフォーマンスが、その貸付の将来の動向を示
す手がかりとなることが頻繁にある。従って、分析処理の第１段階では、その貸
付の過去のパフォーマンスを調査するための向上した分析ツールを提供すること
に重点を置く。これは、格付けシステム３４が提供する機能である。本質的に格
付けサブシステム３４は、既にｂｏｏｋされた貸付グループの過去のパフォーマ
ンスの分析に斬新なアプローチを行う。アーリーワーニング・システム３２は、
特定の貸付グループ内の貸付の総数のどの部分が借り主（単数または複数）によ
る支払いが、例えばこの先２年間といった予め設定した期間内のいつかに、９０
＋日の不履行（９０＋ｄａｙ ｔａｒｄｉｎｅｓｓ）を予想することが可能な方
法および処理を備えたフォワードルッキングシステムである。例証の形により、
このシステムが、この先２年間の内のいつかに、既知の貸付ポートフォリオにお
いて１０００の貸付の内の３０が９０＋日の不履行を行うであろうと予測した場
合、ＥＷＳ（アーリーワーニン・グシステム）３２は、所定の期間中に最低１回
は既知のグループの貸付の内の３％が「不履行」となる（ｇｏ”ｂａｄ”）と予
測しているということを示すために、その値を０．０３戻す。最後に、マトリッ
クスリンクコンポーネント３６がより精巧な分析モデルを提供し、この点で、ど
れだけ多くの貸付が９０−日の債務返済不履行に陥るかの確率を指定するだけで
なく、さらには将来の特定の日に不履行であると予測される貸付の数を計算する
ことも可能である。
ポーネントに関連付けて説明する。まずは格付けコンポーネント３４について説
明する。 ある１グループの貸付の過去のパフォーマンスが、その貸付の将来の動向を示
す手がかりとなることが頻繁にある。従って、分析処理の第１段階では、その貸
付の過去のパフォーマンスを調査するための向上した分析ツールを提供すること
に重点を置く。これは、格付けシステム３４が提供する機能である。本質的に格
付けサブシステム３４は、既にｂｏｏｋされた貸付グループの過去のパフォーマ
ンスの分析に斬新なアプローチを行う。アーリーワーニング・システム３２は、
特定の貸付グループ内の貸付の総数のどの部分が借り主（単数または複数）によ
る支払いが、例えばこの先２年間といった予め設定した期間内のいつかに、９０
＋日の不履行（９０＋ｄａｙ ｔａｒｄｉｎｅｓｓ）を予想することが可能な方
法および処理を備えたフォワードルッキングシステムである。例証の形により、
このシステムが、この先２年間の内のいつかに、既知の貸付ポートフォリオにお
いて１０００の貸付の内の３０が９０＋日の不履行を行うであろうと予測した場
合、ＥＷＳ（アーリーワーニン・グシステム）３２は、所定の期間中に最低１回
は既知のグループの貸付の内の３％が「不履行」となる（ｇｏ”ｂａｄ”）と予
測しているということを示すために、その値を０．０３戻す。最後に、マトリッ
クスリンクコンポーネント３６がより精巧な分析モデルを提供し、この点で、ど
れだけ多くの貸付が９０−日の債務返済不履行に陥るかの確率を指定するだけで
なく、さらには将来の特定の日に不履行であると予測される貸付の数を計算する
ことも可能である。
【００２６】 最初の格付けシステム３４に戻ると、不動産担保貸付業界（ｍｏｒｔｇａｇｅ
ｉｎｄｕｓｔｏｒｙ）における信用リスク管理で利用されている一般的な技術
は、パフォーマンスを比較するために、例えば１年間といった最初の共通な間隔
（ｃｏｍｍｏｎ ｉｎｔｅｒｖａｌｓ ｏｆ ｏｒｉｇｉｎａｔｉｏｎ）によっ
て貸付をグループ化するものである。例えば、不動産担保貸付業界が典型的に１
９９４年型（１９９４ ｖｉｎｔａｇｅ）貸付のパフォーマンスを分析したいと
する。この文中での型（ｖｉｎｔａｇｅ）とは、１９９４年に開始されている全
ての貸付を意味する。従来技術によって貸付の年毎の型に分類すると、分析結果
が著しく歪曲されてしまうことが頻繁にある。年毎に分類することが道理にかな
うワインと違い、同じ年に開始した全ての貸付を同じ「型」（ｖｉｎｔａｇｅ）
として１まとめにすると結果を歪めてしまう。これは、これらの貸付がどのよう
に利益を生む（ｐｅｒｆｏｒｍ）かといった外因的要素がいくつかあるためであ
り、また、これらの要因が本質的に、顕著な四半期毎の、さらには月毎の貸付パ
フォーマンス変動を生じることができる方法で期間によって変化するためである
。
ｉｎｄｕｓｔｏｒｙ）における信用リスク管理で利用されている一般的な技術
は、パフォーマンスを比較するために、例えば１年間といった最初の共通な間隔
（ｃｏｍｍｏｎ ｉｎｔｅｒｖａｌｓ ｏｆ ｏｒｉｇｉｎａｔｉｏｎ）によっ
て貸付をグループ化するものである。例えば、不動産担保貸付業界が典型的に１
９９４年型（１９９４ ｖｉｎｔａｇｅ）貸付のパフォーマンスを分析したいと
する。この文中での型（ｖｉｎｔａｇｅ）とは、１９９４年に開始されている全
ての貸付を意味する。従来技術によって貸付の年毎の型に分類すると、分析結果
が著しく歪曲されてしまうことが頻繁にある。年毎に分類することが道理にかな
うワインと違い、同じ年に開始した全ての貸付を同じ「型」（ｖｉｎｔａｇｅ）
として１まとめにすると結果を歪めてしまう。これは、これらの貸付がどのよう
に利益を生む（ｐｅｒｆｏｒｍ）かといった外因的要素がいくつかあるためであ
り、また、これらの要因が本質的に、顕著な四半期毎の、さらには月毎の貸付パ
フォーマンス変動を生じることができる方法で期間によって変化するためである
。
【００２７】 本発明の発明者達は、ワイン業界と類似しているということで「格付け」とい
う用語を使用することにした。しかし、本明細書中で使用する格付けは、貸付を
年毎の開始日付でまとめる従来のアプローチとは異なり、逸脱している。本発明
は、貸付が開始した年のみによって貸付を年毎の型（ｖｉｎｔａｇｅ）にまとめ
る従来技術の試みに関連するいくつかの統計的な誤りを克服するものである。
う用語を使用することにした。しかし、本明細書中で使用する格付けは、貸付を
年毎の開始日付でまとめる従来のアプローチとは異なり、逸脱している。本発明
は、貸付が開始した年のみによって貸付を年毎の型（ｖｉｎｔａｇｅ）にまとめ
る従来技術の試みに関連するいくつかの統計的な誤りを克服するものである。
【００２８】 不動産担保貸付業界における従来の型技術では、銀行家は不動産担保（ｍｏｒ
ｔｇａｇｅ）の質を「熟成している」（ａｇｉｎｇ）と評価することができる。
しかし、投資家はある統計的な方法を付け加えた。すなわち、プロセス制御製造
環境で使用される、本発明の方法に「型」間のパフォーマンスの違いの統計的な
重要性をテストさせる仮説検証のようなものである。以下に述べる格付け方法の
結果と利点は、典型的な従来技術の型分析（ｖｉｎｔａｇｅ ａｎａｌｙｓｉｓ
）にかけていくつかの利点を提供することである。例えば、この格付け方法では
分散度を測定することができる。さらに、分析間隔期間を１年よりも短く設定し
て正確性を高めるようにしている。これにより、従来の型分析にかけていくつか
の利点が提供される：（１）異なる貸付数と貸付サイズを明らかにするために自
動的に比較を調整する（ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ａｄｊｕｓｔｓ ｔｈｅ
ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ）；（２）格付け方法はさらに、コンフィデンスインタ
ーバルを設定するための管理を許容する；（３）毎年の異なる信用ボラティリテ
ィ（ｃｒｅｄｉｔ ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ）の比較を自動的に調整する。
ｔｇａｇｅ）の質を「熟成している」（ａｇｉｎｇ）と評価することができる。
しかし、投資家はある統計的な方法を付け加えた。すなわち、プロセス制御製造
環境で使用される、本発明の方法に「型」間のパフォーマンスの違いの統計的な
重要性をテストさせる仮説検証のようなものである。以下に述べる格付け方法の
結果と利点は、典型的な従来技術の型分析（ｖｉｎｔａｇｅ ａｎａｌｙｓｉｓ
）にかけていくつかの利点を提供することである。例えば、この格付け方法では
分散度を測定することができる。さらに、分析間隔期間を１年よりも短く設定し
て正確性を高めるようにしている。これにより、従来の型分析にかけていくつか
の利点が提供される：（１）異なる貸付数と貸付サイズを明らかにするために自
動的に比較を調整する（ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ａｄｊｕｓｔｓ ｔｈｅ
ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ）；（２）格付け方法はさらに、コンフィデンスインタ
ーバルを設定するための管理を許容する；（３）毎年の異なる信用ボラティリテ
ィ（ｃｒｅｄｉｔ ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ）の比較を自動的に調整する。
【００２９】 しかしながら、本発明の格付け方法の具体的な特徴を説明する前に、以下の背
景的情報を紹介する。どの不動産担保貸付会社も、会社が提供および所有する貸
付のパフォーマンスについて懸念している。あらゆる貸付ポートフォリオの現行
の管理（ａｃｔｉｖｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）には、優先する貸付（ｕｎｄｅ
ｒｌｙｉｎｇ ｌｏａｎ）のパフォーマンスを適切に分類するのに要する情報が
必要である。極めて広く、包括的な比較において不履行率が生じ、また、不動産
担保貸付の様々な格付けが比較され、全国的水準で要約される（ｓｕｍｍａｒｉ
ｚｅｄ）。
景的情報を紹介する。どの不動産担保貸付会社も、会社が提供および所有する貸
付のパフォーマンスについて懸念している。あらゆる貸付ポートフォリオの現行
の管理（ａｃｔｉｖｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）には、優先する貸付（ｕｎｄｅ
ｒｌｙｉｎｇ ｌｏａｎ）のパフォーマンスを適切に分類するのに要する情報が
必要である。極めて広く、包括的な比較において不履行率が生じ、また、不動産
担保貸付の様々な格付けが比較され、全国的水準で要約される（ｓｕｍｍａｒｉ
ｚｅｄ）。
【００３０】 この業界では、複数の金融機関が、提供する貸付の総数についてのデータ、ま
た、何らかの形で不履行（ｄｅｌｉｎｑｕｅｎｃｙ）状態にある貸付の正確な数
についてのデータを共用することが一般的である。不履行部類または「不誠実」
（”ｂｕｃｋｅｔｓ”）は、１回の不履行といった重要性の最も低いものから、
請戻し権喪失にある（ｉｎ ｆｏｒｅｃｌｏｓｕｒｅ）ものといった重大な部類
にまでわかれている。以下は、ＭＯＲＴＧＡＧＥ ＢＡＮＫＥＲＳ ＡＡＳＯＣ
ＩＡＴＩＯＮが作成した不履行表の例である。
た、何らかの形で不履行（ｄｅｌｉｎｑｕｅｎｃｙ）状態にある貸付の正確な数
についてのデータを共用することが一般的である。不履行部類または「不誠実」
（”ｂｕｃｋｅｔｓ”）は、１回の不履行といった重要性の最も低いものから、
請戻し権喪失にある（ｉｎ ｆｏｒｅｃｌｏｓｕｒｅ）ものといった重大な部類
にまでわかれている。以下は、ＭＯＲＴＧＡＧＥ ＢＡＮＫＥＲＳ ＡＡＳＯＣ
ＩＡＴＩＯＮが作成した不履行表の例である。
【表１】
【００３１】 この方法で不履行のパフォーマンスを表すことは不履行総数を定量化（ｑｕａ
ｎｔｉｆｙｉｎｇ）するために有益であるが、優先する貸付（ｕｎｄｅｒｌｙｉ
ｎｇ ｌｏａｎｓ）の債務不履行パフォーマンスの一因となる内因的要素につい
てはなにも明らかにしない。 貸付ポートフォリオのパフォーマンスに影響を与えるこれらの内因的要素は、以
下に挙げる形を含むが、これらに限定されるものではない。 ●貸付のパフォーマンス．ヒストリー または年数 ●完済（ｍａｔｕｒｉｔｙ）までの残存期間 ●貸付額 ●利率 ●借り主の信用度 ●所在地 ●優先する（ｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇ）担保のタイプ しかしながら、貸付のパフォーマンスの「年数」（ａｇｅ）の効果は、不動産
担保貸付オリジネータが、ある貸付のグループが「優良」または「不良」であっ
たか（または、あるか）どうかを識別するために使用する主な要因である。
ｎｔｉｆｙｉｎｇ）するために有益であるが、優先する貸付（ｕｎｄｅｒｌｙｉ
ｎｇ ｌｏａｎｓ）の債務不履行パフォーマンスの一因となる内因的要素につい
てはなにも明らかにしない。 貸付ポートフォリオのパフォーマンスに影響を与えるこれらの内因的要素は、以
下に挙げる形を含むが、これらに限定されるものではない。 ●貸付のパフォーマンス．ヒストリー または年数 ●完済（ｍａｔｕｒｉｔｙ）までの残存期間 ●貸付額 ●利率 ●借り主の信用度 ●所在地 ●優先する（ｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇ）担保のタイプ しかしながら、貸付のパフォーマンスの「年数」（ａｇｅ）の効果は、不動産
担保貸付オリジネータが、ある貸付のグループが「優良」または「不良」であっ
たか（または、あるか）どうかを識別するために使用する主な要因である。
【００３２】 貸付の型は、既知の貸付またはファミリーまたはグループまたは貸付のセット
が開始した時、または貸出機関の帳簿に載っている時に関連している。不動産担
保貸付業界において、貸付は開始の年によって分類される。ここで、１９９６年
１月１日から１９９６年１２月３１日までの間に開始した全ての貸付が９６年型
の貸付（’９６ ｖｉｎｔａｇｅ ｌｏａｎ）と呼ばれる。相対パフォーマンス
と値を見積もるために、年毎の型と、これに関連する不履行率が相互比較される
。図１Ａは、このような複数の型を表記した型チャートの１例である。これは１
９９６年の最終クォーターに撮られたスナップショットである（ａ ｓｎａｐｓ
ｈｏｔ ｔａｋｅｎ ａｔ〜）。従って、最も古い１９９５型は２１ヶ月もの（
ｔｗｅｎｔｙ ｏｎｅ ｍｏｎｔｈ ｏｌｄ）である。この図において、１９９
５年の曲線は、１９９５年の２１ヶ月型（ｔｗｅｎｔｙ ｏｎｅ ｍｏｎｔｈ
ｏｌｄ ｖｉｎｔａｇｅ）の約３％の不履行率を示している。これに対して、１
９９４年型の曲線は、１９９５年型の約１／２の数の不履行率を示している。図
１Ａの不動産担保貸付不履行率（ｍｏｒｔｇａｇｅ ｄｅｆａｕｌｔ ｒａｔｅ
）は、将来の貸付パフォーマンスに著しく影響する。当然、不履行率における１
％の上昇は、非常に多くの貸付ポートフォリオを保有する典型的な金融機関への
数百万ドルの損失を示す。
が開始した時、または貸出機関の帳簿に載っている時に関連している。不動産担
保貸付業界において、貸付は開始の年によって分類される。ここで、１９９６年
１月１日から１９９６年１２月３１日までの間に開始した全ての貸付が９６年型
の貸付（’９６ ｖｉｎｔａｇｅ ｌｏａｎ）と呼ばれる。相対パフォーマンス
と値を見積もるために、年毎の型と、これに関連する不履行率が相互比較される
。図１Ａは、このような複数の型を表記した型チャートの１例である。これは１
９９６年の最終クォーターに撮られたスナップショットである（ａ ｓｎａｐｓ
ｈｏｔ ｔａｋｅｎ ａｔ〜）。従って、最も古い１９９５型は２１ヶ月もの（
ｔｗｅｎｔｙ ｏｎｅ ｍｏｎｔｈ ｏｌｄ）である。この図において、１９９
５年の曲線は、１９９５年の２１ヶ月型（ｔｗｅｎｔｙ ｏｎｅ ｍｏｎｔｈ
ｏｌｄ ｖｉｎｔａｇｅ）の約３％の不履行率を示している。これに対して、１
９９４年型の曲線は、１９９５年型の約１／２の数の不履行率を示している。図
１Ａの不動産担保貸付不履行率（ｍｏｒｔｇａｇｅ ｄｅｆａｕｌｔ ｒａｔｅ
）は、将来の貸付パフォーマンスに著しく影響する。当然、不履行率における１
％の上昇は、非常に多くの貸付ポートフォリオを保有する典型的な金融機関への
数百万ドルの損失を示す。
【００３３】 さらに背景（ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ）として、不動産担保貸付ポートフォリオ
は、基本的な商品の特徴と性質（ｂｅｈａｖｉｏｒ）における多くの微妙で変化
する変動（ｓｕｂｔｌｅ ａｎｄ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ）
のためにかなり異質である。本発明の方法論において考慮すべき重要な点は、不
動産担保貸付の異質性を残したモデルの発展である。従って発明者は、不動産担
保貸付を様々な（内因的な）特徴によってグループ分けし、これらの特徴の各々
とその結果の不履行レベルとの間のの関係について推測した。 特徴が数多くあるため、考慮すべきグループの組合せは極めて多数である。
は、基本的な商品の特徴と性質（ｂｅｈａｖｉｏｒ）における多くの微妙で変化
する変動（ｓｕｂｔｌｅ ａｎｄ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ）
のためにかなり異質である。本発明の方法論において考慮すべき重要な点は、不
動産担保貸付の異質性を残したモデルの発展である。従って発明者は、不動産担
保貸付を様々な（内因的な）特徴によってグループ分けし、これらの特徴の各々
とその結果の不履行レベルとの間のの関係について推測した。 特徴が数多くあるため、考慮すべきグループの組合せは極めて多数である。
【００３４】 図１Ｂは、オリジネーション（ｏｒｉｇｉｎａｔｉｏｎ）に基づいて様々な貸
付証書（ｌｏａｎｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ）間の正確な区分ラインを維持するこ
との重要性を図示している。従って、図１Ｂ図は、指定の金融機関の例えば数１
０億ドル相当の貸付ポートフォリオを示しており、これに対する全体の不履行率
は０．８６％である（図１Ｂの貸付ツリーの１１段目）。しかしながら、適切な
分析を行うために本発明はこの貸付ポートフォリオを、１３列目に示すように「
コンファーミング」、「ジャンボ」、「ガバメント」（創設（ｏｒｉｇｉｎａｔ
ｅｄ））を含む貸付タイプに分割している。不履行の総割合０．８６％は、コン
フォーミングローンについては１．２５％、ジャンボローンについては０．５５
％、ガバメント（創設）ローンについては９．９８％と異なる不履行率の重要な
平均値であることに注意すること。またさらに、コンファーミング、ジャンボ、
ガバメントローンの幅広い分類の各々が、さらにＡＲＭ（変動金利型抵当貸付）
および固定貸付に分割されている（１５段目）。不履行率に相違があることに注
意すること。第３段目の貸付グループを低ＬＴＶ貸付と高ＬＴＶ貸付に階層制的
に分ける次の細分（グルーピング）についても同じことが言える。例えば、１７
段目のガバメント、ＡＲＭ、低ＬＴＶ貸付の不履行率は０％であるのに対し、ガ
バメント、固定、高ＬＴＶ貸付は（図１Ｂに示すサンプルでは）不履行率は１３
．５１％を示している。
付証書（ｌｏａｎｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ）間の正確な区分ラインを維持するこ
との重要性を図示している。従って、図１Ｂ図は、指定の金融機関の例えば数１
０億ドル相当の貸付ポートフォリオを示しており、これに対する全体の不履行率
は０．８６％である（図１Ｂの貸付ツリーの１１段目）。しかしながら、適切な
分析を行うために本発明はこの貸付ポートフォリオを、１３列目に示すように「
コンファーミング」、「ジャンボ」、「ガバメント」（創設（ｏｒｉｇｉｎａｔ
ｅｄ））を含む貸付タイプに分割している。不履行の総割合０．８６％は、コン
フォーミングローンについては１．２５％、ジャンボローンについては０．５５
％、ガバメント（創設）ローンについては９．９８％と異なる不履行率の重要な
平均値であることに注意すること。またさらに、コンファーミング、ジャンボ、
ガバメントローンの幅広い分類の各々が、さらにＡＲＭ（変動金利型抵当貸付）
および固定貸付に分割されている（１５段目）。不履行率に相違があることに注
意すること。第３段目の貸付グループを低ＬＴＶ貸付と高ＬＴＶ貸付に階層制的
に分ける次の細分（グルーピング）についても同じことが言える。例えば、１７
段目のガバメント、ＡＲＭ、低ＬＴＶ貸付の不履行率は０％であるのに対し、ガ
バメント、固定、高ＬＴＶ貸付は（図１Ｂに示すサンプルでは）不履行率は１３
．５１％を示している。
【００３５】 本発明では、図１Ｂに示した貸付ツリーの各ノードに格付け方法を適用し、次
にそれぞれの年の型のパフォーマンスがより良いか、より悪いか、または統計的
に（ある標準偏差のコンフィデンスレベルにおいて）同じであるかを見るために
仮説検証を実行する。３０８の異なる組合わせがあり、図１Ｂに示したモデルの
結果を分析およびグラフ化するには約１００メガバイトのコンピュータ記憶メモ
リが必要であることが推定される。 例えば図１Ａにあるような表の作成を目的とした場合、貸付ポートフォリオの
過去のパフォーマンスの分析には、不履行または「不良」貸付は何によって形成
されるかを推定する必要がある。本発明のある実施例では、最初の選択の実行（
ｐｒａｃｔｉｃｅ ａ ｆｉｒｓｔ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）は「不良」貸付の定
義を選ぶことであったため、この部分を縮小している。これは、利子と主支払い
（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｐａｙｍｅｎｔ）が９０日間不履行状態にある貸付を示
すために選択された。つまり、９０日よりも長い期間において利子が生じない（
ｎｏｎ−ａｃｃｒｕｉｎｇ）または運用されない（ｎｏｎ−ｐｅｒｆｏｒｍｉｎ
ｇ）貸付が「不良」であるとみなされるということである。
にそれぞれの年の型のパフォーマンスがより良いか、より悪いか、または統計的
に（ある標準偏差のコンフィデンスレベルにおいて）同じであるかを見るために
仮説検証を実行する。３０８の異なる組合わせがあり、図１Ｂに示したモデルの
結果を分析およびグラフ化するには約１００メガバイトのコンピュータ記憶メモ
リが必要であることが推定される。 例えば図１Ａにあるような表の作成を目的とした場合、貸付ポートフォリオの
過去のパフォーマンスの分析には、不履行または「不良」貸付は何によって形成
されるかを推定する必要がある。本発明のある実施例では、最初の選択の実行（
ｐｒａｃｔｉｃｅ ａ ｆｉｒｓｔ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）は「不良」貸付の定
義を選ぶことであったため、この部分を縮小している。これは、利子と主支払い
（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｐａｙｍｅｎｔ）が９０日間不履行状態にある貸付を示
すために選択された。つまり、９０日よりも長い期間において利子が生じない（
ｎｏｎ−ａｃｃｒｕｉｎｇ）または運用されない（ｎｏｎ−ｐｅｒｆｏｒｍｉｎ
ｇ）貸付が「不良」であるとみなされるということである。
【００３６】 さらに、この業界ではグループの貸付を、例えば１９９３年型、１９９４年型
等のように「型」と呼ぶことに慣れており、またこれを好むので、格付け方法３
４でも結果の作成および表示に貸付型という用語を使用している。しかし、格付
け方法３４は従来とは違う方法で型のグループ化と選択を行う。 「型」選択における違いは、図２、図３のマトリックス表から理解できる。図
２中の横座標軸５０は、年毎のオリジネーション（ｏｒｉｇｉｎａｔｉｏｎ）四
半期、例えば９３年３月、９３年６月等を示す。縦座標軸５２は、あるグループ
の貸付の終了四半期（ｅｎｄ ｑｕａｒｔｅｒ）、例えば９６年６月、９６年３
月、９５年３月等を示す。図２のマトリックスデータは、開始四半期から終了時
点までに経過した月数を示している。例えば、９３年３月に開始した貸付は、参
照番号５４で示すように９６年３月には３６ヶ月もの（３６ｍｏｎｔｈｓ ｏｌ
ｄ）になる。同様に、９３年６月に開始した貸付は、参照番号５６で示すように
９４年６月には１５ヶ月もの（１５ ｍｏｎｔｈｓ ｏｌｄ）になる。
等のように「型」と呼ぶことに慣れており、またこれを好むので、格付け方法３
４でも結果の作成および表示に貸付型という用語を使用している。しかし、格付
け方法３４は従来とは違う方法で型のグループ化と選択を行う。 「型」選択における違いは、図２、図３のマトリックス表から理解できる。図
２中の横座標軸５０は、年毎のオリジネーション（ｏｒｉｇｉｎａｔｉｏｎ）四
半期、例えば９３年３月、９３年６月等を示す。縦座標軸５２は、あるグループ
の貸付の終了四半期（ｅｎｄ ｑｕａｒｔｅｒ）、例えば９６年６月、９６年３
月、９５年３月等を示す。図２のマトリックスデータは、開始四半期から終了時
点までに経過した月数を示している。例えば、９３年３月に開始した貸付は、参
照番号５４で示すように９６年３月には３６ヶ月もの（３６ｍｏｎｔｈｓ ｏｌ
ｄ）になる。同様に、９３年６月に開始した貸付は、参照番号５６で示すように
９４年６月には１５ヶ月もの（１５ ｍｏｎｔｈｓ ｏｌｄ）になる。
【００３７】 従来技術のアプローチは、１９９３年、１９９４年のそれぞれについて区分線
（ｂｒａｃｋｅｔ ｌｉｎｅ）５８と６０の間にある全ての貸付を選択し、これ
らを１９９３年、１９９４年貸付型として集計するものであった。１９９３年、
１９９４年型貸付の正確な年齢（ａｇｅ）を慎重に比較することにより、この比
較を害して歪ませる可能性のある２つの局面が現われる。まず、図２によって示
されている伝統的なアプローチが年齢が平均１２ヶ月異なる貸付を比較する。当
然、１９９３年の貸付の内の３６ヶ月もの（参照番号５４参照）のいくつかは１
２ヶ月ものの１９９４年貸付（参照番号５５）よりも２年古い（ｔｗｏｙｅａｒ
ｓ ｏｌｄｅｒ）。上述のアプローチは、図１Ａからわかるように貸付のパフォ
ーマンスが年齢に非常に敏感であるため、結果を著しく歪曲してしまう。異なる
年に開始した同年齢（ｓａｍｅ ａｇｅ）の貸付どうしを比較する方がずっと意
味のあることである。従って、異なる貸付型のパフォーマンスを、これらが同じ
年齢である時点で比較できることがずっと有意義である。例えば、１９９３年と
１９９４年の貸付型のどちらがより優秀であるかという質問の答えを探す上で、
上述した貸付型がそれぞれが例えば２年もの（ｔｗｏ ｙｅａｒｓ ｏｌｄ）で
ある時点で、これらの相対的（ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ）なパフォーマンスを知
って比較する方がより意味がある。本発明の格付け方法３４ではこれが可能であ
る。
（ｂｒａｃｋｅｔ ｌｉｎｅ）５８と６０の間にある全ての貸付を選択し、これ
らを１９９３年、１９９４年貸付型として集計するものであった。１９９３年、
１９９４年型貸付の正確な年齢（ａｇｅ）を慎重に比較することにより、この比
較を害して歪ませる可能性のある２つの局面が現われる。まず、図２によって示
されている伝統的なアプローチが年齢が平均１２ヶ月異なる貸付を比較する。当
然、１９９３年の貸付の内の３６ヶ月もの（参照番号５４参照）のいくつかは１
２ヶ月ものの１９９４年貸付（参照番号５５）よりも２年古い（ｔｗｏｙｅａｒ
ｓ ｏｌｄｅｒ）。上述のアプローチは、図１Ａからわかるように貸付のパフォ
ーマンスが年齢に非常に敏感であるため、結果を著しく歪曲してしまう。異なる
年に開始した同年齢（ｓａｍｅ ａｇｅ）の貸付どうしを比較する方がずっと意
味のあることである。従って、異なる貸付型のパフォーマンスを、これらが同じ
年齢である時点で比較できることがずっと有意義である。例えば、１９９３年と
１９９４年の貸付型のどちらがより優秀であるかという質問の答えを探す上で、
上述した貸付型がそれぞれが例えば２年もの（ｔｗｏ ｙｅａｒｓ ｏｌｄ）で
ある時点で、これらの相対的（ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ）なパフォーマンスを知
って比較する方がより意味がある。本発明の格付け方法３４ではこれが可能であ
る。
【００３８】 次に図３を参照すると、本発明は、斜めに延びる線６２、６４で区分された１
９９３年と１９９４年の貸付型を選択している。本発明による選択方法では、比
較されている１９９３年と１９９４年貸付型の年齢が両方共同じである。例えば
、１９９３年について見れば、貸付の年齢は６ヶ月から２４ヶ月の間で異なって
おり、また、１９９４年型でも同じことが言える。
９９３年と１９９４年の貸付型を選択している。本発明による選択方法では、比
較されている１９９３年と１９９４年貸付型の年齢が両方共同じである。例えば
、１９９３年について見れば、貸付の年齢は６ヶ月から２４ヶ月の間で異なって
おり、また、１９９４年型でも同じことが言える。
【００３９】 比較の正確性をさらに高めるために、各年毎の型を４つの四半期、すなわち第
１、第２、第３、第４四半期のポートフォリオに分割する。同四半期年齢（ｓａ
ｍｅ ｑｕａｒｔｅｒｌｙ ａｇｅ）である１９９３年の全てのポートフォリオ
が合計され、これが同年齢の貸付全ての総数で割られる。再び図３を参照すると
、本発明は、１９９３年と１９９４年における２４ヶ月ものの貸付（２４ ｍｏ
ｎｔｈ ｏｌｄ ｌｏａｎ）を別々に比較し、次に２１ヶ月ものの貸付を比較し
、といった具合に続ける。以下の表Ｉ、表ＩＩ、表ＩＩＩでは、１９９３年と１
９９４年に開始された（ｏｒｉｇｉｎａｔｅｄ）貸付を比較する実際の数学的計
算／分析と、不良率（ｂａｄ ｒａｔｅ）の計算方法を示している。
１、第２、第３、第４四半期のポートフォリオに分割する。同四半期年齢（ｓａ
ｍｅ ｑｕａｒｔｅｒｌｙ ａｇｅ）である１９９３年の全てのポートフォリオ
が合計され、これが同年齢の貸付全ての総数で割られる。再び図３を参照すると
、本発明は、１９９３年と１９９４年における２４ヶ月ものの貸付（２４ ｍｏ
ｎｔｈ ｏｌｄ ｌｏａｎ）を別々に比較し、次に２１ヶ月ものの貸付を比較し
、といった具合に続ける。以下の表Ｉ、表ＩＩ、表ＩＩＩでは、１９９３年と１
９９４年に開始された（ｏｒｉｇｉｎａｔｅｄ）貸付を比較する実際の数学的計
算／分析と、不良率（ｂａｄ ｒａｔｅ）の計算方法を示している。
【表ＩＩ】
【００４０】 表Ｉには、型年齢が３ヶ月、６ヶ月、９ヶ月の１９９３年、１９９４年の貸付
についての計算と比較が含まれ、表ＩＩには、型年齢が１２ヶ月、１５ヶ月、１
８ヶ月の同年の貸付についての計算と比較が含まれ、表ＩＩＩには、型年齢が２
１ヶ月、２４ヶ月、２７ヶ月の同年の貸付についての計算と比較が含まれている
。表Ｉ〜表ＩＩＩ中の第１列では既知の型の貸付の総数（ｎ１２、ｎ９等）を示
している。同表中の第２列では、型年齢（ｖｉｎｔａｇｅ ａｇｅ）の各々につ
いての不良率（ｂａｄ ｒａｔｅ）（ｒ１２、ｒ９等）を示している。第３列で
は、表示された方程式を用いて不良率の標準偏差（ＳＴＤ）を計算している。表
Ｉの最初の３列は、１９９３年型の３ヶ月、６ヶ月、９ヶ月もの（ｏｌｄ）につ
いての関連情報と計算を供給するものである。表Ｉの次の３列は、１９９４年型
についての同情報を供給する。表Ｉの最後の４列は、１９９３年型と１９９４年
型の差異を計算し、この結果を比較する。最後の２列は、標準偏差の上界と下界
を計算する。２つの界は、＋１および−１標準偏差であるが、不履行リスク（ｄ
ｅｆａｕｌｔ ｒｉｓｋ）についてのこれらの許容（ｔｏｌｅｒａｎｃｅ）に基
づいて、管理によってこれを設定することができる。こららの計算は本発明の格
付け方法３０を構成するものであり、また、これらの効果は、図４中に曲線で示
した分析結果を観察することで理解できる。
についての計算と比較が含まれ、表ＩＩには、型年齢が１２ヶ月、１５ヶ月、１
８ヶ月の同年の貸付についての計算と比較が含まれ、表ＩＩＩには、型年齢が２
１ヶ月、２４ヶ月、２７ヶ月の同年の貸付についての計算と比較が含まれている
。表Ｉ〜表ＩＩＩ中の第１列では既知の型の貸付の総数（ｎ１２、ｎ９等）を示
している。同表中の第２列では、型年齢（ｖｉｎｔａｇｅ ａｇｅ）の各々につ
いての不良率（ｂａｄ ｒａｔｅ）（ｒ１２、ｒ９等）を示している。第３列で
は、表示された方程式を用いて不良率の標準偏差（ＳＴＤ）を計算している。表
Ｉの最初の３列は、１９９３年型の３ヶ月、６ヶ月、９ヶ月もの（ｏｌｄ）につ
いての関連情報と計算を供給するものである。表Ｉの次の３列は、１９９４年型
についての同情報を供給する。表Ｉの最後の４列は、１９９３年型と１９９４年
型の差異を計算し、この結果を比較する。最後の２列は、標準偏差の上界と下界
を計算する。２つの界は、＋１および−１標準偏差であるが、不履行リスク（ｄ
ｅｆａｕｌｔ ｒｉｓｋ）についてのこれらの許容（ｔｏｌｅｒａｎｃｅ）に基
づいて、管理によってこれを設定することができる。こららの計算は本発明の格
付け方法３０を構成するものであり、また、これらの効果は、図４中に曲線で示
した分析結果を観察することで理解できる。
【００４１】 図４のグラフに０パーセンテージベース（０ ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ ｂａｓ
ｅ）７１に関連して曲線で示されているのは、１９９４型と１９９３型の間の差
異について上記の表Ｉ、表ＩＩ、表ＩＩＩで計算した値である。曲線７０は、同
年齢の貸付の「不良」率における差の大きさを示している。曲線７０の値は、表
Ｉ〜表ＩＩＩに示すｒ１２−Ｒ１２、ｒ９−Ｒ９等と同じである。誰でも曲線７
０が０パーセントよりも上昇した場合には、１９９４年型が１９９３年型よりも
成績が良い（ｐｅｒｆｏｒｍｓ ｂｅｔｔｅｒ）と考えようとし、逆に、下降す
れば成績が悪いと考えようとする。しかし、このようなデータの分析方法では、
統計的変動（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ）のために誤った
結論に達してしまいがちである。この欠点を克服するには、好成績に見える型が
実際に好成績であるのか、それとも単に一時的な現象を呈しているだけなのかを
問うことがより重要である。この質問に答えるために本発明では仮説検証技術を
用いているので、分析家はコンフィデンスインターバルを設定することができる
。このコンフィデンスインターバルは、異なるコーポレート・リスク・トレラン
スレベルを許容する。従って、リスク・トレランス管理の量の等置（ｅｑｕａｔ
ｅ）が可能なコンフィデンスインターバルが、貸付ポートフォリオの開始（ｏｒ
ｉｇｉｎａｔｉｎｇ）、購入、維持またはサービシングを受容する。これらのコ
ンフィデンスインターバルはまた、商品の収益性と資本分配（ｃａｐｉｔａｌ
ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）にも使用することができる。次に、管理は貸付型を商品
、プログラム、年齢、サイズによってランク付けすることができる。最後に、上
記の表はパフォーマンス間の差の標準偏差を計算し、各四半期毎の型について上
界＋１および下界−１標準偏差を設定する。表Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩの最後の２列に
見られるこれらの上界、下界が、図４の曲線６６、６８の形で表されている。曲
線６６と６８の間の範囲は、不確定範囲である。
ｅ）７１に関連して曲線で示されているのは、１９９４型と１９９３型の間の差
異について上記の表Ｉ、表ＩＩ、表ＩＩＩで計算した値である。曲線７０は、同
年齢の貸付の「不良」率における差の大きさを示している。曲線７０の値は、表
Ｉ〜表ＩＩＩに示すｒ１２−Ｒ１２、ｒ９−Ｒ９等と同じである。誰でも曲線７
０が０パーセントよりも上昇した場合には、１９９４年型が１９９３年型よりも
成績が良い（ｐｅｒｆｏｒｍｓ ｂｅｔｔｅｒ）と考えようとし、逆に、下降す
れば成績が悪いと考えようとする。しかし、このようなデータの分析方法では、
統計的変動（ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ）のために誤った
結論に達してしまいがちである。この欠点を克服するには、好成績に見える型が
実際に好成績であるのか、それとも単に一時的な現象を呈しているだけなのかを
問うことがより重要である。この質問に答えるために本発明では仮説検証技術を
用いているので、分析家はコンフィデンスインターバルを設定することができる
。このコンフィデンスインターバルは、異なるコーポレート・リスク・トレラン
スレベルを許容する。従って、リスク・トレランス管理の量の等置（ｅｑｕａｔ
ｅ）が可能なコンフィデンスインターバルが、貸付ポートフォリオの開始（ｏｒ
ｉｇｉｎａｔｉｎｇ）、購入、維持またはサービシングを受容する。これらのコ
ンフィデンスインターバルはまた、商品の収益性と資本分配（ｃａｐｉｔａｌ
ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）にも使用することができる。次に、管理は貸付型を商品
、プログラム、年齢、サイズによってランク付けすることができる。最後に、上
記の表はパフォーマンス間の差の標準偏差を計算し、各四半期毎の型について上
界＋１および下界−１標準偏差を設定する。表Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩの最後の２列に
見られるこれらの上界、下界が、図４の曲線６６、６８の形で表されている。曲
線６６と６８の間の範囲は、不確定範囲である。
【００４２】 これを念頭において、本発明では不確定範囲に曲線７０を重ねているため、不
確定範囲の外の範囲を見るだけで、どの型がより優秀なパフォーマンスをしてい
るかをより確実に述べることができる。従って、図４のグラフは、６ヶ月、２１
ヶ月、２４ヶ月もの（ｍｏｎｔｈ ｏｌｄ）の貸付について、１９９４年の貸付
型が、これと対応する１９９３年の貸付型よりも「優秀」であるということを示
している。その一方で、２７ヶ月、３０ヶ月ものについては１９９３年型が優秀
であることがわかる。その他の月の間では結果が近すぎるために、選択した度合
いの確実性ではどの型が優秀であるか判断できない。図４の表は、型を年毎（ｙ
ｅａｒｌｙ ｖｉｎｔａｇｅｓ）に不良か優秀かにわけてしまう従来技術の誤信
を強調している。関連するパフォーマンスは期間によって大幅に変動してしまう
ため、期間やその他の基準により厳密にならなければならない。
確定範囲の外の範囲を見るだけで、どの型がより優秀なパフォーマンスをしてい
るかをより確実に述べることができる。従って、図４のグラフは、６ヶ月、２１
ヶ月、２４ヶ月もの（ｍｏｎｔｈ ｏｌｄ）の貸付について、１９９４年の貸付
型が、これと対応する１９９３年の貸付型よりも「優秀」であるということを示
している。その一方で、２７ヶ月、３０ヶ月ものについては１９９３年型が優秀
であることがわかる。その他の月の間では結果が近すぎるために、選択した度合
いの確実性ではどの型が優秀であるか判断できない。図４の表は、型を年毎（ｙ
ｅａｒｌｙ ｖｉｎｔａｇｅｓ）に不良か優秀かにわけてしまう従来技術の誤信
を強調している。関連するパフォーマンスは期間によって大幅に変動してしまう
ため、期間やその他の基準により厳密にならなければならない。
【００４３】 型を年単位、四半期単位で考慮しながら本発明について上述したが、貸付業界
では、経済の変化、失業率、インフレーションといった外因的な要素は、１年間
で非常に大きく変動する、いわば時間によって変化する要因であるため、本発明
のシステムではあらゆる間隔単位の選択に基づいて分析ができるようになってい
る。一般に、新規の不動産担保貸付は古いものよりも不履行パフォーマンスの小
さな変化により敏感であるという点に気付くことが重要である。これは、コンフ
ィデンスインターバルの帯状範囲（ｂａｎｄｓ）を時間にかけて広げることによ
って示される。そのため、本質的には上述した格付け方法の使用がこの事実を修
正する。
では、経済の変化、失業率、インフレーションといった外因的な要素は、１年間
で非常に大きく変動する、いわば時間によって変化する要因であるため、本発明
のシステムではあらゆる間隔単位の選択に基づいて分析ができるようになってい
る。一般に、新規の不動産担保貸付は古いものよりも不履行パフォーマンスの小
さな変化により敏感であるという点に気付くことが重要である。これは、コンフ
ィデンスインターバルの帯状範囲（ｂａｎｄｓ）を時間にかけて広げることによ
って示される。そのため、本質的には上述した格付け方法の使用がこの事実を修
正する。
【００４４】 本発明はまた、不履行の異なるボラティリティについて、品質比較に基づいた
型の評価と、この調整を行う。本質的に、このシステムを使用することで、ユー
ザは、不履行のボラティリティに関連した手段（ｐｏｌｉｃｉｅｓ）を設定する
ことができる。これは、違った形式のリスク管理である。また、これはこの業界
にこれまでなかったものである。 貸付グループ間の品質の違いの評価におけるコンフィデンスレベルは、貸付の
サンプルサイズのある特定の度合いに依存する。小さな貸付グループについては
常に、そのパフォーマンスに関するはっきりしたことが言えない。実際の質問は
、どの程度はっきりしないのかということである。格付け方法を使えばこの答え
が得られる。格付け方法はさらに、各ノードまたは商品における貸付の異なるサ
ンプルサイズについての比較を自動的に調整する。これは、前出の、常に貸付の
数を考慮する表に示した計算から明白である。表Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩに従って図４
の貸付の比較グラフを導き出すために行った実際の計算を図４Ａに示している。
型の評価と、この調整を行う。本質的に、このシステムを使用することで、ユー
ザは、不履行のボラティリティに関連した手段（ｐｏｌｉｃｉｅｓ）を設定する
ことができる。これは、違った形式のリスク管理である。また、これはこの業界
にこれまでなかったものである。 貸付グループ間の品質の違いの評価におけるコンフィデンスレベルは、貸付の
サンプルサイズのある特定の度合いに依存する。小さな貸付グループについては
常に、そのパフォーマンスに関するはっきりしたことが言えない。実際の質問は
、どの程度はっきりしないのかということである。格付け方法を使えばこの答え
が得られる。格付け方法はさらに、各ノードまたは商品における貸付の異なるサ
ンプルサイズについての比較を自動的に調整する。これは、前出の、常に貸付の
数を考慮する表に示した計算から明白である。表Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩに従って図４
の貸付の比較グラフを導き出すために行った実際の計算を図４Ａに示している。
【００４５】 上述したように格付け方法３４は、２つの貸付型の比較を、どの型のパフォー
マンスがより優秀であるかを認識できるグラフまたは表にまとめたデータのいず
れかの形で導き出す。次に、図１の決定ブロック１３、２４、３２で必要に応じ
て、この情報を、貸付商品またはサービング権利の様々な型を開始、購入、維持
、売却するかどうかについてコンピュータが生成した手動または自動のイエス／
ノー決定を行う際に使用することができる。格付け分析の基本的根拠（ｂａｓｉ
ｃ ｐｒｅｍｉｓｅ）は、これらの貸付型の将来的なパフォーマンスが過去のパ
ターンと一致することである。どの場合にもこれが当てはまるとは限らない。最
後に、本発明のアーリーワーニング・システム（ＥＷＳ）３２はさらに、不動産
担保貸付のように完済期間（ｍａｔｕｒｉｔｙ）が長いクローズド・エンド貸付
で使用するために特別に設計された行動性スコアリング（ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ
ｓｃｏｒｉｎｇ）の使用を組入れることにより、貸付分析処理を拡張する。Ｅ
ＷＳ ３２は、ある貸付グループが、将来のある期間に信用パフォーマンス問題
に直面する可能性を、その貸付の成熟（ｓｅａｓｏｎ）を待つことなく統計的に
予測することができる。不動産担保貸付の場合、成熟時期（ｔｉｍｅ ｔｏ ｓ
ｅａｓｏｎ）は一般に３〜７年である。ＥＷＳ３４は、前述の３〜７年の「成熟
」期間の以前に上手く決定が行える自動化された分析ツールを用いた管理の提供
を目的としている。
マンスがより優秀であるかを認識できるグラフまたは表にまとめたデータのいず
れかの形で導き出す。次に、図１の決定ブロック１３、２４、３２で必要に応じ
て、この情報を、貸付商品またはサービング権利の様々な型を開始、購入、維持
、売却するかどうかについてコンピュータが生成した手動または自動のイエス／
ノー決定を行う際に使用することができる。格付け分析の基本的根拠（ｂａｓｉ
ｃ ｐｒｅｍｉｓｅ）は、これらの貸付型の将来的なパフォーマンスが過去のパ
ターンと一致することである。どの場合にもこれが当てはまるとは限らない。最
後に、本発明のアーリーワーニング・システム（ＥＷＳ）３２はさらに、不動産
担保貸付のように完済期間（ｍａｔｕｒｉｔｙ）が長いクローズド・エンド貸付
で使用するために特別に設計された行動性スコアリング（ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ
ｓｃｏｒｉｎｇ）の使用を組入れることにより、貸付分析処理を拡張する。Ｅ
ＷＳ ３２は、ある貸付グループが、将来のある期間に信用パフォーマンス問題
に直面する可能性を、その貸付の成熟（ｓｅａｓｏｎ）を待つことなく統計的に
予測することができる。不動産担保貸付の場合、成熟時期（ｔｉｍｅ ｔｏ ｓ
ｅａｓｏｎ）は一般に３〜７年である。ＥＷＳ３４は、前述の３〜７年の「成熟
」期間の以前に上手く決定が行える自動化された分析ツールを用いた管理の提供
を目的としている。
【００４６】 ＥＷＳを利用することで、不動産担保貸付オリジネータはポートフォリオ分析
を行うことができ、これによって、不動産担保貸付が実際に満期（ｍａｔｕｒｉ
ｔｙ）になり不履行に陥るのを待つことなく、どの商品タイプ、プログラム、ア
ンダーライティングのタイプ、資産タイプ、顧客のタイプ、オリジネーションチ
ャンネル（ｏｒｉｇｉｎａｔｉｏｎ ｃｈａｎｎｅｌ）等が危険であるかを確認
することができる。唯一の抑制（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）は、不動産担保貸付の
オリジネータが、本発明の目的のために２年間といった時間にかけてあらゆる顧
客について保持するデータ属性の量である。次に不動産担保貸付オリジネータは
、特定の属性から引出した任意の信用基準を変更することにより、オリジネーシ
ョン（ｏｒｉｇｉｎａｔｉｏｎ）の流れを大幅に調整することができる。 ＥＷＳ３４は、本発明のアンダーライティング概念の動態コンポーネントを構
築する。この概念で、意思決定者は、ある基準における特定のタイプまたは量の
各々の変更についての信用度の改善を評価することができる。すなわち、記憶さ
れているあらゆる属性の最低限度の出資（ｍａｒｇｉｎａｌ ｃｏｎｔｒｉｂｕ
ｔｉｏｎ）を計算することができる。
を行うことができ、これによって、不動産担保貸付が実際に満期（ｍａｔｕｒｉ
ｔｙ）になり不履行に陥るのを待つことなく、どの商品タイプ、プログラム、ア
ンダーライティングのタイプ、資産タイプ、顧客のタイプ、オリジネーションチ
ャンネル（ｏｒｉｇｉｎａｔｉｏｎ ｃｈａｎｎｅｌ）等が危険であるかを確認
することができる。唯一の抑制（ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ）は、不動産担保貸付の
オリジネータが、本発明の目的のために２年間といった時間にかけてあらゆる顧
客について保持するデータ属性の量である。次に不動産担保貸付オリジネータは
、特定の属性から引出した任意の信用基準を変更することにより、オリジネーシ
ョン（ｏｒｉｇｉｎａｔｉｏｎ）の流れを大幅に調整することができる。 ＥＷＳ３４は、本発明のアンダーライティング概念の動態コンポーネントを構
築する。この概念で、意思決定者は、ある基準における特定のタイプまたは量の
各々の変更についての信用度の改善を評価することができる。すなわち、記憶さ
れているあらゆる属性の最低限度の出資（ｍａｒｇｉｎａｌ ｃｏｎｔｒｉｂｕ
ｔｉｏｎ）を計算することができる。
【００４７】 より詳細には、本発明のＥＷＳコンポーネントのフォワード・ルッキング機能
は、借り主が、その不動産担保貸付の期日後９０＋日不履行（ｄｅｌｉｎｑｕｅ
ｎｃｙ）に陥る可能性の予測を試みる。期日後９０日超過不履行の発生するとい
うこの状況は、任意の貸付に関連した「不良」（”ｂａｄ”）状況と定義される
。 ＥＷＳは、貸付情報を、既知の借り手についての興信所の最新の行動性スコ
ア（ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ ｓｃｏｒｅ）と組合せることによって発生する不良
状況の可能性を計算する。言いかえれば、ＥＷＳは借り手の最新の不動産貸付状
態（不履行状態と年齢）と、その他の義務についての借り手のパフォーマンスに
基づいた予測とを組合せ、この情報を使用して不良状況を予測する。ＥＷＳシス
テムは３つの主な仮定を行う。 ●不履行の将来のパフォーマンスパターンは、過去のものと同じである。 ●将来のパフォーマンスは、現在の貸付特性に依存し、また、興信所のスコアを
通ったものに限った過去のパフォーマンスに依存する。従って、ＥＷＳは、興信
所のスコアの使用された全てのアサンプション（ａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ）を保有
している。 ●ＥＷＳは、不履行行為（ｄｅｆａｕｌｔ ｂｅｈａｖｉｏｒ）を正確且つ十分
に予測するために、ロジスティック回帰モデルを採用している。
は、借り主が、その不動産担保貸付の期日後９０＋日不履行（ｄｅｌｉｎｑｕｅ
ｎｃｙ）に陥る可能性の予測を試みる。期日後９０日超過不履行の発生するとい
うこの状況は、任意の貸付に関連した「不良」（”ｂａｄ”）状況と定義される
。 ＥＷＳは、貸付情報を、既知の借り手についての興信所の最新の行動性スコ
ア（ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ ｓｃｏｒｅ）と組合せることによって発生する不良
状況の可能性を計算する。言いかえれば、ＥＷＳは借り手の最新の不動産貸付状
態（不履行状態と年齢）と、その他の義務についての借り手のパフォーマンスに
基づいた予測とを組合せ、この情報を使用して不良状況を予測する。ＥＷＳシス
テムは３つの主な仮定を行う。 ●不履行の将来のパフォーマンスパターンは、過去のものと同じである。 ●将来のパフォーマンスは、現在の貸付特性に依存し、また、興信所のスコアを
通ったものに限った過去のパフォーマンスに依存する。従って、ＥＷＳは、興信
所のスコアの使用された全てのアサンプション（ａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ）を保有
している。 ●ＥＷＳは、不履行行為（ｄｅｆａｕｌｔ ｂｅｈａｖｉｏｒ）を正確且つ十分
に予測するために、ロジスティック回帰モデルを採用している。
【００４８】 前述した「不良」状況は、個々の貸付が、フォワードルッキングの予め設定し
た期間中、例えば２年間（ｄｕｒｉｎｇ ａ ｆｏｒｗａｒｄ ｌｏｏｋｉｎｇ
ｐｒｅｓｅｔ ｔｉｍｅ ｐｅｒｉｏｄ）の内に、少なくとも１度、３つの支
払いが期日を超過してしまった（ｔｈｒｅｅ ｐａｙｍｅｎｔｓ ｐａｓｔ ｄ
ｕｅ）際に、またはこのような場合に、発生する離散的（ｙｅｓまたはｎｏ）な
事象である。不良貸付には値「１」が指定され、優良貸付には「０」が指定され
る。貸付が何度「不良」に入っても（ｅｎｔｅｒ）、ＥＷＳでは考慮されない。
優良貸付は、前述の２年間の期間枠にわたって３つの支払いが期日を超過した（
ｔｈｒｅｅ ｐａｙｍｅｎｔｓｐａｓｔ ｄｕｅ）ことが１度もないため、値「
０」の貸付を指定される。ＥＷＳシステムを使用して信頼性のある情報を提供す
るために、根本的な（ｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇ）ポートフォリオは少なくとも１０
０，０００の貸付を持っていなければならず、また、貸付は年齢、タイプ、場所
といった異なる区分（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）から成らなくてなならない。
本発明のある実施例では、ポートフォリオ内の１億を超える全部の貸付を実行（
ｐｒａｃｔｉｃｅ）するために、これを縮小していることが好ましい。
た期間中、例えば２年間（ｄｕｒｉｎｇ ａ ｆｏｒｗａｒｄ ｌｏｏｋｉｎｇ
ｐｒｅｓｅｔ ｔｉｍｅ ｐｅｒｉｏｄ）の内に、少なくとも１度、３つの支
払いが期日を超過してしまった（ｔｈｒｅｅ ｐａｙｍｅｎｔｓ ｐａｓｔ ｄ
ｕｅ）際に、またはこのような場合に、発生する離散的（ｙｅｓまたはｎｏ）な
事象である。不良貸付には値「１」が指定され、優良貸付には「０」が指定され
る。貸付が何度「不良」に入っても（ｅｎｔｅｒ）、ＥＷＳでは考慮されない。
優良貸付は、前述の２年間の期間枠にわたって３つの支払いが期日を超過した（
ｔｈｒｅｅ ｐａｙｍｅｎｔｓｐａｓｔ ｄｕｅ）ことが１度もないため、値「
０」の貸付を指定される。ＥＷＳシステムを使用して信頼性のある情報を提供す
るために、根本的な（ｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇ）ポートフォリオは少なくとも１０
０，０００の貸付を持っていなければならず、また、貸付は年齢、タイプ、場所
といった異なる区分（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）から成らなくてなならない。
本発明のある実施例では、ポートフォリオ内の１億を超える全部の貸付を実行（
ｐｒａｃｔｉｃｅ）するために、これを縮小していることが好ましい。
【００４９】 ＥＷＳの、貸付が不良状況に陥る可能性は、発展期間（ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎ
ｔ ｐｅｒｉｏｄ）全体を振り返ることに基づいて発生するかまたは計算される
。この発展期間には同様に２年間の期間を設けることができる。ＥＷＳ方式は、
発展期間の初期における貸付の年齢、発展期間の初期におけるその貸付の興信所
のスコア、発展期間の初期における不履行状況、例えば政府または普通抵当貸付
、変動金利型抵当貸付といった商品のタイプ等を考慮する。
ｔ ｐｅｒｉｏｄ）全体を振り返ることに基づいて発生するかまたは計算される
。この発展期間には同様に２年間の期間を設けることができる。ＥＷＳ方式は、
発展期間の初期における貸付の年齢、発展期間の初期におけるその貸付の興信所
のスコア、発展期間の初期における不履行状況、例えば政府または普通抵当貸付
、変動金利型抵当貸付といった商品のタイプ等を考慮する。
【００５０】 以下のロジスティックモデルは、優先する（ｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇ）ポートフ
ォリオ（ガバメント・ローンと担保付き貸付は別々に考慮される）に適用されて
きた。以下に示す公式において、Ｐは、この先の２年間の内のいつかに貸付が不
良になる可能性を示す。
ォリオ（ガバメント・ローンと担保付き貸付は別々に考慮される）に適用されて
きた。以下に示す公式において、Ｐは、この先の２年間の内のいつかに貸付が不
良になる可能性を示す。
【数１】 Ｌｏｇ（Ｐ／（１−Ｐ））＝Ａ＋（Ｂ１＊ＡＧＥ）＋Ｂ２＊Ｃ０＋Ｂ３＊Ｄ
１＋Ｂ４＊Ｄ２＋Ｂ５＊ＳＣＯＲＥ＋Ｂ６＊ＮＯ ＳＣＯＲＥ） この方程式において、ＡＧＥは四半期１〜４０の分類内に画定される。従って
、Ｂ１とＡＧＥは各々、４０次元の行および列ベクトルである。ＳＣＯＲＥは、
２年間の期間の初期、例えば１９９４年８月における、有名なＥｑｕｉｆａｘ格
付機関のような興信所格付企業からの不動産担保貸付スコア（ｍｏｒｔｇａｔｅ
ｓｃｏｒｅ）である。このようなスコアの使用が不可能な場合には、本発明は
可能な限り最低の値、すなわち２００を 指定する。Ｅｑｕｉｆａｘ社のスコア
リングスコア（ｓｃｏｒｉｎｇ ｓｃｏｒｅ）は２００〜１００の間で変更する
。上述の方程式にある擬似変数は以下のように定義される。 Ｃ０ ＝ １ 期間中の初期に貸付がカレント（ｃｕｒｒｅｎｔ）である場
合 ０ その他の場合 Ｄ１ ＝ １ 期間中の初期に貸付が期日を１ヶ月超過した場合 ０ その他の場合 Ｄ２ ＝ １ 期間中の初期に貸付が期日を２ヶ月超過した場合 ０ その他の場合 スコアなし＝ １ 期間中の初期に貸付が使用できる信用スコアがない場合 ０ その他の場合 係数Ａ、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ１２、Ｂ４、Ｂ５、Ｂ９は、優先する（ｕｎｄｅｒｌ
ｙｉｎｇ）ポートフォリオにかけてモデルを実行して推定した。
１＋Ｂ４＊Ｄ２＋Ｂ５＊ＳＣＯＲＥ＋Ｂ６＊ＮＯ ＳＣＯＲＥ） この方程式において、ＡＧＥは四半期１〜４０の分類内に画定される。従って
、Ｂ１とＡＧＥは各々、４０次元の行および列ベクトルである。ＳＣＯＲＥは、
２年間の期間の初期、例えば１９９４年８月における、有名なＥｑｕｉｆａｘ格
付機関のような興信所格付企業からの不動産担保貸付スコア（ｍｏｒｔｇａｔｅ
ｓｃｏｒｅ）である。このようなスコアの使用が不可能な場合には、本発明は
可能な限り最低の値、すなわち２００を 指定する。Ｅｑｕｉｆａｘ社のスコア
リングスコア（ｓｃｏｒｉｎｇ ｓｃｏｒｅ）は２００〜１００の間で変更する
。上述の方程式にある擬似変数は以下のように定義される。 Ｃ０ ＝ １ 期間中の初期に貸付がカレント（ｃｕｒｒｅｎｔ）である場
合 ０ その他の場合 Ｄ１ ＝ １ 期間中の初期に貸付が期日を１ヶ月超過した場合 ０ その他の場合 Ｄ２ ＝ １ 期間中の初期に貸付が期日を２ヶ月超過した場合 ０ その他の場合 スコアなし＝ １ 期間中の初期に貸付が使用できる信用スコアがない場合 ０ その他の場合 係数Ａ、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ１２、Ｂ４、Ｂ５、Ｂ９は、優先する（ｕｎｄｅｒｌ
ｙｉｎｇ）ポートフォリオにかけてモデルを実行して推定した。
【００５１】 個々の貸付レベルにおける全ての予測が終了し、次に比較のために、その結果
が、特定の貸付特性（所在地、レートタイプ（ｒａｔｅ ｔｙｐｅ）、満期（ｍ
ａｔｕｒｉｔｙ）、ＬＴＶ等）を定義またはグループ化することにより、目的の
ポートフォリオに総計される。本発明が、あるグループについて平均的可能性を
予測したとしても、本発明は時間に対するその不良レートの平均値の周囲の分散
を明確に考慮するため、個々の貸付レベルデータに含まれる情報は保存される。 所定の期間（すなわち、２年間の期間枠）中に個々の貸付が９０＋日の不履行
に陥る可能性を予測するためには、推定された係数と個々の貸付の特性とを前出
のロジスティック方程式の”Ｐ”に挿入するだけでよい。 前出の方程式の形式のロジスティックモデルは、図５に示すようなグラフで表
すのに適した数字的結果を提供する。このグラフにより、管理は包含する予想に
基づいて、決定の解釈と形成が容易に行えるようになる。本発明のさらなる実施
例によれば、この結果がコンピュータによってフィードバックされ、続いてコン
ピュータが、所定の不履行リスクまたはオペレータが設定した利益基準に基づい
てイエス／ノー決定を提供する。
が、特定の貸付特性（所在地、レートタイプ（ｒａｔｅ ｔｙｐｅ）、満期（ｍ
ａｔｕｒｉｔｙ）、ＬＴＶ等）を定義またはグループ化することにより、目的の
ポートフォリオに総計される。本発明が、あるグループについて平均的可能性を
予測したとしても、本発明は時間に対するその不良レートの平均値の周囲の分散
を明確に考慮するため、個々の貸付レベルデータに含まれる情報は保存される。 所定の期間（すなわち、２年間の期間枠）中に個々の貸付が９０＋日の不履行
に陥る可能性を予測するためには、推定された係数と個々の貸付の特性とを前出
のロジスティック方程式の”Ｐ”に挿入するだけでよい。 前出の方程式の形式のロジスティックモデルは、図５に示すようなグラフで表
すのに適した数字的結果を提供する。このグラフにより、管理は包含する予想に
基づいて、決定の解釈と形成が容易に行えるようになる。本発明のさらなる実施
例によれば、この結果がコンピュータによってフィードバックされ、続いてコン
ピュータが、所定の不履行リスクまたはオペレータが設定した利益基準に基づい
てイエス／ノー決定を提供する。
【００５２】 図５は、１９９６年に撮られたスナップショットであり、過去の２年間を振り
返り、同様に２年間のタイムスパンで将来を見た貸付経験（ｌｏａｎ ｅｘｐｅ
ｒｉｅｎｃｅ）を示している。縦のソリッド・バー７２は、特定のグループにつ
いての過去２年間にわたる（実際の）現行の平均不良レートを表している。言い
かえれば、これらのバーは、特定の年に開始したある貸付のグループの平均不良
レート（ｍｅａｎ ｂａｄ ｒａｔｅ）率を示している。例えば、１９８９年に
開始した貸付を表すバー７２は約１２．５％の不良レートを示している。１９９
１年の貸付のスコアは約８％であるが、１９９６年の不良レートは極めて低く（
５％未満）、この貸付の型がまだ十分に成熟（ｍａｔｕｒｅｄ）していないとい
う事実を反映している。
返り、同様に２年間のタイムスパンで将来を見た貸付経験（ｌｏａｎ ｅｘｐｅ
ｒｉｅｎｃｅ）を示している。縦のソリッド・バー７２は、特定のグループにつ
いての過去２年間にわたる（実際の）現行の平均不良レートを表している。言い
かえれば、これらのバーは、特定の年に開始したある貸付のグループの平均不良
レート（ｍｅａｎ ｂａｄ ｒａｔｅ）率を示している。例えば、１９８９年に
開始した貸付を表すバー７２は約１２．５％の不良レートを示している。１９９
１年の貸付のスコアは約８％であるが、１９９６年の不良レートは極めて低く（
５％未満）、この貸付の型がまだ十分に成熟（ｍａｔｕｒｅｄ）していないとい
う事実を反映している。
【００５３】 ハッチド（ｈａｔｃｈｅｄ）縦バー７４は、同一の貸付グループについて将来
の２年間にわたって予測された（見積りの）平均不良レートを表す。過去２年間
のパフォーマンスは実際には約２．５％の不良レートしかなかったが、１９９６
年型についての値は、期待される７％の不履行率を示す７％前後である。曲線７
６は、隣接する型のリスク比率によって予想された不良レートを変更して得た期
待される不良レート曲線を示す。これについては後により詳細に説明する。 曲線７６がソリッドバー７２よりも上にあるかどうかは不動産担保貸付のシー
ズニング（ｓｅａｓｏｎｉｎｇ）の通常パターンにしか影響しないので、これを
あまり強調すべきではない。各バーの絶対高さも、分析中の多数の貸付グループ
またはタイプの中の別の期待を反映する可能性があるので、これもあまり強調す
べきではない。むしろ、図５のグラフは、与えられた貸付ポートフォリオのリス
クを再調査および予想するための３つの重要なベンチマークを示している。第１
に、矢印８４で示した急騰に注意すること。これは、ハッチドバー７４とソリッ
ドバー７２の間の差が、その型の歴史的年齢重視パフォーマンス（ｈｉｓｔｏｒ
ｉｃａｌ ａｇｅ ｗｅｉｇｈｅｄ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）を上回るある標
準偏差よりも大きい場合に起こる急騰を表している。急騰が大きい程、品質問題
は深刻である。この測定は、例えば矢印８４が指している１９９６年型のような
より若い型にとって特に有益である。
の２年間にわたって予測された（見積りの）平均不良レートを表す。過去２年間
のパフォーマンスは実際には約２．５％の不良レートしかなかったが、１９９６
年型についての値は、期待される７％の不履行率を示す７％前後である。曲線７
６は、隣接する型のリスク比率によって予想された不良レートを変更して得た期
待される不良レート曲線を示す。これについては後により詳細に説明する。 曲線７６がソリッドバー７２よりも上にあるかどうかは不動産担保貸付のシー
ズニング（ｓｅａｓｏｎｉｎｇ）の通常パターンにしか影響しないので、これを
あまり強調すべきではない。各バーの絶対高さも、分析中の多数の貸付グループ
またはタイプの中の別の期待を反映する可能性があるので、これもあまり強調す
べきではない。むしろ、図５のグラフは、与えられた貸付ポートフォリオのリス
クを再調査および予想するための３つの重要なベンチマークを示している。第１
に、矢印８４で示した急騰に注意すること。これは、ハッチドバー７４とソリッ
ドバー７２の間の差が、その型の歴史的年齢重視パフォーマンス（ｈｉｓｔｏｒ
ｉｃａｌ ａｇｅ ｗｅｉｇｈｅｄ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）を上回るある標
準偏差よりも大きい場合に起こる急騰を表している。急騰が大きい程、品質問題
は深刻である。この測定は、例えば矢印８４が指している１９９６年型のような
より若い型にとって特に有益である。
【００５４】 第２に、ハッチドバー７４の、期待される不良曲線７６よりも上に突出した部
分の大きさは、その貸付グループの過去または将来におけるリスクの異例のレベ
ルを示している。このような状況を示す矢印８０、８２に注意すること。第３に
、矢印７８は、予想される不良レート曲線の第１デリバティブが正から不へ符号
（ｓｉｇｎ）を変えるターニングポイントを示している。すなわち、不良レート
が、貸付の年齢が増すにしたがって初めて降下する。ターニングポイントが発生
する年齢が若いほど、ポートフォリオの信用パフォーマンスの成熟が早い。
分の大きさは、その貸付グループの過去または将来におけるリスクの異例のレベ
ルを示している。このような状況を示す矢印８０、８２に注意すること。第３に
、矢印７８は、予想される不良レート曲線の第１デリバティブが正から不へ符号
（ｓｉｇｎ）を変えるターニングポイントを示している。すなわち、不良レート
が、貸付の年齢が増すにしたがって初めて降下する。ターニングポイントが発生
する年齢が若いほど、ポートフォリオの信用パフォーマンスの成熟が早い。
【００５５】 図５の曲線７６が導かれる方法は、図６、図７を考察することでより理解でき
る。より詳細には、曲線８６は、四半期年齢の異なる貸付を見て、例えば２年間
といった先行する所定の期間中に、各年齢グループの内のいくつが「不良」状態
に陥るかと問いながら、将来のある時点でスナップショットを撮ることによって
展開される。 まず、ＥＷＳ ３４は、経験上の２年間のパフォーマンスの各々について、四
半期における年齢の関数として不良レート曲線を展開する。図６の、四半期毎の
不良レート曲線８６を参照のこと。
る。より詳細には、曲線８６は、四半期年齢の異なる貸付を見て、例えば２年間
といった先行する所定の期間中に、各年齢グループの内のいくつが「不良」状態
に陥るかと問いながら、将来のある時点でスナップショットを撮ることによって
展開される。 まず、ＥＷＳ ３４は、経験上の２年間のパフォーマンスの各々について、四
半期における年齢の関数として不良レート曲線を展開する。図６の、四半期毎の
不良レート曲線８６を参照のこと。
【００５６】 次に、本発明は、四半期毎のパフォーマンスの無作為性を減少させるために、
移動平均を用いて各曲線を滑らかにする。これにより図６に示すような滑らかな
曲線８８が得られる。実際には、年毎の不良レート曲線の傾斜が、ある年から次
の年へと変動する不良レートの割合として計算される。これはリスク比率として
知られている。結果の整合性を向上し、起こり得る統計的逸脱（ｓｔａｔｉｓｔ
ｉｃａｌ ａｂｅｒｒａｔｉｏｎｓ）から保護するために、算出したリスク比率
の方法および標準偏差を用いて少なくとも８つの２年間の期間が考慮される。 線７６上で１９９１年を表す点を見つけるために、本発明は、１９９０の予想
される（ｅｘｐｅｃｔｅｄ）不良レートを有する１９９０年を表す、線７６上の
点を利用した。この不良レートに、図６の関連するミーンリスク（ｍｅａｎ ｒ
ｉｓｋ）比率を掛けることで、１９９１年に予想される（ｅｘｐｅｃｔｅｄ）不
良レートとその標準偏差を求めることができる。線７６上で１９９１を表す点を
探すためにこの予想（ｅｘｐｅｃｔｅｄ）不良レートを用いる。しかし、予測さ
れる（ｆｏｒｅｃａｓｔ）不良レート（バー７４）が予想（ｅｘｐｅｃｔｅｄ）
不良レート内、すなわち標準偏差のプラスまたはマイナス１の範囲内（ｐｌｕｓ
ｏｒ ｍｉｎｕｓ ｏｎｅｓｔａｎｄａｒｄ ｄｉｖｉｓｉｏｎ）にある場合
、本発明は予想（ｅｘｐｅｃｔｅｄ）不良レートを予測される（ｆｏｒｅｃａｓ
ｔ）不良レートと置換して、線７６がバー７４の頂部を通過できるようにする。
移動平均を用いて各曲線を滑らかにする。これにより図６に示すような滑らかな
曲線８８が得られる。実際には、年毎の不良レート曲線の傾斜が、ある年から次
の年へと変動する不良レートの割合として計算される。これはリスク比率として
知られている。結果の整合性を向上し、起こり得る統計的逸脱（ｓｔａｔｉｓｔ
ｉｃａｌ ａｂｅｒｒａｔｉｏｎｓ）から保護するために、算出したリスク比率
の方法および標準偏差を用いて少なくとも８つの２年間の期間が考慮される。 線７６上で１９９１年を表す点を見つけるために、本発明は、１９９０の予想
される（ｅｘｐｅｃｔｅｄ）不良レートを有する１９９０年を表す、線７６上の
点を利用した。この不良レートに、図６の関連するミーンリスク（ｍｅａｎ ｒ
ｉｓｋ）比率を掛けることで、１９９１年に予想される（ｅｘｐｅｃｔｅｄ）不
良レートとその標準偏差を求めることができる。線７６上で１９９１を表す点を
探すためにこの予想（ｅｘｐｅｃｔｅｄ）不良レートを用いる。しかし、予測さ
れる（ｆｏｒｅｃａｓｔ）不良レート（バー７４）が予想（ｅｘｐｅｃｔｅｄ）
不良レート内、すなわち標準偏差のプラスまたはマイナス１の範囲内（ｐｌｕｓ
ｏｒ ｍｉｎｕｓ ｏｎｅｓｔａｎｄａｒｄ ｄｉｖｉｓｉｏｎ）にある場合
、本発明は予想（ｅｘｐｅｃｔｅｄ）不良レートを予測される（ｆｏｒｅｃａｓ
ｔ）不良レートと置換して、線７６がバー７４の頂部を通過できるようにする。
【００５７】 本発明の動的アンダーライティング・ツールの３番目、マトリックスリンク・
システム３６は、選択した将来的な日付に、与えられた貸付のセットの内のいく
つが「不良」となるかについての予想に基づいた可能性を知るために、格付け技
術３４とアーリーワーニング・システム３２によって得られた情報を使用する。 より具体的には、格付け方法３４が 貸付型の過去のパフォーマンスを分析し
て、ＥＷＳが、予め設定した期間すなわちウィンドウ（ｗｉｎｄｏｗ）中に不良
状況に陥る貸付グループの可能性を推定（ｐｌａｃｅｓ ａ ｐｒｏｂａｂｉｌ
ｉｔｙ）するのに対して、マトリックスリンク・システム３６は、ＥＷＳの動作
のウィンドウ内の予め設定した将来的な時点における貸付グループのデフォルト
状況パフォーマンスを予想するように設計されている。例えば、ＥＷＳ方法はあ
る貸付グループに関して、２年間のウィンドウ中に３％が何度か不良状況（９０
＋日数の滞納）に陥ると予想することができる。これに対してマトリックス・リ
ンクは、ある程度の貸付が不良状況に陥る、または、支払いや貸付の満期によっ
て、または請戻し件喪失によって不良状況から脱出するであろうということを考
慮して、２年間のウィンドウ中の第１四半期の最後に、またはウィンドウ内の９
ヶ月間等おいて、利益を生み出していない貸付、すなわち９０＋支払い期日超過
状況にある貸付がいくつあるかという問いに答えることができる。
システム３６は、選択した将来的な日付に、与えられた貸付のセットの内のいく
つが「不良」となるかについての予想に基づいた可能性を知るために、格付け技
術３４とアーリーワーニング・システム３２によって得られた情報を使用する。 より具体的には、格付け方法３４が 貸付型の過去のパフォーマンスを分析し
て、ＥＷＳが、予め設定した期間すなわちウィンドウ（ｗｉｎｄｏｗ）中に不良
状況に陥る貸付グループの可能性を推定（ｐｌａｃｅｓ ａ ｐｒｏｂａｂｉｌ
ｉｔｙ）するのに対して、マトリックスリンク・システム３６は、ＥＷＳの動作
のウィンドウ内の予め設定した将来的な時点における貸付グループのデフォルト
状況パフォーマンスを予想するように設計されている。例えば、ＥＷＳ方法はあ
る貸付グループに関して、２年間のウィンドウ中に３％が何度か不良状況（９０
＋日数の滞納）に陥ると予想することができる。これに対してマトリックス・リ
ンクは、ある程度の貸付が不良状況に陥る、または、支払いや貸付の満期によっ
て、または請戻し件喪失によって不良状況から脱出するであろうということを考
慮して、２年間のウィンドウ中の第１四半期の最後に、またはウィンドウ内の９
ヶ月間等おいて、利益を生み出していない貸付、すなわち９０＋支払い期日超過
状況にある貸付がいくつあるかという問いに答えることができる。
【００５８】 マトリックスリンク・システム３６は、その機能を実行するために、９０−日
数不履行状況に陥る借り主が何人残るか、「優良」状況に戻る貸付がいくつある
か、そして最終的に、例えば２年間といった所定のウィンドウのどの四半期にこ
れらの変転が起こるかを予想する。ある特定の貸付は、不良状況に陥り、その後
優良状況に戻ることも、あるいは不良状況であり続けることも可能であることに
留意すること。貸付は、予め画定されたウィンドウ期間中に満了、完済、または
請戻し件喪失を完了（ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｆｏｒｅｃｌｏｓｕｒｅ）して、分析
中の貸付ポートフォリオから抜ける（解約ｅｘｉｔ）ことも可能である。異なる
状況間の貸付の変転の量的測定を提供するために、本発明の発明者達はいわゆる
不履行変転マトリックス（ｄｅｌｉｎｑｕｅｎｃｙ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｍ
ａｔｒｉｘ）を開発した。この不履行変転マトリックスは、ある実施例では、図
７の表に示すような形式である。
数不履行状況に陥る借り主が何人残るか、「優良」状況に戻る貸付がいくつある
か、そして最終的に、例えば２年間といった所定のウィンドウのどの四半期にこ
れらの変転が起こるかを予想する。ある特定の貸付は、不良状況に陥り、その後
優良状況に戻ることも、あるいは不良状況であり続けることも可能であることに
留意すること。貸付は、予め画定されたウィンドウ期間中に満了、完済、または
請戻し件喪失を完了（ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｆｏｒｅｃｌｏｓｕｒｅ）して、分析
中の貸付ポートフォリオから抜ける（解約ｅｘｉｔ）ことも可能である。異なる
状況間の貸付の変転の量的測定を提供するために、本発明の発明者達はいわゆる
不履行変転マトリックス（ｄｅｌｉｎｑｕｅｎｃｙ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｍ
ａｔｒｉｘ）を開発した。この不履行変転マトリックスは、ある実施例では、図
７の表に示すような形式である。
【００５９】 図７の表では、１９９３〜１９９６年型を含む、４年間にわたる歴代のファイ
ルを使用している。この表は、ある特定の貸付グループの不履行パフォーマンス
を示している。さらに同表では、貸付をそのオリジネーション年齢（ａｇｅ ｏ
ｆ ｏｒｉｇｉｎａｔｉｏｎ）によって層化している。同表では３つの異なるタ
イプの貸付、すなわちコンフォーミング・ローン、ジャンボ・ローン、ガバメン
ト・ローンの結果が個別に列挙されていることに留意すること。各々の貸付タイ
プについて、（ａ）不良状況から不良状況、（ｂ）不良状況から優良状況、（ｃ
）解約（ｅｘｉｔ）、すなわち満了したために考慮中の貸付のサンプルから落と
された、（ｄ）優良状況から不良状況、（ｅ）優良状況から優良状況、（ｆ）優
良状況から解約（ｅｘｉｔ）状況といった貸付変転の可能性が示されている。
ルを使用している。この表は、ある特定の貸付グループの不履行パフォーマンス
を示している。さらに同表では、貸付をそのオリジネーション年齢（ａｇｅ ｏ
ｆ ｏｒｉｇｉｎａｔｉｏｎ）によって層化している。同表では３つの異なるタ
イプの貸付、すなわちコンフォーミング・ローン、ジャンボ・ローン、ガバメン
ト・ローンの結果が個別に列挙されていることに留意すること。各々の貸付タイ
プについて、（ａ）不良状況から不良状況、（ｂ）不良状況から優良状況、（ｃ
）解約（ｅｘｉｔ）、すなわち満了したために考慮中の貸付のサンプルから落と
された、（ｄ）優良状況から不良状況、（ｅ）優良状況から優良状況、（ｆ）優
良状況から解約（ｅｘｉｔ）状況といった貸付変転の可能性が示されている。
【００６０】 図７の表の不履行変転マトリックスに列挙された割合を用いて、ＥＷＳシステ
ム３２で得た情報を、格付け型がウィンドウ中の予め画定した期間においてどの
ようなパフォーマンスをする（ｐｅｒｆｏｒｍ）かについての予想に変換するこ
とができる。図８の表は、本発明の発明者達が以下のように展開させたフォーミ
ュラ（ｆｏｒｍｕｌａ）である。 まず、予想時における貸付のカレント年齢を決定する。図７の表で、貸付の年
齢は年数（１、２、３、４…１０）で示されている。しかし、本発明を実際に実
施する場合には、正確性を高めるために、型が記載されており、四半期に関連し
て公式が計算される。 ある特定の年齢の貸付グループの各々について、本発明は、３ヶ月変転マトリ
ックスを用いて３ヶ月先を予想し、６ヶ月変転マトリックスを用いて６ヶ月先を
予想し、９ヶ月変転マトリックスを用いて９ヶ月先を予想し、１２ヶ月変転マト
リックスを用いて１２ヶ月先を予想する。
ム３２で得た情報を、格付け型がウィンドウ中の予め画定した期間においてどの
ようなパフォーマンスをする（ｐｅｒｆｏｒｍ）かについての予想に変換するこ
とができる。図８の表は、本発明の発明者達が以下のように展開させたフォーミ
ュラ（ｆｏｒｍｕｌａ）である。 まず、予想時における貸付のカレント年齢を決定する。図７の表で、貸付の年
齢は年数（１、２、３、４…１０）で示されている。しかし、本発明を実際に実
施する場合には、正確性を高めるために、型が記載されており、四半期に関連し
て公式が計算される。 ある特定の年齢の貸付グループの各々について、本発明は、３ヶ月変転マトリ
ックスを用いて３ヶ月先を予想し、６ヶ月変転マトリックスを用いて６ヶ月先を
予想し、９ヶ月変転マトリックスを用いて９ヶ月先を予想し、１２ヶ月変転マト
リックスを用いて１２ヶ月先を予想する。
【００６１】 前述の段階のデータの選択に基づいて、本発明は３、６、９、１２ヶ月先を各
々計算する。 １．そのポートフォリオからいくつの優良貸付と不良貸付が存在するか。 ２．優良貸付から不良貸付に変転するものがいくつあるか。 ３．不良であり続ける不良貸付がいくつあるか。 上述のデータから、予想の第１コンポーネントを提供する典型的な「ロール・
レート」予想が得られる。上述のアプローチは単に、既に過去に起こった結果を
、将来にも繰返すであろうと期待して予想するだけであった。しかし、本発明の
マトリックスリンク技術では、アーリーワーニング・システム３２に蓄積された
、および／またはアーリーワーニング・システムによって得られたさらなる情報
を追加することによって、より優れた利点が得られる。
々計算する。 １．そのポートフォリオからいくつの優良貸付と不良貸付が存在するか。 ２．優良貸付から不良貸付に変転するものがいくつあるか。 ３．不良であり続ける不良貸付がいくつあるか。 上述のデータから、予想の第１コンポーネントを提供する典型的な「ロール・
レート」予想が得られる。上述のアプローチは単に、既に過去に起こった結果を
、将来にも繰返すであろうと期待して予想するだけであった。しかし、本発明の
マトリックスリンク技術では、アーリーワーニング・システム３２に蓄積された
、および／またはアーリーワーニング・システムによって得られたさらなる情報
を追加することによって、より優れた利点が得られる。
【００６２】 最後に、本発明は、 （ａ）各四半期（ＥＯＰ）に９０＋である貸付の累積数‥として得られた経験的
割合を計算し、これを、４四半期中に少なくとも１度は９０＋である貸付の数で
割る。 （ｂ）ＥＷＳから、本発明は、ＥＷＳ方法３２に基づいて２年間のウィンドウに
ついての「不良」レートの予想を得る。 （ｃ）ＥＷＳを用いて、本発明は不良レートと、典型的な「ロール・レート」予
想を調整するための新しい情報として上述の経験的割合を予想する。本質的に、
これが「マトリックスリンク」方法３６を備えている。図９は、マトリックスリ
ンクの結果をグラフ形式で表したものである。ここで示す例において１９９７年
から始まる四半期毎の分割払いにおける、異なる型の貸付のパフォーマンスの１
年間先を予想している。
割合を計算し、これを、４四半期中に少なくとも１度は９０＋である貸付の数で
割る。 （ｂ）ＥＷＳから、本発明は、ＥＷＳ方法３２に基づいて２年間のウィンドウに
ついての「不良」レートの予想を得る。 （ｃ）ＥＷＳを用いて、本発明は不良レートと、典型的な「ロール・レート」予
想を調整するための新しい情報として上述の経験的割合を予想する。本質的に、
これが「マトリックスリンク」方法３６を備えている。図９は、マトリックスリ
ンクの結果をグラフ形式で表したものである。ここで示す例において１９９７年
から始まる四半期毎の分割払いにおける、異なる型の貸付のパフォーマンスの１
年間先を予想している。
【００６３】 例えば、プロット１０２は、１９９５年型貸付の２年間のパフォーマンスを示
している。これは、１９９７年から溯って見られるように（ａｓ ｖｉｅｗｅｄ
ｌｏｏｋｉｎｇ ｂａｃｋｗａｒｄｓ ｉｎｔｉｍｅ ｉｎ １９９７）、０
〜２４ヶ月の年齢（月）の間で変更する。曲線１０４は、次の１２ヶ月間に予想
される不履行率割合を示している。例えば、貸付グループが２７ヶ月に到達した
際の縦座標軸を見ると不履行率がわかる。この貸付グループが３０ヶ月、３３ヶ
月、３６ヶ月に到達した際についても同じことが言える。曲線１０４が実際値を
下回る予想値を有する理由は、マトリックスリンク内の予想が「不良」レートの
実際の急激な上昇を押し下げる移動合計平均を使用するためである。これは曲線
１０２の最後にかけて実際に発生している。 上述の言及はまた、１９９３年型にあたる曲線１０６、１０８、１９９４年型
にあたる曲線１１０、１１２、１９９６年型にあたる曲線１１４、１１６にも当
てはまる。
している。これは、１９９７年から溯って見られるように（ａｓ ｖｉｅｗｅｄ
ｌｏｏｋｉｎｇ ｂａｃｋｗａｒｄｓ ｉｎｔｉｍｅ ｉｎ １９９７）、０
〜２４ヶ月の年齢（月）の間で変更する。曲線１０４は、次の１２ヶ月間に予想
される不履行率割合を示している。例えば、貸付グループが２７ヶ月に到達した
際の縦座標軸を見ると不履行率がわかる。この貸付グループが３０ヶ月、３３ヶ
月、３６ヶ月に到達した際についても同じことが言える。曲線１０４が実際値を
下回る予想値を有する理由は、マトリックスリンク内の予想が「不良」レートの
実際の急激な上昇を押し下げる移動合計平均を使用するためである。これは曲線
１０２の最後にかけて実際に発生している。 上述の言及はまた、１９９３年型にあたる曲線１０６、１０８、１９９４年型
にあたる曲線１１０、１１２、１９９６年型にあたる曲線１１４、１１６にも当
てはまる。
【００６４】 格付けは、伝統的な不動産担保貸付型分析よりも動的である。そのため、あら
る型の最後の３点のパフォーマンス（ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ
ｔｈｅ ｌａｓｔ ｔｈｒｅｅ ｐｏｉｎｔｓ ｏｆ ａｎｙ ｖｉｎｔａｇｅ
）は、良くも悪くもさらに変化する可能性がある。 マトリックスリンク線、すなわち曲線１０４、１０８、１１２、１１６はまた
、次の９ヶ月にかけて調整するための、発明者達が予想する最後の３つの格付け
点を示す。
る型の最後の３点のパフォーマンス（ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ
ｔｈｅ ｌａｓｔ ｔｈｒｅｅ ｐｏｉｎｔｓ ｏｆ ａｎｙ ｖｉｎｔａｇｅ
）は、良くも悪くもさらに変化する可能性がある。 マトリックスリンク線、すなわち曲線１０４、１０８、１１２、１１６はまた
、次の９ヶ月にかけて調整するための、発明者達が予想する最後の３つの格付け
点を示す。
【００６５】 本発明のシステムは、図１０に示すような汎用プログラム可能コンピュータの
使用することで、自体の実現を容易にする。従って、汎用コンピュータ１２４は
、様々なソースから多数の貸付の統計的で具体的な多くの情報を受信するローカ
ルデータベース１２２と通信する。例えば、情報のソースは、ある産業グループ
が保有するナショナル・ローン・データベース１２０であってもよい。汎用コン
ピュータ１２４は、オペレータのコンソール１２６、ＲＯＭ １２８、ＲＡＭ
１３０、ハードディスク１３２を含む周辺の一般的なコンプリメントを備えてい
る。 コンピュータ１２４は、既に説明した方法で動態分析１３４を実行する主用の
ソフトウェアブロックの制御下で動作する。主なソフトウェアコンポーネントは
、貸付型の作成に関連した格付けの開発と分析を扱うソフトウェアルーチン１３
６である。アーリーワーニング・システムブロック１３８は、貸付が所定のフォ
ワードルッキング・ウィンドウ中に不良になる可能性を計算する。最後に、マト
リックスリンクソフトウェアブロック１４０が、ごく１部の貸付がウィンドウ中
の特定の時期に不良になる可能性を予想する。
使用することで、自体の実現を容易にする。従って、汎用コンピュータ１２４は
、様々なソースから多数の貸付の統計的で具体的な多くの情報を受信するローカ
ルデータベース１２２と通信する。例えば、情報のソースは、ある産業グループ
が保有するナショナル・ローン・データベース１２０であってもよい。汎用コン
ピュータ１２４は、オペレータのコンソール１２６、ＲＯＭ １２８、ＲＡＭ
１３０、ハードディスク１３２を含む周辺の一般的なコンプリメントを備えてい
る。 コンピュータ１２４は、既に説明した方法で動態分析１３４を実行する主用の
ソフトウェアブロックの制御下で動作する。主なソフトウェアコンポーネントは
、貸付型の作成に関連した格付けの開発と分析を扱うソフトウェアルーチン１３
６である。アーリーワーニング・システムブロック１３８は、貸付が所定のフォ
ワードルッキング・ウィンドウ中に不良になる可能性を計算する。最後に、マト
リックスリンクソフトウェアブロック１４０が、ごく１部の貸付がウィンドウ中
の特定の時期に不良になる可能性を予想する。
【００６６】 これらのソフトウェア・サブルーチンまたはブロック１３６、１３８、１４０
によって得られた分析的結果が、タブレーション・ソフトウェア・ブロック１５
０において表にまとめられ、出力ソフトウェア・ブロック１５２を介して出力さ
れる。この出力は、既に説明した方法で、この結果のグラフによる表示を生成す
るプリンタを駆動する信号の形であってよい。また、この出力は、オペレータに
よる視覚的点検のために、この結果をコンソール１２６に供給することができる
。あるいは、やはり既に説明した通り、ある貸付ポートフォリオにおいて投資を
するべきか、または継続するべきかついてのイエス／ノー回答を提供するために
、オペレータがコンソール１２６を介してコンピュータ１２４をプログラムする
ことができる。
によって得られた分析的結果が、タブレーション・ソフトウェア・ブロック１５
０において表にまとめられ、出力ソフトウェア・ブロック１５２を介して出力さ
れる。この出力は、既に説明した方法で、この結果のグラフによる表示を生成す
るプリンタを駆動する信号の形であってよい。また、この出力は、オペレータに
よる視覚的点検のために、この結果をコンソール１２６に供給することができる
。あるいは、やはり既に説明した通り、ある貸付ポートフォリオにおいて投資を
するべきか、または継続するべきかついてのイエス／ノー回答を提供するために
、オペレータがコンソール１２６を介してコンピュータ１２４をプログラムする
ことができる。
【００６７】 本発明を特定の実施例に関連させて説明してきたが、当業者には、その他の様
々な変更および改良と、その他の利用が可能なことが明白であろう。従って、本
発明がここでの特定の開示によって限定されるのではなく、付属の請求項によっ
てのみ限定されることが好ましい。
々な変更および改良と、その他の利用が可能なことが明白であろう。従って、本
発明がここでの特定の開示によって限定されるのではなく、付属の請求項によっ
てのみ限定されることが好ましい。
【００６８】
【図１】 本発明による動的アンダーライティングシステムの全体ブロッ
ク図である。
ク図である。
【図１Ａ】 既知の貸付ポートフォリオの、ビンテージイヤー（ｖｉｎｔ
ａｇｅ ｙｅａｒ）別による数々の貸付の不履行（ｄｅｌｉｎｑｕｅｎｃｙ）率
の例を示す解析チャートである。
ａｇｅ ｙｅａｒ）別による数々の貸付の不履行（ｄｅｌｉｎｑｕｅｎｃｙ）率
の例を示す解析チャートである。
【図１Ｂ】 色々なタイプの貸付グループの実ファミリーのツリーチャー
トおよび代表例であり、これに関連する不履行率を示している。
トおよび代表例であり、これに関連する不履行率を示している。
【図２】 ポートフォリオの収益性とパフォーマンスを年毎のビンテージ
順に決定するための従来技術の方法を図示するものである。
順に決定するための従来技術の方法を図示するものである。
【図３】 本発明による年毎の型に基づいて、貸付ポートフォリオの過去
のパフォーマンスを評価する新規方法を示す。
のパフォーマンスを評価する新規方法を示す。
【図４】 異なる型の貸付ポートフォリオの相対値の評価に関係した、本
発明の方法を示すグラフである。
発明の方法を示すグラフである。
【図４Ａ】 図４のグラフについてのデータを得るために行った計算を示
す表である。
す表である。
【図５】 貸付ポートフォリオの過去のパフォーマンスと将来の予想パフ
ォーマンスの両方を示すための、本発明のさらなる図式的な方法を示す。
ォーマンスの両方を示すための、本発明のさらなる図式的な方法を示す。
【図６】 図５のグラフの１部がどのようにして得られたかを説明するた
めに提供された解説的なグラフである。
めに提供された解説的なグラフである。
【図７】 本発明のマトリックスリンク分析モジュールで使用される１年
間のロール・レート不履行表のフォーマットを示す。
間のロール・レート不履行表のフォーマットを示す。
【図８】 本発明のマトリックスリンクコンポーネントにおいて、不良率
の可能性を予測する上で使用される手順と方程式を示す表である。
の可能性を予測する上で使用される手順と方程式を示す表である。
【図９】 本発明によるマトリックスリンクコンポーネントで得た最終結
果のプロットである。
果のプロットである。
【図１０】 本発明によるキー・コンポーネントのハードウェア／ソフト
ウェアブロック図である。
ウェアブロック図である。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 シュエ，シンション アメリカ合衆国 33634 フロリダ州，タ ンパ，オーエムシー／２，インディペンデ ンス パークウェイ 4915，チェイス マ ンハッタン モルゲッジ コーポレーショ ン Ｆターム(参考） 5B049 AA06 BB46 CC22 CC31 CC36 CC44 EE01 EE03 EE07 FF03 FF04 5B055 BB19 CC10 CC11 FA08 FB03 MM00 PA02 PA37 PA38
Claims (40)
- 【請求項１】 貸付ポートフォリオを分析および選択するための工程であっ
て、貸付ポートフォリオの各々が複数の貸付単位を有し、前記工程が、 各々の貸付型に含まれる前記貸付が同年齢の平均の開始日付を有するようにし
、各々の貸付ポートフォリオの前記開始日付の全てが第１期間インターバル内に
あり、異なる貸付型の関連する期間が相互に排他的である方法で、前記貸付ポー
トフォリオを複数の貸付型に分割する段階を有し、 第３期間インターバルを有するタイムウィンドウ中に第２期間インターバルよ
りも長い期間において支払いが滞っている、各々の貸付型内の前記貸付を数える
ことによって、貸付型内の前記貸付の不良率を数える段階を有し、前記第３期間
インターバルが前記第２期間インターバルよりも実質的に長く、 前記異なる貸付型の前記不良率を比較することができるようにするために、視
覚的に認識可能な出力媒体上で前記異なる貸付型の前記不良率の比較を提供する
段階を有する、 ことを特徴とする貸付ポートフォリオを分析および選択するための工程。 - 【請求項２】 前記第３期間インターバルが約２年間であり、前記第３期間
インターバルが、前記不良率の計算の日付の２年前に開始することを特徴とする
請求項１に記載の工程。 - 【請求項３】 前記第１期間インターバルが約３ヶ月間であることを特徴と
する請求項２に記載の工程。 - 【請求項４】 前記第１期間インターバルが約１年間であることを特徴とす
る請求項２に記載の工程。 - 【請求項５】 前記１年間の第１期間インターバルが、暦年と一致すること
を特徴とする請求項４に記載の工程。 - 【請求項６】 前記第２期間インターバルが約９０日間であることを特徴と
する請求項１に記載の工程。 - 【請求項７】 各々の貸付型が少なくとも５０，０００の貸付単位を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の工程。 - 【請求項８】 オペレータに、１つまたはそれ以上の前記第１、第２、第３
期間インターバルのデュレーションの設定を許容する段階と、 コンピュータが、ある金融機関が 特に確認された（ｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌ
ｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ）貸付型に投資すべきかどうかについて「イエス」「
ノー」比較を自動的に供給できるようにするための汎用コンピュータを配備する
段階と、 をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の工程。 - 【請求項９】 第４期間インターバルにかけてのびているフォワードルッキ
ングウィンドウ中における複数の貸付型の確率的な不良率を計算することにより
、前記複数の貸付型について不良率の予想を展開する段階を有し、前記予想され
た不良率が、結果を前記出力媒体に示すことが可能なアーリーワーニングシステ
ムを有することを特徴とする請求項１に記載の工程。 - 【請求項１０】 前記貸付型について前記確率的不良率を計算する前記段階
が、ロジスティック回帰公式を用いて実行されることを特徴とする請求項９に記
載の工程。 - 【請求項１１】 前記ロジスティック回帰公式が、 Ｌｏｇ（Ｐ／（１−Ｐ））＝Ａ＋（Ｂ１＊ＡＧＥ）＋Ｂ２＊Ｃ０＋Ｂ３＊Ｄ
１＋Ｂ４＊Ｄ２＋Ｂ５＊ＳＣＯＲＥ＋Ｂ６＊ＮＯ ＳＣＯＲＥ）であり、 ここで、Ｐは前記予想された不良率であり、ＡＧＥは前記貸付型の年齢であると
定義され、Ｂ１とＡＧＥは、所定サイズの次元マトリックスの行および列ベクト
ルであり、ＳＣＯＲＥは、興信所からの不動産担保貸付（ｍｏｒｔｇａｇｅ）ス
コアであり、Ｃ０、Ｄ１、Ｄ２、ＮＯ ＳＣＯＲＥは擬似変数であり、係数Ａ、
Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４、Ｂ５、Ｂ６は、予め選択した貸付ポートフォリオにか
けて基準の方程式を実行して概算されたことを特徴とする請求項１０に記載の工
程。 - 【請求項１２】 前記第３期間インターバルの初期において前記貸付がカレ
ント（ｃｕｒｒｅｎｔ）である場合には前記値Ｃ０に値１が指定され、それ以外
の場合には０が指定され、前記第３期間インターバルの初期において前記貸付が
期限を１ヶ月間超過している場合には変数Ｄ１が１と等しく、それ以外の場合に
は０であり、前記第３期間インターバルの初期において前記貸付が期限を２ヶ月
間超過している場合にはＤ２に値１が指定され、それ以外の場合には０が指定さ
れ、前記第３期間インターバルの初期において前記貸付が信用スコアを有してい
ない場合にはＮＯ ＳＣＯＲＥは１と等しく、それ以外の場合には０であること
を特徴とする請求項１１に記載の工程。 - 【請求項１３】 前記第４期間インターバルのデュレーションが、前記第３
期間インターバルと同じデュレーションであることを特徴とする請求項１０に記
載の工程。 - 【請求項１４】 前記貸付単位が閉鎖型貸付単位であることを特徴とする請
求項１に記載の工程。 - 【請求項１５】 前記貸付が不動産担保貸付（ｍｏｒｔｇａｇｅ ｌｏａｎ
）であることを特徴とする請求項１４に記載の工程。 - 【請求項１６】 全ての貸付単位を、タイプに基づいて異なるグループに分
割し、その後、前記貸付ポートフォリオの前記分割を、各貸付のタイプに基づい
て別々の貸付型に分割することを特徴とする請求項１に記載の工程。 - 【請求項１７】 前記タイプが、従来ローン（ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ
ｌｏａｎ）、ジャンボ・ローン、ガバメント創設ローン（ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ
ｏｒｉｇｉｎａｔｅｄ ｌｏａｎ）を含むことを特徴とする請求項１６に記載
の工程。 - 【請求項１８】 全ての貸付単位を、タイプに基づいて異なるグループに分
割し、その後、前記貸付ポートフォリオの前記分割を、各貸付のタイプに基づい
て別々の貸付型に分割することを特徴とする請求項９に記載の工程。 - 【請求項１９】 前記タイプが、従来ローン、ジャンボ・ローン、ガバメン
ト創設ローンを含むことを特徴とする請求項１８に記載の工程。 - 【請求項２０】 前記出力媒体が図式チャートであることを特徴とする請求
項１に記載の工程。 - 【請求項２１】 前記出力媒体が図式チャートであることを特徴とする請求
項９に記載の工程。 - 【請求項２２】 予め選択した１対の貸付型について算出した前記不良率間
の差異を曲線で示すことによって、また、前記図式チャートに不確定範囲を含め
ることによって図式チャートを作成することを特徴とする請求項２０に記載の工
程。 - 【請求項２３】 前記不確定範囲が、予め選択した１対の貸付型について算
出した前記不良率間の差異の＋１および−１標準偏差として選択されていること
を特徴とする請求項２２に記載の工程。 - 【請求項２４】 前記図形チャート上に、前記確定的不良率を第１曲線の形
で表示することを特徴とする請求項２１に記載の工程。 - 【請求項２５】 前記第４期間インターバル内の限定された期間以降、予め
選択した貸付型の不良率を計算することによってマトリックスリンクを展開する
ことを特徴とする請求項９に記載の工程。 - 【請求項２６】 前記貸付型から選択したものについて不履行変転数字を展
開する（ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ）ことを特徴とする請求項２５に記載の工程。 - 【請求項２７】 （ａ）優良状況から不良状況へ変転した、（ｂ）不良状況
から優良状況へ変転した、（ｃ）貸付時の状況のまま、の貸付の数を数えること
によって不履行変転数字を展開することを特徴とする請求項２６に記載の工程。 - 【請求項２８】 さらに、不良状況に残存した貸付の数を数え、また優良状
況に残存した貸付の数を数えることを特徴とする請求項２７に記載の工程。 - 【請求項２９】 予想された不良貸付の数を予想された新規貸付の数で割っ
た割合を有する、前記貸付型マトリックスリンク結果の少なくとも１つを計算す
ることを特徴とする請求項２５に記載の工程。 - 【請求項３０】 前記出力媒体上に前記値を曲線表示することを特徴とする
請求項２９に記載の工程。 - 【請求項３１】 前記アーリーワーニングシステムを用いて、選択した貸付
型に投資するか否かに対してイエス／ノー決定を自動的に提供することを特徴と
する請求項９に記載の工程。 - 【請求項３２】 前記マトリックスリンクシステムを用いて、イエス／ノー
決定を自動的に提供することを特徴とする請求項２５に記載の工程。 - 【請求項３３】 貸付ポートフォリオを分析および選択するための工程であ
って、貸付ポートフォリオの各々が複数の貸付単位を有し、前記工程が、 前記貸付ポートフォリオを複数の貸付格に分割する段階を有し、 所定の第１期間インターバルにかけてのびるフォワードルッキングウィンドウ
中に、前記複数の貸付型について予想された不良率を計算することにより、前記
複数の貸付型について不良率の予想を行う段階を有し、前記予想された不良率が
、結果を視覚的に確認できる出力媒体上に表示することができるアーリーワーニ
ングシステムを有しており、前記フォワードルッキングウィンドウ中に発生する
第２期間インターバルよりも長い期間において貸付単位の支払いが滞った場合に
、貸付単位が前記不良率内に含まれ、前記第１期間インターバルが、前記第２期
間インターバルよりも実質的に長いことを特徴とする貸付ポートフォリオを分析
および選択するための工程。 - 【請求項３４】 前記貸付型について予想された不良率を計算する段階が、
ロジスティック回帰公式を用いて実行されることを特徴とする請求項３３に記載
の工程。 - 【請求項３５】 前記ロジスティック回帰公式が、 Ｌｏｇ（Ｐ／（１−Ｐ））＝Ａ＋（Ｂ１＊ＡＧＥ）＋Ｂ２＊Ｃ０＋Ｂ３＊Ｄ
１＋Ｂ４＊Ｄ２＋Ｂ５＊ＳＣＯＲＥ＋Ｂ６＊ＮＯ ＳＣＯＲＥ）であり、 ここで、Ｐは前記予想された不良率であり、ＡＧＥは前記貸付型の年齢であると
定義され、Ｂ１とＡＧＥは、所定サイズの次元マトリックスの行および列ベクト
ルであり、ＳＣＯＲＥは、興信所からの不動産担保貸付スコアであり、Ｃ０、Ｄ
１、Ｄ２、ＮＯ ＳＣＯＲＥは擬似変数であり、係数Ａ、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ
４、Ｂ５、Ｂ６は、予め選択した貸付ポートフォリオにかけて基準の方程式を実
行して概算されたことを特徴とする請求項３４に記載の工程。 - 【請求項３６】 前記第１期間インターバルの初期において前記貸付がカレ
ントである場合には前記値Ｃ０に値１が指定され、それ以外の場合には０が指定
され、前記第１期間インターバルの初期において前記貸付が期限を１ヶ月間超過
している場合には変数Ｄ１が１と等しく、それ以外の場合には０であり、前記第
１期間インターバルの初期において前記貸付が期限を２ヶ月間超過している場合
にはＤ２に値１が指定され、それ以外の場合には０が指定され、前記第１期間イ
ンターバルの初期において前記貸付が信用スコアを有していない場合にはＮＯ
ＳＣＯＲＥは１と等しく、それ以外の場合には０であることを特徴とする請求項
３５に記載の工程。 - 【請求項３７】 予想される不良率曲線を、第１曲線の形で図式的に示すこ
とを特徴とする請求項３３に記載の工程。 - 【請求項３８】 現在の平均不良率と、予想された平均不良率とを示すバー
・チャートを作成し、前記第１曲線を前記バー・チャートに重ねることを特徴と
する請求項３７に記載の工程。 - 【請求項３９】 四半期毎の不良率曲線を作成して、前記四半期毎の不良率
曲線を、その前記値を相互に平均することで滑らかにすることにより前記第１曲
線を作成し、また、そのリスク割合を取る（ｔａｋｉｎｇ）ことで前記曲線をさ
らに滑らかにすることを特徴とする請求項３８に記載の工程。 - 【請求項４０】 正から不への傾斜偏移において前記第１曲線での変化を示
すマーカーと、所定の大きさの急騰点を示すマーカーとを含む前記曲線上にマー
カーを作成することを特徴とする請求項３９に記載の工程。
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