JP2009187061A - 信用評価処理システム、信用評価処理方法及び信用評価処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】金融資産のリスク管理を効率的に行なうために利用するための信用評価処理システム、信用評価処理方法及び信用評価処理プログラムを提供する。
【解決手段】信用評価処理システム２０の制御部２１は、分割数を取得し、パラメータデータ記憶部２５に記録する。次に、制御部２１は、プレミアムデータ記憶部２２に記録されたプレミアムを取得し、銘柄毎にプレミアムの平均値と標準偏差とを算出する。また、制御部２１は、ＣＤＳ指標データ記憶部２３に記録されたＣＤＳ指標を取得し、ＣＤＳ指標の平均値を算出する。次に、制御部２１は、対象範囲を特定し、平均値と標準偏差とを用いて回帰分析を行なう。次に、制御部２１は、分割幅を決定して回帰線に対応する分割ラインを算出する。そして、制御部２１は、分割領域に含まれる銘柄を特定して信用評価結果を出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、各銘柄の信用評価のランクを算出して、金融資産のリスク管理を効率的に行なうための技術に関する。

従来から、企業等の財務的な安全性指標として格付け評価が、評価機関により公表されている。このような格付け評価は、投資時等の参考にされている。このような格付けにおいては、通常、貸借対照表や損益計算書等の財務諸表上に表された数値から財務指標を算出して、多面的に収益性、効率性、安全性、成長性、企業規模等について評価・評点する。そして、債務者区分（正常先、要注意先、破綻懸念先、実質破綻先、破綻先）のいずれに該当するかを決定する。

このような信用格付けを支援するための評価システムも検討されている（特許文献１，２を参照。）。特許文献１に記載の技術では、企業情報データベースの定量情報テーブルには、顧客の財務データが登録される。定性情報テーブルには、融資担当者が手入力で定性データを入力する。定量判定ルールは、財務データと過去の倒産事例から得られるモデルとに基づいて、定量評価値を算出する。定性判定ルールは、定性データに基づいて定性評価値を算出する。格付け判定ルールは、定量評価値と定性評価値とを所定の按分で重み付けすることにより、最終格付け値を算出して出力する。

また、特許文献２に記載の技術では、表示装置の画面上において一つの軸に負債を取り、他の軸に株主資本を取って、過去の負債と株主資本及びそのときの格付けランクのデータから各格付けランクを２次元の領域として表した格付けチャートを生成する。この格付けチャートの表示画面に、格付けを行なう企業の負債の額と株主資本の額を入力することによって前記格付けチャート上に位置座標として企業の格付けを表示する。

一方、近年、信用派生商品（クレジットデリバティブ）市場の規模拡大が注目を集めている。中でも基本的な商品であるクレジットデフォルトスワップ（ＣＤＳ：Credit Default Swap ）は、世界的にも拡大傾向にある（非特許文献１を参照。）。このＣＤＳは、企業の信用事由（通常、債務不履行）が発生した場合、一方（売り手）が他方（買い手）にその金銭損失を補償することを約束するデリバティブ取引である。ＣＤＳ取引は非上場取引で上場企業約３００〜５００会社、地方債発行団体の約５０団体（２００７年現在）が１年〜１０年物で売買されている。

国内のＣＤＳ市場は２００２〜２００３年に証券会社により３つの異なるＣＤＳ指標が開発されたことを契機に拡大してきている。２００４年に指数は１つに統合されて市場はさらに拡大した。このようなＣＤＳは市場参加者（銀行等の機関投資家、証券会社）によって取引され、需給により形成される価格は日々変化している。
特開２００５−１３４９３８号公報（第１頁） 特開２００２−１４０５１２号公報（第１頁） 株式会社 ニッセイ基礎研究所、「ニッセイ基礎研ＲＥＰＯＲＴ２００５．２ クレジットデリバティブ市場の最新動向」、［online］、［平成１９年１２月３０日検索］、インターネット、＜ＵＲＬ：http://www.nli-research.co.jp/report/report/2005/02/eco0502b.pdf＞

上場企業や地方公共団体の信用リスクを計測（信用評価）する場合、上述のように、格付け機関の「信用格付け」や企業や地方公共団体が公表する決算・財務状況に基づいたファンダメンタル分析により「倒産確率」を求めていた。しかし、企業や地方公共団体の決算発表は年に１〜４回であり、信用格付けや倒産確率のデータの見直しも大半は３ヵ月に１度程度である。

また、財務データのみに基づく定量的な評価だけでは精度の高い企業信用格付けを行なうことはできない。各種の財務指標の優劣は、その顧客の過去の所定の時点における信用度合を示すに過ぎない。また、顧客企業の経営基盤等の基礎的条件も考慮されておらず、財務データのみで確度の高い信用リスクを判定することは難しい。従って、顧客企業の経営体質等の非財務的な側面まで考慮しなければ、より良い企業信用格付けを行なうことはできない。

特に、公共債以外の債券である民間債は、民間である発行元が経営危機などのトラブルが発生する可能性があり、元本の支払が滞納したり、支払不能となったりするという債務不履行リスクが考えられる。従って、今後、信用評価は日次算出するニーズが高まることが予想される。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、各銘柄の信用評価のランクを算出して、金融資産のリスク管理を効率的に行なうために利用するための信用評価処理システム、信用評価処理方法及び信用評価処理プログラムを提供することにある。

上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、銘柄識別子毎にクレジットデフォルトスワップの価格の時系列データを記録したＣＤＳデータ記憶手段と、銘柄識別子毎に信用評価ランクを算出する制御手段とを備えた信用評価処理システムであって、前記制御手段が、銘柄識別子毎に、前記ＣＤＳデータ記憶手段に記録された所定期間の価格を取得し、平均値と標準偏差とを算出するプレミアム演算処理手段と、平均値及び標準偏差を軸とする分散平面において、前記標準偏差を平均値により回帰して回帰線を算出する回帰分析手段と、平均値に応じて大きくなる関数を用いて分割間隔を決定し、この分割間隔に基づいて、前記分散平面における回帰線に対して分割ラインを生成する分割処理手段と、前記分割ラインによって分割された領域にランク識別子を付与し、銘柄毎に平均値及び標準偏差が含まれる領域のランクを特定してランク識別子を決定して出力する信用評価算出手段とを備えたことを要旨とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の信用評価処理システムにおいて、前記分割処理手段は、回帰線に対して所定の角度の分割ラインを生成することを要旨とする。
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の信用評価処理システムにおいて、前記分割処理手段は、分割数及び分析対象範囲を取得し、前記分析対象範囲を前記分割数で分割するために、各分割位置を等比数列で増大させて分割間隔を決定することを要旨とする。

請求項４に記載の発明は、請求項３に記載の信用評価処理システムにおいて、前記制御手段が、予め定められた銘柄について、クレジットデフォルトスワップの指標価格の時系列データを取得し、所定期間の前記指標価格の平均値を算出するＣＤＳ指標演算処理手段を更に備え、前記回帰分析手段は、前記指標価格に基づいて分析対象範囲を決定することを要旨とする。

請求項５に記載の発明は、銘柄識別子毎にクレジットデフォルトスワップの価格の時系列データを記録したＣＤＳデータ記憶手段と、銘柄識別子毎に信用評価ランクを算出する
制御手段とを備えた信用評価処理システムを用いて、信用評価処理を実行する方法であって、前記制御手段が、銘柄識別子毎に、前記ＣＤＳデータ記憶手段に記録された所定期間の価格を取得し、平均値と標準偏差とを算出するプレミアム演算処理段階と、平均値及び標準偏差を軸とする分散平面において、前記標準偏差を平均値により回帰して回帰線を算出する回帰分析段階と、平均値に応じて大きくなる関数を用いて分割間隔を決定し、この分割間隔に基づいて、前記分散平面における回帰線に対して分割ラインを生成する分割処理段階と、前記分割ラインによって分割された領域にランク識別子を付与し、銘柄毎に平均値及び標準偏差が含まれる領域のランクを特定してランク識別子を決定して出力する信用評価算出段階とを実行することを要旨とする。

請求項６に記載の発明は、銘柄識別子毎にクレジットデフォルトスワップの価格の時系列データを記録したＣＤＳデータ記憶手段と、銘柄識別子毎に信用評価ランクを算出する制御手段とを備えた信用評価処理システムを用いて、信用評価処理を実行するプログラムであって、前記制御手段を、銘柄識別子毎に、前記ＣＤＳデータ記憶手段に記録された所定期間の価格を取得し、平均値と標準偏差とを算出するプレミアム演算処理手段、平均値及び標準偏差を軸とする分散平面において、前記標準偏差を平均値により回帰して回帰線を算出する回帰分析手段、平均値に応じて大きくなる関数を用いて分割間隔を決定し、この分割間隔に基づいて、前記分散平面における回帰線に対して分割ラインを生成する分割処理手段、前記分割ラインによって分割された領域にランク識別子を付与し、銘柄毎に平均値及び標準偏差が含まれる領域のランクを特定してランク識別子を決定して出力する信用評価算出手段として機能させることを要旨とする。

（作用）
請求項１、５又は６に記載の発明によれば、制御手段が、銘柄識別子毎に、ＣＤＳデータ記憶手段に記録された所定期間の価格を取得し、平均値と標準偏差とを算出する。そして、平均値及び標準偏差を軸とする分散平面において、標準偏差を平均値により回帰して回帰線を算出する。更に、平均値に応じて大きくなる関数を用いて分割間隔を決定し、この分割間隔に基づいて、分散平面における回帰線に対して分割ラインを生成する。そして、分割ラインによって分割された領域にランク識別子を付与し、銘柄毎に平均値及び標準偏差が含まれる領域のランクを特定してランク識別子を決定して出力する。これにより、市場において値動きするクレジットデフォルトスワップ（ＣＤＳ）のプレミアム（価格）を用いて、各銘柄のタイムリーな信用評価を行なうことができる。従って、この信用評価により各銘柄の債権の評価を行なうことができる。

請求項２に記載の発明によれば、回帰線に対して所定の角度の分割ラインを生成する。これにより、プレミアムの平均値に対して標準偏差を考慮して、信用評価を行なうことができる。

請求項３に記載の発明によれば、分割数及び分析対象範囲を取得し、分析対象範囲を分割数で分割するために、各分割位置を等比数列で増大させて分割間隔を決定する。これにより、平均値や標準偏差がかけ離れた銘柄の影響を少なくして信用評価を安定化させることができる。

請求項４に記載の発明によれば、指標価格に基づいて分析対象範囲を決定する。これにより、分析結果がプレミアム平均の高い銘柄に支配されることを防ぐことができる。

本発明によれば、各銘柄の信用評価のランクを算出して、金融資産のリスク管理を効率的に行なうことができる。

以下、本発明を具体化した一実施形態を、図１〜図９を用いて説明する。本実施形態では、金融資産のリスク管理を行なう場合に用いる信用評価処理システム、信用評価処理方法及び信用評価処理プログラムとして説明する。

金融資産のリスク管理のためのポートフォリオのリスク指標を算出する場合、図９に示すように、確率算出処理（ステップＳＴ１）、債権クレジット処理（ステップＳＴ２）、リスクファクタ処理（ステップＳＴ３）、演算処理（ステップＳＴ４）、リスクリターン指標算出処理（ステップＳＴ５）を実行する。

確率算出処理（ステップＳＴ１）は、株価インデックス過程、債券インデックス過程、株価過程、金利過程、スプレッド過程、外国為替過程から構成される。
債権クレジット処理（ステップＳＴ２）においては、ＣＤＳ（クレジットデフォルトスワップ）のプレミアムをもとに、本願発明の信用評価処理を行なう。この信用評価は、他の全体的なシステムの運用とともに、定期的に見直すこととする。見直しの都度、指定された分析を行ない、信用評価を新たに構築する。

リスクファクタ処理（ステップＳＴ３）においては、シミュレーションにおいてシナリオを発生させる場合に用いるリスクファクタ（ベンチマーク）を算出する。リスクファクタとして、以下の数値を用いる。
・ 国内株：株価インデックス（配当込み東証株価指数等）
・ 国内債：国債のグリッド金利、債券種別信用評価別のスプレッド、債券パフォーマンスインデックス
・ 外国株：各国の株価インデックス
・ 外国債：国別国債のグリッド金利、世界国債インデックス
・ 通貨：為替レート

演算処理（ステップＳＴ４）においては、モンテカルロ処理、ヒストリカル処理による計算を行ない、それぞれの結果を出力する。
リスクリターン指標算出処理（ステップＳＴ５）においては、各サンプル・ポートフォリオ毎に、各サンプル・ポートフォリオの部分ポートフォリオ（資産クラス）毎に指標を算出する。リスク指標の絶対尺度としては、標準偏差、ＶａＲ、期待ショートフォール、ショートフォール確率を用いる。相対尺度としてはトラッキングエラー、金利感応度としてはベーシスポイントヴァリュー、グリッド感応度等を用いる。リターン指標の絶対的尺度としては、シャープレシオ、ＶａＲシャープレシオ、将来価値の期待値、期待収益率、相対的尺度としては、インフォメーションレシオ、ＶａＲインフォメーションレシオを用いる。

そして、算出したリスクリターン指標を、複数の異なる期間のリスクを一元的にまとめて提示し、ポートフォリオ全体のリスク指標だけでなく，分散投資効果を考慮したサブ（部分）ポートフォリオ毎のリスク指標を出力する。また、リターン（パフォーマンス）指標で分散投資効果を考慮した指標を出力する。また、推定手法（モンテカルロ法とヒストリカル法）による結果を比較可能する。

次に、債権クレジット処理において用いる信用評価について説明する。この信用評価は信用評価処理システム２０によって行なわれる。
この信用評価処理システム２０は、信用評価を出力するコンピュータシステムである。信用評価処理システム２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等から構成された制御手段や、各種データ記憶手段、ネットワークを介して各種金融情報を取得する通信手段等を備える。更に、信用評価処理システム２０は、図１に示すように、入力部１１、出力部１２を備え
る。入力部１１は、キーボードやポインティングデバイスから構成され、出力部１２はディスプレイから構成される。

信用評価処理システム２０の制御部２１は、信用評価ランクの表示処理を行なうための各種データの管理処理を行なう。この制御手段は、後述する処理（プレミアム演算処理段階、ＣＤＳ指標演算処理段階、回帰分析段階、分割処理段階、信用評価算出段階の各処理等）を行なう。そのための信用評価処理プログラムを実行することにより、制御部２１は、図１に示すようにプレミアム演算処理手段２１１、ＣＤＳ指標演算処理手段２１２、回帰分析手段２１３、分割処理手段２１４、信用評価算出手段２１５として機能する。

プレミアム演算処理手段２１１は、各銘柄のＣＤＳのプレミアムについての統計値を算出する処理を実行する。
ＣＤＳ指標演算処理手段２１２は、ＣＤＳ指標についての統計値を算出する処理を実行する。

回帰分析手段２１３は、分析対象範囲を設定し、各銘柄のＣＤＳの平均値と標準偏差を用いて回帰分析処理を実行する。
分割処理手段２１４は、回帰分析結果を用いて、平均値及び標準偏差をそれぞれｘ軸，ｙ軸とする分散平面を分割する分割ラインの算出処理を実行する。
信用評価算出手段２１５は、分割ラインによって分割された領域に含まれる銘柄にランクを付与する処理を実行する。

更に、信用評価処理システム２０は、ＣＤＳデータ記憶手段としてのプレミアムデータ記憶部２２、ＣＤＳ指標データ記憶部２３、信用評価データ記憶部２４、パラメータデータ記憶部２５を備える。

プレミアムデータ記憶部２２には、図２（ａ）に示すように、ＣＤＳの価格に関するプレミアム時系列レコード２２０が記録される。ここでは、流通性の高い５年物のＣＤＳを用いることとして、このプレミアム時系列レコード２２０は、各銘柄のＣＤＳについて公表されたプレミアムを取得した場合に記録されており、本実施形態では約１５０銘柄のプレミアム時系列レコード２２０が記録される。このプレミアム時系列レコード２２０は、銘柄識別子、時期、プレミアムに関するデータ領域を含んで構成される。

銘柄識別子データ記憶領域には、社債に対応するＣＤＳについての銘柄を特定するための識別子に関するデータが記録される。
時期データ記憶領域には、プレミアムが公表された時期に関するデータが記録される。本実施形態では、２５０営業日分の期間を用いる。

プレミアムデータ記憶領域には、この銘柄のＣＤＳの価格（プレミアム）に関するデータが記録される。なお、ＣＤＳにおいては、倒産する確率が低い方が信用度は高くなるため、プレミアムは小さくなる。

ＣＤＳ指標データ記憶部２３には、図２（ｂ）に示すように、ＣＤＳのインデックスに関するＣＤＳ指標時系列レコード２３０が記録される。このＣＤＳ指標時系列レコード２３０は、ＣＤＳ指標が公表された場合に記録される。このＣＤＳ指標時系列レコード２３０は、指標識別子、時期、ＣＤＳ指標に関するデータ領域を含んで構成される。

指標識別子データ記憶領域には、指標の種類を特定するための識別子に関するデータが記録される。本実施形態では、ＣＤＳ指標として、公表されている指標を用いる。
時期データ記憶領域には、ＣＤＳ指標が公表された時期に関するデータが記録される。
ＣＤＳ指標データ記憶領域には、公表されたＣＤＳ指標に関するデータが記録される。

信用評価データ記憶部２４には、図２（ｃ）に示すように、各銘柄についての信用評価の結果に関する信用評価データ２４０が記録される。この信用評価データ２４０は、信用評価の結果を算出した場合に記録される。この信用評価データ２４０は、銘柄識別子、平均値、標準偏差、ランクに関するデータ領域を含んで構成される。

銘柄識別子データ記憶領域には、各銘柄を特定するための識別子に関するデータが記録される。
平均値データ記憶領域には、この銘柄のＣＤＳのプレミアムについて、所定期間の平均値に関するデータが記録される。

標準偏差データ記憶領域には、この銘柄のＣＤＳのプレミアムについて、所定期間の標準偏差に関するデータが記録される。
ランクデータ記憶領域には、この銘柄について決定したランクを特定するための識別子（ランク識別子）に関するデータが記録される。

パラメータデータ記憶部２５には、図２（ｄ）に示すように、ランクを算出するためのパラメータに関するパラメータデータ２５０が記録される。このパラメータデータ２５０は、各パラメータが設定された場合に記録される。このパラメータデータ２５０は、信用評価のランクの分割数及びランク最大値に関するデータ領域を含んで構成される。

分割数データ記憶領域には、分析対象範囲における分割数を特定するためのデータが記録される。
ランク最大値データ記憶領域には、分析対象範囲を超えて割り振るランクの数を特定するためのデータが記録される。

次に、設定されたパラメータを用いて、信用評価のランキングを行なうための処理手順を、図３〜図８を用いて説明する。
（信用評価算出処理）
まず、信用評価処理システム２０において、信用処理評価プログラムを起動する。この場合、信用評価処理システム２０の制御部２１は、分割数の取得処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、制御部２１の分割処理手段２１４は、出力部１２に、所望の分割数及びランク最大値の設定画面を表示する。そして、分割処理手段２１４は、入力部１１を用いて、設定画面に入力された分割数及びランク最大値を取得する。この場合、分割処理手段２１４は、取得した分割数及びランク最大値をパラメータデータ記憶部２５に記録する。

次に、信用評価処理システム２０の制御部２１は、プレミアムの取得処理を実行する（ステップＳ１−２）。具体的には、制御部２１のプレミアム演算処理手段２１１は、評価対象期間（本実施形態では３年）について、プレミアムデータ記憶部２２に記録されたプレミアム時系列レコード２２０を銘柄毎に取得する。図４は、平均値及び標準偏差を軸とする分散平面において、各銘柄のプロット（平均値，標準偏差）を表わした分布図である。

次に、信用評価処理システム２０の制御部２１は、プレミアムの統計値算出処理を実行する（ステップＳ１−３）。具体的には、制御部２１のプレミアム演算処理手段２１１は、プレミアムデータ記憶部２２から取得したプレミアム時系列レコード２２０を用いて、銘柄毎に平均値と標準偏差とを算出する。そして、プレミアム演算処理手段２１１は、算出した平均値と標準偏差とを信用評価データ記憶部２４に銘柄識別子に関連づけて記録す
る。

次に、信用評価処理システム２０の制御部２１は、ＣＤＳ指標の取得処理を実行する（ステップＳ１−４）。具体的には、制御部２１のＣＤＳ指標演算処理手段２１２は、評価対象期間について、ＣＤＳ指標データ記憶部２３に記録されたＣＤＳ時系列レコード２３０を取得する。

次に、信用評価処理システム２０の制御部２１は、ＣＤＳ指標の統計値算出処理を実行する（ステップＳ１−５）。具体的には、制御部２１のＣＤＳ指標演算処理手段２１２は、ＣＤＳ指標データ記憶部２３から取得したＣＤＳ時系列レコード２３０を用いて、平均値（インデックス平均Ｓ）を算出する。

次に、信用評価処理システム２０の制御部２１は、対象範囲の特定処理を実行する（ステップＳ１−６）。具体的には、制御部２１の回帰分析手段２１３は、ＣＤＳ指標演算処理手段２１２が算出したインデックス平均Ｓを２倍にした臨界値Ｓｃｒ（＝２Ｓ）を算出する。そして、本実施形態では、回帰分析手段２１３は、プレミアム平均値が臨界値Ｓｃｒ以下になる銘柄を分析対象とする。図４には、各銘柄のプロットとともに臨界値Ｓｃｒが示されている。

次に、信用評価処理システム２０の制御部２１は、回帰分析処理を実行する（ステップＳ１−７）。具体的には、制御部２１の回帰分析手段２１３は、臨界値Ｓｃｒまでの範囲において、信用評価データ記憶部２４に記録された分析対象各銘柄（ｉ）のプレミアムの標準偏差Ｙｊを、プレミアムの平均値Ｘｊにより回帰分析を行ない、回帰線を求める。

ここでは、一次回帰分析を行なうことにより、下記回帰関数を算出する。
Ｙｊ＝ａＸｊ＋ｂ
図５は、平均値及び標準偏差を軸とするｘｙ平面（分散平面）において、各銘柄のプロット（平均値，標準偏差）に対して回帰線を表わした分布図である。

次に、信用評価処理システム２０の制御部２１は、分割ラインの算出処理を実行する（ステップＳ１−８）。具体的には、制御部２１の分割処理手段２１４は、先に定めた分析対象範囲（プレミアム平均が最小値βから臨界値Ｓｃｒまでの範囲）にある回帰線を、パラメータデータ記憶部２５に記憶された分割数で分割する。

ここでは、分割処理手段２１４は、分割位置が指数関数的に次第に拡大するように分割する。具体的には、図６に示すように、ｘ軸上の分割位置として〔βｅｘｐ（α）〕，〔βｅｘｐ（２α）〕，〔βｅｘｐ（３α）〕，…のように、ｍ番目の分割位置が〔βｅｘｐ（ｍα）〕になるように等比数列を用いて設定する。ここで、「β」は、すべての銘柄の中で平均値の最小値である。

一方、「α」は、パラメータデータ記憶部２５に記録された分割数（ｎ）に対応する分割位置「βｅｘｐ（ｎα）」が、臨界値Ｓｃｒ（＝２Ｓ）になるように設定する。
従って、「α」は、以下の算出式によって表わされる。
α＝｛１／〔分割数〕｝＊｛log（〔Ｓｃｒ〕／β）｝

次に、分割処理手段２１４は、回帰線上の分割位置を通り、回帰線に対して所定の傾きの線（分割ライン）を算出する。ここでは、分割ラインとして、ｘ軸，ｙ軸を同じ縮尺にした場合に、回帰線に対して直交する線を用いる。

また、分析対象範囲を逸脱する領域（例えばランクｎ）については、信用評価算出手段
２１５は、ランク最大値に達するまで、分析対象範囲と同様に間隔〔βｅｘｐ{（ｎ−１
）α}〕の分割位置を決定し、この分割位置において回帰線に対して所定の傾き（ここで
は、直交）の分割ラインを設定する。

次に、信用評価処理システム２０の制御部２１は、信用評価の出力処理を実行する（ステップＳ１−９）。具体的には、制御部２１の信用評価算出手段２１５は、分割処理手段２１４が算出した分割ラインによって区分されたプレミアムの平均値・標準偏差の分散平面上の領域を、それぞれ一つのグループとして、原点に近い領域からランキングを設定する。本実施形態では、原点を含む領域をランク１として、順次ランク２，ランク３，…のようにランク識別子を設定する。すなわち、「ランクｉ」は「βｅｘｐ｛（ｉ−１）α｝〜βｅｘｐ（ｉα）」の範囲となる。

例えば、分割数が「７」の場合、図７に示すように、各ランクの幅は以下のようになる。
・「ランク１」の幅：「０〜βｅｘｐ（α）」
・「ランク２」の幅：「βｅｘｐ（α）〜βｅｘｐ（２α）」
・「ランク３」の幅：「βｅｘｐ（２α）〜βｅｘｐ（３α）」
・「ランク４」の幅：「βｅｘｐ（３α）〜βｅｘｐ（４α）」
・「ランク５」の幅：「βｅｘｐ（４α）〜βｅｘｐ（５α）」
・「ランク６」の幅：「βｅｘｐ（５α）〜βｅｘｐ（６α）」
・「ランク７」の幅：「βｅｘｐ（６α）〜βｅｘｐ（７α）」
また、信用評価算出手段２１５は、ランク最大値に達した場合には、それを超える残りの領域においても、ランク最大値のランキングを設定する。ランク最大値が「１０」の場合、図８に示すように、各ランクの幅は以下のようになる。なお、図８においても、ｘ軸,ｙ軸を同じ縮尺にした場合に、分割ラインは回帰線に対して直交させる。
・「ランク８」の幅： 「βｅｘｐ（７α）〜βｅｘｐ（８α）」
・「ランク９」の幅： 「βｅｘｐ（８α）〜βｅｘｐ（９α）」
・「ランク１０」の幅：「βｅｘｐ（９α）〜∞」
そして、信用評価算出手段２１５は、各銘柄のプロット（平均値，標準偏差）の位置が属する分割領域を特定し、この分割領域の名称（ランク）をその銘柄の信用評価ランクとして特定する。そして、信用評価算出手段２１５は、銘柄識別子に関連づけて、信用評価データ記憶部２４にランク識別子を記録する。

以上、本実施形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
・ 上記実施形態では、信用評価処理システム２０の制御部２１が、各銘柄のＣＤＳを用いて、社債の各銘柄の信用評価を行なう。ＣＤＳは信用評価が高まると価格が下降し、下がると価格が上昇する効率的な金融商品である。このＣＤＳプレミアムを新たに信用評価において活用することができる。特に、格付けに関しては、スポンサーへの依存や、頻度が少ないという課題があるが、本願発明では、ＣＤＳ市場の動きに連動して客観的な評価を実現することができる。

・ 上記実施形態では、信用評価処理システム２０の制御部２１は、対象範囲の特定処理を実行する（ステップＳ１−６）。これにより、プレミアム平均値が高い値を分析対象から排除することにより、分析結果がプレミアム平均の高い銘柄に支配されることを防ぐことができる。

・ 上記実施形態では、信用評価処理システム２０の制御部２１は、分割ラインの算出処理を実行する（ステップＳ１−８）。この場合、プレミアムに対応して間隔が大きくなるように分割する。プレミアムが小さい方が倒産する確率は低く、多くの企業が、プレミアムが小さいところに集中する。そして、プレミアムが小さい会社の場合、プレミアムの
揺らぎも小さいが、倒産する確率が高くなると、プレミアムの変化分が大きくなる。このような変化によるランクの変動を抑制した信用評価を行なうことができる。

更に、分割処理手段２１４は、回帰線上の分割位置を通り、回帰線に直交する分割ラインを算出する。これにより、プレミアムが同じでも、標準偏差が大きい場合、低いランキングに設定することができる。また、回帰線の傾きによって、市場の安定性が表わされる。例えば、回帰線が立ち上がっているときには、市場が動いていることを示す。すなわち、回帰線の傾きによって、市場の動きを反映させたランキングを行なうことができる。

・ 上記実施形態では、一次回帰のように低次元の回帰を行なう。これにより、演算処理が容易になる。更に、高次回帰の場合と異なり、フィッティングは良くないが、毎日の動きの影響を受け難く、全体傾向を把握することができる。

なお、上記実施形態は、以下の態様に変更してもよい。
○ 上記実施形態では、信用評価処理システム２０を社債に適用したが、他の債権（例えば地方債）にも適用することが可能である。

○ 上記実施形態では、一次回帰を行なったが、これに限定されるものではなく、低次元の回帰を用いることが可能である。
○ 上記実施形態では、分割処理手段２１４は、分割数ｎによって一意に決められた正数αを用いて、ｍ番目の分割位置を〔βｅｘｐ（ｍα）〕になるように等比数列を用いて設定する。この分割方法は、これに限定されるものではなく、プレミアムの平均値に対応して間隔が大きくなるようになっていればよい。

○ 上記実施形態では、分割処理手段２１４は、回帰線上の分割点を通り、回帰線に直交する線により分割ラインを設定する。この場合、回帰線と分割ラインとは直交に限定されるものではなく、回帰線に対して所定の角度で交差するように分割ラインを設定することも可能である。

○ 上記実施形態では、ＣＤＳ指標データ記憶部２３には、ＣＤＳのインデックスに関するＣＤＳ指標時系列レコード２３０が記録される。そして、信用評価処理システム２０の制御部２１は、ＣＤＳ指標データ記憶部２３に記録されたＣＤＳ指標を取得し（ステップＳ１−４）、ＣＤＳ指標の統計値を算出する（ステップＳ１−５）。これに代えて、信用評価処理システム２０の制御部２１が指標を算出するようにしてもよい。この場合、ＣＤＳ指標データ記憶部２３に、指標の算出に用いる銘柄識別子を記録しておく。そして、制御部２１のＣＤＳ指標演算処理手段２１２が、この銘柄識別子のプレミアム時系列レコード２２０をプレミアムデータ記憶部２２から取得して、ＣＤＳ指標を算出する。

本発明の一実施形態のシステムの概略図。 各データ記憶部に記録されたデータの説明図であって、（ａ）はプレミアムデータ記憶部、（ｂ）はＣＤＳ指標データ記憶部、（ｃ）は信用評価データ記憶部、（ｄ）はパラメータデータ記憶部に記録されたデータの説明図。 本発明の一実施形態の処理手順の説明図。 本発明の一実施形態の平均値・標準偏差の分布の説明図。 本発明の一実施形態の平均値・標準偏差の分布において分割の説明図。 本発明の一実施形態の平均値・標準偏差の分布において分割の説明図。 本発明の一実施形態の平均値・標準偏差の分布において分割の説明図。 本発明の一実施形態の平均値・標準偏差の分布において分割の説明図。 本発明の一実施形態の処理手順の説明図。

符号の説明

２０…信用評価処理システム、２１…制御部、２１１…プレミアム演算処理手段、２１２…ＣＤＳ指標演算処理手段、２１３…回帰分析手段、２１４…分割処理手段、２１５…信用評価算出手段、２２…プレミアムデータ記憶部、２３…ＣＤＳ指標データ記憶部、２４…信用評価データ記憶部、２５…パラメータデータ記憶部。

Claims (6)

1. 銘柄識別子毎にクレジットデフォルトスワップの価格の時系列データを記録したＣＤＳデータ記憶手段と、
   銘柄識別子毎に信用評価ランクを算出する制御手段とを備えた信用評価処理システムであって、
   前記制御手段が、
   銘柄識別子毎に、前記ＣＤＳデータ記憶手段に記録された所定期間の価格を取得し、平均値と標準偏差とを算出するプレミアム演算処理手段と、
   平均値及び標準偏差を軸とする分散平面において、前記標準偏差を平均値により回帰して回帰線を算出する回帰分析手段と、
   平均値に応じて大きくなる関数を用いて分割間隔を決定し、この分割間隔に基づいて、前記分散平面における回帰線に対して分割ラインを生成する分割処理手段と、
   前記分割ラインによって分割された領域にランク識別子を付与し、銘柄毎に平均値及び標準偏差が含まれる領域のランクを特定してランク識別子を決定して出力する信用評価算出手段と
   を備えたことを特徴とする信用評価処理システム。
2. 前記分割処理手段は、回帰線に対して所定の角度の分割ラインを生成することを特徴とする請求項１に記載の信用評価処理システム。
3. 前記分割処理手段は、分割数及び分析対象範囲を取得し、前記分析対象範囲を前記分割数で分割するために、各分割位置を等比数列で増大させて分割間隔を決定することを特徴とする請求項２に記載の信用評価処理システム。
4. 前記制御手段が、予め定められた銘柄について、クレジットデフォルトスワップの指標価格の時系列データを取得し、所定期間の前記指標価格の平均値を算出するＣＤＳ指標演算処理手段を更に備え、
   前記回帰分析手段は、前記指標価格に基づいて分析対象範囲を決定することを特徴とする請求項３に記載の信用評価処理システム。
5. 銘柄識別子毎にクレジットデフォルトスワップの価格の時系列データを記録したＣＤＳデータ記憶手段と、
   銘柄識別子毎に信用評価ランクを算出する制御手段とを備えた信用評価処理システムを用いて、信用評価処理を実行する方法であって、
   前記制御手段が、
   銘柄識別子毎に、前記ＣＤＳデータ記憶手段に記録された所定期間の価格を取得し、平均値と標準偏差とを算出するプレミアム演算処理段階と、
   平均値及び標準偏差を軸とする分散平面において、前記標準偏差を平均値により回帰して回帰線を算出する回帰分析段階と、
   平均値に応じて大きくなる関数を用いて分割間隔を決定し、この分割間隔に基づいて、前記分散平面における回帰線に対して分割ラインを生成する分割処理段階と、
   前記分割ラインによって分割された領域にランク識別子を付与し、銘柄毎に平均値及び標準偏差が含まれる領域のランクを特定してランク識別子を決定して出力する信用評価算出段階と
   を実行することを特徴とする信用評価処理方法。
6. 銘柄識別子毎にクレジットデフォルトスワップの価格の時系列データを記録したＣＤＳデータ記憶手段と、
   銘柄識別子毎に信用評価ランクを算出する制御手段とを備えた信用評価処理システムを
   用いて、信用評価処理を実行するプログラムであって、
   前記制御手段を、
   銘柄識別子毎に、前記ＣＤＳデータ記憶手段に記録された所定期間の価格を取得し、平均値と標準偏差とを算出するプレミアム演算処理手段、
   平均値及び標準偏差を軸とする分散平面において、前記標準偏差を平均値により回帰して回帰線を算出する回帰分析手段、
   平均値に応じて大きくなる関数を用いて分割間隔を決定し、この分割間隔に基づいて、前記分散平面における回帰線に対して分割ラインを生成する分割処理手段、
   前記分割ラインによって分割された領域にランク識別子を付与し、銘柄毎に平均値及び標準偏差が含まれる領域のランクを特定してランク識別子を決定して出力する信用評価算出手段
   として機能させることを特徴とする信用評価処理プログラム。

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