JP2016206983A - Loan risk evaluation parameter calculating device, program and method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ローンリスクを評価するためのパラメータを算出するローンリスク評価パラメータ算出装置、プログラム、及び方法に関し、より詳細には、不動産ノンリコースローンのリスク評価に関するパラメータを算出するローンリスク評価パラメータ算出装置、プログラム、及び方法に関する。 The present invention relates to a loan risk evaluation parameter calculation apparatus, program, and method for calculating a parameter for evaluating a loan risk, and more particularly, a loan risk evaluation parameter calculation for calculating a parameter for risk evaluation of a real estate non-recourse loan. The present invention relates to an apparatus, a program, and a method.
従来、融資対象物件から見込まれる収益や将来の売却収入だけを返済資金とするノンリコースローンが知られている。ノンリコースローンでは、金融機関等の融資者が請求できる範囲は融資対象物件からの収益や収入に限定され、債務者はそれ以上の返済義務を負うことがない。融資対象物件を不動産としたものは不動産ノンリコースローンと呼ばれ、不動産の収益や収入を目的とする投資システムで活用されている。（例えば、特許文献１参照）。 Conventionally, non-recourse loans are known in which only the profit expected from the loan target property and the future sale proceeds are used as repayment funds. In a non-recourse loan, the range that a lender such as a financial institution can claim is limited to the income and income from the loan target property, and the debtor is not obligated to pay any more. Real estates that are subject to financing are called real estate non-recourse loans and are used in investment systems for the purpose of income and income of real estate. (For example, refer to Patent Document 1).
貸倒れのリスクの評価において、デフォルト確率（ＰＤ：Probability of Default）を推計する手法や、ＰＤに加え、デフォルト時損失率（ＬＧＤ：Loss Given Default）やデフォルト時与信額（デフォルト時エクスポージャ（ＥＡＤ：Exposure at Default））を推計する手法が知られている。（例えば、非特許文献１参照）。 In assessing the risk of credit loss, in addition to the PD (Probability of Default) estimation method and PD, the loss at default (LGD) and default credit amount (default exposure (EAD: A method for estimating Exposure at Default)) is known. (For example, refer nonpatent literature 1).
一般的には、融資者は、借り手における事業の将来性、業績予測、財務内容に基づいて、ローンのリスクを判断する。これに対しノンリコースローンでは、担保は融資対象物件の収益性や将来の処分価格に限定される。そこで融資者は、融資対象物件の収益性や将来の処分価格に基づいて、ノンリコースローンのリスクを評価する必要がある。 In general, a lender determines the risk of a loan based on the business potential of the borrower, performance forecasts, and financial details. On the other hand, in non-recourse loans, the collateral is limited to the profitability of the loaned property and the future disposal price. Accordingly, the lender needs to evaluate the risk of non-recourse loans based on the profitability of the loaned property and the future disposal price.
しかしながら、不動産ノンリコースローンは歴史が浅く、過去の実績を集めてリスク評価パラメータ（ＰＤ，ＬＧＤ，ＥＡＤ）を推計する手法を単純に適用することができないという問題があった。この問題に鑑み、個別の不動産の特性を考慮した不動産ノンリコースローンのリスク評価に関する客観性の高いパラメータを算出することができるローンリスク評価パラメータ算出装置、プログラム、及び方法が提案されている。（例えば、特許文献２参照）。 However, real estate non-recourse loans have a short history, and there is a problem that it is not possible to simply apply a method of collecting past results and estimating risk evaluation parameters (PD, LGD, EAD). In view of this problem, loan risk evaluation parameter calculation apparatuses, programs, and methods that can calculate highly objective parameters relating to risk evaluation of real estate non-recourse loans taking into account the characteristics of individual real estate have been proposed. (For example, refer to Patent Document 2).
しかしながら、特許文献２において提案されている手法においては、デフォルト判定を行うに十分な分布の広がりを表現する為、満期までの期間をシミュレートする必要があり、結果として、評価時点によって、結果が変動し得る可能性があった。すなわち、ローンの初期から期日までのローン期間（例えば、５年間）中の複数のモニタリング時点において対象物件の将来の物件価格等をシミュレートしてデフォルト率を算出する手法では、ローン期間中の物件価格は一定比率で変動し（例えば、ローン期間が長くなるほど物件価格が下落し）、またモニタリング時点から期日までの期間が長くなるほど物件価格の不確実性が大きくなる。この結果、算出されるデフォルト率は、モニタリング時点から期日までの期間の長さに応じて変動し得る可能性があり、したがって、推計されるリスク評価パラメータ（ＰＤ，ＬＧＤ，ＥＡＤ）も変動し得る可能性があった。 However, in the technique proposed in Patent Document 2, it is necessary to simulate the period until maturity in order to express the distribution spread sufficient for performing the default determination. As a result, the result depends on the evaluation time point. There was a possibility of fluctuation. In other words, the method of calculating the default rate by simulating the future property price of the target property at multiple monitoring points during the loan period (for example, 5 years) from the initial loan date to the due date, The price fluctuates at a certain rate (for example, the property price decreases as the loan period increases), and the property price uncertainty increases as the period from the monitoring time to the due date increases. As a result, the calculated default rate may vary depending on the length of the period from the monitoring time point to the due date, and therefore the estimated risk assessment parameters (PD, LGD, EAD) may also vary. There was a possibility.
本願発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、モニタリング時点から期日までの長さの影響を低減した、不動産ノンリコースローンのリスク評価に関するパラメータを算出するローンリスク評価パラメータ算出装置、プログラム、及び方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of such problems, and the object of the present invention is to calculate a parameter for risk evaluation of a real estate non-recourse loan with reduced influence of the length from the monitoring time point to the due date. To provide a risk evaluation parameter calculation apparatus, program, and method.
本願発明は、このような課題を解決するために、シミュレートする期間を一年の固定とし、一方で、十分な分布の広がりを表現するため、キャップレートについても確率的にシミュレートする。また、従来、賃料収入は、賃料変動及び空室率変動をそれぞれ確率的にシミュレートし、シミュレートした賃料変動及び空室率変動を用いてシミュレートしていた。本願発明は、賃料収入自体を確率的にシミュレートする。 In the present invention, in order to solve such a problem, the simulation period is fixed to one year, while the cap rate is also simulated stochastically in order to express a sufficient distribution. Conventionally, the rent income has been simulated by using the simulated rent fluctuation and vacancy rate fluctuation, each of which simulates the rent fluctuation and the vacancy rate fluctuation stochastically. The present invention probabilistically simulates rent income itself.
本願発明の一態様は、不動産ノンリコースローンのリスク評価に関するパラメータを算出するローンリスク評価パラメータ算出装置である。ローンリスク評価パラメータ算出装置は、賃料収入算出手段、キャップレート算出手段、適用賃料決定手段、キャッシュフロー生成手段、各種テストを実行するテスト手段、及び前記パラメータを算出するパラメータ算出手段からなる演算処理部と、各種情報を格納した情報格納部とを備え、前記賃料収入算出手段は、前記情報格納部に格納した賃料収入トレンド及び賃料収入ボラティリティーに基づいて賃料収入を算出し、前記キャップレート算出手段は、前記情報格納部に格納したキャップレートボラティリティーに基づいてキャップレートを算出し、前記適用賃料決定手段は、前記情報格納部に格納した前記不動産ノンリコースローンにかかる対象物件のテナント形態に基づいて、前記リスク評価に関する前記パラメータの算出に適用する適用賃料収入を決定し、前記キャッシュフロー生成手段は、前記適用賃料収入を用いてキャッシュフローを生成し、前記テスト手段は、前記キャッシュフロー及び前記キャッシュフローと前記キャップレートから算出される物件価格を用いて各種テストを実行し、前記パラメータ算出手段は、デフォルト発生時のロス額に基づいて前記パラメータを算出することを特徴とする。 One aspect of the present invention is a loan risk evaluation parameter calculation device that calculates parameters relating to risk evaluation of real estate non-recourse loans. The loan risk evaluation parameter calculation device includes a rent income calculation unit, a cap rate calculation unit, an applicable rent determination unit, a cash flow generation unit, a test unit that executes various tests, and a calculation processing unit that calculates the parameter And an information storage unit storing various information, the rent income calculation means calculates rent income based on the rent income trend and rent income volatility stored in the information storage unit, and the cap rate calculation means The cap rate is calculated based on the cap rate volatility stored in the information storage unit, and the applied rent determining means is based on the tenant form of the target property related to the real estate non-recourse loan stored in the information storage unit, Applied to the calculation of the parameters related to the risk assessment The cash flow generating means generates cash flow using the applicable rent income, and the test means calculates the property price calculated from the cash flow and the cash flow and the cap rate. The parameter calculation means calculates the parameter based on a loss amount at the time of default occurrence.
一実施形態では、前記賃料収入算出手段は、前記賃料収入トレンド、前記賃料収入ボラティリティー及び標準正規分布に従って発生する確率変数に基づいて前記賃料収入を算出する。前記キャップレート生成手段は、前記キャップレートボラティリティー及び標準正規分布に従って発生する確率変数に基づいて前記キャップレートを算出する。前記賃料収入の変化率を算出するブラウン運動となる標準正規分布と前記キャップレートの変化率を算出するブラウン運動となる標準正規分布とは互いに独立している。 In one embodiment, the rent income calculating means calculates the rent income based on a rent income trend, the rent income volatility, and a random variable generated according to a standard normal distribution. The cap rate generating means calculates the cap rate based on a random variable generated according to the cap rate volatility and a standard normal distribution. The standard normal distribution that is the Brownian motion for calculating the rate of change of the rent income and the standard normal distribution that is the Brownian motion for calculating the rate of change of the cap rate are independent of each other.
一実施形態では、算出される前記リスク評価に関するパラメータは、前記不動産ノンリコースローンのモニタリング開始時点から１年間のリスク評価に関するパラメータである。 In one embodiment, the calculated parameter relating to risk assessment is a parameter relating to risk assessment for one year from the start of monitoring of the real estate non-recourse loan.
一実施形態では、前記適用賃料収入決定手段は、前記テナント形態がマルチテナントの場合、前記賃料収入を前記適用賃料収入として決定することを特徴とする。 In one embodiment, when the tenant form is multi-tenant, the applied rent revenue determining means determines the rent revenue as the applied rent revenue.
一実施形態では、前記適用賃料収入決定手段は、前記テナント形態がシングルテナントかつ定期借家契約無しの場合、前記賃料収入を前記適用賃料として決定し、前記テナント形態がシングルテナントかつ定期借家契約有りの場合、前記定期借家契約にかかるテナントの格付に基づいて、前記テナントがデフォルトする確率であるテナントデフォルトを算出し、前記テナントデフォルトに基づいて、前記適用賃料を決定することを特徴とする。 In one embodiment, the applicable rent income determining means determines the rent income as the applicable rent when the tenant form is a single tenant and no fixed lease contract, and the tenant form is a single tenant and has a fixed lease contract. A tenant default that is a probability that the tenant defaults based on a rating of the tenant related to the fixed-term lease contract, and the applicable rent is determined based on the tenant default.
本願発明の一態様は、コンピュータに不動産ノンリコースローンのリスク評価に関するパラメータを算出させるためのローンリスク評価パラメータ算出プログラムである。ローンリスク評価パラメータ算出プログラムは、各種情報を格納した情報格納部を備えたコンピュータを、前記情報格納部に格納した賃料収入トレンド及び賃料収入ボラティリティーに基づいて賃料収入を算出する賃料収入算出手段、前記情報格納部に格納したキャップレートボラティリティーに基づいてキャップレートを算出するキャップレート算出手段、前記情報格納部に格納した前記不動産ノンリコースローンにかかる対象物件のテナント形態に基づいて、前記リスク評価に関する前記パラメータの算出に適用する適用賃料を決定する適用賃料決定手段、前記適用賃料収入を用いてキャッシュフローを生成するキャッシュフロー生成手段、前記キャッシュフロー及び前記キャッシュフローと前記キャップレートから算出される物件価格を用いて各種テストを実行するテスト手段、及びデフォルト発生時のロス額に基づいて前記パラメータを算出するパラメータ算出手段として機能させる。 One aspect of the present invention is a loan risk evaluation parameter calculation program for causing a computer to calculate parameters relating to risk evaluation of a real estate non-recourse loan. The loan risk evaluation parameter calculation program includes a computer having an information storage unit storing various information, a rent income calculation unit that calculates rent income based on the rent income trend and rent income volatility stored in the information storage unit, Cap rate calculation means for calculating a cap rate based on the cap rate volatility stored in the information storage unit, the tenant form of the target property related to the real estate non-recourse loan stored in the information storage unit, Applicable rent determining means for determining the applicable rent to be applied to the parameter calculation, cash flow generating means for generating cash flow using the applied rent revenue, the cash flow, and the property price calculated from the cash flow and the cap rate Various test means for performing a test, and to function as parameter calculating means for calculating said parameter on the basis of the loss amount at the time of default occurs using.
本願発明の一態様は、コンピュータで不動産ノンリコースローンのリスク評価に関するパラメータを算出させるためのローンリスク評価パラメータ算出方法である。ローンリスク評価パラメータ算出方法は、各種情報を格納した情報格納部を備えたコンピュータにおいて、前記情報格納部に格納した賃料収入トレンド及び賃料収入ボラティリティーに基づいて賃料収入を算出することと、前記情報格納部に格納したキャップレートボラティリティーに基づいてキャップレートを算出することと、前記情報格納部に格納した前記不動産ノンリコースローンにかかる対象物件のテナント形態に基づいて、前記リスク評価に関する前記パラメータの算出に適用する適用賃料収入を決定することと、前記適用賃料収入を用いてキャッシュフローを生成することと、前記キャッシュフロー及び前記キャッシュフローと前記キャップレートから算出される物件価格を用いて各種テストを実行することと、デフォルト発生時のロス額に基づいて前記パラメータを算出することと、を含む。 One aspect of the present invention is a loan risk evaluation parameter calculation method for causing a computer to calculate parameters relating to risk evaluation of a real estate non-recourse loan. The loan risk evaluation parameter calculation method includes calculating a rent income based on a rent income trend and a rent income volatility stored in the information storage unit in a computer including an information storage unit storing various types of information, and storing the information Calculating the cap rate based on the cap rate volatility stored in the section, and calculating the parameter relating to the risk evaluation based on the tenant form of the target property for the real estate non-recourse loan stored in the information storage section. Determine applied rent revenue to apply, generate cash flow using the applied rent revenue, and execute various tests using the cash flow and the property price calculated from the cash flow and the cap rate And default occurrence Based on the loss amount including, and calculating said parameter.
以上説明したように、本発明によれば、モニタリング時点から期日までの長さの影響を低減した、不動産ノンリコースローンのリスク評価に関する客観性の高いパラメータを算出することができるローンリスク評価パラメータ算出装置、プログラム、及び方法を提供することが可能となる。 As described above, according to the present invention, loan risk evaluation parameter calculation that can calculate highly objective parameters relating to risk evaluation of real estate non-recourse loans with reduced influence of the length from the monitoring time point to the due date An apparatus, a program, and a method can be provided.
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。
図１は、本発明のローンリスク評価パラメータ算出装置の概略構成図である。この装置は、演算処理部であるＣＰＵ１０１、一時記録部であるＲＡＭ等のメモリ１０２、ディスプレイ等の出力装置１０３、キーボード等の入力装置１０４が接続されているバスに、データ格納部１２０、プログラム格納部１４０及び中間・出力データ格納部１６０からなる情報格納部１００が接続されている。このデータ格納部１２０、プログラム格納部１４０及び中間・出力データ格納部１６０は、ハードディスク等の書き込み読みだし可能な単一又は複数の記録メディアから構成される。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a loan risk evaluation parameter calculation apparatus according to the present invention. This apparatus includes a CPU 101 that is an arithmetic processing unit, a memory 102 such as a RAM that is a temporary recording unit, an output device 103 such as a display, and a bus connected to an input device 104 such as a keyboard. An information storage unit 100 including a unit 140 and an intermediate / output data storage unit 160 is connected. The data storage unit 120, the program storage unit 140, and the intermediate / output data storage unit 160 are composed of a single or a plurality of recording media that can be written and read, such as a hard disk.
データ格納部１２０には、不動産ノンリコースローンの対象物件である不動産（以下、単に対象物件ともいう。）についての不動産鑑定書に関する情報から不動産鑑定書情報ファイル１２１と、市場における不動産の賃料収入のトレンド及びボラティリティー並びに市場における不動産のキャップレートのボラティリティー等に関する統計情報からなるヒストリカル情報ファイル１２２と、例えば賃貸オフィスの一部または全部に入居するテナントに関する情報からなるテナント格付情報ファイル１２３と、対象物件のテナント形態からなるテナント形態情報ファイル１２４と、ローン金額、ローン期間、及び元利金支払条件等の情報からなるローン契約条件情報ファイル１２５と、ＤＳＣＲ（Debt Service Coverage Ratio）テスト及びＬＴＶ（Loan to Value）テストを含むテストの条件に関する情報からなるテスト種別・条件情報ファイル１２６が格納されている。 In the data storage unit 120, the real estate appraisal information file 121 and information on the rent income of the real estate in the market from the information on the real estate appraisal about the real estate (hereinafter also referred to simply as the target property) that is the target property of the real estate non-recourse loan Historical information file 122 consisting of statistical information on trends and volatility and volatility of real estate cap rates in the market, tenant rating information file 123 consisting of information on tenants occupying part or all of rental offices, Tenant form information file 124 composed of tenant form, loan contract condition information file 125 composed of information such as loan amount, loan period, principal and interest payment conditions, DSCR (Debt Service Coverage Ratio) test and LTV (Loan to Value) stores a test type / condition information file 126 including information on test conditions including a test.
プログラム格納部１４０には、リスク評価パラメータ（ＰＤ（Probability of Default：デフォルト確率），ＬＧＤ（Loss Given Default：デフォルト時損失率），ＥＡＤ（Exposure at Default：デフォルト時エクスポージャ））を推計するモデルであるプログラム（ＰＤ，ＬＧＤ，ＥＡＤを算出するためのアルゴリズム）が格納されており、そのプログラムは、賃料収入を算出する機能、キャップレートを算出する機能、適用賃料収入を決定する機能、キャッシュフローを生成する機能、ＤＳ（Debt Service）デフォルトを判定する機能、ＬＴＶデフォルトを判定する機能、テスト（ＤＳＣＲ（Debt Service Coverage Ratio）テスト、ＬＴＶ（Loan to Value）テスト）を実行する機能、及びリスク評価パラメータ（ＰＤ，ＬＧＤ，ＥＡＤ）を算出する機能を備えている。また、プログラム格納部１４０に格納されているプログラムは、賃料収入を算出する機能の一部として機能する賃料収入の変動を算出する機能、キャップレートを算出する機能の一部としてキャップレートの変動を算出する機能、適用賃料収入を決定する機能の一部として機能するテナントデフォルト変動を算出する機能、及びキャッシュフローを生成する機能の一部として機能するキャップレートの変動率を算出する機能を備える。 The program storage unit 140 is a model for estimating risk evaluation parameters (PD (Probability of Default: default probability), LGD (Loss Given Default: default loss rate), EAD (Exposure at Default: default exposure))). A program (algorithm for calculating PD, LGD, EAD) is stored, and the program has a function for calculating rent income, a function for calculating cap rate, a function for determining applicable rent income, and cash flow. Function to generate, function to determine DS (Debt Service) default, function to determine LTV default, function to execute tests (DSCR (Debt Service Coverage Ratio) test, LTV (Loan to Value) test)), and risk evaluation parameters A function of calculating (PD, LGD, EAD) is provided. In addition, the program stored in the program storage unit 140 has a function for calculating fluctuations in rent revenue that functions as part of a function for calculating rent income, and a function for calculating cap rates as part of a function for calculating cap rates. A function to calculate, a function to calculate tenant default fluctuation that functions as part of a function to determine applicable rent income, and a function to calculate a change rate of cap rate that functions as part of a function to generate cash flow.
中間・出力データ格納部１６０には、上記プログラムの各種の算出手段で算出された中間データと最終の出力データが格納されている。 The intermediate / output data storage unit 160 stores intermediate data calculated by various calculation means of the program and final output data.
プログラム格納部１４０に格納されているプログラムにより処理される、各種機能について以下に具体的に説明する。 Various functions processed by the program stored in the program storage unit 140 will be specifically described below.
なお、以下に説明するプログラムは、本発明の実施形態の一例として説明するものであって、このプログラムに限定されるものではない。 In addition, the program demonstrated below is demonstrated as an example of embodiment of this invention, Comprising: It is not limited to this program.
Ｉ．賃料収入の変動を算出する機能：
従来、賃料収入は、賃料変動及び空室率変動をそれぞれ確率的にシミュレートし、シミュレートした賃料変動及び空室率変動を用いてシミュレートしていた（例えば、特許文献２参照）。また、従来、キャップレートは、ローンの初期から期日までの時間（モニタリング時点）を変数とする関数（例えば、特許文献２では指数関数）として定義されていた。
I. Function to calculate the change in rent income:
Conventionally, the rent income has been simulated by using the simulated rent fluctuation and vacancy rate fluctuation by stochastically simulating the rent fluctuation and the vacancy rate fluctuation, respectively (see, for example, Patent Document 2). Conventionally, the cap rate has been defined as a function (for example, an exponential function in Patent Document 2) having the time from the initial loan to the due date (monitoring time) as a variable.
これに対して、本実施形態では、賃料収入の変動それ自体を確率的にシミュレートすることで、賃料収入自体をシミュレートする。また、本実施形態では、キャップレートを確率的にシミュレートする。 On the other hand, in this embodiment, the rent income itself is simulated by stochastically simulating the fluctuation of the rent income itself. In the present embodiment, the cap rate is simulated stochastically.
本実施形態では、賃料収入の変化率は式（１）で定義され、賃料収入の変動を算出する機能は、市場における賃料収入トレンド及びそのボラティリティー（標準偏差）に基づいて賃料収入の変動を算出する。賃料収入を算出する機能は、算出された賃料収入の変動及びノンリコースローンの対象物件についての不動産鑑定書情報を考慮して、当該対象物件の賃料収入を推計する。推計されるキャップレートの変化率は式（２）で定義され、キャップレートの変動を算出する機能は、市場におけるキャップレートのボラティリティー（標準偏差）に基づいてキャップレートの変動を算出する。キャップレートを算出する機能は、算出されたキャップレートの変動及びノンリコースローンの対象物件についての不動産鑑定書情報を考慮して、当該対象物件のキャップレートを推計する。 In this embodiment, the rate of change in rent income is defined by equation (1), and the function for calculating the change in rent income calculates the change in rent income based on the rent income trend in the market and its volatility (standard deviation). To do. The function for calculating the rent income estimates the rent income of the target property in consideration of the fluctuation of the calculated rent income and the real estate appraisal information for the target property of the non-recourse loan. The estimated change rate of the cap rate is defined by Equation (2), and the function of calculating the change in the cap rate calculates the change in the cap rate based on the volatility (standard deviation) of the cap rate in the market. The function for calculating the cap rate estimates the cap rate of the target property in consideration of the fluctuation of the calculated cap rate and the real estate appraisal information for the target property of the non-recourse loan.
ここで、μBは図３のヒストリカル情報ファイルに格納されるヒストリカル情報から取得された対象物件の地域・種別に応じた「賃料収入トレンド」である。σBはヒストリカル情報から取得された対象物件の地域・種別に応じた「賃料収入ボラティリティー」（標準偏差）である。σLはヒストリカル情報から取得された対象物件の地域・種別に応じた「キャップレートボラティリティー」（資本収益率、還元利回り、期待利回りの標準偏差）である。あるいは、地域をランク分けして得られる賃料収入トレンド、賃料収入ボラティリティー、及びキャップレートボラティリティーのランク内の中央値や平均値などの代表値を用いてもよい。 Here, μ B is a “rent income trend” corresponding to the region / type of the target property acquired from the historical information stored in the historical information file of FIG. σ B is “rent income volatility” (standard deviation) corresponding to the region and type of the target property acquired from the historical information. σ L is “cap rate volatility” (standard deviation of return on capital, capitalization yield, expected yield) according to the region and type of the target property acquired from historical information. Alternatively, representative values such as a median value and an average value in the ranks of rent income trend, rent income volatility, and cap rate volatility obtained by ranking regions may be used.
ｄｚBは、標準正規分布に従って発生する確率変数であり、賃料収入の算出過程において賃料収入の変化率がブラウン運動するという仮定を反映させるものである。 dz B is a random variable generated according to the standard normal distribution, and reflects the assumption that the rate of change in rent income undergoes a Brownian motion in the rent income calculation process.
同様に、ｄｚLは、標準正規分布に従って発生する確率変数であり、キャップレートの算出過程においてキャップレートの変化率がブラウン運動するという仮定を反映させるものである。 Similarly, dz L is a random variable that occurs according to the standard normal distribution, and reflects the assumption that the rate of change of the cap rate undergoes Brownian motion in the process of calculating the cap rate.
賃料収入とキャップレートの間には、取引参加者の違いから独立性を仮定することが出来ると考えらえれ、したがって、ｄｚBとｄｚLは、互いに独立としている。 It can be assumed that independence can be assumed between the rental income and the cap rate due to differences in trading participants, and therefore dz B and dz L are independent of each other.
複数の不動産を対象とする不動産ノンリコースローンのリスク評価に関するパラメータの算出に拡張することができる。 It can be extended to the calculation of parameters related to risk assessment of real estate non-recourse loans targeting multiple real estate.
対象物件が複数の場合、上記式（１）及び（２）をそれぞれ、式（１’）及び（２’）のように拡張する。対象物件の数がｍ個（ｍは２以上の整数）の場合、ｉ番目（ｉは１＜ｉ≦ｍの整数）の対象物件（以下、対象物件ｉという。）の賃料収入変化率を式（１’）で表し、対象物件ｉのキャップレート変化率を式（２’）で表すことができる。 When there are a plurality of target properties, the above formulas (1) and (2) are expanded to formulas (1 ') and (2'), respectively. When the number of target properties is m (m is an integer of 2 or more), the rate of change in rent income of the i-th target property (i is an integer satisfying 1 <i ≦ m) (hereinafter referred to as target property i) (1 ′), and the cap rate change rate of the target property i can be expressed by the equation (2 ′).
μBiは図３のヒストリカル情報ファイルに格納されるヒストリカル情報から取得された対象物件ｉの地域・種別に応じた賃料収入トレンドである。σBiはヒストリカル情報から取得された対象物件ｉの地域・種別に応じた賃料収入変化率のボラティリティー（標準偏差）である。σLiはヒストリカル情報から取得された対象物件ｉの地域・種別に応じたキャップレート変化率のボラティリティー（標準偏差）である。 μ Bi is a rent income trend according to the region and type of the target property i acquired from the historical information stored in the historical information file of FIG. σ Bi is the volatility (standard deviation) of the rate of change in rent income according to the region and type of the target property i acquired from the historical information. σ Li is the volatility (standard deviation) of the cap rate change rate according to the region and type of the target property i acquired from the historical information.
物件ｉの賃料収入変化率ｄBi／Ｂiと物件ｊのキャップレート変化率ｄLj／Ｌjの相関係数をρBi,Ljとすると相関行列は行列（Ａ）のように表される。尚、i=jの場合はゼロとなる。 If the correlation coefficient between the rent income change rate dB i / B i of the property i and the cap rate change rate dL j / L j of the property j is ρ Bi, Lj , the correlation matrix is expressed as a matrix (A). If i = j, it is zero.
行列（Ａ）を対象物件の組み合わせのパターン化により簡単化してもよい。 The matrix (A) may be simplified by patterning combinations of target properties.
対象物件が複数の場合、簡単化された相関行列をコレスキー分解等により分解して、相関のある２ｍ個の標準正規分布に従う確率変数を発生させることができる。 When there are a plurality of target properties, the simplified correlation matrix can be decomposed by Cholesky decomposition or the like to generate a random variable according to 2m standard normal distributions having correlation.
賃料収入算出手段及びキャップレート算出手段の処理フローについては、図１１を参照して後述する。 The processing flow of the rent income calculating means and the cap rate calculating means will be described later with reference to FIG.
II．適用賃料収入を決定する機能：
適用賃料収入を決定する機能は、リスク評価に関するパラメータの算出に適用する賃料収入（以下、適用賃料収入という。）を決定する機能である。適用賃料収入を決定する機能は、対象物件のテナント形態（シングルテナント、マルチテナント）に応じた適用賃料収入を決定する。
II. Function to determine applicable rent revenue:
The function for determining the applicable rent income is a function for determining the rent income (hereinafter referred to as “applicable rent income”) applied to the calculation of the parameter relating to the risk assessment. The function for determining the applicable rent income determines the applicable rent income according to the tenant form (single tenant, multi-tenant) of the target property.
適用賃料収入を決定する機能は、対象物件のテナント形態がシングルテナントかつ定期借家契約が有る場合、定期借家契約に応じた適用賃料を決定する。この場合、適用賃料収入を決定する機能は、テナントデフォルト変動を算出する機能と連動してテナントがデフォルトする確率に応じた適用賃料を決定する。 The function to determine the applicable rent income determines the applicable rent according to the fixed-term lease contract when the tenant form of the target property is a single tenant and a fixed-term lease contract. In this case, the function for determining the applicable rent income determines the applicable rent according to the probability that the tenant defaults in conjunction with the function for calculating the tenant default fluctuation.
適用賃料収入を決定する機能は、対象物件のテナント形態がシングルテナントかつ定期借家契約の無い場合、または、マルチテナントの場合、賃料収入算出手段により算出された賃料を適用賃料として決定する。 The function for determining the applicable rent income determines the rent calculated by the rent income calculating means as the applicable rent when the tenant form of the target property is a single tenant and there is no fixed lease contract, or when it is a multi-tenant.
適用賃料収入を決定する手段の処理フローについては、図１２を参照して後述する。 The processing flow of the means for determining the applicable rent income will be described later with reference to FIG.
III．キャッシュフローを生成する機能：
ローンの支払（利払い）に用いられるキャッシュフローを生成する機能は、不動産ノンリコースローンのリスク評価に用いる対象物件のキャッシュフローを、決定した適用賃料収入を用いて生成する機能である。
III. Ability to generate cash flow:
The function of generating a cash flow used for loan payment (interest payment) is a function of generating the cash flow of the target property used for the risk evaluation of the real estate non-recourse loan using the determined applied rent income.
キャッシュフローを生成する手段の処理フローについては、図８を参照して後述する。 The processing flow of the means for generating the cash flow will be described later with reference to FIG.
IＶ．ＤＳ（Debt Service）デフォルト判定、ＬＴＶデフォルト判定、及びテスト（ＤＳＣＲテスト、ＬＴＶテスト）を実行する機能：
テスト（ＤＳＣＲテスト、ＬＴＶテスト）を実行する機能は、生成した対象物件のキャッシュフロー、物件価格に基づいて、ＤＳＣＲテスト、ＬＴＶテストを実行する機能である。ＤＳデフォルト判定、ＬＴＶデフォルト判定は、それぞれデフォルトするか否かを判定し、デフォルトする場合には当該デフォルトに関する情報を記録する。
IV. Functions for executing DS (Debt Service) default determination, LTV default determination, and test (DSCR test, LTV test):
The function for executing the test (DSCR test, LTV test) is a function for executing the DSCR test and the LTV test based on the cash flow and the property price of the generated target property. In the DS default determination and the LTV default determination, it is determined whether or not each is to be defaulted, and in the case of defaulting, information on the default is recorded.
Ｖ．リスク評価パラメータ（ＰＤ，ＬＧＤ，ＥＡＤ）を算出する機能：
リスク評価パラメータ（ＰＤ，ＬＧＤ，ＥＡＤ）を算出する機能は、ＤＳデフォルト判定、ＬＴＶデフォルト判定を実行する機能により記録されたデフォルトに関する情報から、リスク評価パラメータ（ＰＤ，ＬＧＤ，ＥＡＤ）を算出する機能である。
V. Function for calculating risk evaluation parameters (PD, LGD, EAD):
The function for calculating the risk evaluation parameters (PD, LGD, EAD) is a function for calculating the risk evaluation parameters (PD, LGD, EAD) from the information about the default recorded by the function for executing the DS default determination and the LTV default determination. It is.
次にデータ格納部１２０に格納される各ファイルについて説明する。 Next, each file stored in the data storage unit 120 will be described.
図２は、不動産鑑定書情報のデータの一例を示す図である。不動産鑑定書情報の項目は、不動産ノンリコースローンの対象物件について、不動産鑑定士が通常の作成方法により作成した不動産鑑定書に含まれる情報及び当該不動産鑑定書に付属する書類等に含まれる情報の一部または全部である。不動産鑑定書情報は、不動産ノンリコースローンの案件番号が付与され、不動産鑑定書情報ファイル１２１に格納されている。不動産鑑定書情報ファイル１２１は、情報格納部１００に予め格納されている。不動産鑑定書情報の項目（１）の年間賃料収入（Ｂ）と項目（２）の査定空室率（Ｄ）とから計算されるＢ（１−Ｄ）が、本実施形態の賃料収入を算出する機能において賃料収入を算出する際の初期値として用いられる。また、不動産鑑定書情報の項目（９）のキャップレートＬ（０）は、本実施形態のキャップレートを算出する機能においてキャップレートを算出する際の初期値として用いられる。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of real estate appraisal information data. The real estate appraisal information items include the information included in the real estate appraisal prepared by the real estate appraiser and the documents included in the real estate appraisal for the property subject to real estate non-recourse loans. Some or all. The real estate appraisal information is assigned a real estate non-recourse loan case number and stored in the real estate appraisal information file 121. The real estate appraisal information file 121 is stored in the information storage unit 100 in advance. B (1-D) calculated from the annual rent income (B) in item (1) of real estate appraisal information and the assessed vacancy rate (D) in item (2) calculates the rent income of this embodiment. It is used as an initial value when calculating rent income in the function. Further, the cap rate L (0) of the item (9) of the real estate appraisal information is used as an initial value when calculating the cap rate in the function of calculating the cap rate of the present embodiment.
図３は、ヒストリカル情報のデータの一例を示す図である。ヒストリカル情報は、不動産ノンリコースローンの対象物件となり得る物件の地域・種別毎の賃料収入のトレンド、賃料収入のボラティリティー、キャップレートのボラティリティーを含む。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of historical information data. Historical information includes trends in rent revenue by region / type of property that can be subject to real estate non-recourse loans, volatility of rent revenue, and volatility of cap rates.
ヒストリカル情報を参照すると、Ａ市のオフィスビルの賃料収入のトレンドμBは０．０５％で増大する傾向にあり、その分布におけるボラティリティーσB（標準偏差）は５％であることがわかる。また、Ａ市のオフィスビルのキャップレートのボラティリティーσD（標準偏差）は１０％であることがわかる。 Referring to the historical information, it can be seen that the rent revenue trend μ B of the office building in City A tends to increase at 0.05%, and the volatility σ B (standard deviation) in the distribution is 5%. It can also be seen that the volatility σ D (standard deviation) of the cap rate of the office building in City A is 10%.
また、Ａ市、Ｂ市、Ｃ市のオフィスビルはランクＩに分類され、ランクＩにおける賃料収入のトレンドの代表値は０．７３％、賃料収入のボラティリティーσBの代表値は５．３３％、キャップレートのボラティリティーの代表値は８．３３％であることがわかる。 In addition, office buildings in City A, City B and City C are classified as Rank I. The typical value of the trend of rent income in Rank I is 0.73%, and the typical value of rent income volatility σ B is 5.33%. It can be seen that the representative value of the cap rate volatility is 8.33%.
ヒストリカル情報は、一般に入手可能な統計資料を用いることもできる。本実施形態では、ヒストリカル情報は、ヒストリカル情報ファイル１２２に格納されている。ヒストリカル情報ファイル１２２は、情報格納部１００に予め格納されている。 The historical information can also use publicly available statistical data. In the present embodiment, historical information is stored in the historical information file 122. The historical information file 122 is stored in the information storage unit 100 in advance.
図４は、テナント格付情報のデータの一例を示す図である。テナント格付情報は、不動産ノンリコースローンの対象不動産のテナントの格付けであり、金融機関や与信機関によって作成される。例えば、対象不動産のテナント形態がシングルテナントかつ定期借家契約である場合には、この格付を考慮した適用賃料の決定が行われる。テナント格付情報は、テナント格付情報ファイル１２３に格納されている。テナント格付情報ファイル１２３は、情報格納部１００に予め格納されている。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of tenant rating information data. The tenant rating information is a rating of the tenant of the real estate subject to the real estate non-recourse loan, and is created by a financial institution or a credit institution. For example, when the tenant form of the target property is a single tenant and a fixed-term lease contract, the applicable rent is determined in consideration of this rating. The tenant rating information is stored in the tenant rating information file 123. The tenant rating information file 123 is stored in the information storage unit 100 in advance.
図５は、テナント形態情報のデータ構造の一例を示す図である。図５（ａ）は、テナント形態とテナント形態識別子の対応関係を示すテーブルである。図５（ｂ）は、各不動産ノンリコースローンに割り当てられた案件番号とその対象不動産のテナント形態識別子を含むテーブルである。これらのテーブルを参照することにより、案件番号０００１の対象物件は複数のテナントが同居するマルチテナント形態であることがわかる。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a data structure of tenant form information. FIG. 5A is a table showing the correspondence between tenant forms and tenant form identifiers. FIG. 5B is a table including the project number assigned to each real estate non-recourse loan and the tenant form identifier of the target real estate. By referring to these tables, it can be seen that the target property of the project number 0001 is a multi-tenant form in which a plurality of tenants coexist.
本実施形態では、テナント形態が３つ示されているが、必要に応じて図５（ａ）を拡張または縮小することができる。テナント形態情報は、テナント形態情報ファイル１２５に格納されている。ヒストリカル情報ファイル１２２は、情報格納部１００に予め格納されている。 In this embodiment, three tenant forms are shown, but FIG. 5A can be expanded or reduced as necessary. The tenant form information is stored in the tenant form information file 125. The historical information file 122 is stored in the information storage unit 100 in advance.
図６は、ローン契約条件情報のデータの一例を示す図である。ローン契約条件情報は、不動産ノンリコースローンにおけるローン金額、ローン期間、ローン条件（金利返済条件、元本返済条件）等を含む。ローン契約条件情報を参照することにより、例えば案件番号０００１のローンについて、ローン金額が７億円、ローン期間が５年、ローン条件の金利返済条件が利率３％の均等払、ローン条件の元本返済条件が満期一括払いであること等がわかる。ローン契約条件情報は、ローン契約条件ファイル１２５に格納されている。ローン契約条件ファイル１２５は、情報格納部１００に予め格納されている。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of data of loan contract condition information. The loan contract condition information includes a loan amount, a loan period, a loan condition (interest repayment condition, principal repayment condition), etc. in a real estate non-recourse loan. By referring to the loan contract condition information, for example, for the loan with the project number 0001, the loan amount is 700 million yen, the loan period is 5 years, the interest repayment condition of the loan condition is 3% interest payment, the principal of the loan condition It can be seen that the repayment condition is lump sum payment at maturity. The loan contract condition information is stored in the loan contract condition file 125. The loan contract condition file 125 is stored in the information storage unit 100 in advance.
図７は、テスト種別・条件情報のデータの一例を示す図である。テスト種別・条件情報は、賃料収入及び物件価格の算出からテスト（ＤＳＣＲテスト、ＬＴＶテスト）までの繰返回数、及び案件毎のＤＳＣＲテスト、ＬＴＶテストの各種テスト条件を含む。テスト条件であるＡＡＡ、ＢＢＢ及びＣＣＣは、例えば、対象物件の強制売却条項の有無、エクイティへの配当停止、融資元への打入条項の有無、その他の条項の有無、及びこれらの組み合わせなどとすることができ、案件毎に異なる条件を設定することができる。テスト種別・条件情報は、テスト種別・条件情報ファイル１２６に格納されている。テスト種別・条件情報ファイル１２６は、情報格納部１００に予め格納されている。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of test type / condition information data. The test type / condition information includes the number of repetitions from calculation of rent income and property price to test (DSCR test, LTV test), and various test conditions of DSCR test and LTV test for each project. AAA, BBB, and CCC test conditions include, for example, the existence of a compulsory sale clause for the subject property, the suspension of dividends to equity, the existence of provisions for loan sources, the existence of other provisions, and combinations thereof. It is possible to set different conditions for each case. The test type / condition information is stored in the test type / condition information file 126. The test type / condition information file 126 is stored in the information storage unit 100 in advance.
図８は、キャッシュフロー情報のデータの一例を示す図である。キャッシュフロー（ＮＣＦ）を含むキャッシュフロー情報は、キャッシュフロー生成手段９によって生成され、テスト手段２によって参照される。キャッシュフロー情報は、キャッシュフロー情報ファイル１６７に格納されている。キャッシュフロー情報ファイル１６７は情報格納部１００に格納されている。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of cash flow information data. The cash flow information including the cash flow (NCF) is generated by the cash flow generation unit 9 and is referred to by the test unit 2. The cash flow information is stored in the cash flow information file 167. The cash flow information file 167 is stored in the information storage unit 100.
図９は、本発明のローンリスク評価パラメータ算出装置の機能ブロック図である。演算処理部１０１によって処理される各機能と、データ格納部１２０及び中間データ・出力データ格納部１６０に格納されている各ファイルとの入出力関係が示されている。 FIG. 9 is a functional block diagram of the loan risk evaluation parameter calculation apparatus of the present invention. An input / output relationship between each function processed by the arithmetic processing unit 101 and each file stored in the data storage unit 120 and the intermediate data / output data storage unit 160 is shown.
図１０は、本発明のローンリスク評価パラメータ算出装置が処理するフローチャートである。ローンリスク評価パラメータ算出装置は、モンテカルロ法により不動産ノンリコースローンの一年間における対象物件のキャッシュフローを生成し、生成したキャッシュフローに基づいて各種デフォルト判定を実行する。さらにローンリスク評価パラメータ算出装置は、デフォルト判定結果を用いてリスク評価パラメータ（ＰＤ，ＬＧＤ，ＥＡＤ）を算出する。 FIG. 10 is a flowchart processed by the loan risk evaluation parameter calculation apparatus of the present invention. The loan risk evaluation parameter calculation device generates a cash flow of the target property for one year of the real estate non-recourse loan by the Monte Carlo method, and executes various default determinations based on the generated cash flow. Furthermore, the loan risk evaluation parameter calculation device calculates risk evaluation parameters (PD, LGD, EAD) using the default determination result.
ローンリスク評価パラメータ算出装置は、ローン初期（ｔ＝０）から一年後（ｔ＝Ｔ）までの間における所定間隔Δｔの各時刻（例えばｔ＝０，０．２，０．４，・・・，１）でキャッシュフローを生成して各種デフォルト判定を実行する。 The loan risk evaluation parameter calculation device calculates each time (for example, t = 0, 0.2, 0.4,...) At a predetermined interval Δt from the initial loan (t = 0) to one year later (t = T).・, Generate cash flow in 1) and execute various default judgments.
また、その客観性を高めるために、所定回数（例えば、１０００００回）上記シミュレートを繰り返す。図１０においては、繰返回数のカウンタをＭＯＮＴとしている。 Further, the simulation is repeated a predetermined number of times (for example, 100,000 times) in order to improve the objectivity. In FIG. 10, the counter for the number of repetitions is set to MONT.
図１０のステップＳ１００において、不動産鑑定書情報ファイル１２１及びヒストリカル情報ファイル１２２を参照して、時刻ｔにおける賃料収入Ｂ（ｔ）を算出し、賃料収入（Ｂ（ｔ））ファイル１６１へ格納する。賃料収入Ｂ（ｔ）は、キャッシュフローの生成に適用される適用賃料収入Ｂ’（ｔ）の候補となる。 In step S100 of FIG. 10, the rent income B (t) at time t is calculated with reference to the real estate appraisal information file 121 and the historical information file 122, and stored in the rent income (B (t)) file 161. The rent revenue B (t) is a candidate for the applicable rent revenue B ′ (t) applied to the generation of cash flow.
図１１は、本発明のローンリスク評価パラメータ算出装置の備える賃料収入算出手段１１及びキャップレート算出手段１５が処理するフローチャートであり、図１０のステップＳ１００及びＳ４００のより詳細なフローを示すフローチャートである。 FIG. 11 is a flowchart processed by the rent income calculation means 11 and the cap rate calculation means 15 included in the loan risk evaluation parameter calculation apparatus of the present invention, and is a flowchart showing a more detailed flow of steps S100 and S400 of FIG. .
ステップＳ１０１において、賃料収入算出手段１１は、不動産鑑定書情報ファイル１２１（図２）から年間賃料収入（Ｂ）、査定空室率（Ｄ）及びキャップレート（Ｌ（０））を読み込み、ヒストリカル情報ファイル１２２（図３）から賃料収入トレンド（μB）、賃料収入ボラティリティー（σB）及びキャップレートボラティリティー（σL）を読み込む。 In step S101, the rent income calculation means 11 reads the annual rent income (B), the assessed vacancy rate (D), and the cap rate (L (0)) from the real estate appraisal information file 121 (FIG. 2), and the historical information. Rent income trend (μ B ), rent income volatility (σ B ), and cap rate volatility (σ L ) are read from file 122 (FIG. 3).
次いでステップＳ１０２において、式（１）及び（２）に基づいて、時刻ｔ（０≦ｔ≦１）における賃料収入Ｂ（ｔ）及びキャップレートＬ（ｔ）を算出し、各々を賃料収入（Ｂ（ｔ））ファイル１６１及びキャップレート（Ｌ（ｔ））ファイル１６３へ格納する。 Next, in step S102, rent income B (t) and cap rate L (t) at time t (0 ≦ t ≦ 1) are calculated based on equations (1) and (2). (T)) Store in file 161 and cap rate (L (t)) file 163.
より詳細には、時刻ｔにおける賃料収入Ｂ（ｔ）は、図２の対象物件の不動産鑑定書情報ファイルから取り出した年間賃料収入（Ｂ）及び査定空室率（Ｄ）と、式（１）で算出した賃料収入変化率とに基づいて算出される。より具体的には、不動産鑑定書情報ファイルから取り出した年間賃料収入（Ｂ）に（１−査定空室率（Ｄ））を乗じた値に算出した賃料収入変化率を乗じることで、時刻ｔにおける賃料収入Ｂ（ｔ）を算出する。算出した賃料収入Ｂ（ｔ）は、中間データ・出力データ格納部１６０内の賃料（Ｂ（ｔ））ファイル１６１に格納される。 More specifically, the rent income B (t) at time t is calculated based on the annual rent income (B) and the assessed vacancy rate (D) extracted from the real estate appraisal information file of the target property shown in FIG. It is calculated based on the rate of change in rent income calculated in. More specifically, by multiplying the annual rent income (B) extracted from the real estate appraisal information file by the value obtained by multiplying (1-assessed vacancy rate (D)) by the rent income change rate, the time t Rent income B (t) at is calculated. The calculated rent income B (t) is stored in a rent (B (t)) file 161 in the intermediate data / output data storage unit 160.
同様に、キャップレートは、不動産鑑定書情報ファイルから取り出したＬ（０）と、式（２）で算出したキャップレート変化率に基づいて算出する。より具体的には、不動産鑑定書情報ファイルから取り出したキャップレートＬ（０）に算出したキャップレート変化率を乗じることで、時刻ｔにおけるキャップレート（ｔ）を算出する。算出したキャップレートＬ（ｔ）は、中間データ・出力データ格納部１６０内のキャップレート（Ｌ（ｔ））ファイル１６３に格納する。 Similarly, the cap rate is calculated based on L (0) extracted from the real estate appraisal information file and the cap rate change rate calculated by Expression (2). More specifically, the cap rate (t) at time t is calculated by multiplying the calculated cap rate change rate by the cap rate L (0) extracted from the real estate appraisal information file. The calculated cap rate L (t) is stored in a cap rate (L (t)) file 163 in the intermediate data / output data storage unit 160.
再び図１０を参照すると、ステップＳ２００において、キャッシュフローの生成に適用される適用賃料Ｂ’（ｔ）が決定される。適用賃料Ｂ’（ｔ）は、キャッシュフローの生成に適用される。 Referring again to FIG. 10, in step S200, an applicable rent B '(t) to be applied to generate cash flow is determined. The applied rent B ′ (t) is applied to generate cash flow.
図１２は、本発明のローンリスク評価パラメータ算出装置の備える適用賃料収入決定手段１２が処理するフローチャートであり、図１０のステップＳ２００のより詳細なフローを示すフローチャートである。 FIG. 12 is a flowchart processed by the applicable rent income determination means 12 included in the loan risk evaluation parameter calculation apparatus of the present invention, and is a flowchart showing a more detailed flow of step S200 of FIG.
ステップＳ２０１において、テナント形態情報ファイル１２４（図５）からリスク評価の対象となっている案件のテナント形態を読み込む。 In step S201, the tenant form of the case that is the subject of risk evaluation is read from the tenant form information file 124 (FIG. 5).
ステップＳ２０２において、当該案件の対象物件におけるテナント形態がシングルテナントであるか否かを判定する。テナント形態がシングルテナントではない場合、すなわちマルチテナントである場合には、ステップＳ２０７へ進む。 In step S202, it is determined whether the tenant form in the target property of the case is a single tenant. If the tenant form is not a single tenant, that is, if it is a multi-tenant, the process proceeds to step S207.
テナント形態がシングルテナントである場合、ステップＳ２０３において、定期借家契約が有るか否かを判定する。定期借家契約が無い場合には、ステップＳ２０７へ進む。 When the tenant form is a single tenant, in step S203, it is determined whether or not there is a fixed lease contract. If there is no fixed lease contract, the process proceeds to step S207.
定期借家契約が有る場合には、ステップＳ２０４において、テナント格付情報ファイル１２３（図４）から定期借家契約にかかるテナントの格付を読み出し、当該格付けに基づいて、定期借家契約にかかるテナントがデフォルトする確率であるテナントデフォルトを算出する。テナントデフォルトは、格付毎にあらかじめ定められた確率にしたがって発生される。 When there is a fixed-term lease contract, in step S204, the tenant rating for the fixed-term lease contract is read from the tenant rating information file 123 (FIG. 4), and the tenant defaulted by the fixed-term lease contract is based on the rating The tenant default is calculated. The tenant default is generated according to a probability predetermined for each rating.
ステップＳ２０５において、算出したテナントデフォルトにより、定期借家契約にかかるテナントがデフォルトするか否かを判定する。定期借家契約にかかるテナントがデフォルトする場合には、ステップＳ２０７へ進む。 In step S205, it is determined based on the calculated tenant default whether the tenant related to the fixed-term lease contract defaults. If the tenant for the fixed-term lease contract defaults, the process proceeds to step S207.
定期借家契約にかかるテナントがデフォルトしない場合、ステップＳ２０６へ進み、不動産鑑定書情報ファイル１２１（図２）の賃料収入Ｂを適用賃料収入Ｂ’（ｔ）と決定し、不動産鑑定書情報ファイル１２１から賃料収入Ｂを読み込む。これは、定期借家契約にかかるテナントがデフォルトしなければローン初期の賃料が定期借家契約期間中継続する可能性が高い（空室が生じる可能性及び賃料収入が変動する可能性は低い）ので、定期借家契約にかかる賃料収入、すなわち不動産鑑定書に含まれた賃料収入Ｂでリスク評価が行われるようにするための処理である。 If the tenant for the fixed-term lease contract does not default, the process proceeds to step S206, where the rent income B in the real estate appraisal information file 121 (FIG. 2) is determined as the applicable rent income B ′ (t), and the real estate appraisal information file 121 Rent income B is read. This is because the initial rent of a loan is likely to continue for the duration of the fixed-term lease contract unless the tenant on the fixed-term lease contract defaults (the possibility of vacancies and the possibility of fluctuations in rent revenue is low) This is a process for performing risk assessment on the rent income related to the fixed-term lease contract, that is, the rent income B included in the real estate appraisal.
テナント形態がマルチテナントである場合、定期借家契約の無いシングルテナントである場合、及び定期借家契約が有るシングルテナントでテナントがデフォルトする場合には、ステップＳ２０７において、ステップＳ１００で算出した賃料収入Ｂ（ｔ）を適用賃料収入Ｂ’（ｔ）と決定し、賃料収入（Ｂ（ｔ））ファイル１６１から賃料収入（Ｂ（ｔ））が読み込まれる。 If the tenant is multi-tenant, if it is a single tenant without a fixed-term lease contract, or if the tenant defaults to a single tenant with a fixed-term lease contract, in step S207 the rent revenue B ( t) is determined as the applicable rent income B ′ (t), and the rent income (B (t)) is read from the rent income (B (t)) file 161.
次いで、ステップＳ２０８において、決定した適用賃料収入Ｂ’（ｔ）を適用賃料収入Ｂ’（ｔ）ファイル１６４に格納する。 Next, in step S <b> 208, the determined applied rent revenue B ′ (t) is stored in the applied rent revenue B ′ (t) file 164.
以上、テナント形態がシングルテナントかつ定期借家契約有り、シングルテナントかつ定期借家契約無し、及びマルチテナントの３つ場合を例として、これらの３つのテナント形態に応じて適用賃料収入を決定する処理フローを説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。 The processing flow for determining the applicable rent income according to these three tenant forms is shown as an example, with the tenant form being single tenant and fixed-term lease contract, single tenant and fixed-term lease contract, and multi-tenant. explained. However, the present invention is not limited to this.
再び図１０を参照すると、ステップＳ４００において、キャッシュフローの生成に適用されるキャップレートＬ（ｔ）が算出される。キャップレート算出手段１５は、図１１を参照して上述した処理フローにしたがってキャップレートＬ（ｔ）を算出する。 Referring to FIG. 10 again, in step S400, a cap rate L (t) applied to cash flow generation is calculated. The cap rate calculation means 15 calculates the cap rate L (t) according to the processing flow described above with reference to FIG.
ステップＳ５００において、時刻ｔにおけるキャッシュフローが生成される。図８は、ステップＳ５００において生成されるキャッシュフローの一例である。図８のキャッシュフロー（ＮＣＦ）を含むキャッシュフロー情報は、案件番号０００１（図６）について生成された例を示し、ローン金額が７億円、ローン期間が５年、金利が３％、金利返済条件が均等払い、元本返済条件が満期（ローン終期）一括払いの不動産ノンリコースローンについて、時刻ｔ＝０，０．２，０，４，・・・，１の各キャッシュフローが格納されている。 In step S500, a cash flow at time t is generated. FIG. 8 is an example of the cash flow generated in step S500. The cash flow information including the cash flow (NCF) in FIG. 8 shows an example generated for the case number 0001 (FIG. 6). The loan amount is 700 million yen, the loan period is 5 years, the interest rate is 3%, and the interest is paid back. Stores each cash flow at time t = 0, 0.2, 0, 4,..., 1 for a real estate non-recourse loan with lump sum payment and principal repayment term maturity (loan end). .
項番（１）の適用賃料収入（Ｂ’（ｔ））は、適用賃料収入（Ｂ’（ｔ））ファイル１６４から読み出される。
項番（２）の賃貸可能面積（Ａ）は、不動産鑑定書情報ファイル１２１から読み出される。
項番（３）の賃料収入は、適用賃料Ｂ’（ｔ）×賃貸可能面積Ａ（項番（２））により算出される。
項番（４）の経費額は、不動産鑑定書情報ファイル１２１の実効総収入（Ｆ）（当初の年間賃料収入）の３０％として計算される。経費の割合（３０％）は一例であり、固定値とする必要は無い（案件毎に異なる値を設定しても良い）。
項番（５）の純収入額（ＮＯＩ）は、賃料収入（項番（３））−経費額（項番（４））により算出される。
項番（６）の修繕積立額は、不動産鑑定書情報ファイル１２１から読み出される。
項番（７）のネットキャッシュフロー（ＮＣＦ）は、ＮＯＩ−修繕積立額により算出される。ＮＣＦは、ローンの支払（利払い）に用いられるキャッシュフローであり、項番１２の鑑定評価額（すなわち、物件価格）の算出に用いられる。また、キャッシュフローは項番（１５）のＤＳＣＲの算出に用いられる。
項番（８）のローン利払い額は、ローン契約条件情報ファイル１２５から読み出される。
項番（９）のデッドサービス後余剰金残高は、ＮＣＦ−ローン利払い額により算出される。
項番（１０）の配当額は、デッドサービス後余剰金残高（項番（９））である。
項番（１１）のキャップレートは、キャップレートファイル（Ｌ（ｔ））１６３から読み出される。
項番（１２）の収益直接還元法による鑑定評価額は、ＮＣＦ／キャップレートにより算出される。鑑定評価額は、対象物件の物件価格である。鑑定評価額は、項番（７）のキャッシュフローと項番（１１）のキャップレートから算出される。物件価格（鑑定評価額）は、項番（１４）のＬＴＶの算出に用いられる。さらに各種テストにおいてデフォルトと判定されたときのロス損失（物件を売却しても回収されない額）
項番（１３）のローン残高は、（ローン金額−元本返済額）として算出される。
項番（１４）のＬＴＶは、ローン残高／収益直接還元法による鑑定評価額により算出される。ＬＴＶは、ＬＴＶテストに用いられる。
項番（１５）のＤＳＣＲは、ＮＣＦ／ローン利払い額により算出される。ＤＳＣＲは、ＤＳＣＲテストに用いられる。
The applicable rent income (B ′ (t)) of the item number (1) is read from the applicable rent income (B ′ (t)) file 164.
The rentable area (A) of the item number (2) is read from the real estate appraisal information file 121.
The rent revenue of item number (3) is calculated by applying rent B ′ (t) × leasable area A (item number (2)).
The expense amount of item number (4) is calculated as 30% of the effective total income (F) of the real estate appraisal information file 121 (initial annual rent income). The expense ratio (30%) is an example, and there is no need to set a fixed value (a different value may be set for each case).
The net income amount (NOI) of the item number (5) is calculated from the rent income (item number (3)) minus the expense amount (item number (4)).
The repair reserve amount of item number (6) is read from the real estate appraisal information file 121.
The net cash flow (NCF) of item number (7) is calculated by NOI-repair reserve. NCF is a cash flow used for loan payment (interest payment), and is used to calculate the appraisal value (i.e., property price) of item number 12. The cash flow is used for calculating the DSCR of item number (15).
The loan interest payment amount of item number (8) is read from the loan contract condition information file 125.
The post-dead service surplus balance of item number (9) is calculated by the NCF-loan interest payment amount.
The dividend amount for item number (10) is the surplus balance after dead service (item number (9)).
The cap rate of the item number (11) is read from the cap rate file (L (t)) 163.
The appraisal value by the profit direct reduction method of item number (12) is calculated by NCF / cap rate. The appraisal value is the property price of the target property. The appraisal value is calculated from the cash flow of item number (7) and the cap rate of item number (11). The property price (appraisal value) is used to calculate the LTV of item number (14). In addition, loss loss when judged as default in various tests (amount not collected even if the property is sold)
The loan balance of item number (13) is calculated as (loan amount−principal repayment amount).
The LTV of item number (14) is calculated based on the appraisal value based on the loan balance / revenue direct return method. LTV is used for LTV testing.
The DSCR of item number (15) is calculated by NCF / loan interest payment. DSCR is used for DSCR testing.
再び図１０を参照すると、ステップＳ６００において時刻ｔにおけるＤＳデフォルト判定が実行され、ステップＳ７００において時刻ｔにおけるＤＳＣＲテストが実行され、ステップＳ８００において時刻ｔにおけるＬＴＶテストが実行される。 Referring to FIG. 10 again, the DS default determination at time t is executed at step S600, the DSCR test at time t is executed at step S700, and the LTV test at time t is executed at step S800.
ＤＳデフォルト判定、ＤＳＣＲテスト及びＬＴＶテストは周知の手法にしたがって実行される。例えば、ＤＳデフォルト判定では、キャッシュフロー情報ファイル１６７からデッドサービス後余剰金残高を読み出し、デッドサービスを実行できるか否かを判定する。デッドサービスが実行できない（ローンの支払ができない）と判定した場合にはデフォルトが発生したと認定し、デフォルトカウンタ情報ファイル１６８にデフォルト時刻、ロス額等を記録する。 The DS default determination, the DSCR test, and the LTV test are performed according to a well-known method. For example, in the DS default determination, the post-dead service surplus balance is read from the cash flow information file 167 to determine whether the dead service can be executed. If it is determined that the dead service cannot be executed (the loan cannot be paid), it is determined that a default has occurred, and the default time, loss amount, etc. are recorded in the default counter information file 168.
また、ＤＳデフォルト判定及びＬＴＶデフォルト判定ではそれぞれ、キャッシュフロー情報ファイル１６７からキャッシュフォロー（ＮＣＦ）及びローン支払額（ローン利払い額）を読み出してＤＳの可否を判定し（デフォルト判定を実行し）、及び、キャッシュフロー情報ファイル１６７からＬＴＶを読み出して予め設定されたしきい値（例えば１００％）と比較してデフォルト判定を実行する。デフォルトが発生したと認定した場合には、デフォルトカウンタ情報ファイル１６８にデフォルト時刻、ロス額等を記録する。 Further, in the DS default determination and the LTV default determination, the cash follow (NCF) and the loan payment amount (loan interest payment amount) are read from the cash flow information file 167 to determine whether the DS is possible (execute the default determination), and Then, the LTV is read from the cash flow information file 167 and compared with a preset threshold value (for example, 100%) to execute default determination. If it is determined that a default has occurred, the default time, loss amount, etc. are recorded in the default counter information file 168.
ステップＳ９００において時刻ｔが所定時間単位（Δｔ）だけ進められ、ステップＳ１０００において時刻ｔが時刻Ｔ（＝１年）に達しているか否かの判定が行われる。時刻ｔが時刻Ｔに達していない場合には、ステップＳ１００からＳ９００が繰り返される。本実施形態は、所定時間単位Δｔが０．２年の場合を例示するが、本発明は、所定時間単位Δｔは１年以下のいずれの時間であっても良い。 In step S900, time t is advanced by a predetermined time unit (Δt), and in step S1000, it is determined whether or not time t has reached time T (= 1 year). If the time t has not reached the time T, steps S100 to S900 are repeated. Although the present embodiment exemplifies a case where the predetermined time unit Δt is 0.2 years, in the present invention, the predetermined time unit Δt may be any time of one year or less.
時刻ｔが時刻Ｔに達している場合には、ステップＳ１０５０において、上述したＬＴＶデフォルト判定を実行し、ステップＳ１１００において、繰返回数のカウンタＭＯＮＴをインクリメントする。ステップＳ１２００において、カウンタＭＯＮＴが所定回数に達しているか否かの判定が行われる。カウンタＭＯＮＴが所定回数に達していない場合には、ステップＳ１２０１において、時刻ｔがゼロにセットされ、ステップ１００へ戻る。カウンタＭＯＮＴが所定回数に達している場合には、ステップＳ１３００，Ｓ１４００，Ｓ１５００へ順次進む。本実施形態は所定回数が１０万回の場合を例示するが、本発明は、これに限定されるものではなく、他の回数であっても良い。 If the time t has reached the time T, the above-described LTV default determination is executed in step S1050, and the repeat count counter MONT is incremented in step S1100. In step S1200, it is determined whether the counter MONT has reached a predetermined number of times. If the counter MONT has not reached the predetermined number of times, the time t is set to zero in step S1201, and the process returns to step 100. If the counter MONT has reached the predetermined number of times, the process proceeds to steps S1300, S1400, and S1500. The present embodiment exemplifies a case where the predetermined number of times is 100,000, but the present invention is not limited to this and may be any other number.
ステップＳ１３００，Ｓ１４００，Ｓ１５００の各ステップにおいて、不動産ノンリコースローンのリスク評価に関するパラメータの一つであるＰＤ，ＬＧＤ，ＥＡＤが算出される。 In each of steps S1300, S1400, and S1500, PD, LGD, and EAD, which are one of parameters relating to the risk evaluation of the real estate non-recourse loan, are calculated.
ＰＤ，ＬＧＤ，ＥＡＤはそれぞれ、ＰＤ算出手段１９、ＬＧＤ算出手段２０、ＥＡＤ算出手段２１によって算出される。 PD, LGD, and EAD are calculated by the PD calculation unit 19, the LGD calculation unit 20, and the EAD calculation unit 21, respectively.
ＰＤ算出手段１９は、デフォルト情報記録ファイル１６８及びテスト種別・条件情報ファイル１２６から、デフォルト回数及び繰返回数をそれぞれ読み出し、繰返回数に対するデフォルト回数の割合を計算することにより、ＰＤを算出し、ＰＤファイル１６９へ格納する。 The PD calculation means 19 calculates the PD by reading the default count and the repeat count from the default information recording file 168 and the test type / condition information file 126, respectively, and calculating the ratio of the default count to the repeat count, Store in the PD file 169.
ＥＡＤ算出手段２１は、キャッシュフロー情報ファイル１６７、デフォルト情報記録ファイル１６８、ローン契約条件情報ファイル１２５からデフォルト発生時のローン額、当初ローン金額を読み出し、式（４）に基づいてＥＡＤを算出し、ＥＡＤファイル１７０へ格納する。 The EAD calculation means 21 reads the loan amount at the time of default occurrence and the initial loan amount from the cash flow information file 167, the default information recording file 168, and the loan contract condition information file 125, calculates the EAD based on the equation (4), Store in the EAD file 170.
ＬＧＤ算出手段２０は、デフォルト情報記録ファイル１６８、ローン契約条件情報ファイル１２５からデフォルト発生時のロス額、当初ローン金額を読み出し、デフォルト時の残高に対するデフォルト発生時のロス額の割合を計算することにより、ＬＧＤを算出し、ＬＧＤファイル１７０へ格納する。 The LGD calculating means 20 reads the loss amount at the time of default occurrence and the initial loan amount from the default information recording file 168 and the loan contract condition information file 125, and calculates the ratio of the loss amount at the time of default occurrence to the balance at the time of default. , LGD is calculated and stored in the LGD file 170.
上記のとおり、本発明によれば、モニタリング時点から期日までの長さの影響を低減した、個別の不動産の特性を取り込んだ不動産ノンリコースローンのリスク評価に関する客観性の高いパラメータを算出するローンリスク評価パラメータ算出装置を提供することが可能となる。 As described above, according to the present invention, loan risk that calculates highly objective parameters related to risk assessment of real estate non-recourse loans that incorporate the characteristics of individual real estate with reduced influence of length from the monitoring time point to the due date It is possible to provide an evaluation parameter calculation device.
つまり、従来の方法がローンの初期から期日までをシミュレートの期間とするのに対して、本実施形態では、シミュレートの期間をモニタリング時点から１年とする。したがって、本実施形態では、モニタリング時点から期日までの長さの影響を低減できる
また、キャップレートは、ローンの初期から期日までの時間（モニタリング時点）を変数とする関数（指数関数）として定義する従来の方法（例えば、特許文献２参照）に対して、本実施形態の方法では、キャップレートについても確率的にシミュレートする。これにより、１年間のシミュレートの期間において種々の事象が確率的に発生し得るようにしている。
That is, while the conventional method sets the period from the initial loan to the due date as a simulation period, in this embodiment, the simulation period is set to one year from the monitoring time point. Therefore, in this embodiment, the influence of the length from the monitoring time point to the due date can be reduced. Further, the cap rate is defined as a function (exponential function) having a variable from the initial loan time to the due date (monitoring time point). In contrast to the conventional method (for example, see Patent Document 2), in the method of this embodiment, the cap rate is also simulated stochastically. As a result, various events can occur stochastically during the one-year simulation period.
さらに、本実施形態では、賃料収入の変動それ自体を確率的にシミュレートするため、従来、賃料変動及び空室率変動をそれぞれ確率的にシミュレートした結果を用いて賃料収入をシミュレートする従来の方法（例えば、特許文献２参照）に比べて、計算量及び時間等の計算コストが少なくなる。また、空室率変動を確率的にシミュレートする従来の方法では、０≦対象物件の空室率≦１となるように空室率変動を制御（設計）する必要があったのに対して、本実施形態では、賃料収入の変動それ自体を確率的にシミュレートするため、すなわち、賃料収入の変動が、賃料変動及び空室率変動のいずれに起因するものかを考慮しないため、したがって、本実施形態では、空室率変動を制御（設計）する必要は無くなる。 Furthermore, in the present embodiment, in order to simulate rent income fluctuation itself probabilistically, conventionally, rent income is simulated using the results of probabilistic simulation of rent fluctuation and vacancy rate fluctuation, respectively. Compared with this method (for example, see Patent Document 2), the calculation cost such as the calculation amount and time is reduced. In addition, in the conventional method of stochastically simulating the vacancy rate fluctuation, it was necessary to control (design) the vacancy rate fluctuation so that 0 ≦ the vacancy rate of the target property ≦ 1. In this embodiment, since the fluctuation of the rent revenue itself is stochastically simulated, that is, it does not consider whether the fluctuation of the rent income is caused by the rent fluctuation or the vacancy rate fluctuation. In this embodiment, it is not necessary to control (design) the vacancy rate fluctuation.
２ テスト手段
３ パラメータ算出手段
９ キャッシュフロー生成手段
１１ 賃料収入算出手段
１２ 適用賃料収入決定手段
１３ ＬＴＶデフォルト判定手段
１５ キャップレート算出手段
１６ ＤＳデフォルト判定手段
１７ ＤＳＣＲテスト手段
１８ ＬＴＶテスト手段
１９ ＰＤ算出手段
２０ ＬＧＤ算出手段
２１ ＥＡＤ算出手段
１２０ データ格納部
１２１ 不動産鑑定書情報ファイル
１２２ ヒストリカル情報ファイル
１２３ テナント格付情報ファイル
１２４ テナント形態情報ファイル
１２５ ローン契約条件情報ファイル
１２６ テスト種別・条件情報ファイル
１６０ 中間データ・出力データ格納部
１６１ 賃料収入ファイル
１６４ 適用賃料収入ファイル
１６３ キャップレートファイル
１６７ キャッシュレート情報ファイル
１６８ デフォルト情報記録ファイル
１６９ ＰＤファイル
１７０ ＬＧＤファイル
１７１ ＥＡＤファイル
2 Test means 3 Parameter calculation means 9 Cash flow generation means 11 Rent income calculation means 12 Applicable rent income determination means 13 LTV default determination means 15 Cap rate calculation means 16 DS default determination means 17 DSCR test means 18 LTV test means 19 PD calculation means 19 PD calculation means 20 LGD calculation means 21 EAD calculation means 120 Data storage part 121 Real estate appraisal information file 122 Historical information file 123 Tenant rating information file 124 Tenant form information file 125 Loan contract condition information file 126 Test type / condition information file 160 Intermediate data / output Data storage section 161 Rent income file 164 Applicable rent income file 163 Cap rate file 167 Cash rate information file 168 Oruto information recording file 169 PD file 170 LGD file 171 EAD file
本願発明の一態様は、不動産ノンリコースローンのリスク評価に関するパラメータを算出するローンリスク評価パラメータ算出装置である。ローンリスク評価パラメータ算出装置は、賃料収入算出手段、キャップレート算出手段、適用賃料収入決定手段、キャッシュフロー生成手段、各種テストを実行するテスト手段、及び前記パラメータを算出するパラメータ算出手段からなる演算処理部と、各種情報を格納した情報格納部とを備え、前記賃料収入算出手段は、前記情報格納部に格納した賃料収入トレンド及び賃料収入ボラティリティーに基づいて賃料収入を算出し、前記キャップレート算出手段は、前記情報格納部に格納したキャップレートボラティリティーに基づいてキャップレートを算出し、前記適用賃料収入決定手段は、前記情報格納部に格納した前記不動産ノンリコースローンにかかる対象物件のテナント形態に基づいて、前記リスク評価に関する前記パラメータの算出に適用する適用賃料収入を決定し、前記キャッシュフロー生成手段は、前記適用賃料収入を用いてキャッシュフローを生成し、前記テスト手段は、前記キャッシュフロー及び前記キャッシュフローと前記キャップレートから算出される物件価格を用いて各種テストを実行し、前記パラメータ算出手段は、デフォルト発生時のロス額に基づいて前記パラメータを算出することを特徴とする。 One aspect of the present invention is a loan risk evaluation parameter calculation device that calculates parameters relating to risk evaluation of real estate non-recourse loans. The loan risk evaluation parameter calculation device includes a rent income calculation means, a cap rate calculation means, an applicable rent income determination means, a cash flow generation means, a test means for executing various tests, and a parameter calculation means for calculating the parameters. And an information storage unit storing various information, wherein the rent income calculation means calculates rent income based on the rent income trend and rent income volatility stored in the information storage unit, and the cap rate calculation means Calculates the cap rate based on the cap rate volatility stored in the information storage unit, and the applied rent income determination means is based on the tenant form of the target property related to the real estate non-recourse loan stored in the information storage unit. Calculating the parameters for the risk assessment The applied rent revenue to be applied is determined, the cash flow generating means generates a cash flow using the applied rent revenue, and the test means is calculated from the cash flow, the cash flow and the cap rate. Various tests are executed using a property price, and the parameter calculation means calculates the parameter based on a loss amount at the time of default occurrence.
一実施形態では、前記適用賃料収入決定手段は、前記テナント形態がシングルテナントかつ定期借家契約無しの場合、前記賃料収入を前記適用賃料収入として決定し、前記テナント形態がシングルテナントかつ定期借家契約有りの場合、前記定期借家契約にかかるテナントの格付に基づいて、前記テナントがデフォルトする確率であるテナントデフォルトを算出し、前記テナントデフォルトに基づいて、前記適用賃料収入を決定することを特徴とする。 In one embodiment, the applicable rent income determining means determines the rent income as the applicable rent income when the tenant form is a single tenant and no fixed lease contract, and the tenant form is a single tenant and fixed lease contract In this case, a tenant default which is a probability that the tenant defaults is calculated based on a rating of the tenant related to the fixed-term lease contract, and the applicable rent income is determined based on the tenant default.
本願発明の一態様は、コンピュータに不動産ノンリコースローンのリスク評価に関するパラメータを算出させるためのローンリスク評価パラメータ算出プログラムである。ローンリスク評価パラメータ算出プログラムは、各種情報を格納した情報格納部を備えたコンピュータを、前記情報格納部に格納した賃料収入トレンド及び賃料収入ボラティリティーに基づいて賃料収入を算出する賃料収入算出手段、前記情報格納部に格納したキャップレートボラティリティーに基づいてキャップレートを算出するキャップレート算出手段、前記情報格納部に格納した前記不動産ノンリコースローンにかかる対象物件のテナント形態に基づいて、前記リスク評価に関する前記パラメータの算出に適用する適用賃料収入を決定する適用賃料収入決定手段、前記適用賃料収入を用いてキャッシュフローを生成するキャッシュフロー生成手段、前記キャッシュフロー及び前記キャッシュフローと前記キャップレートから算出される物件価格を用いて各種テストを実行するテスト手段、及びデフォルト発生時のロス額に基づいて前記パラメータを算出するパラメータ算出手段として機能させる。 One aspect of the present invention is a loan risk evaluation parameter calculation program for causing a computer to calculate parameters relating to risk evaluation of a real estate non-recourse loan. The loan risk evaluation parameter calculation program includes a computer having an information storage unit storing various information, a rent income calculation unit that calculates rent income based on the rent income trend and rent income volatility stored in the information storage unit, Cap rate calculation means for calculating a cap rate based on the cap rate volatility stored in the information storage unit, the tenant form of the target property related to the real estate non-recourse loan stored in the information storage unit, Related rental income determining means for determining the applicable rental income to be applied to the calculation of the parameters, the cash flow generating means for generating cash flow by using the applicable rental income, is calculated from the cash flow and the cash flow and the cap rate Testing means for executing various tests with matter prices, and to function as parameter calculating means for calculating said parameter on the basis of the loss amount at the time of default occurs.
Claims (9)
前記賃料収入算出手段は、前記情報格納部に格納した賃料収入トレンド及び賃料収入ボラティリティーに基づいて賃料収入を算出し、
前記キャップレート算出手段は、前記情報格納部に格納したキャップレートボラティリティーに基づいてキャップレートを算出し、
前記適用賃料決定手段は、前記情報格納部に格納した前記不動産ノンリコースローンにかかる対象物件のテナント形態に基づいて、前記リスク評価に関する前記パラメータの算出に適用する適用賃料収入を決定し、
前記キャッシュフロー生成手段は、前記適用賃料収入を用いてキャッシュフローを生成し、
前記テスト手段は、前記キャッシュフロー及び前記キャッシュフローと前記キャップレートから算出される物件価格を用いて各種テストを実行し、
前記パラメータ算出手段は、デフォルト発生時のロス額に基づいて前記パラメータを算出する、ことを特徴とするローンリスク評価パラメータ算出装置。 A loan risk evaluation parameter calculation device for calculating parameters related to risk evaluation of real estate non-recourse loans, including rent income calculation means, cap rate calculation means, applicable rent determination means, cash flow generation means, test means for executing various tests, And an arithmetic processing unit comprising parameter calculation means for calculating the parameter, and an information storage unit storing various information,
The rent income calculating means calculates rent income based on the rent income trend and rent income volatility stored in the information storage unit,
The cap rate calculating means calculates a cap rate based on the cap rate volatility stored in the information storage unit,
The applied rent determining means determines an applied rent income to be applied to the calculation of the parameter relating to the risk evaluation based on a tenant form of the target property related to the real estate non-recourse loan stored in the information storage unit,
The cash flow generation means generates a cash flow using the applied rent income,
The test means performs various tests using the cash flow and the property price calculated from the cash flow and the cap rate,
The loan risk evaluation parameter calculation device, wherein the parameter calculation means calculates the parameter based on a loss amount at the time of default occurrence.
前記賃料収入算出手段は、前記賃料収入トレンド、前記賃料収入ボラティリティー及び前記賃料収入の変化率がブラウン運動となる標準正規分布に従って発生する確率変数に基づいて前記賃料収入を算出し、
前記キャップレートの変化率がブラウン運動となる標準正規分布と前記賃料収入の変化率がブラウン運動となる標準正規分布とは互いに独立している、ことを特徴とする請求項１に記載のローンリスク評価パラメータ算出装置。 The cap rate calculation means calculates the cap rate based on a random variable generated according to a standard normal distribution in which the cap rate volatility and the rate of change of the cap rate are a Brownian motion,
The rent income calculating means calculates the rent income based on a random variable generated according to a standard normal distribution in which the rent income trend, the rent income volatility, and the rate of change of the rent income is a Brownian motion,
The loan risk according to claim 1, wherein the standard normal distribution in which the rate of change in the cap rate is a Brownian motion and the standard normal distribution in which the rate of change in the rent income is a Brownian motion are independent of each other. Evaluation parameter calculation device.
前記情報格納部に格納した賃料収入トレンド及び賃料収入ボラティリティーに基づいて賃料収入を算出する賃料収入算出手段、
前記情報格納部に格納したキャップレートボラティリティーに基づいてキャップレートを算出するキャップレート算出手段、
前記情報格納部に格納した前記不動産ノンリコースローンにかかる対象物件のテナント形態に基づいて、前記リスク評価に関する前記パラメータの算出に適用する適用賃料を決定する適用賃料決定手段、
前記適用賃料収入を用いてキャッシュフローを生成するキャッシュフロー生成手段、
前記キャッシュフロー及び前記キャッシュフローと前記キャップレートから算出される物件価格を用いて各種テストを実行するテスト手段、及び
デフォルト発生時のロス額に基づいて前記パラメータを算出するパラメータ算出手段と
して機能させる、ことを特徴とするローンリスク評価パラメータ算出プログラム。 A loan risk evaluation parameter calculation program for causing a computer to calculate parameters relating to risk evaluation of a real estate non-recourse loan, comprising: a computer including an information storage unit storing various types of information;
Rent income calculating means for calculating rent income based on the rent income trend and the rent income volatility stored in the information storage unit,
A cap rate calculating means for calculating a cap rate based on the cap rate volatility stored in the information storage unit;
Applicable rent determining means for determining an applicable rent to be applied to the calculation of the parameter relating to the risk evaluation based on the tenant form of the target property related to the real estate non-recourse loan stored in the information storage unit;
Cash flow generation means for generating cash flow using the applicable rent revenue;
Function as a test means for executing various tests using the cash flow and a property price calculated from the cash flow and the cap rate, and a parameter calculation means for calculating the parameter based on a loss amount at the time of default occurrence. A loan risk evaluation parameter calculation program.
前記情報格納部に格納した賃料収入トレンド及び賃料収入ボラティリティーに基づいて賃料収入を算出することと、
前記情報格納部に格納したキャップレートボラティリティーに基づいてキャップレートを算出することと、
前記情報格納部に格納した前記不動産ノンリコースローンにかかる対象物件のテナント形態に基づいて、前記リスク評価に関する前記パラメータの算出に適用する適用賃料収入を決定することと、
前記適用賃料収入を用いてキャッシュフローを生成することと、
前記キャッシュフロー及び前記キャッシュフローと前記キャップレートから算出される物件価格を用いて各種テストを実行することと、
デフォルト発生時のロス額に基づいて前記パラメータを算出することと、
を含むことを特徴とするローンリスク評価パラメータ算出方法。 A loan risk evaluation parameter calculation method for calculating parameters related to risk evaluation of a real estate non-recourse loan by a computer, the computer comprising an information storage unit storing various information,
Calculating rent income based on the rent income trend and rent income volatility stored in the information storage unit;
Calculating a cap rate based on the cap rate volatility stored in the information storage unit;
Determining an applicable rent income to be applied to the calculation of the parameter relating to the risk assessment based on the tenant form of the target property for the real estate non-recourse loan stored in the information storage unit;
Generating cash flow using the applicable rent revenue;
Performing various tests using the cash flow and the property price calculated from the cash flow and the cap rate;
Calculating the parameter based on the loss amount at the time of default occurrence;
A loan risk evaluation parameter calculation method comprising:
Priority Applications (1)
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