JP4421797B2 - Bond data processing method - Google Patents
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、債権データ処理方法に関し、より詳細には、複数の債務者にかかる複数の債権がプールされた債権プールを評価する債権評価方法において債権データを処理するための債権データ処理方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、資産流動化のニーズが高まり、制度面での整備や運用システムの構築が進められている。資産流動化とは、オリジネーターである企業が保有するリース債権、クレジット債権などの資産を裏付けにして、流動性のある商品を組成すること、代表的には証券化することをいう。図1に、従来の資産流動化の仕組みを示す。資産流動化の基本的な仕組みは、オリジネーター1が保有する資産を特別目的会社(以下、SPCという)2に分離譲渡し、分離譲渡された資産から生じるキャッシュフローを投資家3a〜3cへの弁済原資とするものである。
【0003】
このようにして、資金調達を行うオリジネーター1の信用力ではなく、オリジネーター1から分離譲渡された資産の信用力を裏づけとするため、オリジネーター1の企業信用リスクに依存しない商品を組成することができる。また、優良な資産を分離譲渡することによって、投資家3a〜3cは安定したキャッシュフローを受け取ることができる。一方、多数の資産を組込むことによって、個々の資産のリスクを分散し、個々の資産の債務者(リース債権、クレジット債権の債務者)4a〜4cの倒産などにより、資産回収が困難になる場合に備えた信用補完も行うことができる。
【0004】
このような仕組みにおいて、譲渡債権がリスクを推定できるほどには分散されていないものの、相当数の債権がプールされている場合には、個々の債務者の格付けをチェックし、債権プール全体のリスクを推定することが必要となる。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、プール全体のリスクを推定するために、個々の債務者の格付に重み付けを行って、プール全体の評価を行っても、定量的な喫損金額を算出したり、許容可能なリスクに応じて超過担保割合を決定することが困難であるという問題があった。
【0006】
また、プール全体の評価とともに、プールに含まれる債務者が優良企業であれば、この債務者にかかる債権を除外したり、債権プールの総額に対して、債務者ごとの債務総額が占める割合を、一定比率以下にするなどの処理を行って、個々の債務者または債権に応じてプール全体を再評価するということが難しいという問題もあった。
【0007】
本発明は、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、個々の債務者の格付に基づいて、定量的な喫損金額を算出して債権の評価を行うために、債権データを処理する債権データ処理方法を提供することにある。
【0008】
【課題を解決するための手段】
本発明は、このような目的を達成するために、請求項1に記載の発明は、複数の債務者にかかる複数の債権がプールされた債権プールを評価するために、前記債権プールに含まれる債権の債務者名および債権額を含む複数の債権データが債権データ記憶部に格納され、前記債務者ごとに信用格付を行い、信用格付けされた債権データごとに倒産確率を計算し、前記債権データを処理する第1の処理と、該第1の処理で処理された債権データの倒産確率に基づいて喫損金額の分布を算出するシミュレーションを実行して、超過担保割合を決定する第2の処理とを実行する債権評価方法において、前記第2の処理を実行する前に、前記債権データ記憶部に格納された債権データを処理する債権データ処理方法において、制御部が、前記債権データ記憶部から、前記債権データに含まれる債務者名を抽出し、半角から全角への変換、小文字から大文字への変換、および所定のルールに従って略号から正式名称への変換を行うことにより前記債務者名を正規化し、正規化された債務者名が同一の債権データを関連付ける債権番号を、各債権データに追記して、データ処理部の一時記憶部に格納する第1ステップと、前記複数の債務者の各々について優良企業であるか否かを示す特別企業情報が格納された企業情報記憶部を、前記制御部が、前記正規化された債務者名で検索し、優良企業であることを示す場合には、前記優良企業であることを示す債務者名と同一の前記正規化された債務者名を有する債権データを、前記一時記憶部から削除する第2ステップと、前記債権プールに含まれる債権データの債権額の総額である債権プール総額(S0)に対して、前記第2ステップで債権データを削除された前記一時記憶部の中の前記債権番号で関連付けられた債権データの債権額の総額である一社総額(X)が占める割合が所定の比率(P)を超える場合には、前記データ処理部が、前記債権プール総額に対する前記一社総額の割合が前記所定の比率となるように、S0×P=X0より小さいX1に対して、(S0−(X−X1))×P=X1となるX1を算出し、前記一時記憶部に格納された前記債権番号で関連付けられた債権データの中から、X−X1に相当する債権額の債権データを削除して、債権額を減算する第3ステップとを備えたことを特徴とする。
【0013】
請求項2に記載の発明は、コンピュータに、請求項1に記載の各ステップを実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。
【0014】
請求項3に記載の発明は、コンピュータに、請求項1に記載の各ステップを実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
【0015】
【発明の実施の形態】
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。
【0016】
図2は、本発明の一実施形態にかかる債権評価システムの構成を示したブロック図である。債権評価システム11は、SPCにおいて稼働するシステムであり、オリジネーターから債権データを取得して、債権の評価を行い、超過担保割合を決定して、譲渡債権の登記を行うまでの一連の処理を実行する。債権評価システム11は、システムの制御を行う制御部12と、債権データを処理して評価を行うデータ処理部13と、データの入出力を行うための入出力部14と、様々なデータベースとを備えている。データベースには、例えば、債権データを格納する債権データマスタ21と、信用格付けを行うための信用格付マスタ22と、外部信用調査会社の評点を付与する評点マスタ23と、企業データが格納された特別企業マスタ24とを含む。
【0017】
入出力部14には、ネットワーク31が接続され、例えば、オリジネーターが有する情報処理システムから債権データを取得することができる。また、入出力部14には、液晶ディスプレイなどの表示装置32と、マウス、キーボードなどの入力装置33とが接続されている。さらに、入出力部14は、図示しないプリンタなどの出力装置と接続し、債権評価の結果を帳票形式で出力することもできる。
【0018】
図3は、本発明の一実施形態にかかる債権評価方法を示したフローチャートである。最初に、債権評価システム11は、債権プール全体のリスクを推定するために、個々の債権の債権データを取得する(S201)。例えば、制御部12は、入出力部14とネットワーク31とを介して、オリジネーターが有する情報処理システムから債権データを取得し、債権データマスタ21に格納する。図4に、債権データマスタ21に格納された債権データの一覧を示す。債権データマスタ21は、個々の債権を1レコードとして格納する。1レコードには、例えば、債権番号401、債務者名402、債務者住所403、債権額404などが含まれている。
【0019】
債務者は、複数の債務を負っている場合があるので、債務者ごとに債権を取りまとめる必要がある。この処理を名寄せという(S202)。制御部12は、債権データマスタ21を検索して、債権評価を行うプールの債権データの正規化を行う。正規化は、例えば、債務者名402に記録された文字について、半角/全角の変換、大文字/小文字の変換、「(株)」/「株式会社」の変換など、所定のルールに従って文字の変換を行う。制御部12は、正規化された債務者名に基づいて、債務者ごとに債権データをまとめる。図5に、名寄せを行った後の債権データの一覧を示す。名寄せ後の債権データは、債務者ごとに1レコードとして、データ処理部13の一時格納領域に格納される。名寄せによって、債務者ごとに債務総額を算出することができる。
【0020】
次に、債権評価システム11の制御部12は、債務者ごとに信用格付マスタ22を検索して、信用格付けを行う(S203)。図6に、信用格付を行った後の債権データの一覧を示す。信用格付マスタ22には、図6に示したように、例えば「イロハ株式会社」であれば各支店毎に予め登録された信用格付けが格納されている。本実施形態においては、さらに、制御部12は、債務者ごとに評点マスタ23を検索して、外部信用調査会社が提供する格付情報である評点の付与を行う(S204)。図7に、外部信用調査会社の評点を付与した後の債権データの一覧を示す。このように、複数の信用格付情報に基づいて格付けを行ってもよいし、いずれか1つの信用格付情報に基づいて格付けを行ってもよい。
【0021】
図8に、信用格付を行った債権データと外部信用調査会社の評点を付与した債権データとを合わせた一覧を示す。上述したように、複数の信用格付情報に基づいて、格付けを行うことにより、より正確な漏れのない評価を行うことができる。格付けを行った結果は、図5に示した債権データに追加するか、または図8に示した債権データを、新たにデータ処理部13の一時格納領域に格納する。
【0022】
次に、債権評価システム11は、債務者ごとに倒産確率を計算する(S205)。倒産確率は、後述するシミュレーションを行う際に使用されるパラメータである。図9に、倒産確率を計算した後の債権データの一覧を示す。データ処理部13は、予め登録されたテーブルをもとに、外部信用調査会社の評点904を外部格付905に変換し、格付けされた債権データごとに、信用格付903または外部格付905に基づいて予め登録された計算式によって、倒産確率906を算出する。
【0023】
債権データから特別企業を抽出する(S206)処理について説明する。特別企業とは、債権プールの中に含める必要のない優良企業をいう。債務者が優良企業である場合には、債権プールの中から除外した上で、債権プールの評価を行う。債権評価システム11の制御部12は、特別企業マスタ24を検索して、債権データ中に特別企業があるか否かを検索し、ある場合には、データ処理部13の一時格納領域に格納された債権データの中から、該当するレコードを削除する。
【0024】
次に、一社制限(S207)について説明する。図10に、一社制限を行った後の債権データの一覧を示す。一社制限とは、債権プール全体の総額に対して、各債務者1002が有する債務総額1003の占める割合である全体比率1004を、一定比率に抑えることをいう。図10においては、一定比率を25%としている。一定比率に収める方法を、以下に簡単に説明する。
【0025】
「イロハ株式会社」は、全体比率が40%を越えている。これを、債権プール全体の総額S0に対して25%以内にするために、「イロハ株式会社」の債務総額をS0×0.25=X0に減らす。すると、債権プール全体の総額も減るので、全体比率が25%以内に収まらない。そこで、例えば、「イロハ株式会社」の債務総額を、X0よりも小さいX1に設定する。このとき、「イロハ株式会社」の債務総額をX1としたときの債権プール全体の総額S1に対して、S1×0.25=X1となるようにする。各債務者の全体比率を計算し、各債務者の全体比率が25%以内か否かを確認する。全体比率が25%を越える債務者があれば、その債務者に対して、上述した計算を繰り返す。データ処理部13は、このような計算を行って、制限後の総額1005と制限後の全体比率1006とを算出する。
【0026】
上述した債権データの処理が終了すると、債権評価システム11は、シミュレーションを行う(S208)。倒産確率906と制限後の総額1005とに基づいて、モンテカルロ・シミュレーションを行う。通常1〜3万回程度行い、喫損金額の分布を算出する。図11に、シミュレーションの結果である喫損金額の分布を示す。図9,10に示した債権データに基づいて、3万回試行した結果を示している。
【0027】
制御部12は、予め登録された喫損確率により、シミュレーションの結果から、超過担保割合を決定する(S209)。例えば、喫損確率が0.1%であれば、図11に示したグラフから、30回/3万回=0.1%である喫損金額は、2500万円であるとわかる。図10に示した債権プール全体の総額1億2400万円に対して、喫損金額2500万円とすると、超過担保割合はおよそ20%である。
【0028】
制御部12は、シミュレーションの結果および喫損確率、喫損金額、超過担保割合などの評価結果を、例えば、入出力部14を介して表示装置32に表示することができ、帳票形式でプリンタなどに出力することもできる。このようにして、許容可能なリスクに応じて喫損確率、喫損金額を変えながら、超過担保割合を決定することが容易に行うことができる。
【0029】
このようにして、債権評価が終了し、オリジネーターからSPCに債権を譲渡する場合には、債権評価システム11は、債権譲渡に伴う登記のための準備を行う(S210)。具体的には、債権評価を行った債権データに基づいて、登記のための書面を作成する。制御部12は、予め登録された書面のフォーマットに、必要な債権データを挿入して書面を作成する。
【0030】
なお、本発明は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、債権評価システムに供給し、その債権評価システムの制御部が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本発明の新規な機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【0031】
また、本発明は、債権評価方法を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体から、コンピュータがプログラムコードを読み出して実行することにより、達成されることは言うまでもない。
【0032】
さらに、本発明は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムをパソコン通信など通信ラインを介して要求者にそのプログラムを配信する場合にも適用できることは言うまでもない。
【0033】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、個々の債務者の格付を行い、定量的な喫損金額を算出し、超過担保割合を決定することにより、債権プール全体のリスクを正確に推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】従来の資産流動化の仕組みを説明するための図である。
【図2】本発明の一実施形態にかかる債権評価システムの構成を示したブロック図である。
【図3】本発明の一実施形態にかかる債権評価方法を示したフローチャートである。
【図4】債権データマスタに格納された債権データの一覧を示した図である。
【図5】名寄せを行った後の債権データの一覧を示した図である。
【図6】信用格付を行った後の債権データの一覧を示した図である。
【図7】外部信用調査会社の評点を付与した後の債権データの一覧を示した図である。
【図8】信用格付を行った債権データと外部信用調査会社の評点を付与した債権データとを合わせた一覧を示した図である。
【図9】倒産確率を計算した後の債権データの一覧を示した図である。
【図10】一社制限を行った後の債権データの一覧を示した図である。
【図11】シミュレーションの結果である喫損金額の分布を示した図である。
【符号の説明】
1 オリジネーター
2 特別目的会社(SPC)
3a〜3c 投資家
4a〜4c 債務者
11 債権評価システム
12 制御部
13 データ処理部
14 入出力部
21 債権データマスタ
22 格付けマスタ
23 評点マスタ
24 特別企業マスタ
31 ネットワーク
32 表示装置
33 入力装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a claim data processing method, and more particularly to a claim data processing method for processing claim data in a claim evaluation method for evaluating a claim pool in which a plurality of claims related to a plurality of debtors are pooled.
[0002]
[Prior art]
In recent years, the need for asset securitization has increased, and institutional maintenance and operation system construction have been promoted. Asset securitization refers to the creation of liquid products, typically securitization, backed by assets such as lease receivables and credit receivables held by the originator company. FIG. 1 shows a conventional mechanism for asset securitization. The basic mechanism of asset securitization is to transfer assets held by
[0003]
In this way, products that do not depend on the corporate credit risk of the
[0004]
In such a system, if the transferred receivables are not diversified enough to estimate the risk, but a considerable number of receivables are pooled, the rating of each obligor is checked and the risk of the entire receivable pool Need to be estimated.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, in order to estimate the risk of the entire pool, even if the rating of each obligor is weighted and the entire pool is evaluated, a quantitative loss amount can be calculated or an acceptable risk can be Therefore, there is a problem that it is difficult to determine the excess collateral ratio.
[0006]
In addition to the assessment of the entire pool, if the debtor included in the pool is a good company, the debts associated with this debtor can be excluded, or the ratio of the total debts by debtor to the total debt pool. There is also a problem that it is difficult to re-evaluate the entire pool according to individual obligors or receivables by performing processing such as making it below a certain ratio.
[0007]
The present invention has been made in view of such problems, and an object, based on the rating of the individual debtor, in order to evaluate the loans by calculating the quantitative喫損amount to provide a receivable data processing method for processing loans data.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve such an object, the invention according to
[0013]
The invention described in
[0014]
The invention described in
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0016]
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the bond evaluation system according to the embodiment of the present invention. The
[0017]
A
[0018]
FIG. 3 is a flowchart showing a bond evaluation method according to an embodiment of the present invention. First, the
[0019]
Since the debtor may have multiple debts, it is necessary to collect the debts for each debtor. This process is called name identification (S202). The
[0020]
Next, the
[0021]
FIG. 8 shows a list of credit data that has been credit-rated and credit data that has been assigned a rating of an external credit research company. As described above, by performing a rating based on a plurality of credit rating information, a more accurate evaluation without omission can be performed. The result of the rating is added to the bond data shown in FIG. 5 or the bond data shown in FIG. 8 is newly stored in the temporary storage area of the
[0022]
Next, the
[0023]
The process of extracting a special company from bond data (S206) will be described. Special companies are good companies that do not need to be included in the pool of receivables. If the debtor is a good company, the debt pool is evaluated after excluding it from the debt pool. The
[0024]
Next, one company restriction (S207) will be described. FIG. 10 shows a list of bond data after one company restriction. One company restriction means that the
[0025]
“Iroha Corporation” has an overall ratio of over 40%. In order to make this within 25% of the total amount S0 of the entire receivable pool, the total amount of debt of “Iroha Corporation” is reduced to S0 × 0.25 = X0. Then, the total amount of the pool of receivables also decreases, so the overall ratio does not fall within 25%. Therefore, for example, the total debt of “Iroha Corporation” is set to X1 smaller than X0. At this time, S1 × 0.25 = X1 with respect to the total amount S1 of the entire receivable pool when the total amount of debt of “Iroha Corporation” is X1. Calculate the overall ratio of each obligor and check whether the overall ratio of each obligor is within 25%. If there is a debtor whose overall ratio exceeds 25%, the above calculation is repeated for that debtor. The
[0026]
When the above-described processing of bond data is completed, the
[0027]
The
[0028]
The
[0029]
In this way, when the receivable evaluation is completed and the receivable is transferred from the originator to the SPC, the
[0030]
The present invention supplies a storage medium storing software program codes for realizing the functions of the above-described embodiments to a bond evaluation system, and the control unit of the bond evaluation system stores the program codes stored in the storage medium. Needless to say, this can also be achieved by executing read. In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the novel function of the present invention, and the storage medium storing the program code constitutes the present invention.
[0031]
Further, it goes without saying that the present invention is achieved by a computer reading and executing a program code from a storage medium storing a program code of software for realizing the bond evaluation method.
[0032]
Furthermore, it goes without saying that the present invention can also be applied to a case where a software program for realizing the functions of the above-described embodiments is distributed to a requester via a communication line such as personal computer communication.
[0033]
【The invention's effect】
As explained above, according to the present invention, the risk of the entire receivable pool is accurately estimated by rating individual obligors, calculating a quantitative loss amount, and determining an excess collateral ratio. It becomes possible.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram for explaining a conventional mechanism for asset securitization;
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a bond evaluation system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart showing a bond evaluation method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing a list of bond data stored in a bond data master.
FIG. 5 is a diagram showing a list of bond data after name identification.
FIG. 6 is a diagram showing a list of bond data after credit rating is performed.
FIG. 7 is a view showing a list of bond data after assigning a score of an external credit research company.
FIG. 8 is a diagram showing a list of credit data that has been credit-rated and credit data that has been assigned a rating of an external credit research company.
FIG. 9 is a diagram showing a list of bond data after calculating the probability of bankruptcy.
FIG. 10 is a diagram showing a list of bond data after one company restriction.
FIG. 11 is a diagram showing a distribution of loss amounts as a result of simulation.
[Explanation of symbols]
1
3a to 3c
Claims (3)
制御部が、前記債権データ記憶部から、前記債権データに含まれる債務者名を抽出し、半角から全角への変換、小文字から大文字への変換、および所定のルールに従って略号から正式名称への変換を行うことにより前記債務者名を正規化し、正規化された債務者名が同一の債権データを関連付ける債権番号を、各債権データに追記して、データ処理部の一時記憶部に格納する第1ステップと、
前記複数の債務者の各々について優良企業であるか否かを示す特別企業情報が格納された企業情報記憶部を、前記制御部が、前記正規化された債務者名で検索し、優良企業であることを示す場合には、前記優良企業であることを示す債務者名と同一の前記正規化された債務者名を有する債権データを、前記一時記憶部から削除する第2ステップと、
前記債権プールに含まれる債権データの債権額の総額である債権プール総額(S0)に対して、前記第2ステップで債権データを削除された前記一時記憶部の中の前記債権番号で関連付けられた債権データの債権額の総額である一社総額(X)が占める割合が所定の比率(P)を超える場合には、前記データ処理部が、前記債権プール総額に対する前記一社総額の割合が前記所定の比率となるように、S0×P=X0より小さいX1に対して、(S0−(X−X1))×P=X1となるX1を算出し、前記一時記憶部に格納された前記債権番号で関連付けられた債権データの中から、X−X1に相当する債権額の債権データを削除して、債権額を減算する第3ステップと
を備えたことを特徴とする債権データ処理方法。In order to evaluate a receivable pool in which a plurality of receivables related to a plurality of debtors are pooled, a plurality of receivable data including a debtor name and a receivable amount of the receivables included in the receivable pool are stored in a receivable data storage unit, wherein performs credit rating for each debtor, the bankruptcy probability for each credit rating receivables data calculated, a first processing for processing the loan data, the first default probability of receivable data processed in the processing In the claim evaluation method for executing the second process for determining the excess collateral ratio by executing a simulation for calculating the distribution of the amount of the loss based on the claim data , before executing the second process, the claim data In the claim data processing method for processing the claim data stored in the storage unit,
The control unit extracts the obligor name included in the bond data from the bond data storage unit, converts from half-width to full-width, lower-case to upper-case, and conversion from abbreviations to official names according to predetermined rules. the debtor name normalized receivables numbers normalized debtor name to associate the same claim data, and appended to each receivable data by performing, first stored in the temporary storage unit of the data processing unit One step,
The control unit searches for a company information storage unit storing special company information indicating whether or not each of the plurality of debtors is a good company, by the normalized debtor name, A second step of deleting, from the temporary storage unit, receivable data having the normalized debtor name that is the same as the debtor name indicating that the company is a good company,
Receivable pool total (S0) , which is the total amount of receivable data included in the receivable pool, is associated with the receivable number in the temporary storage unit from which the receivable data has been deleted in the second step . when the ratio of the one company total (X) is a total amount of loans receivables data exceeds the predetermined ratio (P), said data processing unit, the proportion of the one company total for the loan pool capitalization the X1 which is (S0− (X−X1)) × P = X1 is calculated for X1 which is smaller than S0 × P = X0 so that the predetermined ratio is obtained, and the credit stored in the temporary storage unit A claim data processing method comprising: a third step of deleting claim data corresponding to X-X1 from claim data associated with a number and subtracting the claim amount.
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