JPH11175602A - 信用リスク計測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は信用リスク計測装置に関し、正確に
最大損失の大きさを求めることができ、複数企業への貸
し出しリスクに関しても、対象となる複数企業間のデフ
ォルトの関連性を考慮し、正確な信用リスクの計測を行
うことができる信用リスク計測装置を提供するものであ
る。 【解決手段】 本発明は、貸出債権明細入力部２から入
力する貸出債権明細の情報、貸出先属性入力部３から入
力する貸出先属性の情報、格付推移確率入力部４から入
力する格付推移確率テーブルに基づいて信用リスクの計
測を行うものであり、例えばある会社（企業）の貸出債
権明細をＣＰＵ１は読み出し、貸出先属性の情報に含ま
れる格付をもとにして、格付推移確率テーブルに従って
シミュレーション処理を繰り返し、デフォルトした場合
の損失額をシミュレーション毎に計算する。この計算結
果を集計部１ｂによって集計し、全体の損失額を計算す
ると共に、期待損失額、最大損失額を計算して損失額表
示部５に表示することによって正確な信用リスクの計測
を行うものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は金融機関等におい
て、貸出先の信用状態の変化及び貸し倒れによって、貸
し出し債権が約定どおりに回収できないことによる損失
額の見込みを計測する信用リスク計測装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】今日、企業倒産は一般企業のみならず、
金融機関までも巻き込んだものとなっている。したがっ
て、金融機関等において貸出先の信用状態の変化及び貸
し倒れによる貸し出し債権の管理を確実に行うため、貸
し出し先企業に対する信用リスクの把握は重要な要素と
なっている。

【０００３】従来の信用リスクの計測は、例えば以下の
ような方法によって行っていた。図３９は従来の計測例
を説明するために使用する図であり、同図に示す横方向
Ａaa、Ａa 、Ａ、Ｂaa、Ｂa 、Ｂの記載は対象企業の格
付けを示し、縦方向１〜２０の記載は累積年数を示す。
従来の信用リスクの計測は、先ず上述の図３９から倒産
を考慮した貸し出し債権の現在価値を計算する。貸し出
し債権の現在価値は以下の計算式で求められる。

【０００４】デフォルトを考慮した場合の現在価値＝１
年目の限界デフォルト率×１年目でデフォルトした場合
の現在価値＋２年目の限界デフォルト率×２年目でデフ
ォルトした場合の現在価値＋３年目の限界デフォルト率
×３年目でデフォルトした場合の現在価値＋・・・・・
・＋貸し出し満期にデフォルトしていない確率×デフォ
ルトを考慮しない現在価値 である。ここで、ある年の限界デフォルト率は、その年
の累積デフォルト発生率から前の年の累積デフォルト発
生率を差し引いたものになる。そして、損失の期待値は
以下の式で求められる。

【０００５】損失の期待値＝デフォルトを考慮しない現
在価値−デフォルトを考慮した現在価値 ここで、上述の現在価値の計算は、例えば固定金利一括
返済貸し出し、格付けＢa 、元本１０００、満期１９９
９年６月３０日、貸し出し金利１、５％、回収率６０％
の条件で、１９９７年１月１日を評価日として評価す
る。但し、割引金利は０とする。

【０００６】 この場合、デフォルトを考慮しない現在価値 ＝1000×0.015 ＋1000×0.015 ＋1000×(1＋0.015) ＝1045 となる。さらに、１年後、２年後、３年後のデフォルト
した場合の現在価値は、それぞれ、 １年後にデフォルトした場合の現在価値＝1000×0.6 ＝600 ２年後にデフォルトした場合の現在価値＝1000×0.015 ＋1000×0.6 ＝61 5 ３年後にデフォルトした場合の現在価値＝1000×0.015 ＋1000×0.015 ＋ 1000×0.6 ＝630 である。また、各年の限界デフォルト率は、 １年目の限界デフォルト率＝1.9 ％ ２年目の限界デフォルト率＝4.6 ％−1.9 ％＝2.7 ％ ３年目の限界デフォルト率＝7.0 ％−4.6 ％＝2.4 ％ であるから、デフォルトを考慮した現在価値は、 デフォルトを考慮した現在価値 ＝0.019 ×600 ＋0.027 ×615 ＋0.024 ×630 ＋(1−0.07) ×1045 ＝1014.975 となり、期待損失は、 期待損失＝1045−1014.975＝32.025 となる。

【０００７】一方、複数企業への貸し出しを行った場
合、貸し出し先が常に同時にデフォルトを起こすわけで
はない。この場合、従来行われている損益の標準偏差で
信用リスクの大きさを計算すると、例えば、Ａ社とＢ社
に貸し出した場合、単純にＡ社に対する貸し出し損益の
標準偏差とＢ社に対する貸し出し損益の標準偏差足し算
した場合より実際の信用リスクは小さくなる。

【０００８】Ａ社とＢ社のデフォルトが独立であるとす
ると、損益の分散には加算法が成り立ち、 全体の分散＝Ａ社の貸し出し損益の分散＋Ｂ社の貸し出
し損益の分散

【０００９】

【数１】

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】上記従来の信用リスク
計測装置では以下の問題が発生する。先ず、（イ）従来
の信用リスク計測方法では、期待損失を求めることはで
きるが、損失変動の大きさを考慮に入れていないため、
累積デフォルト発生率の分布は正規分布では表せないた
め、仮に累積デフォルト発生率の変動の大きさがわかっ
ても、正確な最大損失の大きさを求めることはできな
い。

【００１１】一方、（ロ）複数企業への貸し出しリスク
に関しては、対象となる複数企業間のデフォルトの関連
性を考慮しないため、この場合にも正確な計測結果を得
ることができない。

【００１２】本発明は上記課題を解決するため、正確に
期待損失や最大損失の大きさを求めることができ、複数
企業への貸し出しリスクに関しても、対象となる複数企
業間のデフォルトの関連性を考慮し、正確な信用リスク
の計測を行うことができる信用リスク計測装置を提供す
るものである。

【００１３】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は上
記課題を解決するため、前の信用格付に対しデフォルト
を含む新たな信用格付の割合に従って、新たな信用格付
けのシミュレーション処理を行う処理手段３１（図１の
原理説明図参、以下同じ）と、該処理手段３１による前
記シミュレーション処理を複数回繰り返し、該処理によ
りデフォルトを発生した場合、該デフォルトの損失額を
計算する計算手段３２と、該計算手段３２が行った計算
結果を集計する集計手段３３と、該集計手段３３による
集計結果に従って、期待損失を計算する損失計算手段３
４とを有する信用リスク計測装置を提供することによっ
て達成できる。

【００１４】ここで、前の信用格付に対する新たな信用
格付に推移する割合の情報は、例えばＲＡＭやＥＥＰＲ
ＯＭ等のメモリに記憶しておいてもよい。ここで、前の
信用格付とは、例えば本例の測定処理前の企業の信用状
況に対応する格付であり、又は本例の測定処理中におけ
る各測定処理前の信用格付に対する測定処理後の信用格
付である。また、処理手段３１は前の格付に対する新た
な格付を決定すべく前記信用格付の割合に従ってシミュ
レーション処理を行い、信用格付の割合に従って新たな
信用格付を決定する。また、この処理を複数回（例え
ば、１０回）繰り返し、順次新たな信用格付の設定を行
う。

【００１５】計算手段３２は、前記シミュレーション処
理によりデフォルトした場合の損失額を計算する。この
計算は、例えば各回毎の信用格付の値から損失額を計算
し、デフォルトが起きずに返済を受けた場合と比較した
損害額である。尚、集計手段３３は上記損失額を集計す
る。

【００１６】損失計算手段３４は、前記集計手段３３に
よる集計結果に従って期待損失を計算し、その結果をデ
ィスプレイに表示する。例えば、全損失額の平均値を期
待損失額として、ディスプレイに表示する。

【００１７】このように構成することにより、金融機関
等の保有する貸し出し債権の貸し出し先に対する期待損
失を、前の信用格付に対する新たな信用格付の変化とし
て多数回シミュレーションした結果に基づいて計算する
ことができ、毎回変化する企業の信用格付の推移に従っ
た信用リスクの計測を正確に行うことができる。

【００１８】請求項２の記載は、上記請求項１の記載に
おいて、前記前の信用格付に対する新たな信用格付の割
合のデータを入力する格付推移確率入力手段３５（図２
の原理説明図参、以下同じ）と、最初の信用格付データ
を含み貸出先の属性データを入力する貸出先属性データ
入力手段３６と、測定対象となる企業情報を含む債権明
細を入力する債権明細入力手段３７とを有し、債権貸し
出し企業に対し前記貸出先の属性データに含まれる格付
を前記前の信用格付とし、新たな信用格付のシミュレー
ションを行い、前記債権明細に含まれる情報に従ってデ
フォルトした際の損失額を計算する構成である。

【００１９】ここで、上記格付推移確率入力手段３５、
貸出先属性データ入力手段３６、債権明細入力手段３７
は、例えばキーボードから入力し、上記各入力手段３５
〜３７より入力したデータは、例えばメモリ等に一旦格
納され、また上記貸出先属性データ入力手段３６から入
力したデータに含まれる格付データは、前記処理手段３
２のシミュレーション処理の際最初の格付データとして
使用される。

【００２０】請求項３の記載は、上記請求項１又は２の
記載において、前記処理手段３１には、金融機関の有す
るホストコンピュータのファイルからの情報が直接入力
する構成である。

【００２１】この場合、貸出債権明細ファイル３８（図
３の原理説明図参、以下同じ）は勘定系のホストコンピ
ュータから供給され、貸出先属性ファイル３９、及び格
付推移確率ファイル４０は情報系のホストコンピュータ
から供給される構成である。

【００２２】このように構成することにより、各データ
の入力をキーボードを操作して行う必要がなく、極めて
効率よく貸出債権明細、貸出先属性、格付推移確率の各
データを入力することができる。

【００２３】請求項４の記載は、上記請求項２の記載に
おいて、前記格付推移確率は、例えば複数の信用格付に
対して、各信用格付毎に新たな信用格付の割合を有する
構成である。

【００２４】すなわち、前記格付推移確率は格付が異な
る毎に新たな信用格付の割合を有するテーブルであり、
前の格付に従って対応する新たな信用格付の割合のデー
タを使用し、例えば当該割合で乱数を発生してシミュレ
ーション処理を行う。

【００２５】請求項５の記載は、上記請求項２、又は４
の記載において、前記格付推移確率は、例えば前の信用
格付に対する新たな信用格付の割合を記憶するテーブル
を複数有し、前記処理手段はこの中の１つを順次選択し
て使用する構成である。

【００２６】すなわち、シミュレーションの回数と期間
（年数）によって異なる、例えば推移確率シナリオ表を
用意し、対応するシミュレーション回数と期間（年数）
において使用する格付推移確率テーブルを選択して使用
する。

【００２７】この推移確率シナリオ表は、例えば年によ
る景気変動等に対応する情報に基づいて作成されてお
り、より精度の高いデフォルトシナリオを作成すること
ができる。

【００２８】請求項６の記載は、上記請求項１、２、
４、又は５の記載において、前記処理手段が行うシミュ
レーション処理は、例えば前記信用格付の割合に従って
乱数を発生させ、新たな信用格付を決定する構成であ
る。

【００２９】但し、上記シミュレーション処理が信用格
付の割合に従って行われるならば、必ずしも乱数の発生
に限定されるものではなく、例えばゲート回路等を用い
たハード構成で形成してもよい。

【００３０】請求項７の記載は、上記請求項１、２、
３、４、５、又は６の記載において、前記損失計算手段
は、前記シミュレーション処理を複数回繰り返した結果
から最大損失あるいは期待損失を計算し、さらに該計算
結果を表示する構成である。すなわち、上記損失計算手
段は、最大損失額の計算も同時に行い、期待損失と最大
損失を同時にディスプレイに表示できる構成である。こ
のように構成することにより、オペレータはディスプレ
イに対象会社（企業）の期待損失額と、最大損失額が同
時に表示され、会社（企業）の信用リスクを判断する上
で分かり易い表示となる。

【００３１】請求項８の記載は、上記請求項１、２、又
は７の記載において、業種によるリスク要因の変動性を
記憶するリスク要因変動性記憶手段と、前記業種間の相
関関係を記憶するリスク要因相関記憶手段とを有し、前
記リスク要因の変動性から要因シナリオを作成し、該要
因シナリオを使用し、測定の対象となる企業の企業情報
から関連する前記要因シナリオを加味したシミュレーシ
ョン処理によりデフォルトの際の損失額を計算する構成
である。

【００３２】このように構成することにより、業種によ
るリスク要因変動を加味し、景気変動等による業種間の
相関関係を考慮して対象会社（企業）の信用リスクを知
ることができ、更に正確な信用リスクの計測装置を提供
することができるものである。

【００３３】また、上記請求項８の記載において、前記
リスク要因変動性の情報は入力部４１（図４の原理説明
図参、以下同じ）から供給され、前記リスク要因相関の
情報は入力部４２から供給される。

【００３４】請求項９の記載は、上記請求項２、７、又
は８の記載において、前記貸出先属性と前記債権明細か
ら所望のデータを選択する選択手段と、該選択手段によ
って選択されたデータを組み合わせた場合の前記損失額
を集計する集計手段と、該集計手段によって集計された
損益集計表を表示する手段とを有する構成である。この
ように構成することにより、損失額の集計を動的に様々
与えることにより、信用リスクの分析や検討を行うこと
ができる信用リスク計測装置となる。

【００３５】請求項１０の発明は上記課題を解決するた
め、前の信用格付に対し、デフォルトを含む新たな信用
格付の割合に従って新たな信用格付けのシミュレーショ
ンを行う処理と、該シミュレーション処理を複数回繰り
返し、該処理によりデフォルトを発生した場合、該デフ
ォルトの損失額を計算する計算処理と、該計算結果を集
計する集計処理と、該集計処理による集計結果に従っ
て、期待損失を計算する期待損失計算処理とを行う信用
リスク計測方法を提供することによって達成できる。

【００３６】本例は前記請求項１の発明に対する方法発
明であり、このような信用リスク計測方法によっても正
確な信用リスクの計測を行うことができる。請求項１１
の記載は、上記請求項１０の発明において、業種による
リスク要因の変動性を記憶するリスク要因変動性記憶処
理と、前記業種間の相関関係を記憶するリスク要因相関
記憶処理とを行い、前記リスク要因の変動性から要因シ
ナリオを作成し、該要因シナリオを使用し、測定の対象
となる企業の企業情報から関連する前記要因シナリオを
加味したシミュレーション処理によりデフォルトの際の
損失額を計算するものである。

【００３７】本例は前記請求項８の発明に対する方法発
明であり、このような信用リスク計測方法によってもよ
り正確な信用リスクの計測を行うことができる。請求項
１２の記載は、上記請求項１０、又は１１の記載におい
て、前記計算手段が行うデフォルトの損失額の計算結果
を記憶するデフォルト時損失記憶手段を有する構成であ
る。

【００３８】また、請求項１３の記載は、上記請求項１
０、又は１１の記載において、前記貸出先属性と前記債
権明細から所望のデータを選択する選択処理と、該選択
処理によって選択されたデータの組み合わせの場合の前
記損失額を集計する集計処理と、該集計処理によって集
計された損益集計表を表示する処理とを行うものであ
る。

【００３９】本例は前記請求項９、１０の記載に対応す
るものであり、本例の信用リスク計測方法においても適
用できる。請求項１４の発明は上記課題を解決するた
め、前の信用格付に対し、デフォルトを含む新たな信用
格付の割合に従って、新たな信用格付けのシミュレーシ
ョンを行う機能と、該シミュレーション機能を複数回繰
り返し、デフォルトが発生した場合、該デフォルトの損
失額を計算する計算機能と、該計算結果を集計する集計
機能と、該集計機能による集計結果に従って、期待損失
を計算する期待損失計算機能とをコンピュータに実行さ
せる命令を含むプログラムを格納した前記コンピュータ
が読み取り可能な記憶媒体を提供することによって達成
できる。

【００４０】本発明は記憶媒体に関するものであり、上
記機能を有する記憶媒体に書き込まれたプログラムを使
用しても信用リスクの計測を行うことができる。請求項
１５の発明は上記課題を解決するため、業種によるリス
ク要因の変動性を記憶するリスク要因変動性記憶機能
と、前記業種間の相関関係を記憶するリスク要因相関記
憶機能とを有し、前記リスク要因の変動性から要因シナ
リオを作成し、該要因シナリオを使用し、測定の対象と
なる企業の企業情報から関連する前記要因シナリオを加
味したシミュレーション処理によりデフォルトの際の損
失額を計算する機能とをコンピュータに実行させる命令
を含むプログラムを格納した前記コンピュータが読み取
り可能な記憶媒体を提供することによって達成できる。

【００４１】本例も記憶媒体に関するものであり、上記
機能を有する記憶媒体に書き込まれたプログラムを使用
しても信用リスクの計測を行うことができる。

【００４２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態例を図面
を用いて詳細に説明する。 ＜第１実施形態例＞図５は第１実施形態例の信用リスク
計測装置のシステム構成図である。同図において、本装
置はＣＰＵ１と、貸出債権明細入力部２、貸出先属性入
力部３、格付推移確率入力部４、及び損失額表示部５で
構成されている。また、ＣＰＵ１は損失計算部１ａと集
計部１ｂで構成されている。尚、上述の貸出債権明細入
力部２、貸出先属性入力部３、格付推移確率入力部４
は、例えばコンピュータのキーボードやマウスが対応す
る。

【００４３】図６は貸出債権明細入力部２から入力する
貸し出し債権の明細を説明する図である。同図に示す
「ＣＩＦ番号」は貸し出し先の会社（企業）番号を示
し、「貸出債権種別」は債権の種別を示し、０は固定金
利貸し出し、１は金利スワップ、などを示す。また、
「元本」は当該会社（企業）の借り入れ金額であり、
「満期」は当該借入金の返済の満期日を示す。例えば、
「満期」“１９９８０６３０”は満期日が１９９８年６
月３０日であることを示し、「満期」“２００７０３３
１”は、満期日が２００７年３月３１日であることを示
す。また、「金利」は当該貸し出し債権の金利を示し、
「回収率」は当該会社（企業）がデフォルトした時の元
本に対する回収率を示し、例えば「元本」“１０００”
に対する「回収率」９０％は“９００”であり、「元
本」“１０００”に対する「回収率」８０％は“８０
０”である。尚、本明細書においてデフォルトとは、信
用リスクの計測対象となる会社（企業）が倒産すること
をいう。

【００４４】また、図７は上述の貸出先属性入力部３か
ら入力する貸し出し先属性のデータを説明する図であ
る。ここで、同図に示す「ＣＩＦ番号」は前述と同様、
貸し出し先の会社（企業）番号を示し、「現在の格付」
は当該会社（企業）の信用に関する格付を示し、例えば
１〜１０のレベル、及びデフォルトに格付されている。
また、「集計キー１」は当該会社の規模を示し、例えば
０が大企業、１が中企業、２が小企業に区分けされる。
さらに、「集計キー２」は会社の業種を示し、例えば１
は卸小売業、・・・、４は製造業、５は建設業、６はサ
ービス業、・・・に区分けされている。

【００４５】さらに、図８（ａ）、（ｂ）は上述の格付
推移確率入力部４から入力する格付推移確率データ（テ
ーブル）を説明する図である。このデータ（テーブル）
の縦方向の１〜１０、及びデフォルトの表示は、前年
（前期）の格付を示し、横方向の１〜１０、及びデフォ
ルトの表示は前年（前期）に対する今年（今期）の格付
の確率を示す。例えば、図８（ａ）において、前年の格
付が“２”である場合、今年の格付が“１”になる確率
は０、０９であり、“２”になる確率は０、４５であ
り、“３”になる確率は０、２７であり、“４”になる
確率は０、１９であり、確率が“５”以下、デフォルト
になる場合は０であることを示す。また、例えば前年の
格付が“９”である場合、今年の格付が“１”〜“４”
まで上昇する可能性はなく、格付が“５”になる確率は
０、０５あり、“６”になる確率も０、０５であり、
“７”になる確率は０、１０であり、“８”になる確率
は０、４３であり、“９”のままである確率も０、２９
である。さらに、格付が“１０”に下がる可能性もあ
り、その確率は０、０５あり、更にデフォルトになる確
率も０、０５あることを示す。

【００４６】尚、本例において上述の格付推移確率デー
タ（テーブル）は５枚用意されており、０〜４の番号が
付加され、後述するように５枚の中の１枚を選択して使
用する。したがって、同図（ｂ）は５枚の中の他の１枚
のテーブル例を示している。

【００４７】一方、ＣＰＵ１の損失計算部１ａは、上述
の貸出債権明細入力部２、貸出先属性入力部３、格付推
移確率入力部４から入力する各情報に従って、後述する
計算式に従った損失計算を行う。また、その計算結果は
集計部１ｂによって集計処理され、さらに損失計算部１
ａによって期待損失額及び最大損失額が計算される。こ
の結果は、前述の損失額表示部５に表示される。尚、こ
の損失額表示部５はディスプレイであり、例えばコンピ
ュータのディスプレイが対応する。

【００４８】次に、上記構成の信用リスク計測装置にお
いて、その処理動作を説明する。図９はオペレータの操
作手順を説明するフローチャートである。先ず、貸出債
権明細入力部２から図６で説明した貸し出し債権明細を
入力する（ステップ（以下、図９においてＳで示す）
１）。例えば、この入力はキーボードを操作し、前述の
「ＣＩＦ番号」、「貸出債権種別」、「元本」、「満
期」、「金利」、「回収率」の各データを有する貸出債
権明細を入力する。これらのデータは不図示のメモリに
記憶される。

【００４９】次に、貸出先属性入力部３から図７に示し
た貸し出し先属性を入力する（Ｓ２）。この場合にも、
例えばキーボード等を操作して行い、該当の会社（企
業）の貸し出し先属性を入力する。

【００５０】次に、格付推移確率入力部４から図８に示
す格付推移確率データ（テーブル）を入力する（Ｓ
３）。この場合、オペレータは５枚の格付推移確率テー
ブルを全部入力する。

【００５１】以上の情報を入力した後、オペレータはス
タートキー（例えば、キーボード上のリターンキー）を
押下することによって、シミュレーションを開始する
（Ｓ４）。このシミュレーションは、図１０〜図１２に
示すフローチャートに従って処理される。

【００５２】先ず、図１０に示すフローチャートに従っ
て処理を開始する。同図のフローチャートに示すよう
に、最初に推移確率シナリオ表を作成する（ステップ
（以下、図１０においてＵで示す）１）。この推移確率
シナリオ表は、具体的には図１３に示す表であり、期間
の経過によって推移する景気の変動等を考慮して作成さ
れる。また、この推移確率シナリオ表は後述するシミュ
レーション回数と期間（年数）に従って設定される。推
移確率シナリオ表に記載される“０”〜“４”の５つの
記号は、前述の５枚の格付推移確率テーブルを選択する
ための記号である。

【００５３】上記推移確率シナリオ表の作成が終了する
と、貸出先属性のレコードがまだ在るか判断する（Ｕ
２）。最初のこの処理では、前述の図７に示すデータが
入力しているため、判断（Ｕ２）はＹ（イエス）であ
り、「ＣＩＦ番号」が同じ貸出債権明細を集める（Ｕ
３）。この処理は、前述の図６に示す貸出債権明細を検
索して行い、図６の例では同じ「ＣＩＦ番号」１２３４
５６７の会社（企業）に他の債権が存在するので、同時
に処理すべく同じ貸出債権明細を集める。

【００５４】次に、「ＣＩＦ番号」が同じ貸出債権を評
価する（Ｕ４）。この評価処理を実行するフローチャー
トが図１１、図１２であり、図１１のステップ１の具体
的処理が図１２のフローチャートである。すなわち、図
１１のデフォルトシナリオ作成処理（ステップ１）の具
体的処理が図１２に示すフローチャートである。したが
って、先ず図１２のフローチャートから説明する。

【００５５】図１２に示す処理は、選択した「ＣＩＦ番
号」のデフォルトシナリオを作成する処理である。以
下、具体的に説明すると、先ずＣＰＵ１はシミュレーシ
ョン回数（ｉ）を１に設定する（ステップ（以下、図１
２においてＳＴで示す）１）。次に、シミュレーション
回数（ｉ）が予め設定された１００００回のシミュレー
ション回数に達したか判断する（ＳＴ２）。最初、上述
のようにシミュレーション回数（ｉ）は１であり（ＳＴ
２がＹ（イエス））、処理（ＳＴ３）を実行する。

【００５６】この処理（ＳＴ３）は、年数（ｊ）を１に
設定する。次に、年数（ｊ）がシミュレーション期間１
０年より少ないか判断する（ＳＴ４）。すなわち、上記
のように設定した年数（ｊ）がシミュレーション期間１
０年に達していないか判断する。そして、この時、上述
のように年数（ｊ）は１に設定されているので（ＳＴ４
はＹ（イエス））、処理（ＳＴ５）を実行する。

【００５７】処理（ＳＴ５）は、前述の図１３に示す推
移確率シナリオ表に従って、図８（ａ）、（ｂ）等の５
枚の格付推移確率テーブルの中の対応するテーブルを取
り出す処理であり、推移確率シナリオ表の〔ｉ、ｊ〕番
目に指定されている格付推移確率テーブルを取り出す。
すなわち、推移確率シナリオ表の〔１、１〕番目の
「３」に対応する格付推移確率テーブルを選択する。こ
こで、例えば図８に示す格付推移確率がこの時選択され
たテーブルとする。

【００５８】次に、このテーブルに従って、現在の格付
の更新を行う（ＳＴ６）。例えば、図７に示す「ＣＩＦ
番号」１２３４５６７の会社（企業）の場合、「現在の
格付」である“２”のデータを読み出し、図８（ａ）に
示す前年の格付値とする。この時、次年度（図８の今年
に対応）の格付が、“１”になる確率は０、０９であ
り、“２”になる確率は０、４５であり、“３”になる
確率は０、２７であり、“４”になる確率は０、１９で
あり、確率が“５”以下、及びデフォルトになる確率は
０である。ＣＰＵ１ではこの確率で次の年に選択される
確率をシミュレーションする。このシミュレーション
は、例えば上述の確率で発生する乱数を使用し、発生す
る格付を求め、格付推移シナリオ表を作成する。図１４
はこの格付推移シナリオ表の例であり、例えばこの時格
付“４”がシミュレーションされたものとすると、図１
４に示す１回目のシミュレーションの期間の１年目に格
付“４”を書き込む。

【００５９】次に、現在の格付がデフォルトであるか否
か判断する（ＳＴ７）。上述の例の場合、現在の格付が
“４”に推移しており、デフォルトになっていないので
判断（ＳＴ７）はＮ（ノー）である。したがって、年数
（ｊ）のデータをｊ＋１とし（１インクリメントし）
（ＳＴ８）、判断（ＳＴ４）に戻る。

【００６０】次に行う判断（ＳＴ４）では、年数（ｊ）
のデータが「２」であるので、前述と同様Ｙ（イエス）
であり、図１１に示す推移確率シナリオ表の〔ｉ、ｊ〕
番目のテーブル、即ち推移確率シナリオ表の〔１、２〕
番目のテーブルを取り出す（ＳＴ５）。そして、前述と
同様、取り出したテーブルに従って、現在の格付の更新
を行う（ＳＴ６）。この処理も前述と同様であり、各格
付が発生する割合で次の年の格付を乱数を使用してシミ
ュレーションする。この時選択される格付推移確率テー
ブルが図８（ｂ）に示す例の場合、次年度の格付が、
“２”になる確率は０、０９であり、“３”になる確率
は０、２０であり、“４”になる確率は０、３３であ
り、“５”になる確率は０、２４であり、“６”になる
確率は０、１１であり、“７”になる確率は０、０４で
ある。例えば、この時格付“５”がシミュレーションさ
れたものとすると、図１４に示す１回目のシミュレーシ
ョンの期間２年目に格付“５”が書き込まれる。

【００６１】その後、前述と同様、現在の格付がデフォ
ルトであるか判断し（ＳＴ７）、現在の格付は上述のよ
うに“５”であり、デフォルトではないので（ＳＴ７が
Ｎ）、年数（ｊ）のデータをｊ＋１とし（１インクリメ
ントし）（ＳＴ８）、判断（ＳＴ４）に再度戻る。

【００６２】以下、同様にして格付推移確率テーブルを
更新しつつ（ＳＴ５）、格付推移をシミュレーションす
る（ＳＴ６）。そして、上述の処理を継続する間、デフ
ォルトが発生すると（ＳＴ７がＹ）、この時の年数
（ｊ）を１回目のデフォルトシナリオ〔Ｉ〕とする（Ｓ
Ｔ９）。例えば、図１４に示す格付推移シナリオ表の１
回目のシミュレーションでは１０年目でデフォルトする
ので、デフォルトシナリオ〔１〕は“１０”となる。

【００６３】以上の処理によって、「ＣＩＦ番号」１２
３４５６７の会社（企業）に対する１回目のシミュレー
ション処理が終了し、次に２回目のシミュレーションを
行うべく、シミュレーション回数（ｉ）をｉ＋１（１イ
ンクリメント）する（ＳＴ１０）。そして、前述と同
様、シミュレーション回数（ｉ）が１００００回に達し
たか判断し（ＳＴ２）、１００００回に達するまで前述
と同様のシミュレーション処理を繰り返す（ＳＴ２〜Ｓ
Ｔ１０）。上述の処理により、例えば２回目のシミュレ
ーションでは図１４に示すように、例えば期間１年目の
格付が“８”に推移し、期間２年目でデフォルトする。
この場合、直ちに２回目のシミュレーション処理を終了
し（ＳＴ７がＹ）、デフォルトシナリオ〔２〕を“２”
に設定する。一方、最後の（１００００回目の）シミュ
レーションでは１０年の間デフォルトしないので、デフ
ォルトシナリオ〔１００００〕を“０”に設定する。

【００６４】このようにして、シミュレーション回数
（ｉ）が１００００回に達すると（ＳＴ２がＹ）、「Ｃ
ＩＦ番号」１２３４５６７の会社（企業）に対するシミ
ュレーション処理を終了する。

【００６５】以上のようにして、例えば「ＣＩＦ番号」
１２３４５６７の会社（企業）に対するデフォルトシナ
リオの作成が完了すると（図１１のＳＴＰ１）、全ての
貸出債権明細を処理したか判断する（ＳＴＰ２）。この
時、上述の例では図６に示す「ＣＩＦ番号」１２３４５
６７の会社（企業）への貸出明細（２件）について処理
を行っているものであり、まず、このうちの最初の貸出
債権を取り出し（ＳＴＰ３）、処理を行う。

【００６６】次に、上述のようにして作成したデフォル
トシナリオ〔Ｉ〕に基づいて、損益集計を行う（ＳＴＰ
４以下）。この処理は、シミュレーション回数（ｉ）を
先ず１に設定し（ＳＴＰ４）、シミュレーション回数
（ｉ）が最大の１００００回に達したか判断し（ＳＴＰ
５）、最初のこの処理ではシミュレーション回数（ｉ）
が１であるので（ＳＴＰ５がＮ）、デフォルトシナリオ
〔１〕のデータに従って、デフォルトした場合の損益を
金融商品評価部に依頼して計算する（ＳＴＰ６）。

【００６７】図１５（ａ）、（ｂ）は、この損益の計算
を説明する図である。尚、同図（ａ）はデフォルトしな
い場合の計算を示し、同図（ｂ）は２年目でデフォルト
する場合の計算を示し、損益はデフォルトしない場合の
計算結果からデフォルトする場合の計算結果を減算して
得られる。但し、条件としては、固定金利一括返済貸し
出し、元本１０００、満期１９９９年６月３０日、貸し
出し金利１、５％、回収率６０％の条件であり、１９９
７年１月１日を評価日として計算し、割引金利は０とす
る。

【００６８】また、以下に示す説明では、先ず損益計算
の一般例を短期間の例で説明し、後に今までの説明と整
合する期間１０年のシミュレーションの場合の例を説明
する。 《短期間の例》先ず、デフォルトしない場合（図１５
（ａ））の１年目の返済額は返済額＝1000×0.015 ＝15
であり、２年後の返済額も同じ15（1000×0.015 ）であ
り、３年目に元本1000と共に利息も返済され、３年後の
返済額は1000（1 ＋0.015 ）である。したがって、デフ
ォルトが発生しない場合のトータルな返済額の現在価値
は、トータルな返済額の現在価値＝1045である。

【００６９】一方、同図（ｂ）に示す２年目でデフォル
トした場合には、以下の計算となる。 すなわち、１年
目の返済額は上述と同様、返済額＝1000×0.015 ＝15で
ある。しかし、２年目にデフォルトするので、２年目の
返済額は回収率６０％から２年後の返済額＝1000×0.60
＝600 であり、２年目でデフォルトが発生した場合のト
ータルな返済額の現在価値は、トータルな返済額の現在
価値＝615 である。

【００７０】したがって、デフォルトした場合としない
場合での差、即ち損失額は損失額＝1045−615 ＝430 と
なる。 《今までの説明に対応する例》本例では期間１０年の計
算を行い、例えば前述の図１４の１回目のシミュレーシ
ョンにおけるように、デフォルトが第１０年目に発生す
るとすればその損益は以下のようになる。

【００７１】デフォルトが発生しなければ 返済額＝1000×0.015 ＋1000×0.015 ＋1000＋・・・＋1000(1＋0.015) ＝135+1035＝1165 であり、一方、第１０回目でデフォルトが発生する場合
の返済額は、 返済額＝1000×0.015 ＋1000×0.015 ＋1000＋・・・＋1000×0.60 ＝135+600 ＝735 であり、損失額は 損失額＝1165−735 ＝430 となる。

【００７２】次に、以上のようにして計算した損失額
は、集計部１ｂによって損益に加算される（ＳＴＰ
７）。ＣＰＵ１は更にシミュレーション回数（ｉ）をｉ
＋１し（１インクリメントし）（ＳＴＰ８）、シミュレ
ーション回数（ｉ）が最大の１００００回に達したか判
断した後（ＳＴＰ５）、シミュレーション回数（２）に
おいてデフォルトした場合の損益を計算する（ＳＴＰ
６）。

【００７３】この計算も上述と同様であり、図１４に示
した２回目のシミュレーションの例で説明すると、第２
年目でデフォルトが発生しているので、デフォルトが発
生しない場合の返済額（1165）に対し、第２回目でデフ
ォルトが発生する場合の返済額は、 返済額＝1000×0.015 ＋1000×0.60 ＝15+600＝615 となり、損失額は損失額＝1165−615 ＝550 となる。

【００７４】以下、同様の損失額の計算を行い、１００
００回のデフォルトシナリオ〔Ｉ〕に対する損失額の計
算を行い、集計部１ｂによる損益加算処理を行う（ＳＴ
Ｐ５〜ＳＴＰ８）。

【００７５】尚、図１４の例では最後のシミュレーショ
ン（１００００回目のシミュレーション）において、デ
フォルトが発生しないため、損失額は０である。また、
図１６はこのような集計を行った結果を示す集計表であ
り、１００００回の損益計算の結果を示す。

【００７６】以上のようにして、同じ貸し出し先に対す
る全ての債権レコードを評価した後（Ｕ４）、貸出先属
性レコードがまだあるか判断し（Ｕ２）、すべての貸出
先属性レコードを処理したら、期待損失と最大損失を求
める（Ｕ５）。この指示は前述の図９に示すように、オ
ペレータの指示により行う。このため、例えば期待貸出
と最大損失を求めることが可能になった時、例えば損失
額表示部５に表示を行い、オペレータの指示を待つ。

【００７７】オペレータは損失額表示部５の表示に従っ
て、先ず最大損失額の計算を行うための確率を入力する
（前述の図９のＳ５）。例えば、最大損失額を全損失額
の５％に設定する場合には“５”を入力し、最大損失額
を全損失額の１％に設定する場合には“１”を入力す
る。

【００７８】次に、上述の確率に基づく最大損失額の計
算、及び期待損失額の計算の指示を行う（Ｓ６）。ＣＰ
Ｕ１は上述の指示に従って最大損失額、及び期待損失額
を計算し、最大損失額及び期待損失額を含むグラフ（損
失分布グラフ）を作成し、損失額表示部５に出力する
（Ｓ７）。尚、損失分布グラフの出力は、オペレータの
指示により行う構成としてもよい。

【００７９】図１７は上述の処理によって損失額表示部
５に表示される損失分布グラフの例である。同図に示す
直線Ａが最大損失額（最大損失ライン）であり、例えば
最大損失額は全体の損失額の１％である。また、同図に
示す直線Ｂが期待損失額（期待損失ライン）を示す。ま
た、同図に示す横軸は損失額の大きさを示し、最も左端
が損失額０であり、右にいくほど損失額が大きくなる。

【００８０】尚、上述の最大損失額は損失額全体の５％
としてもよい。この５％は、例えば２０年に１回の割合
で損失が発生する場合を考慮した場合である。また、最
大損失額を全体の損失額の１％とすれば、１００年に１
回の割合で損失が発生する場合を考慮したことになる。

【００８１】一方、期待損失額は全体の損失額の平均値
である。この期待損失額を具体的な損益集計表を用いて
説明すると、図１８に示すようになる。同図の例は１０
０回のシミュレーションの例であり、会社（企業）Ａの
場合、会社（企業）Ｂの場合、会社（企業）Ｃの場合を
示す。例えば、会社（企業）Ａの場合期待損失額は１
５、１０であり、会社（企業）Ｂの場合期待損失額は１
４、６０であり、会社（企業）Ｃの場合期待損失額は１
４、１０である。

【００８２】以上のように本例によれば、期待損失の計
算において信用リスク計測の対象企業に対する信用格付
を景気や、業種によって毎年の信用格付の変化する確率
が異なるテーブルを使用し、当該テーブルを使用して信
用格付をシミュレーションすることでより正確な信用リ
スクの計測を行うことができる。 ＜第２の実施形態例＞次に、本発明の第２の実施形態例
について説明する。

【００８３】本例は前述の第１実施形態例に対し、業種
毎のリスク要因の変動やリスク要因の相関等を信用リス
クの計測に加味した計測装置であり、このように構成す
ることにより、より正確な信用リスク計測装置を提供す
るものである。

【００８４】先ず、本例で使用するリスク要因変動性、
及びリスク要因相関を説明する。図１９はリスク要因変
動性を説明する図である。先ず、同図に示す要因０〜９
は、リスク要因の変動に関連する、例えば業種の種別を
記述する。例えば、本例において「０」は不動産業、
「１」は観光業、「２」は製造業、・・・の如く業種の
種別を記述する。また、上記要因の下に記述する変動性
は、対応する業種毎のリスク要因（景気等を表す指標）
の変動性を示し、例えば「０」の不動産業では変動性は
「０、５」であり、通常の変動性を有することを示す。
また、「１」の観光業では変動性は「０、２」であり、
リスク要因の変動性が小さいことを示す。さらに、
「２」の製造業では変動性は「１、２」であり、リスク
要因の変動性がかなり大きいことを示す。これらの変動
性は、後述する要因シナリオ表を作成する際の標準偏差
として使用される。

【００８５】次に、図２０はリスク要因相関を説明する
図である。このリスク要因相関の縦方向、及び横方向に
示す要因「０」〜「９」は、リスク要因の種別が記述さ
れ、例えば前述と同様、「０」は不動産業、「１」は観
光業、「２」は製造業、・・・である。また、両方向の
要因が重なった位置に記述されるデータは、両要因の相
関値を示す。例えば、要因「１」の観光業と要因「０」
の不動産業が重なった位置には相関値“０、８”が記述
されている。これは、両業種の相関関係が強いことを示
す。すなわち、両業種間で景気等によるリスク要因の変
動の関連性がかなりあることを示す。

【００８６】一方、要因「２」の製造業と要因「０」の
不動産業が重なった位置には相関値“０、３”が記述さ
れている。これは、両業種の相関関係が弱いことを示
し、両業種間で景気等によるリスク要因の変動の関連性
があまりないことを示す。

【００８７】また、図２１は本例で使用する貸出先属性
の情報である。同図において、「ＣＩＦ番号」、「現在
の格付」、及び「集計キー１」、「集計キー２」の項目
は、前述の図７に示す各項目と同様であるが、同図に示
す「要因選択１」、「要因１比率」、「要因選択２」、
「要因２比率」、・・・、「個別要因比率」の各項、及
びこれらの項目に記述されるデータが異なる。すなわ
ち、「要因選択１」は対応する「ＣＩＦ番号」の会社
（企業）に対する要因、例えば前述の業種要因０（不動
産）のデータが記述され、「要因１比率」には当該「Ｃ
ＩＦ番号」の会社（企業）に対する関連性が比率とし
て、記述される。例えば、測定対象となる会社（企業）
がサービス業であり、業種要因「０」は不動産であり、
この場合「要因１比率」は“０、７”と大きく、又「要
因選択２」に記述される業種要因「２」は製造業であ
り、対応する「要因２比率」に記述される比率は、例え
ば“０、２”と小さい。

【００８８】一方、「個別要因比率」の項には、個別的
に変化する要因の比率を記述する。これにより、例えば
当該会社（企業）が、同業の他社（他企業）に比べて景
気等によって変動される率の大きさの違いを表すことが
できる。

【００８９】図２２は本例の信用リスク計測装置のシス
テム構成図である。同図には、上記（図１９〜図２１）
に示す構成のリスク要因変動、及びリスク要因相関、貸
出先属性を入力する入力部を含む。すなわち、同図にお
いて本装置はＣＰＵ１と、貸出債権明細入力部２、貸出
先属性入力部３、格付推移確率入力部４、損失額表示部
５と共に、リスク要因変動性を示す業種変動性データの
入力部６、業種相関データを入力する業種相関データ入
力部７で構成されている。また、上記各入力部は前述の
実施形態例と同様、例えばコンピュータに設けられたキ
ーボードが対応し、損失額表示部５はディスプレイが対
応する。また、ＣＰＵ１も前述と同様、損失計算部１ａ
と集計部１ｂを有する。

【００９０】次に、上述の構成の信用リスク計測装置に
おいて、その処理動作を説明する。図２３はオペレータ
の操作手順を説明するフローチャートである。先ず、前
述と同様、貸出債権明細入力部２から図６に示す貸し出
し債権明細を入力する（ステップ（以下、図２３におい
てＶで示す）１）。次に、貸出先属性入力部３から貸し
出し先属性を入力し（Ｖ２）、更に格付推移確率入力部
４から図８に示す格付推移確率のデータ（テーブル）を
入力する（Ｖ３）。

【００９１】ここで、上記貸出先属性入力部３から入力
する貸出先属性は前述の実施形態例で説明した図７の例
と異なる。すなわち、図２１の構成のリスク要因変動、
リスク相関に関する情報を含む貸出先属性データを入力
する。

【００９２】次に、業種変動性入力部６から上述の図１
９に示すリスク要因変動性のデータを入力する（Ｖ
４）。この場合にも、この入力はキーボードを操作して
行い、上述のリスク要因変動性のデータを入力する。

【００９３】次に、業種相関入力部７から上述の図２０
に示すリスク要因相関のデータを入力する（Ｖ５）。こ
の場合にも、この入力はキーボードを操作して行い、上
述のリスク要因相関データを入力する。

【００９４】以上のデータ入力が行われ、更にオペレー
タがシミュレーションの指示を行うとシミュレーション
を開始する（Ｖ６）。このシミュレーションは、図２４
〜図２６に示すフローチャートに従って処理される。
尚、図２４〜図２６に示す各処理及び判断は、前述の図
１０〜図１２の各処理及び判断に類似し、同じ処理には
同じステップ記号を使用して説明する。

【００９５】先ず、図２４に示すフローチャートに従っ
て処理を開始する。同図の処理（Ｕ１）は前述の実施形
態例と同じ処理であり、例えば図１３に示すような推移
確率シナリオ表を作成する処理である。

【００９６】次に、要因シナリオ表を作成する（Ｕ
１’）。図２７は要因シナリオ表の例であり、同図の縦
方向にシミュレーション回数（ｉ）を示し、横方向（ｋ
方向）に業種の違いによる要因０〜要因９が設定され、
紙面の奥行き方向（ｊ方向）に期間（１０年）のシナリ
オが設定される。この要因シナリオ表の作成は、要因シ
ナリオ表の縦方向である各列の平均が０であり、標準偏
差が前述のリスク要因変動性となり、上記各列間の相関
関係が前述のリスク要因相関となるデータである。すな
わち、図２７に示す要因シナリオ表を作成する際、要因
シナリオ表の各列の数値の平均値が０となり、同じ列の
標準偏差が前述のリスク要因変動性となり、上記各列間
の相関関係が前述のリスク要因相関となる多変量正規乱
数を発生させ、作成したものである。

【００９７】また、期間１０年に対応させるため、同じ
ようにして１０枚の要因シナリオ表を作成する。尚、こ
の１０枚の要因シナリオ表はそれぞれ上記条件、即ち要
因シナリオ表の各列の平均が０であり、標準偏差が前述
のリスク要因変動性となり、各列間の相関関係が前述の
リスク要因相関となる条件に従っている。図２８は本例
の処理を模式的に示す図であり、同図の共通ファクター
に示す１０が上述の要因シナリオに対応する。

【００９８】このようにして、推移確率シナリオ及び要
因シナリオを作成すると、次に貸出先属性のレコードが
まだ在るか判断する（Ｕ２）。最初のこの処理では、前
述の図２１に示すデータが入力しているため、判断（Ｕ
２）はＹ（イエス）であり、「ＣＩＦ番号」が同じ貸出
債権明細を集める（Ｕ３）。この処理は、前述の図６に
示す貸出債権明細を検索して行い、図６の例では同じ
「ＣＩＦ番号」１２３４５６７の会社（企業）に他の債
権が存在するので、同時の処理すべく同じ貸出債権明細
を集める。

【００９９】次に、「ＣＩＦ番号」が同じ貸出債権を評
価する（Ｕ４）。この評価処理を実行するフローチャー
トが図２５、図２６であり、図２５のステップ１の具体
的処理が図２６のフローチャートである。この関係は前
述の第１実施形態例と同じである。

【０１００】すなわち、図２５のデフォルトシナリオ作
成処理（ＳＴＰ１）の具体的処理が図２６に示すフロー
チャートである。この処理は前述の図１２の処理と同じ
であるが、ＳＴ４’に示す企業価値の計算処理が加わ
り、その結果を格付推移に反映させる点が異なる。すな
わち、先ずＣＰＵ１はシミュレーション回数（ｉ）を１
に設定し（ＳＴ１）、シミュレーション回数（ｉ）が予
め設定された１００００回のシミュレーション回数に達
したか判断した後（ＳＴ２）、１回目のシミュレーショ
ンの年数（ｊ）を１に設定し（ＳＴ３）、シミュレーシ
ョン期間１０年より少ないか判断した後（ＳＴ４）、上
述の（ＳＴ４’）を実行する。

【０１０１】ここで、企業価値は 企業価値＝Σ 要因シナリオ〔ｉ，ｊ，ｋ〕・要因比率
＋個別要因 の計算式を使用して算出する。

【０１０２】したがって、例えば１回目のシミュレーシ
ョンにおける期間１年目のシミュレーションでは、要因
シナリオ〔ｉ，ｊ，ｋ〕は〔 1， 1，ｋ〕であり、図２
７の要因シナリオ表のアンダーラインの各データが使用
される。また、この時対象となっている会社（企業）を
「ＣＩＦ番号」１２３４５６７の会社（企業）であると
すると、図２１にアンダーラインで示す各要因及びその
比率が企業価値の計算対象になり、以下の計算結果とな
る。尚、１回目のシミュレーションの期間１年目の個別
要因乱数は−0.25であるものとする。

【０１０３】 企業価値＝要因０×要因０に対する比率＋要因２×要因２に対する比率 ＋個別要因 ＝−0.1 ×0.7 ＋( −0.4 ×0.2)＋( −0.25) ＝−0.4 図２８に示す模式図には上述の企業価値を求める状態
が、模式的に示されており、共通ファクター（要因シナ
リオ表）と個別ファクターからそれぞれ貸出先属性にあ
る要因を計算し、係数を考慮して企業価値を計算するこ
とを示している。

【０１０４】上述の企業価値の計算結果は、格付の推移
を求める際（ＳＴ５、ＳＴ６）反映される。この処理は
先ず、前述の図１３に示す推移確率シナリオ表の中の対
応するテーブルを取り出す処理であり、推移確率シナリ
オ表の〔ｉ、ｊ〕（先ず〔１、１〕）番目の推移確率テ
ーブルを取り出す（ＳＴ５）。ここで取り出したテーブ
ルを、例えば図８（ａ）に示す格付推移確率シナリオで
あるとする。この格付推移確率シナリオを用いて行い、
例えば「ＣＩＦ番号」１２３４５６７の現在の格付は
“２”であるので、図８（ａ）のアンダーラインのデー
タを使用して現在の格付を更新する（ＳＴ６）。

【０１０５】ところで、上述の企業価値の平均は、図２
７に示す列方向の要因の平均が全て０であり、個別要因
の平均も０であるので０となる。ここで、企業価値の標
準偏差σは以下の式で求められる。

【０１０６】

【数２】

【０１０７】である。したがって、上述の企業価値の分
布は平均が０で、標準偏差σが０．３８５６の図２９に
示す正規分布となる。そして、企業価値を標準偏差σで
割った基準化企業価値を計算すると、この基準化企業価
値は平均が０で、標準偏差σが１の標準正規分布とな
る。この図を図３０として示す。

【０１０８】先ほどの１回目シミュレーションにおける
期間１年目の企業価値は、０．４であり、この値も基準
化すると、−０．４／０．３８５６＝−１．０３７とな
る。ここで、前述のように「ＣＩＦ番号」１２３４５６
７の会社（企業）の格付が“２”であり、シミュレーシ
ョン回数１回の期間１年目の格付推移確率シナリオによ
れば、格付が“１”に上昇する確率は９％であり、格付
が“２”のままである確率は４５％であり、格付が
“３”である確率は２７％であり、格付が“４”となる
確率は１９％である。そこで、図３０に示す基準化企業
価値の図に対し、曲線の下の面積が上記比率になるよう
に分けると、図３１に示す図となる。

【０１０９】前述のように、１回目のシミュレーション
における「ＣＩＦ番号」１２３４５６７の会社（企業）
の基準化企業価値は−１．０３７である。したがって、
この−１．０３７の数値から、格付“４”に推移する。

【０１１０】次に、現在の格付がデフォルトであるか否
か判断する（ＳＴ７）。この判断は前述の第１の実施形
態例と同様であり、上述の例の場合、現在の格付が
“４”に推移しており、デフォルトになっていないので
判断（ＳＴ７）はＮ（ノー）である。したがって、年数
（ｊ）のデータをｊ＋１とし（１インクリメントし）
（ＳＴ８）、判断（ＳＴ４）に戻る。

【０１１１】次に行う判断（ＳＴ４）では、年数（ｊ）
のデータが「２」であるので、前述と同様Ｙ（イエス）
であり、要因シナリオ〔ｉ，ｊ，ｋ〕を〔１，２，ｋ〕
として前述と同様に企業価値を計算し、現在の格付がデ
フォルトであるか判断する（ＳＴ５〜ＳＴ７）。

【０１１２】以下、同様にして要因シナリオ〔ｉ，ｊ，
ｋ〕、及び推移確率テーブルを更新しつつ、格付をシミ
ュレーションし、その間デフォルトが発生すると（ＳＴ
７がＹ）、この時の年数（ｊ）を１回目のデフォルトシ
ナリオ〔Ｉ〕とする（ＳＴ９）。そして、例えば２年目
でデフォルトを起こせばデフォルトシナリオ〔Ｉ〕に
“２”を設定し、３年目でデフォルトを起こせばデフォ
ルトシナリオ〔Ｉ〕に“３”を設定するというように、
デフォルトシナリオ〔Ｉ〕を作成しつつ、１００００回
のシミュレーションを完了する。

【０１１３】次に、上述のようにして作成したデフォル
トシナリオ〔Ｉ〕に基づいて、損益集計を行う（図２５
に示すフローチャートに従った処理）。この処理は、シ
ミュレーション回数（ｉ）を先ず１に設定し（ＳＴＰ
４）、シミュレーション回数（ｉ）が１００００回に達
するまで、上述のデフォルトシナリオ〔Ｉ〕に従って、
デフォルトした場合の損益を金融商品評価部に依頼して
計算するものであり（ＳＴＰ２〜８）、前述の図１５
（ａ）、（ｂ）で説明した計算を繰り返して損益を計算
する。

【０１１４】以上の処理により損益を計算した後、期待
貸出と最大損失を求める（Ｕ５）。この処理も前述と同
様であり、オペレータは最大損失額の計算を行うための
確率を入力し（前述の図２３のＶ７）、次に上述の確率
に基づく最大損失額の計算、及び期待損失額の計算の指
示を行う（Ｖ８）。ＣＰＵ１は上述の指示に従って最大
損失額、及び期待損失額を計算し、最大損失額及び期待
損失額を含むグラフ（損失分布グラフ）を作成し、損失
額表示部５に出力する（Ｖ９）。尚、損失分布グラフの
出力は、オペレータの指示により行う構成としてもよ
い。

【０１１５】本例においては、リスク要因変動性やリス
ク要因相関を用い、会社（企業）間の業種関係から景気
の変動等の要因を信用リスクの計測に加味させ、より正
確な信用リスクの計測を行うものである。

【０１１６】例えば、前述の図１８に示す損益集計表の
例で説明すると、会社（企業）Ａ単独の場合の５番目に
大きい損失額は“９０”であり（図１８のＡ降順の項
参）、また会社（企業）Ｃ単独の場合の５番目に大きい
損失額は“８０”であり（図１８のＣ降順の項参）、損
益が正規分布に従うと仮定し、相関関係がないものとし
て単純に損失額を計算すると、９０＋８０／√２とな
り、約１２０の損失額となるが、本発明によれば損失額
は“９０”であり（図１８のＡ＋Ｃ降順の項参）、明ら
かに異なる結果となる。このことは、上述の５番目に限
らず、６番目や７番目、等の位置においても同じであ
る。

【０１１７】本発明は単に各会社（企業）のデフォルト
の際の損失額を会社（企業）毎に計算するのではなく、
会社（企業）の業種や会社（企業）間の関係を景気の動
向等に従ってリスク要因として加味し、その推移をシミ
ュレーションすることでより正確な損失額の計算を行う
ので、上記結果の差となって表れる。

【０１１８】尚、上述の２つの実施形態例の説明では、
図５及び図２２に示すように貸出債権明細、貸出先属
性、格付推移確率、をそれぞれ対応する入力部２〜４
（具体的にはキーボード）から入力したが、金融機関の
有するホストコンピュータから供給する構成としてもよ
い。例えば、図３２はこの構成を説明するシステム構成
図であり、貸出債権明細については金融機関の有する勘
定系のホストコンピュータ１１から貸出債権明細ファイ
ル１１ａを読み出し使用する。また、貸出先属性及び格
付推移確率については、情報系のホストコンピュータ１
２から貸出先属性ファイル１２ａを読み出し、又格付推
移確率ファイル１２ｂを読み出し使用する。尚、格付推
移確率については格付推移確率算出部１３で使用する格
付推移確率テーブルを選択した後、格付推移確率ファイ
ル１２ｂとして使用する。

【０１１９】また、図３３に示す例は上述と同じように
勘定系及び情報系のホストコンピュータ１１、１２から
データを使用するのであるが、一部のデータをキーボー
ドを使用して追加入力するシステム構成である。例え
ば、追加貸出債権明細入力部１４を設け、勘定系ホスト
コンピュータ１１に登録されていない貸出債権明細を入
力する場合などに使用する。尚、追加する入力部は、貸
出先属性入力であっも、格付推移確率入力であってもよ
い。

【０１２０】さらに、上述の２つの実施形態例の説明で
は金融商品評価部を使用するが、デフォルト時の損失額
を求めるため、金融商品評価部はキャッシュフローを生
成するが、割引金利や回収率が変わらなければ、損失額
の大きさはデフォルトした時期によって一義的に決ま
る。したがって、金融商品評価部に例えば図３４（ａ）
に示すようなデフォルト時の損失テーブルを内蔵し、貸
出債権明細の処理を開始する前に各時期における損失額
を計算しておき、テーブルを予め作成することで、後の
シミュレーション処理の際デフォルトシナリオ〔Ｉ〕に
従って上記テーブルを検索し、損失額を求めることがで
きる。このように構成することにより、前述の図１５に
示した処理を個々に行う必要がなく、短時間で損失額の
計算を行うことができる。

【０１２１】尚、同図（ｂ）は上述の金融商品評価部に
おけるデフォルト時の損失テーブル（デフォルト時損失
表）の位置を説明する図であり、キャッシュフロー生成
部２２で生成するキャッシュフローと現在価値評価部２
３での現在価値の評価に従って損失計算部２４で損失額
を、例えばシミュレーション毎に計算し、上述のデフォ
ルト時損失表２５に登録しておく。このように代表的な
損失額を登録しておくことによって、後に必要に応じて
使用し、迅速な信用リスクの計測を行うことができる。 ＜第３の実施形態例＞次に、本発明の第３の実施形態例
について説明する。

【０１２２】本例はシミュレーションを開始する前に、
与えられた集計仕様に基づいてフィールド分類を作成
し、集計仕様書に登録することにより、希望する組み合
わせの損益の集計結果を得、信用リスクの計測を行うこ
とによりリスクの小さい会社（企業）への貸し出し等の
検討に使用できるようにするものである。

【０１２３】本例で使用する貸出先属性は、例えば図３
５に示す貸出先属性であり、貸出債権明細は、例えば図
３６に示す貸出債権明細であるものとして説明する。ま
た、図３７は集計手段の内容を示し、キー変換部１５と
損益集計部１６で構成され、キー変換部１５は集計仕様
表１７とフィールド分類部１８で構成されている。集計
仕様表１７は係数、総レベル数、現在のレベルの各項目
を有し、フィールド分類部１８は上述の集計仕様表１７
に対応したデータを有する。

【０１２４】例えば、フィールド分類部１８の１８ａに
設定されたフィールド＝属性３（集計キー１）は、図３
５に示す貸出先属性の指定であり、特に３番目の集計キ
ーの指定情報であることが分かる。そして、これは類別
量の分類であり、貸出先属性のフィールド３の値が
“２”である分類を示す。同様にして、フィールド分類
部１８の１８ｂに設定されたフィールド＝明細４（満
期）は、図３６に示す貸出債権明細の指定であり、特に
４番目の満期の指定情報であることが分かる。そして、
これは連続量の分類であり、貸出先明細のフィールド４
の数値が“１９９９１１０１”であることから、満期日
は第２の区間“１９９８０１０１”〜“１９９９１２３
１”に属していることが分かる。この場合、分類結果は
０から始まるものとすれば、１となる。

【０１２５】本例においては、上記２つの分類結果に対
応する係数、すなわち図３７に示す“２”と“１”の係
数を掛け算し、これらを加算して現在のレベルを決定す
る。例えば、上述の例えは、 現在のレベル＝２×２＋１×１＝５ となる。

【０１２６】以上のようにして計算した現在のレベル
“５”は、図３７の損益集計表の横方向の５の位置に対
応するものであり、当該レベル“５”の列に対して損益
の計算結果を足し込む。すなわち、前述の第１実施形態
例、又は第２実施形態例で求めた１００００回のシミュ
レーションの結果である損失額のデータと貸出先属性の
データから集計手段は、集計仕様表１７を確認し、現在
のレベルの損益集計表の対応するエリアに損失額を足し
込む。例えば、２回目のシミュレーションの結果デフォ
ルトが発生し５０の損失を出した場合には、図３７の２
回目のレベル“５”の位置の５０を足し込む。

【０１２７】同様に、例えば３回目のシミュレーション
の結果デフォルトが発生し１００の損失を出した場合に
は、３回目のレベル“５”の位置の１００を足し込み、
また４回目のシミュレーションの結果１２０の損失を出
した場合には、４回目のレベル“５”の位置の１２０を
足し込む。このように集計結果を作成することにより、
レベル“５”の場合の損失全体の状態が分かり、レベル
“５”の場合の最大損失額、期待損失額を知ることもで
きる。

【０１２８】これにより、貸し出し先をさまざまな観点
で分類したグループに関する信用リスクを１回のシミュ
レーションで分析し、検討することができるようになっ
た。すなわち、上述の例では満期日を変えることによっ
てフィールド分類部１８ｂの内容が変わり、レベルも変
わる。例えば、満期日を２０００年の１月３０日とする
ことで、分類結果は“２”となり、現在のレベルは、現
在のレベル＝２×２＋２×１＝６となる。

【０１２９】この場合には、満期日が遅くなり、前述の
第１実施形態例、又は第２実施形態例で求めた１０００
０回のシミュレーションの結果である損失額も変わり、
これらのデータは集計仕様表１７のレベル“６”の項に
足し込まれることになる。このことは、フィールド分類
部１８ａ側についても同様であり、また係数を変えた場
合でもレベルが変化し、各レベルに従った損失額全体の
状態が分かり、各場合の最大損失額、期待損失額を知る
ことにより、信用リスクの判断の際の分析、検討に使用
することができる。

【０１３０】尚、上述の３つの実施形態例において、図
３８に示すようにＣＰＵ１（コンピュータ）は、内部の
ＲＡＭ、ハードディスク１９から供給されるプログラム
（データ）のみならず、外部に接続された記憶媒体との
間でデータの授受を行い、例えば磁気ディスク、磁気テ
ープ、フロッピーディスク、光ディスク等の記憶媒体２
０から供給されるプログラム（データ）に従って処理を
行う構成としてもよい。また、同図に示すように、通信
回線を介した提供者２１から送られるプログラム（デー
タ）を使用する構成としてもよい。

【０１３１】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、格
付推移確率シナリオを乱数によって多数回シミュレーシ
ョンすることにより、デフォルト率の変動を考慮した損
失の取りうる範囲を信用リスクの計測に加味することが
でき、正確な信用リスクの計測を行うことができる。

【０１３２】また、業種間のリスクの変動やリスク相関
を考慮し、例えば連鎖倒産等を加味した損失を計算でき
るので、より正確な信用リスクの計測を行うことができ
る。また、損失額の集計を様々な方法で行うことによ
り、信用リスクの計測のみならず、その分析や検討に使
用できる信用リスク計測装置を提供できる。

【０１３３】さらに、シミュレーションで多く取り扱う
損失額の計算結果をテーブルとして記憶させ、後の損失
額の計算の際使用することによって、処理速度の速い信
用リスク計測装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図である。

【図２】本発明の原理説明図である。

【図３】本発明の原理説明図である。

【図４】本発明の原理説明図である。

【図５】第１実施形態例の信用リスク計測装置のシステ
ム構成図である。

【図６】貸し出し債権明細入力部から入力する貸し出し
債権の明細を説明する図である。

【図７】貸し出し先属性入力部から入力する貸し出し先
属性のデータである。

【図８】格付推移確率入力部から入力するデータ（テー
ブル）を説明する図である。

【図９】オペレータの処理を説明するフローチャートで
ある。

【図１０】第１実施形態例の損失計算部の処理を説明す
るフローチャートである。

【図１１】第１実施形態例の評価部の処理を説明するフ
ローチャートである。

【図１２】第１実施形態例のデフォルトシナリオ作成の
フローチャートである。

【図１３】推移確率シナリオ表を説明する図である。

【図１４】格付推移シナリオ表の例を示す図である。

【図１５】（ａ）はデフォルトしない場合の計算を示
し、（ｂ）は２年目でデフォルトする場合の計算を示
す。

【図１６】損益集計表の例である。

【図１７】損失額表示部に表示される損失分布グラフの
例である。

【図１８】１００回のシミュレーションの損益集計表の
例であ。

【図１９】リスク要因変動性を説明する図である。

【図２０】リスク要因相関を説明する図である。

【図２１】第２実施形態例で使用する貸出先属性の情報
を示す図である。

【図２２】第２実施形態例のシステム構成図である。

【図２３】第２実施形態例のオペレータの処理を説明す
るフローチャートである。

【図２４】第２実施形態例の損失計算部の処理を説明す
るフローチャートである。

【図２５】第２実施形態例の評価部の処理を説明するフ
ローチャートである。

【図２６】第２実施形態例のデフォルトシナリオ作成の
フローチャートである。

【図２７】要因シナリオ表の例を説明する図である。

【図２８】第２実施形態例の処理を模式的に示す図であ
る。

【図２９】標準偏差が０、３８５６の正規分布を示す図
である。

【図３０】標準偏差が１の標準正規分布を示す図であ
る。

【図３１】図３０に示した基準化企業価値の図に対し、
曲線の下の面積が所定の比率になるように分けたる図で
ある。

【図３２】第１、第２実施形態例の変形例である。

【図３３】第１、第２実施形態例の変形例である。

【図３４】（ａ）はデフォルト時損失表であり、（ｂ）
はデフォルト時損失表を含む金融商品評価部の構成を示
す図である。

【図３５】第３実施形態例を説明する貸出先属性を説明
する図である。

【図３６】第３実施形態例を説明する貸出債権明細を説
明する図である。

【図３７】集計手段の内容を示す図である。

【図３８】記憶媒体を使用するコンピュータシステムの
図である。

【図３９】従来例を説明する図である。

【符号の説明】

１ ＣＰＵ ２ 貸し出し債権明細入力部 ３ 貸し出し先属性入力部 ４ 格付推移確率入力部 ５ 損失額表示部 ６ 業種変動性入力部 ７ 業種相関入力部 １０ 共通ファクター １１ 勘定系ホストコンピュータ １１ａ 貸出債権明細ファイル １２ 情報系ホストコンピュータ １２ａ 貸出先属性ファイル １２ｂ 格付推移確率ファイル １３ 格付推移確率算出部 １４ 追加貸出債権明細入力部 １５ 集計手段 １６ 損益集計部 １７ 集計仕様表 １８ フィールド分類部 １９ ＲＡＭ、ハードディスク ２０ 記憶媒体 ２１ プログラム提供者 ３１ 処理手段 ３２ 計算手段 ３３ 集計手段 ３４ 損失計算手段 ３５ 格付推移確率入力手段 ３６ 貸出先属性入力手段 ３７ 貸出債権明細入力手段 ３８ 貸出債権明細ファイル ３９ 貸出先属性ファイル ４０ 格付推移確率ファイル ４１ リスク要因変動性入力手段 ４２ リスク要因相関入力手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 宇賀神 清徳 東京都千代田区九段南１丁目３番１号 株 式会社さくら銀行内 (72)発明者 山▲崎▼ 健一 東京都千代田区九段南１丁目３番１号 株 式会社さくら銀行内 (72)発明者 佐々木 正信 東京都千代田区丸の内一丁目６番１号 株 式会富士通総研内

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 前の信用格付に対し、デフォルトを含む
   新たな信用格付の割合に従って、新たな信用格付けを求
   めるシミュレーション処理を行う処理手段と、 該処理手段による前記シミュレーション処理を複数回繰
   り返し、該処理によりデフォルトを発生した場合、該各
   デフォルトの損失額を計算する計算手段と、 該計算手段が行った計算結果を集計する集計手段と、 該集計手段による集計結果に従って損失を計算する損失
   計算手段と、 を有することを特徴とする信用リスク計測装置。
2. 【請求項２】 前記前の信用格付に対する新たな信用格
   付の割合のデータを入力する格付推移確率入力手段と、
   最初の信用格付データを含み貸出先の属性データを入力
   する貸出先属性データ入力手段と、測定対象となる企業
   情報を含む債権明細を入力する債権明細入力手段とを有
   し、債権貸し出し企業に対し前記貸出先の属性データに
   含まれる格付を前記前の信用格付とし、新たな信用格付
   のシミュレーションを行い、前記債権明細に含まれる情
   報に従ってデフォルトした際の損失額を計算することを
   特徴とする請求項１記載の信用リスク計測装置。
3. 【請求項３】 前記処理手段には、金融機関の有するホ
   ストコンピュータのファイルからの情報が直接入力する
   ことを特徴とする請求項２記載の信用リスク計測装置。
4. 【請求項４】 前記格付推移確率は、複数の信用格付に
   対して、各信用格付毎に新たな信用格付の割合を有する
   ことを特徴とする請求項２記載の信用リスク計測装置。
5. 【請求項５】 前記格付推移確率は、前の信用格付に対
   する新たな信用格付の割合を記憶するテーブルを複数有
   し、前記処理手段はこの中の１つを順次選択して使用す
   ることを特徴とする請求項２、又は４記載の信用リスク
   計測装置。
6. 【請求項６】 前記処理手段が行うシミュレーション処
   理は、前記信用格付の割合に従って乱数を発生させ、新
   たな信用格付を決定することを特徴とする請求項１、
   ２、４、又は５記載の信用リスク計測装置。
7. 【請求項７】 前記損失計算手段は、前記シミュレーシ
   ョン処理を複数回繰り返した結果から最大損失あるいは
   期待損失を計算し、さらに該計算結果を表示する表示手
   段を有することを特徴とする請求項１、２、３、４、
   ５、又は６記載の信用リスク計測装置。
8. 【請求項８】 業種によるリスク要因の変動性を記憶す
   るリスク要因変動性記憶手段と、前記業種間の相関関係
   を記憶するリスク要因相関記憶手段とを有し、 前記リスク要因の変動性から要因シナリオを作成し、該
   要因シナリオを使用し、測定の対象となる企業の企業情
   報から関連する前記要因シナリオを加味したシミュレー
   ション処理によりデフォルトの際の損失額を計算するこ
   とを特徴とする請求項１、２、又は７記載の信用リスク
   計測装置。
9. 【請求項９】 前記貸出先属性と前記債権明細から所望
   のデータを選択する選択手段と、該選択手段によって選
   択されたデータを組み合わせた場合の前記損失額を集計
   する集計手段と、該集計手段によって集計された損益集
   計表を表示する手段とを有することを特徴とする請求項
   ２、７、又は８記載の信用リスク計測装置。
10. 【請求項１０】 前の信用格付に対し、デフォルトを含
    む新たな信用格付の割合に従って新たな信用格付けのシ
    ミュレーションを行う処理と、 該シミュレーション処理を複数回繰り返し、該処理によ
    りデフォルトを発生した場合、該デフォルトの損失額を
    計算する計算処理と、 該計算結果を集計する集計処理と、 該集計処理による集計結果に従って期待損失を計算し、
    期待損失額を表示する処理と、 を行うことを特徴とする信用リスク計測方法。
11. 【請求項１１】 業種によるリスク要因の変動性を記憶
    するリスク要因変動性記憶処理と、前記業種間の相関関
    係を記憶するリスク要因相関記憶処理とを行い、 前記リスク要因の変動性から要因シナリオを作成し、該
    要因シナリオを使用し、測定の対象となる企業の企業情
    報から関連する前記要因シナリオを加味したシミュレー
    ション処理によりデフォルトの際の損失額を計算するこ
    とを特徴とする請求項１０記載の信用リスク計測方法。
12. 【請求項１２】 前記計算手段が行うデフォルトの損失
    額の計算結果を記憶するデフォルト時損失記憶手段を有
    することを特徴とする請求項１０、又は１１記載の信用
    リスク計測方法。
13. 【請求項１３】 前記貸出先属性と前記債権明細から所
    望のデータを選択する選択処理と、該選択処理によって
    選択されたデータの組み合わせの場合の前記損失額を集
    計する集計処理と、該集計処理によって集計された損益
    集計表を表示する処理とを行うことを特徴とする請求項
    １０、又は１１記載の信用リスク計測方法。
14. 【請求項１４】 前の信用格付に対し、デフォルトを含
    む新たな信用格付の割合に従って、新たな信用格付けの
    シミュレーションを行う機能と、 該シミュレーション機能を複数回繰り返し、デフォルト
    が発生した場合、該デフォルトの損失額を計算する計算
    機能と、 該計算結果を集計する集計機能と、 該集計機能による集計結果に従って、期待損失を計算す
    る期待損失計算機能と、 をコンピュータに実行させる命令を含むプログラムを格
    納した前記コンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
15. 【請求項１５】 業種によるリスク要因の変動性を記憶
    するリスク要因変動性記憶機能と、前記業種間の相関関
    係を記憶するリスク要因相関記憶機能とを有し、 前記リスク要因の変動性から要因シナリオを作成し、該
    要因シナリオを使用し、測定の対象となる企業の企業情
    報から関連する前記要因シナリオを加味したシミュレー
    ション処理によりデフォルトの際の損失額を計算する機
    能とをコンピュータに実行させる命令を含むプログラム
    を格納した前記コンピュータが読み取り可能な記憶媒
    体。