PROBLEM TO BE SOLVED: To provide credit risk analyzing system/method for globally analyzing a credit risk from an individual and smaller enterprises to large enterprises, facilitating analysis by a user and coping with the credit risks peculiar to individual countries and individual industries.
SOLUTION: The credit risk analyzing system/method are provided with an information processor 1 outputting a default risk to finance data from a client 4 by using the same credit risk index based on the risk analysis models of the individuals, the smaller enterprises and the large enterprises of respective countries, which are generated by statistically analyzing information on the credit risks of the respective countries.
【発明の属する技術分野】本発明は、信用リスクを分析するシステム及び方法に係り、特に個人から大企業までの信用リスクを世界的に統一された基準で分析する信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法に関する。 The present invention relates to relates to a system and method for analyzing credit risk, in particular credit risk analysis system and credit risk analysis to analyze the credit risk to large companies worldwide common standards from individuals a method for.
【従来の技術】個別企業における債券格付けは広く知られている。 BACKGROUND OF THE INVENTION are well known debt rating in the individual companies. また、財務データが公表されている大企業については、その財務データに基づいて大企業の信用リスクが分析されている。 As for large enterprises financial data has been published, it is analyzed credit risk large companies on the basis of the financial data.
これらサービス会社によるリスク判定と、実際の倒産リスクとの関係についての関連性の透明度の高い開示がなく、これらサービス会社が入手する財務データも断片的で、信頼度の高い最新情報を入手する仕組みとはなっていない。 And risk determination by these service companies, high disclosure is not relevant in the transparency of the relationship between the actual bankruptcy risk, financial data that these service companies to obtain even a fragmentary, a mechanism to obtain a high degree of reliability latest information not become is.
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記大企業の信用リスク分析は、国毎に行われているものであり、また大企業以外の中小企業及び個人に関する信用リスクを世界的に統一された基準で分析するものとなっておらず、個人から大企業に至るまで信用リスクをグローバルに分析・評価できないという問題点があった。 The object of the invention is to be Solved However, the large companies of credit risk analysis, are those being carried out in each country, was also a unified credit risk related to small and medium-sized enterprises and individuals other than the large companies in the world not become a thing to be analyzed at the reference, the credit risk from individuals to large companies there is a problem that can not be analyzed and evaluated globally.
【０００５】本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、個人、中小企業から大企業に至るまで信用リスクをグローバルに分析できると共に、ユーザーにおける分析を容易にし、また国別、業界別の特有の信用リスクにも対応できる信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法を提供することを目的とする。  The present invention has been made in view of the above circumstances, an individual, with the credit risk from small business to large enterprises can be analyzed globally, to facilitate analysis of users, by country, by industry and to provide a credit risk analysis system and credit risk analysis method can cope with specific credit risk.
【０００６】また、本発明では、信用リスク判定と実際の問題債券の発生率との情報を常に開示することにより、サービスの信頼性を維持し、また銀行などの金融機関から信頼性の高い、最新の中堅中小企業の取引先に関する財務データを入手することで、信用リスク分析モデルの精度を向上させ、リスク判定の整合性を高めることを目的としている。  In the present invention, by always disclose the information of the incidence of the actual problem with the credit risk judgment debt, to maintain the reliability of the service, also reliable from financial institutions such as banks, by obtaining financial data regarding suppliers newest SMEs, to improve the accuracy of credit risk analysis model, aims at improving the consistency of the risk judgment.
【課題を解決するための手段】本発明は、各国の信用リスクに関する情報を統計的に分析して生成した各国のリスク分析モデルに基づいて、ユーザーからの財務データに対してデフォルトリスクを同一の信用リスク指標を用いて出力する信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法としており、信用リスクを同一の信用リスク指標に基づいてグローバルに分析できる。 The present invention SUMMARY OF THE INVENTION Based on the country risk analysis model generated by statistically analyzing information on the credit risk of the country, the same default risk to the financial data from the user credit and risk measures using a credit risk analysis systems and credit risk analysis method outputs can be analyzed globally based credit risk to the same credit risk indicators.
【０００８】また、本発明は、リスク分析モデルに、個人、中小企業、大企業のリスク分析モデルを含める信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法としており、個人、中小企業から大企業に至るまで信用リスクを分析できる。  The present invention also provides a method for risk analysis model, personal, credit small and medium-sized enterprises, has been with the credit risk analysis system and credit risk analysis methods include the risk analysis model of large companies, individuals, from small businesses to large companies risk can be analyzed.
個人、中小企業から大企業に至るまで信用リスクを同一の信用リスク指標に基づいてグローバルに分析できるものである。 Individuals are those that can be analyzed globally based on the same credit risk index credit risk from small business to large enterprises.
クライアント端末（クライアント）４とから構成されている。 And a client terminal (client) 4.
【００１１】次に、本システムの各部について説明する。  Next, a description will be given of each part of the system. 情報処理装置（サーバ）１は、信用リスクに関する情報及び債権格付けに関する実際の情報（実データ）を入力し、信用リスクＤＢ２にこれら情報を記憶させると共に、企業モデルに従って信用リスクを分析し、分析結果及び債券格付けの内容を出力する。 The information processing apparatus (server) 1 inputs the actual information about the information and receivable rating regarding credit risk (actual data), together with the stores these information in the credit risk DB2, analyzes the credit risk according enterprise model, analysis and to output the contents of the bond ratings.
【００１２】具体的には、情報処理装置１は、情報提供端末３からの信用リスクに関する実データを信用リスクＤＢ２に蓄積し、この蓄積された実データを統計的に分析し、個人、企業のデフォルトリスクを評価するリスク分析モデルを生成し、クライアント４又は情報提供端末３から入力される財務データに対してリスク分析モデルに基づいてその財務データに相当する個人又は企業のデフォルトリスクをクライアント４又は情報提供端末３に出力する。  Specifically, the information processing apparatus 1 accumulates the real data about the credit risk of the information providing terminal 3 to credit risk DB2, statistically analyzing the stored actual data, personal, corporate generates a risk analysis model to assess the default risk, the client 4 or information on the basis of risk analysis models for financial data inputted from providing terminal 3 a default risk individuals or companies that corresponds to the financial data client 4 or and outputs to the information providing terminal 3. ここで、デフォルトリスクを示す数量的指標がリスクスコアとして用いられる。 Here, quantitative indicator of default risk is used as a risk score.
１から１０までの０．０１刻みの格付けで分析結果を示し、信用分析の専門家向けに正確で一貫性があり信頼できる指標によって信用リスクを表すようになっている。 1 to show the analysis results in 0.01 increments of ratings of up to 10, which is to represent the credit risk by reliable indicator there is accurate and consistent to professionals of credit analysis.
【００１４】リスクスコアとは、４つの基本的な分野について得点をもとめたものである。  The risk score is what was determined the score for the four basic areas of. ４つの分野は、収益性、流動性とキャッシュフロー、資本構造、売上伸び率であり、それぞれの分野の得点は、それぞれの分野での借り手の実績をエキスパートシステムによって評価して算出されている。 Four areas are profitability, liquidity and cash flow, a capital structure, sales growth rate, the score of each field is calculated by the borrower of experience in their respective fields were evaluated by an expert system. 各分野の得点の加重は、デフォルトの予想に最適になるように統計的に決められている。 The weighted scores for each sector is statistically determined to optimize the default expectations.
Ｂ）２は、個人、中小企業、大企業の財務状況、デフォルト情報、産業分類情報、地域情報を含む信用リスクに関する情報を記憶する。 B) 2 is, individuals, small and medium-sized enterprises, the financial situation of large companies, the default information, industry classification information, and stores the information related to credit risk, including regional information. 特に、中小企業の場合、株式非公開企業の信用リスクに関する情報となっている。 In particular, in the case of small and medium-sized enterprises, it has become a information about the credit risk of the privately held company. また、信用リスクＤＢ２は、債権格付けに関する情報も記憶する。 In addition, credit risk DB2 also stores information about the credit rating.
【００１６】情報提供端末３は、個人、中小企業、大企業の財務状況、デフォルト情報、産業分類情報、地域情報を含む信用リスクに関する実際の情報又は債券格付けに関する情報を情報処理装置１に提供する。  The information providing terminal 3, the individual, to provide small and medium-sized enterprises, the financial situation of large companies, the default information, industry classification information, the information about the actual information or bond ratings on credit risks, including regional information to the information processing apparatus 1 . 尚、情報提供端末３によっては、株式非公開の中小企業に関する信用リスクに関する実際の情報を主に提供する端末もある。 It should be noted that, depending on the information providing terminal 3, there is also a terminal to provide mainly the actual information about the credit risk related to small and medium-sized enterprises of the privately held. このような中小企業に関する情報は、銀行等の金融機関、商社等から提供されるものである。 Information on such small and medium-sized enterprises, is intended to be provided financial institution such as a bank, from trading companies. ここで、情報提供端子３から入力された株式非公開の「主に」中小企業に関する銀行等の金融機関や商社等からの、情報を利用してエキスパートモデルを製作するが、実際の個別企業データが、ユーザー・クライアントに開示されることはないものである。 Here, the privately held, which is input from the information providing terminal 3 "primarily" from financial institutions and trading companies such as banks, etc. related to small and medium-sized enterprises, by using the information, but to produce the expert model, the actual individual company data There are those not be disclosed to the user client. また、情報提供端末３は、クライアント４としても利用可能であり、例えば、信用リスク分析を行う対象の財務データ（このデータは架空のものであっても構わない）を情報処理装置１に入力した場合に、それに対応する信用リスクの分析結果の内容が返信され、分析対象と対応する分析結果の内容を関連付けて記憶できるようになっている。 Further, the information providing terminal 3 is also available as the client 4, for example, financial data subjected to the credit risk analysis (this data may be of a hypothetical) entered into the information processing apparatus 1 when, the content reply analysis of credit risk corresponding thereto, so that can be stored in association with the contents of the analysis results corresponding to analysis.
それに対応する信用リスクの分析結果の内容が返信され、分析対象と対応する分析結果の内容を関連付けて記憶でき、更にそれら情報を編集・加工できるようになっている。 Its contents replies analysis of credit risk corresponding thereto, the analyte and can be stored in association with the contents of the corresponding analytical results, and further to be able to edit and processing them information.
【００１８】図１における本システムの処理を説明すると、情報提供端末３から個人、中小企業、大企業等の信用リスクに関する実データが情報処理装置１に入力されると、情報処理装置１は信用リスクＤＢ２に蓄積する。  To describe the process of the system in FIG 1, individual from the information providing terminal 3, small business, the actual data related to the credit risk, such as large enterprises are input to the information processing apparatus 1, the information processing apparatus 1 credit accumulate in the risk DB2.
クライアント４又は情報提供端末３からある財務データが入力されると、その財務データに対して上記リスク分析モデルを用いてリスク分析結果としてのリスクスコアを入力のあった端末に出力する。 When financial data from the client 4 or the information providing terminal 3 is input, and outputs to the terminal for which the input of risk score as a risk analysis using the above risk analysis model for the financial data.
２で管理されている。 It is managed by two. また、クライアント４等から入力される財務データは、クライアント４側では実在の企業名を用いて入力されたとしても、情報処理装置１で受け取るのは対応する財務データのみである。 Also, financial data inputted from the client 4 or the like, the client 4 side as entered using the company name of the actual, receive the information processing apparatus 1 is only the corresponding financial data. 情報処理装置１は、財務データからリスク分析モデルに基づいてリスクスコアを算出する。 The information processing apparatus 1 calculates a risk score based on the financial data on risk analysis model. 従って、情報処理装置１は、入力された財務データのみを用いてリスクスコアを算出する。 Accordingly, the information processing apparatus 1 calculates a risk score using only input financial data.
【００２０】但し、クライアント４では、実在の企業名又は架空の企業名を用いて財務データが入力された場合には、それら企業名に対応する形でリスクスコアが表示される。  However, the client 4, when the financial data using company name or fictitious company name real is input, the risk score is displayed in the form of their corresponding company name. 企業名とリスクスコアの対応表示を管理しているのは、クライアント４側ではなく、情報処理装置１側である。 The manages the corresponding display of company names and risk score, not the client 4 side, an information processing apparatus 1 side. 従って、クライアント４は情報処理装置１に接続されている状態で、企業名とリスクスコアの対応を表示できるものである。 Therefore, the client 4 in the state connected to the information processing apparatus 1, those capable of displaying the corresponding company name and risk scores.
【００２１】尚、本システムは、国単位で運用されている一方、図１２に示すように、その各国の情報処理装置が回線にて接続されている。  The present system, while being operated in units of countries, as shown in FIG. 12, the country of the information processing apparatus is connected in the line. 従って、Ａ国にアクセスしたクライアントはＡ国の情報処理装置を介してＢ国の情報処理装置にアクセスすることができ、Ｂ国におけるリスクスコア情報サービスを受けることができるものである。 Thus, clients accessing the country A is one that can have access to the information processing apparatus of the country B through the information processing apparatus of country A, undergo risk score information services in country B. この場合、Ａ国のクライアントがＢ国のリスクスコア情報サービスを容易に利用できるように、Ｂ国の情報処理装置内にはＡ国の言語でのサービスも行うようにしている。 In this case, Country A client so readily available risk score information services country B is in the information processing apparatus of country B are further performed service in the language of the country A.
と、国別・業界別企業支援モジュール３０とから構成されている。 And it is composed of a country and industry-specific enterprise support module 30.
ユーザーのオプションで英語や日本語、その他の国の言語を利用可能であり、多国籍の企業比較は為替変換を利用し、単一貨幣単位で表示することも可能である。 English and Japanese at the user's option, available to other countries of the language, comparable companies of multinational will use the exchange conversion, it is also possible to display a single monetary unit.
【００２４】また、中核リスクモデル・分析ロジック部１０は、中堅中小の株式非公開企業だけでなく、大企業モデル、債権格付け、個人信用リスクなどのデータを統合し、その全てを同日のリスクにて表示可能とするものである。  In addition, the core risk model and analysis logic unit 10, as well as privately held companies of small and medium-sized, large enterprise model, credit rating, and integrate data such as personal credit risk, all of them on the same day of the risk it is intended to enable display Te. 例えば、倒産確率別に定義された１０段階のリスクスコアにより、大企業から個人信用までの違ったタイプの債権者に対するリスク評価を一つのサイトで可能にするものである。 For example, the risk score of 10 stages, which are defined by bankruptcy probability, is intended to enable one of the sites the risk assessment for the different types of creditors from large companies to individual credit.
個人信用モデル１６、ポートフォリオリスク管理モジュール１７を備えている。 Personal credit model 16, has a portfolio risk management module 17.
１、独逸リスクスコアモデル１３、日本以外の他国の大企業モデル、他国の債権格付け、他国の個人信用モデルについては各国で生成されて保有され、日本の情報処理装置１を介してアクセスされるものである。 1, German risk score model 13, Japan other countries large enterprises model, receivables ratings in other countries, for personal credit models of other countries held is generated in each country, which is accessed via the information processing apparatus 1 in Japan it is. 但し、各国で生成されたモデルを日本の情報処理装置１に適宜取り込むようにして、日本の情報処理装置１で世界のモデル等を保有して管理することも考えられる。 However, so as to incorporate appropriate model generated in each country of Japan of the information processing apparatus 1, it is also conceivable to manage holds world models, etc. in Japan of the information processing apparatus 1.
２年前と比べて倒産が増えたのか？ Whether the bankruptcy has increased compared with two years ago? という動向を計算させたりするものである。 One in which or to calculate the trends that. ポートフォリオリスク管理モジュール１７で為される具体的処理は後で図面を用いて説明する。 Specific processing to be performed by the portfolio risk management module 17 will be described with reference to the drawings later.
【００２８】次に、ユーザーサービス機能部２０について説明する。  Next, a description will be given user service function unit 20. ユーザーサービス機能部２０は、ユーザーがクライアント４等の端末の入出力装置（プリンタも含む）で、特に画面でのデータ入出力、更にデータの編集・加工等を実現する機能部分であり、リサーチ・サポートライブラリー２１と、ユーザーデータ部２２と、ユーザーインターフェース２３とから構成されている。 User service functional unit 20 is a user input device of the terminal, such as client 4 (including printers), in particular input and output of data on the screen, a functional portion to further realize the editing and processing of data, Research a support library 21, a user data section 22, and a user interface 23.
【００２９】ユーザーサービス機能部２０のユーザーインターフェース２３は、信用リスク分析上有効な分析方法の「雛型」もリサーチ・サポートライブラリー２１に提示されているので、ユーザーは雛型プログラムの指導により多角的な分析をサイト上で直接行うことができる。  The user interface 23 of the user service function unit 20, since the "template" of valid analytical methods on the credit risk analysis has also been presented to the Research support library 21, a user is diversified under the guidance of chick type program the analysis can be carried out directly on the site. また、ユーザー機能部２０は、各種モデルを作り出している膨大な量のデータ群に対するまとめ統計も検索可能であるので、ユーザーは常に外部経済の動向を確認できる。 Further, the user function unit 20, since the summary statistics for enormous amounts of data groups are producing various models can also be searched, the user can always check the trend of the external economy. 尚、ユーザーから入力されるデータは中核リスクモデルのデータ群とは分離された形で管理される。 The data input from the user is managed in a form separate from the data group of core risk model.
中核リスクモデルに加えて、ユーザーが多枝にわたってリスクモデルを利用することを支援するエキスパートシステムである。 In addition to the core risk models, it is an expert system to help the user to utilize the risk model for multi-branch. 例えば、ユーザーのレベルに合わせて分析結果を計測し、提示するシステムとなっている。 For example, and it has a system in accordance with the user-level measures analysis, presented. この場合、画面上でユーザーにＹｅｓ，Ｎｏを選択させる質問を用いてユーザーレベルにあった分析結果の表示等が可能になる。 In this case, the user to Yes, it is possible to display of analysis results that were in the user level using the questions to select No on the screen. リサーチ・サポートライブラリー２１で為される具体的処理について後で図面を用いて説明する。 It will be described with reference to the drawings later specific processing performed by the Research Support Library 21.
【００３１】ユーザーデータ部２２は、ユーザーが利用するリスク分析対象の企業等のデータを保持する部分であり、実際には信用リスクＤＢ２内に保持される。 The user data portion 22 is a portion that holds the data of the companies of the risk analysis target users to use, in practice is held in the credit risk DB2. ユーザーインターフェース２３は、ユーザーに対するインターフェース部分であり、グラフ、表でリスク分析結果を表示したり、ユーザーに必要なデータの入力を促すために用いられる。 User interface 23 is an interface portion for a user, the graph, and displays the risk analysis results in Table used to prompt the input of data necessary for the user.
ドイツの中堅薬品会社に対して１０億円貸し出しを行うことと、アメリカの個人住宅ローンを１０億円集めたものに貸し出しを行うのはどちらがリスクがあるのか等を評価比較できるものである。 And to perform 10 billion yen loan for the medium-sized pharmaceutical companies in Germany, to carry out the lending to the United States of individual housing loans to those collected 1.0 billion yen are those which can be evaluated comparing whether there is a risk, and the like.
０は、例えば日本では、証券化モジュール３１と、担保モジュール３２とから構成される。 0, for example, in Japan, the securitization module 31, and a collateral module 32..
【００３４】証券化モジュール３１は、自社の顧客に対する売掛債権を担保にした証券化債券を発行する場合に用いられる。  securitization module 31 is used in case of issuance of securitized bonds was backed by accounts receivable for its customers. 証券化モジュールについても後で図面を用いて詳しく説明する。 It will be described in detail with reference to later drawings also for securitization module. 担保モジュール３２は、不渡りを出しそうな貸出先に対してユーザーが請求できる担保を保有しているとの仮定で、不動産担保、路線価格と経済的価格の差額をエキスパートシステムで検索し、同時に売却時期が同じような物件の場合とれほどかかっているかを提示させて、担保物件の実質的経済価値の目安を認知する。 Collateral module 32, to the likely borrowers issued a dishonored in the assumption that the user has a collateral that can be claimed, to find real estate collateral, the difference of the route prices and economic price in the expert system, at the same time sale time is to be presented whether it took about take the case of the same kind of property, to recognize the measure of the real economic value of the collateral.
〜図１１を用いて説明する。 It will be described with reference to to 11. ここで、ポートフォリオリスク管理モジュール１７とリサーチ・サポートライブラリー２１の利用方法について具体的に説明する。 Here will be specifically described how to use the portfolio risk management module 17 and Research Support Library 21. 信用リスク分析の専門家はポートフォリオリスク管理モジュール１７を直接使用し、信用審査に関するノウハウの比較的少ないクライアントは「YES/NO」や「選択肢」を使ってユーザーを導くものであり、その他にリサーチ・サポートライブラリー２１の機能として、二つほどある。 Credit risk analysis experts use the portfolio risk management module 17 directly, relatively few clients of know-how related to credit examination is intended to guide the user using the "YES / NO" and "choice", Other Research as a function of the support library 21, there is about two.
国全体のデータをわざわざポートフォリオリスク管理モジュール１７を通して一から検索、または計測しなくてもよいものとなっている。 It has the entire country data from a through purposely portfolio risk management module 17 searches, or shall not have to be measured. この機能は、「経験の少ない」ユーザー・クライアントだけでなく、もしもユーザーが信用審査の専門家であっても、コスト削減や、時間的効率性のために有用である。 This feature is not only the "less experienced" user client, even if professional users credit examination, cost reduction and are useful for the time efficiency.
【００３７】図３は、信用リスク分析結果を示す図であり、ある大企業モデルにおけるデフォルトの確率とそれに対応する格付け記号（Ａａａ〜Ｃａａ３）までのレベルを数年間にわたって表示したグラフである。  FIG. 3 is a diagram showing a credit risk analysis is a graph that displays several years the level up to the default probability and rating symbols corresponding thereto (Aaa~Caa3) in large enterprise models. 横軸が年数、左縦軸がデフォルト確率、右縦軸が評価レベルであり、グラフ中の実線が当該企業のデフォルトリスクを表している。 The horizontal axis is age, the left vertical axis default probability, a right vertical axis evaluation level, the solid line in the graph represents the default risk of the company. 尚、図中の点線は、当該モデルにおけるデフォルトリスクの平均を示している。 Dotted lines in the figure shows the average of default risk in the model.
【００３８】但し、図３は大企業モデルであり、本発明においては、実際のリスク分析モデルの中では、債権格付けや大企業モデルのリスク表示もいわゆるリスクスコア（例えば１から１０までの０．０１段階別に表現される）でも提示されるものである。  However, Figure 3 is a large enterprise model, 0 in the present invention, in real risk analysis model, the receivables rating and risk display so-called risk score large companies model (e.g. 1 to 10. to) is intended to be presented even represented by 01 stages. 全てのリスクお同じ数値システムで表記することが、リスクスコア情報サービスの重要な部分でもあるため、リスクスコアモデルでも表記されるものとなっている。 Be written in all risk your same numerical system, which is also a significant part of the risk score information services, it has become what is also expressed in risk score model.
業態平均、その標準偏差を比較することで、新規取引先の信用リスクを容易に検討できる。 Business category average, by comparing the standard deviation can be easily examined the credit risk of new customers. つまり、新規顧客の信用リスクを多角的に比較して、個別審査の効率化を進めるものである。 In other words, the multilateral comparison of the credit risk of new customers, is intended to promote the efficiency of individual examination.
【００４０】図５は、ポートフォリオリスク管理モジュール１７における処理結果を示す図であり、問題顧客の検索と、何故問題が生じたのかを確認することができるものである。  FIG. 5 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module 17, and the retrieval of the problem customer, one in which it is possible to confirm whether the resulting why problem. リスクスコア情報サービスのウエブページ上で、例えば、リスクスコアが８以上で、過去一年間のリスクスコアの悪化が３５％以上の企業を検索し、変化率の高い順に出力した例を示している。 On the web pages of the risk score information services, for example, in risk score of 8 or more, to find the deterioration of 35% or more of the enterprise risk scores for the past year, shows an example in which output a high rate of change order. 尚、会社名、支店はユーザーが入力したものであり、リスクスコア、昨年のリスクスコア、変化率、要因パラメターは、ユーザー入力の財務データを用いてリスク分析モデルに従って得られたものである。 In addition, company name, branch office are those entered by the user, the risk score, the last year of the risk score, the rate of change, factors Parameta are those obtained according to the risk analysis model using the financial data of the user input.
【００４１】図６は、ポートフォリオリスク管理モジュール１７における処理結果を示す図であり、問題顧客の将来性をシミュレーションで推し量るためのものである。  FIG. 6 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module 17 is for guess simulation future issues customers. 具体的には、図５で認識された、潜在的な取引先に対して重要要因パラメターに５％と１０％の追加ストレス（数値の悪化）をかけた場合、リスクスコアの変化はどうなるかを示している。 Specifically, it is recognized in FIG. 5, when multiplied by the potential 5% significant factor Parameta business partners and 10% additional stress (worsening of numbers), what happens a change in risk score shows.
【００４２】図７は、ポートフォリオリスク管理モジュール１７における処理結果を示す図であり、支店別の顧客に対する信用リスクポジションやトレンドを比較・把握するためのものである。  FIG. 7 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module 17, is used to compare and understand the credit risk positions and trends for the branch by the customer. 例えば、リスクスコア情報サービスのウエブページ上で、顧客数が５０以上で、且つ顧客の平均リスクスコアが４．５以上の営業支店をリストアップし、去年のリスクスコア平均や、標準偏差などで対比させる例を示している。 For example, on the web page of the risk score information service, in the number of customers is 50 or more, and the average risk score of customers to list up 4.5 or more of the sales branch, the risk score average and last year, such as in the comparison standard deviation shows an example in which.
【００４３】図８は、ポートフォリオリスク管理モジュール１７における処理結果を示す図であり、国別のリスクポジションを把握することで、顧客層の最大化を図るものである。  Figure 8 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module 17, by grasping the country risk positions, but to maximize the customer. 例えば、違う国の顧客に対して採っている信用リスクのレベル感を平均リスクスコアと標準偏差によって表示する例を示している。 For example, it shows an example of displaying a level sense of credit risk is taken with respect to different national customers with average risk score and the standard deviation. 図８では、外国の顧客に対して概して保守的なポジションを採っていることが見受けられ、ドイツでは、リスクスコアの標準偏差が低く、顧客層の開拓が遅れているといえる。 In Figure 8, it is seen that adopts a generally conservative positions to foreign customers, in Germany, low standard deviation of the risk score, it can be said that delayed development of customers.
【００４４】図９は、リサーチ・サポートライブラリー２１における処理結果を示す図であり、国別の信用リスクパターンと取引パターンの認識を深めるためのものである。  Figure 9 is a diagram showing the processing result in Research Support library 21 is for deepening recognition that trading patterns country credit risk patterns. 具体的には、国別に同じ業界の取引先の信用リスクを分析している。 More specifically, we are analyzing the credit risk of the trading partners of the country apart from the same industry. 例えば、日本では比較的低いリスクと考えられている化学業界も、実はアメリカやイタリアではリスクが高いことが分かるのと、国際リスクスコアの全体データから割り出される国別業界平均リスクの比較では、イタリアでは業界内でも高リスクの企業との取引が多いものとなっている。 For example, the chemical industry, which is considered to be relatively low risk in Japan, in fact, and it is know is high risk in the United States and Italy, in the comparison of the national industry average risk of being indexed from the entire data of the international risk score, in Italy has become a thing transactions with high risk of the company is greater in the industry.
【００４５】図１０は、リサーチ・サポートライブラリー２１における処理結果を示す図であり、予算作成時等の損失予測モデルとしてのリスクスコアを利用するものである。  Figure 10 is a diagram showing the processing result in Research Support library 21 is to utilize a risk score as a loss prediction model when budgeting like. 具体的には、過去（過去３年間）のリスクスコア別確率や同時期のリスクスコア間の動向トレンドを日本リスクスコアモデルの全体統計から割り出し、それらの数値に基づいて本年度の倒産件数を予測する例を示している。 More specifically, the past indexing the trend trend between the risk score by probability and the same time risk score of (past three years) from the overall statistics of Japan risk score model, to predict the number of bankruptcies this year on the basis of their numerical value It shows an example. 図１０において、動向トレンドは、リスクモデルに基づいて計算したもので、過去の倒産確率に動向トレンドの顧客数を掛け合わせたものが各倒産想定数として算出されるものとなっている。 10, trends trend, which was calculated based on the risk model, has become one that multiplied by the number of customers past default probability trends trend is calculated as the bankruptcy assumed number.
【００４６】図１１は、証券化モジュール３１における処理結果を示す図であり、自社の資産の効率化の可能性を調査する・格付け機関と相談する前に自社の理想のポートフォリオを作成できるものである。  FIG. 11 is a diagram showing the processing result in the securitization module 31, as it can create the ideal of the portfolio of its own before to consult with-rating agencies to investigate the possibility of the efficiency of the company's assets is there. 図１１では、売掛債権を担保にした証券化債券を発行する場合に、証券化モジュール３１を用いてどのレベルの格付け取得が可能かを調べたものである。 In Figure 11, in which in the case of issuing securitized bonds was secured receivables were examined what level rating acquisition possible or using securitization module 31. 図１１では、ユーザーが管理する会社名に対して、リスク分析モデルに基づく現行リスクスコアと業界が表示され、そこで各ユーザーが信用総額、期間を入力し、倒産時の回収予定が回収率の基づいて設定される。 In FIG. 11, against the company name of the user to manage, to display the current risk score and the industry based on risk analysis model, where each user can credit the total amount, enter the period, based on the recovery plans at the time of bankruptcy is the recovery rate It is set Te. 図１１の左下に「期間」を入力すると、証券化債券における劣後部分の割合が示され、その場合の格付けも表示される。 When the bottom left of FIG. 11 to enter a "period", the proportion of subordinated portions are shown in the securitized bonds, it is also displayed in that case the rating. 図１１では、売掛債権を担保にした証券化を説明したが、不動産、リースを担保にした証券化の場合も同様の処理となる。 In Figure 11, it has been described securitized you secured receivables, even if securitization that real estate leases as collateral the same processing.
【００４７】本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法によれば、中核リスクモデル・分析ロジック部１０で大企業から個人までの各国のリスクモデルをユーザーに提供するようになっているので、個人、中小企業から大企業に至るまで信用リスクをグローバルに分析できる効果がある。 According to the credit risk analysis systems and credit risk analysis method according to the embodiment of the  present invention, the country risk model in core risk models and analysis logic unit 10 from large corporations to individuals to provide to the user since going on, individuals, there is an effect that can analyze the credit risk to the global from small and medium-sized companies to large companies.
【００４８】また、本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法によれば、中核リスクモデル・分析ロジック部１０のポートフォリオリスク管理モジュール１７によって、問題顧客の検索と当該問題の原因究明を行うことができ、問題顧客の将来性をシミュレーションでき、支店別の顧客に対する信用リスクポジションやトレンドを比較・把握でき、国別のリスクポジションを把握することで顧客層の最大化を図ることができ、ユーザーにおける分析を容易にできる効果がある。 Further, according to the credit risk analysis system and credit risk analysis method according to the embodiment of the present invention, the portfolio risk management module 17 of the core risk models and analysis logic unit 10, issues the customer search and the problem cause investigation can be carried out, problems can simulate the future of the customer, can compare and understand the credit risk positions and trends for by branch customers, maximize customer base by grasping the country of risk positions it can, there is an effect that can facilitate analysis in user.
１によって、新規顧客の信用リスクを多角的に比較して個別審査の効率化を図ることができ、また国別の信用リスクパターンと取引パターンの認識を深めることができ、予算作成時の損失予測モデルとしてリスクスコアを利用できる等、ユーザーにおける分析を容易にできる効果がある。 By one, new customers of the credit risk and multilateral comparison it is possible to improve the efficiency of individual examination, also can deepen the recognition of the trading pattern country of credit risk pattern, budgeting at the time of loss prediction etc. can be utilized risk score as a model, the effect of can facilitate analysis in user.
格付け機関との相談前に自社の理想のポートフォリオを作成でき、また、担保モジュール３２によって、担保物件の実質経済価値の目安を認知でき、国別、業界別の特有の信用リスクにも対応可能にできる効果がある。 Prior consultation with the rating agencies can create the ideal of the portfolio of its own, also, by collateral module 32, can recognize the measure of the real economic value of the collateral, country, also to specific credit risk by the industry to be compatible there can be effectively.
【発明の効果】本発明によれば、各国の信用リスクに関する情報を統計的に分析して生成した各国のリスク分析モデルに基づいて、ユーザーからの財務データに対してデフォルトリスクを同一の信用リスク指標を用いて出力する信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法としているので、信用リスクを同一の信用リスク指標に基づいてグローバルに分析できる効果がある。 According to the present invention, based on the country risk analysis model generated by statistically analyzing information on the credit risk of the country, the same credit default risk to the financial data from the user since the credit risk analysis systems and credit risk analysis method to output using an indicator, the effect that can be analyzed globally based credit risk to the same credit risk indicators.
【００５２】また、本発明によれば、リスク分析モデルに、個人、中小企業、大企業のリスク分析モデルを含める信用リスク分析システム及び信用リスク分析方法としているので、個人、中小企業から大企業に至るまで信用リスクを分析できる効果がある。  In addition, according to the present invention, the risk analysis model, individual, because the small and medium-sized enterprises, are a credit risk analysis system and credit risk analysis methods include the risk analysis model of large companies, individuals, large companies from small and medium-sized enterprises there is an effect that can analyze credit risk up to.
【図１】本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システムの構成ブロック図である。 1 is a block diagram of a credit risk analysis system according to an embodiment of the present invention.
【図２】本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システムを用いたリスクスコア情報サービスの概念図である。 2 is a conceptual diagram of a risk score information services using credit risk analysis system according to an embodiment of the present invention.
【図３】本発明の実施の形態における信用リスク分析結果を示す図である。 3 is a diagram showing a credit risk analysis in the embodiment of the present invention.
【図４】リサーチ・サポートライブラリーにおける処理結果を示す図である。 4 is a diagram showing a processing result of research support library.
【図５】ポートフォリオリスク管理モジュールにおける処理結果を示す図である。 5 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module.
【図６】ポートフォリオリスク管理モジュールにおける処理結果を示す図である。 6 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module.
【図７】ポートフォリオリスク管理モジュールにおける処理結果を示す図である。 7 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module.
【図８】ポートフォリオリスク管理モジュールにおける処理結果を示す図である。 8 is a diagram showing the processing result in the portfolio risk management module.
【図９】リサーチ・サポートライブラリーにおける処理結果を示す図である。 9 is a diagram showing a processing result of research support library.
【図１０】リサーチ・サポートライブラリーにおける処理結果を示す図である。 10 is a diagram showing a processing result of research support library.
【図１１】証券化モジュールにおける処理結果を示す図である。 11 is a diagram showing the processing result in the securitization module.
【図１２】本発明の実施の形態に係る信用リスク分析システムを世界規模で応用した概念図である。  The credit risk analysis system according to an embodiment of the present invention is a conceptual diagram that applies worldwide.
【請求項１】 各国の信用リスクに関する情報を統計的に分析して生成した各国のリスク分析モデルに基づいて、ユーザーからの財務データに対してデフォルトリスクを出力する情報処理装置を備えることを特徴とする信用リスク分析システム。 [Claim 1] Based on the risk analysis model country which is generated by statistically analyzing information on the credit risk of the country, characterized in that it comprises an information processing apparatus for outputting a default risk to the financial data from the user credit risk analysis system that.
【請求項２】 リスク分析モデルには、個人、中小企業、大企業のリスク分析モデルが含まれることを特徴とする請求項１記載の信用リスク分析システム。 Wherein the risk analysis model, individuals, small businesses, credit risk analysis system of claim 1, wherein to include risk analysis model large enterprises.
【請求項３】 各リスク分析モデルに基づいて出力されるデフォルトリスクを同一の信用リスク指標を用いて表すことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の信用リスク分析システム。 3. A process according to claim 1 or claim 2 credit risk analysis system, wherein the representative by using the same credit risk measures the default risk of being output based on the risk analysis model.
【請求項４】 ユーザーが管理する顧客に対してポートフォリオを取得して管理可能としたことを特徴とする請求項１乃至請求項３記載の信用リスク分析システム。 4. The method of claim 1 to claim 3 Credit risk analysis system wherein the user has a manageable acquired portfolio to the customer to manage.
【請求項５】 取得したポートフォリオがユーザーにとって利用可能な形態でまとめて管理され、周期的に各リスク分析モデルの精度を確認する情報を更新することを特徴とする請求項４記載の信用リスク分析システム。 Portfolio 5. acquired are managed collectively in available form for users, periodically credit risk analysis according to claim 4, wherein the updating information to verify the accuracy of the risk analysis model system.
【請求項６】 国別又は業界別の特異な要求に対応する支援モジュールを設けたことを特徴とする請求項１乃至請求項５記載の信用リスク分析システム。 6. A national or claims 1 to 5 credit risk analysis system according to characterized in that a support module that corresponds to the industry-specific specific requirements.
【請求項７】 情報提供者から提供される、少なくとも企業の財務状況、デフォルト情報、産業分類情報、地域情報を含む株式非公開企業の信用リスクに関する情報を記憶する信用リスクデータベースと、前記信用リスクデータベースに記憶された信用リスクに関する情報を統計的に分析し、株式非公開企業のデフォルトリスクを評価するリスク分析モデルを生成する情報処理装置とを備え、 前記情報処理装置は、インターネットを介して接続するクライアントから入力される財務データに対して、前記リスク分析モデルに基づいてデフォルトリスクを出力することを特徴とする信用リスク分析システム。 7. is provided from the information provider, at least financial companies, default information, industry classification information, the credit risk database for storing information about the credit risk of the privately held companies, including regional information, the credit risk information about credit risk, which is stored in the database statistically analyzed, and a stock information processing apparatus for generating a risk analysis model to assess the default risk of the privately held, the information processing apparatus, connected via the Internet credit risk analysis system with respect to financial data inputted from the client, and outputs the default risk on the basis of the risk analysis model.
【請求項８】 情報処理装置は、リスク分析モデル生成のために、少なくとも収益性、流動性とキャッシュフロー、資本構造、売り上げ伸び率を用いて、株式非公開企業のデフォルトリスクを評価することを特徴とする請求項７記載の信用リスク分析システム。 8. The information processing apparatus, for risk analysis model generation, at least profitability, liquidity and cash flow, capital structure, using a sales growth rate, to evaluate the default risk of the privately held credit risk analysis system according to claim 7, wherein.
【請求項９】 情報処理装置は、クライアントで管理する特定企業の財務データが入力されると、当該特定企業の財務データを取得し、リスク分析モデルに基づいて当該財務データに対応するデフォルトリスクを、前記特定企業に対応して前記クライアントに表示させることを特徴とする請求項７又は請求項８記載の信用リスク分析システム。 9. The information processing apparatus, the financial data of the specific company to be managed by the client is entered, acquires financial data of the specific company, the default risk corresponding to the financial data based on risk analysis model , claim 7 or claim 8 credit risk analysis system, wherein the to be displayed on the client in response to the specific company.
【請求項１０】 情報処理装置は、クライアントで管理する株式非公開企業における特定企業の財務データにストレスを加えるテストが行われると、当該テストに応じてリスク分析モデルに基づいてデフォルトリスクを前記クライアントに出力することを特徴とする請求項９記載の信用リスク分析システム。 10. An information processing apparatus, when tested by applying stress to the financial data of a specific company in the privately held managed by the client is performed, the client default risk based on risk analysis model in accordance with the test credit risk analysis system of claim 9, wherein the output to.
記載の信用リスク分析システム。 Credit risk analysis system described.
【請求項１２】 各国毎に信用リスクデータベースと情報処理装置が設けられ、各国の情報処理装置は相互に回線接続され、各国毎に信用リスクデータベースにデータが蓄積され、各国毎の情報処理装置でリスク分析モデルが生成される信用リスク分析システムであって、 各国における情報処理装置で各国のリスク分析モデルに基づいて出力されるデフォルトリスクを数値化したリスクスコアと倒産確率をどの国においても同一の信用リスク指標で表し、自国の情報処理装置は、他国の情報処理装置とリンクしており、自国の情報処理装置にアクセスしたクライアントに対して、自国のリスク分析モデル又はリンクする他国のリスク分析モデルに基づく株式非公開企業のデフォルトリスクを出力する情報処理装置であることを特徴とする信用 12. Credit for each country risk database and the information processing apparatus is provided, each country of the information processing apparatus is the line connected to each other, the data on the credit risk database for each country is stored in the information processing apparatus of each country a credit risk analysis system risk analysis model is generated, the same in any country risk score and default probability obtained by digitizing the default risk of being output based on the country risk analysis model in the information processing apparatus in each country expressed in credit risk indicators, country of the information processing apparatus is to the information processing apparatus and the links in other countries, for clients that access their own information processing apparatus, risk analysis model in other countries for risk analysis model or link their credit, characterized in that an information processing apparatus that outputs the default risk of the privately held company based on スク分析システム。 Risk analysis system.
【請求項１３】 自国の情報処理装置は、自国の情報処理装置にアクセスしてリンクする他国の情報処理装置に更にアクセスするクライアントに対して、リンクする他国のリスク分析モデルに基づく株式非公開企業のデフォルトリスクを自国語で出力する情報処理装置であることを特徴とする請求項１２記載の信用リスク分析システム。 13. country of the information processing apparatus to the client further access to the information processing apparatus of another country which link to access their own information processing apparatus, a privately held company based on risk analysis model in other countries to link credit risk analysis system of claim 12, wherein the default risk of an information processing apparatus for outputting native language.
【請求項１４】 リスク分析モデルには、個人、株式公開の大企業のリスク分析モデルを加え、個人又は株式公開の大企業のデフォルトリスクが出力されることを特徴とする請求項７乃至請求項１３記載の信用リスク分析システム。 The 14. risk analysis model, individual, added large companies risk analysis model of IPO claims 7 to, characterized in that the default risk of large companies personal or public offering is output 13 credit risk analysis system described.
【請求項１５】 インターネットを介して接続するクライアントから財務データが入力されると、情報処理装置は、信用リスクデータベースに記憶されている、企業の財務状況、デフォルト情報、産業分類情報、地域情報を含む株式非公開企業の信用リスクに関する情報を統計的に分析し、株式非公開企業のデフォルトリスクを評価するリスク分析モデルを生成し、当該リスク分析モデルに基づいてデフォルトリスクを出力することを特徴とする信用リスク分析方法。 When 15. financial data from the client connected through the Internet is input, the information processing apparatus, the credit is stored in the risk database, financial companies, default information, industry classification information, the area information and characterized by outputting a default risk privately held information about the credit risk of companies statistically analyzed to generate a risk analysis model to assess the default risk of the privately held, on the basis of the risk analysis model comprising credit risk analysis how to.
【請求項１６】 クライアントから特定企業の財務データが入力されると、情報処理装置は、当該特定企業の財務データを取得し、リスク分析モデルに基づいて当該取得した財務データに対応するデフォルトリスクを、前記特定企業に対応して前記クライアントで表示させることを特徴とする請求項１５記載の信用リスク分析方法。 When financial data of a particular companies 16. client is input, the information processing apparatus obtains the financial data of the specific company, the default risk corresponding to the financial data which the acquired based on risk analysis model credit risk analysis method according to claim 15, wherein the display in the client corresponding to the specific companies.
Pagano et al. 2002 The geography of equity listing: why do companies list abroad?
Blankespoor et al. 2013 Fair value accounting for financial instruments: Does it improve the association between bank leverage and credit risk?
Li 2006 Do stock market investors understand the risk sentiment of corporate annual reports?