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高粒度データを活用したデフォルト率予測モデルとストレステストへの応用

2019年3月28日
日本銀行金融機構局

要旨

本別冊では、金融機関のストレステストへの応用を念頭に置きつつ、粒度の高いデータを用いた、企業のデフォルト率予測モデルを提示する。本モデルは、(1)マクロ経済指標と個別企業の財務指標の関係を明示化したサテライト部分と、(2)個別企業の財務指標からデフォルト率を推計する本体部分から構成される。本体部分では、とりわけ、企業の財務情報を効率的に集約したインタレスト・カバレッジ・レシオ(ICR、企業の債務返済能力を表す)に着目して、推計を行っている。本モデルは、比較的シンプルで直感的にも理解しやすい構造ながら、過去の企業デフォルト事象に対する説明力は総じて高く、金融機関実務での応用可能性の高いモデルと考えられる。本別冊では、本モデルの実際の活用例として、景気悪化や金利上昇のシナリオを想定した簡便なマクロ・ストレステストとその結果も示す。

近年、わが国の金融機関が国内のミドルリスク企業向け貸出や海外企業向け貸出を積極化させていることを踏まえると、債務者企業の信用力や貸出債権の質をきめ細かく分析することを通じて、金融機関のストレス耐性を的確に評価する必要性は一層高まっている。日本銀行金融機構局では、高粒度データを一段と活用しつつ、信用リスク評価の精緻化やストレステストの高度化に向けた取り組みを金融機関と連携しつつ進めており、本モデルもそのもとで結実したものである。本別冊の分析結果を踏まえつつ、今後もそうした取り組みを、金融機関との緊密な意見・情報交換のもとで続けていく。

日本銀行から

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照会先

金融機構局金融システム調査課

E-mail : post.bsd1@boj.or.jp