ホーム > 特許ランキング > 東京海上日動火災保険株式会社
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023059807
(43)【公開日】2023-04-27
(54)【発明の名称】リスク評価装置、リスク評価方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 40/08 20120101AFI20230420BHJP
【ＦＩ】
G06Q40/08
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022091337
(22)【出願日】2022-06-06
(62)【分割の表示】P 2021169252の分割
【原出願日】2021-10-15
(71)【出願人】
【識別番号】595140170
【氏名又は名称】東京海上日動火災保険株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100079108
【弁理士】
【氏名又は名称】稲葉 良幸
(74)【代理人】
【識別番号】100109346
【弁理士】
【氏名又は名称】大貫 敏史
(74)【代理人】
【識別番号】100117189
【弁理士】
【氏名又は名称】江口 昭彦
(74)【代理人】
【識別番号】100134120
【弁理士】
【氏名又は名称】内藤 和彦
(72)【発明者】
【氏名】兵頭 由剛
(72)【発明者】
【氏名】大須賀 茂雄
【テーマコード（参考）】
5L055
【Ｆターム（参考）】
5L055BB61
(57)【要約】 （修正有）
【課題】保険会社に生じるリスクをより適切に評価することが可能なリスク評価装置、リスク評価方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】リスク評価装置１０は、所定期間における年毎の企業の債務不履行率を格納する第１データベース（倒産確率ＤＢ）と、企業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を格納する第２データベース（企業ＤＢ）と、を記憶する記憶部と、前記所定期間を１周期とする複数周期の期間に渡って、企業が債務不履行になるか否かの予測及び債務不履行になると予測された場合に保険会社が受ける損害額を、第１データベースに格納される債務不履行率及び第２データベースに格納される損害額に基づいて年毎に算出し、算出した年毎の損害額に基づいて、保険会社の事業リスクを算出する算出部と、を有する。
【選択図】図４
【解決手段】リスク評価装置１０は、所定期間における年毎の企業の債務不履行率を格納する第１データベース（倒産確率ＤＢ）と、企業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を格納する第２データベース（企業ＤＢ）と、を記憶する記憶部と、前記所定期間を１周期とする複数周期の期間に渡って、企業が債務不履行になるか否かの予測及び債務不履行になると予測された場合に保険会社が受ける損害額を、第１データベースに格納される債務不履行率及び第２データベースに格納される損害額に基づいて年毎に算出し、算出した年毎の損害額に基づいて、保険会社の事業リスクを算出する算出部と、を有する。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定期間における年ごとの企業の債務不履行率を格納する第１データベースと、前記企
業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を格納する第２データベースと、を記憶する
記憶部と、
前記所定期間を１周期とする複数周期の期間に渡って、前記企業が債務不履行になるか
否かの予測、及び、債務不履行になると予測された場合に保険会社が受ける損害額を、前
記第１データベースに格納される債務不履行率及び前記第２データベースに格納される損
害額に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額に基づいて、前記保険会社の
事業リスクを算出する、算出部と、
を有する、リスク評価装置。
業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を格納する第２データベースと、を記憶する
記憶部と、
前記所定期間を１周期とする複数周期の期間に渡って、前記企業が債務不履行になるか
否かの予測、及び、債務不履行になると予測された場合に保険会社が受ける損害額を、前
記第１データベースに格納される債務不履行率及び前記第２データベースに格納される損
害額に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額に基づいて、前記保険会社の
事業リスクを算出する、算出部と、
を有する、リスク評価装置。
【請求項2】
前記企業は複数の企業を含み、
前記第１データベースは、前記複数の企業の各々の前記債務不履行率を格納し、
前記第２データベースは、前記複数の企業の各々が倒産した場合に前記保険会社が受け
る損害額を格納し、
前記算出部は、前記複数周期の期間に渡って、前記複数の企業の各々が債務不履行にな
るか否か、及び、債務不履行になると予測された場合に保険会社が受ける損害額の企業ご
との合計である損害額を、前記第１データベースに格納される債務不履行率及び前記第２
データベースに格納される損害額に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額
に基づいて、前記保険会社の事業リスクを算出する、
請求項１に記載のリスク評価装置。
前記第１データベースは、前記複数の企業の各々の前記債務不履行率を格納し、
前記第２データベースは、前記複数の企業の各々が倒産した場合に前記保険会社が受け
る損害額を格納し、
前記算出部は、前記複数周期の期間に渡って、前記複数の企業の各々が債務不履行にな
るか否か、及び、債務不履行になると予測された場合に保険会社が受ける損害額の企業ご
との合計である損害額を、前記第１データベースに格納される債務不履行率及び前記第２
データベースに格納される損害額に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額
に基づいて、前記保険会社の事業リスクを算出する、
請求項１に記載のリスク評価装置。
【請求項3】
前記算出部は、前記複数の企業の間の業種相関を示す相関係数を用いて算出される、前
記複数の企業の各々に対応する乱数と、前記第１データベースに格納される、前記複数の
企業の各々の債務不履行率とを比較することで、前記複数の企業の各々が債務不履行にな
るか否かを判定する、
請求項２に記載のリスク評価装置。
記複数の企業の各々に対応する乱数と、前記第１データベースに格納される、前記複数の
企業の各々の債務不履行率とを比較することで、前記複数の企業の各々が債務不履行にな
るか否かを判定する、
請求項２に記載のリスク評価装置。
【請求項4】
前記算出部は、前記複数周期の期間における前記年ごとの損害額のうち、損害額が大き
い順に所定数の損害額の平均値を、前記保険会社の事業リスクとして算出する、
請求項１～３のいずれか一項に記載のリスク評価装置。
い順に所定数の損害額の平均値を、前記保険会社の事業リスクとして算出する、
請求項１～３のいずれか一項に記載のリスク評価装置。
【請求項5】
前記第２データベースに格納される損害額は、前記保険会社が支払う保険支払額に損失
率を乗算することで決定される、
請求項１～４のいずれか一項に記載のリスク評価装置。
率を乗算することで決定される、
請求項１～４のいずれか一項に記載のリスク評価装置。
【請求項6】
所定期間における年ごとの企業の債務不履行率を格納する第１データベースと、前記企
業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を格納する第２データベースと、を記憶部に
記憶させるステップと、
前記所定期間を１周期とする複数周期の期間に渡って、前記企業が債務不履行になるか
否かの予測、及び、債務不履行になると予測された場合に保険会社が受ける損害額を、前
記第１データベースに格納される債務不履行率及び前記第２データベースに格納される損
害額に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額に基づいて、前記保険会社の
事業リスクを算出する、ステップと、
を含む、リスク評価方法。
業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を格納する第２データベースと、を記憶部に
記憶させるステップと、
前記所定期間を１周期とする複数周期の期間に渡って、前記企業が債務不履行になるか
否かの予測、及び、債務不履行になると予測された場合に保険会社が受ける損害額を、前
記第１データベースに格納される債務不履行率及び前記第２データベースに格納される損
害額に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額に基づいて、前記保険会社の
事業リスクを算出する、ステップと、
を含む、リスク評価方法。
【請求項7】
所定期間における年ごとの企業の債務不履行率を格納する第１データベースと、前記企
業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を格納する第２データベースと、を記憶部に
記憶させるステップと、
前記所定期間を１周期とする複数周期の期間に渡って、前記企業が債務不履行になるか
否かの予測、及び、債務不履行になると予測された場合に保険会社が受ける損害額を、前
記第１データベースに格納される債務不履行率及び前記第２データベースに格納される損
害額に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額に基づいて、前記保険会社の
事業リスクを算出する、ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を格納する第２データベースと、を記憶部に
記憶させるステップと、
前記所定期間を１周期とする複数周期の期間に渡って、前記企業が債務不履行になるか
否かの予測、及び、債務不履行になると予測された場合に保険会社が受ける損害額を、前
記第１データベースに格納される債務不履行率及び前記第２データベースに格納される損
害額に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額に基づいて、前記保険会社の
事業リスクを算出する、ステップと、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、リスク評価装置、リスク評価方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
企業が将来にわたって存続し得るためには、将来発生し得るリスクを把握し、適切に対
応することが必要である。例えば特許文献１には、事業継続の観点から事業リスクを評価
するリスク評価システムが開示されている。
応することが必要である。例えば特許文献１には、事業継続の観点から事業リスクを評価
するリスク評価システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１３－１１４４１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
現在、数年から十数年おきに、リーマンショックなどの大規模な経済イベントが生じて
いる。このような状況において、企業が、自らの事業継続性を評価するためには、経済イ
ベントの発生などの景気循環を考慮した事業リスク評価を行うことが望ましい。
いる。このような状況において、企業が、自らの事業継続性を評価するためには、経済イ
ベントの発生などの景気循環を考慮した事業リスク評価を行うことが望ましい。
【0005】
そこで、本発明は、保険会社が受ける事業リスクをより適切に評価することが可能なリ
スク評価装置、リスク評価方法及びプログラムを提供することを目的とする。
スク評価装置、リスク評価方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様に係るリスク評価装置は、所定期間における年ごとの企業の債務不履行
率を格納する第１データベースと、前記企業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を
格納する第２データベースと、を記憶する記憶部と、前記所定期間を１周期とする複数周
期の期間に渡って、前記企業が債務不履行になるか否かの予測、及び、債務不履行になる
と予測された場合に保険会社が受ける損害額を、前記第１データベースに格納される債務
不履行率及び前記第２データベースに格納される損害額に基づいて、年ごとに算出し、算
出した年ごとの損害額に基づいて、前記保険会社の事業リスクを算出する、算出部と、を
有する。
率を格納する第１データベースと、前記企業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を
格納する第２データベースと、を記憶する記憶部と、前記所定期間を１周期とする複数周
期の期間に渡って、前記企業が債務不履行になるか否かの予測、及び、債務不履行になる
と予測された場合に保険会社が受ける損害額を、前記第１データベースに格納される債務
不履行率及び前記第２データベースに格納される損害額に基づいて、年ごとに算出し、算
出した年ごとの損害額に基づいて、前記保険会社の事業リスクを算出する、算出部と、を
有する。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、保険会社が受ける事業リスクをより適切に評価することが可能なリス
ク評価装置、リスク評価方法及びプログラムを提供することができる。
ク評価装置、リスク評価方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】保険会社が保険金を支払うケース（その１）を説明するための図である。
【図2】保険会社が保険金を支払うケース（その２）を説明するための図である。
【図3】本実施形態に係るリスク評価装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図4】リスク評価装置の機能ブロック構成例を示す図である。
【図5】倒産確率ＤＢの一例を示す図である。
【図6】企業ＤＢの一例を示す図である。
【図7】リスク評価装置が、保険会社の事業リスクを算出する際の処理手順（その１）の一例を示すフローチャートである。
【図8】損害額の算出例を示す図である。
【図9】リスク評価装置が、保険会社の事業リスクを算出する際の処理手順（その２）の一例を示すフローチャートである。
【図10】損害額の算出例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一
の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【0010】
＜システム構成＞
【0011】
現在、企業に対して、多様なリスクを統合的に管理し、事業全体でリスクをコントロー
ルする統合リスク管理（Enterprise Risk Management）をコアとした経営体制（リスクベ
ース経営）の確立が求められている。このようなリスクベース経営を行うためには、将来
生じ得るリスクの大きさを、予め定量的に評価しておくことが必要になる。以下、保険会
社の事業リスクを評価することを前提に説明するが、本実施形態に係る評価方法は、保険
会社以外の企業にも適用可能である。
ルする統合リスク管理（Enterprise Risk Management）をコアとした経営体制（リスクベ
ース経営）の確立が求められている。このようなリスクベース経営を行うためには、将来
生じ得るリスクの大きさを、予め定量的に評価しておくことが必要になる。以下、保険会
社の事業リスクを評価することを前提に説明するが、本実施形態に係る評価方法は、保険
会社以外の企業にも適用可能である。
【0012】
本実施形態に係るリスク評価装置は、保険会社の事業リスクを評価し、評価結果を出力
する。本実施形態に係る「保険会社の事業リスク」とは、保険会社に将来生じ得る金銭的
なリスクであり、例えば、今後１年間に発生する損害額（損失額と称してもよい）の９９
％Ｔ－ＶａＲであってもよい。ここで、ＶａＲ（Value at Risk）は、予想最大損失額を
意味する。例えば、ＶａＲが１００万円であるとは、今後１年間に損害を被ったとしても
、損害が１００万円以内に収まることを意味する。また、９９％ＶａＲが１００万円であ
るとは、今後１年間に損害を被ったとしても、９９％の確率で損害が１００万円以内に収
まることを意味する。なお、９９％ＶａＲは、１％の確率で損害が１００万円を超えるこ
とを意味すると言うこともできる。
する。本実施形態に係る「保険会社の事業リスク」とは、保険会社に将来生じ得る金銭的
なリスクであり、例えば、今後１年間に発生する損害額（損失額と称してもよい）の９９
％Ｔ－ＶａＲであってもよい。ここで、ＶａＲ（Value at Risk）は、予想最大損失額を
意味する。例えば、ＶａＲが１００万円であるとは、今後１年間に損害を被ったとしても
、損害が１００万円以内に収まることを意味する。また、９９％ＶａＲが１００万円であ
るとは、今後１年間に損害を被ったとしても、９９％の確率で損害が１００万円以内に収
まることを意味する。なお、９９％ＶａＲは、１％の確率で損害が１００万円を超えるこ
とを意味すると言うこともできる。
【0013】
Ｔ－ＶａＲ（Tail Value at Risk）は、ＶａＲを超える損失額の平均値を意味する。ま
た、９９％Ｔ－ＶａＲとは、損害額が９９％ＶａＲを超える場合（つまり、１％の確率で
損害が１００万円を超える場合）における損害額の平均値を意味する。
た、９９％Ｔ－ＶａＲとは、損害額が９９％ＶａＲを超える場合（つまり、１％の確率で
損害が１００万円を超える場合）における損害額の平均値を意味する。
【0014】
図１は、保険会社が保険金を支払うケース（その１）を説明するための図である。図１
の例は、取引信用保険について保険金が支払われるケースを示している。取引信用保険と
は、取引先の債務不履行により被保険者が損害を被った場合に、保険会社から被保険者に
対し保険金を支払う保険である。例えば、図１の例では、保険契約者（保険を契約した者
）及び被保険者（保険金を受け取る者）は企業Ａであり、企業Ａは、企業Ｂから商品の代
金又はサービス提供に係る代金を受け取っているものとする。もし、企業Ｂが倒産した等
の理由で債務不履行になり、企業Ａが、企業Ｂから代金を受け取れず損害を被った場合、
保険会社から企業Ａに対し保険金が支払われる。
の例は、取引信用保険について保険金が支払われるケースを示している。取引信用保険と
は、取引先の債務不履行により被保険者が損害を被った場合に、保険会社から被保険者に
対し保険金を支払う保険である。例えば、図１の例では、保険契約者（保険を契約した者
）及び被保険者（保険金を受け取る者）は企業Ａであり、企業Ａは、企業Ｂから商品の代
金又はサービス提供に係る代金を受け取っているものとする。もし、企業Ｂが倒産した等
の理由で債務不履行になり、企業Ａが、企業Ｂから代金を受け取れず損害を被った場合、
保険会社から企業Ａに対し保険金が支払われる。
【0015】
図２は、保険会社が保険金を支払うケース（その２）を説明するための図である。図２
の例は、履行保証保険について保険金が支払われるケースを示している。履行保証保険と
は、保険契約者が、取引先から受注した債務を履行できなかった場合に、保険会社から被
保険者に対し保険金を支払うことで、取引先が被る損害を補償する保険である。図２の例
では、保険契約者は企業Ａであり、被保険者は企業Ｂである。また、企業Ａは、企業Ｂか
ら、例えば工事等を受注しているものとする。もし、企業Ａが倒産した等の理由で債務不
履行になり、企業Ａに依頼した工事が履行されず企業Ｂが損害を被った場合、保険会社か
ら、被保険者である企業Ｂに対し保険金が支払われる。
の例は、履行保証保険について保険金が支払われるケースを示している。履行保証保険と
は、保険契約者が、取引先から受注した債務を履行できなかった場合に、保険会社から被
保険者に対し保険金を支払うことで、取引先が被る損害を補償する保険である。図２の例
では、保険契約者は企業Ａであり、被保険者は企業Ｂである。また、企業Ａは、企業Ｂか
ら、例えば工事等を受注しているものとする。もし、企業Ａが倒産した等の理由で債務不
履行になり、企業Ａに依頼した工事が履行されず企業Ｂが損害を被った場合、保険会社か
ら、被保険者である企業Ｂに対し保険金が支払われる。
【0016】
本実施形態に係るリスク評価装置は、倒産により債務不履行が発生すると仮定して「保
険会社の事業リスク」をシミュレーションする。より具体的には、リスク評価装置は、東
日本大震災のような大規模な自然災害や、リーマンショックのような大規模な経済イベン
ト等を含む所定期間（例えば、景気循環サイクルと称してもよい）における実際の倒産確
率データを利用し、更に企業間の業種に相関があることによる連鎖倒産を考慮して、当該
所定期間における年ごとの保険金支払による損害額を繰り返しシミュレーションすること
で、保険会社が被る損害額の最大額を年ごとにシミュレーションする。
険会社の事業リスク」をシミュレーションする。より具体的には、リスク評価装置は、東
日本大震災のような大規模な自然災害や、リーマンショックのような大規模な経済イベン
ト等を含む所定期間（例えば、景気循環サイクルと称してもよい）における実際の倒産確
率データを利用し、更に企業間の業種に相関があることによる連鎖倒産を考慮して、当該
所定期間における年ごとの保険金支払による損害額を繰り返しシミュレーションすること
で、保険会社が被る損害額の最大額を年ごとにシミュレーションする。
【0017】
コンピュータを用いたシミュレーションによりリスクを定量的に評価する方法（アルゴ
リズム）は「リスクモデル」と呼ばれる。どのようなパラメータを用いてリスクを評価す
るのかについてはリスクモデルごとに異なる。従来のリスクモデルでは、企業の倒産確率
を固定値としたり、企業の倒産確率を例えば幾何ブラウン運動等を用いてランダムに変化
させたりすることが一般的であった。そのため、シミュレーションに使用するパラメータ
の妥当性について、説得力のある説明をすることが難しいという問題があった。一方、本
実施形態のリスクモデルは、過去の一定期間における実際の倒産確率を利用し、業種相関
による連鎖倒産を考慮していることから、シミュレーションに使用するパラメータの妥当
性について、従来のリスクモデルと比較して容易に説明可能であるという利点がある。
リズム）は「リスクモデル」と呼ばれる。どのようなパラメータを用いてリスクを評価す
るのかについてはリスクモデルごとに異なる。従来のリスクモデルでは、企業の倒産確率
を固定値としたり、企業の倒産確率を例えば幾何ブラウン運動等を用いてランダムに変化
させたりすることが一般的であった。そのため、シミュレーションに使用するパラメータ
の妥当性について、説得力のある説明をすることが難しいという問題があった。一方、本
実施形態のリスクモデルは、過去の一定期間における実際の倒産確率を利用し、業種相関
による連鎖倒産を考慮していることから、シミュレーションに使用するパラメータの妥当
性について、従来のリスクモデルと比較して容易に説明可能であるという利点がある。
【0018】
以下、説明の便宜上、企業が倒産した場合に債務不履行に陥るものとしてリスク評価方
法を説明するが、本実施形態がこれに限定されるものではない。倒産は、債務不履行の一
例であってもよい。つまり、以下の説明において、「倒産」は、「債務不履行」に読み替
えてもよい。
法を説明するが、本実施形態がこれに限定されるものではない。倒産は、債務不履行の一
例であってもよい。つまり、以下の説明において、「倒産」は、「債務不履行」に読み替
えてもよい。
【0019】
＜ハードウェア構成＞
【0020】
図３は、本実施形態に係るリスク評価装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
リスク評価装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphical Proce
ssing Unit）等のプロセッサ１１、メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及び／又はＳＳ
Ｄ（Solid State Drive）等の記憶装置１２、有線又は無線通信を行う通信ＩＦ（Interfa
ce）１３、入力操作を受け付ける入力デバイス１４、及び情報の出力を行う出力デバイス
１５を有する。入力デバイス１４は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス及び／
又はマイク等である。出力デバイス１５は、例えば、ディスプレイ、タッチパネル及び／
又はスピーカ等である。リスク評価装置１０は、１又は複数の物理的なサーバ等から構成
されていてもよいし、ハイパーバイザー（hypervisor）上で動作する仮想的なサーバを用
いて構成されていてもよいし、クラウドサーバを用いて構成されていてもよい。
リスク評価装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphical Proce
ssing Unit）等のプロセッサ１１、メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）及び／又はＳＳ
Ｄ（Solid State Drive）等の記憶装置１２、有線又は無線通信を行う通信ＩＦ（Interfa
ce）１３、入力操作を受け付ける入力デバイス１４、及び情報の出力を行う出力デバイス
１５を有する。入力デバイス１４は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス及び／
又はマイク等である。出力デバイス１５は、例えば、ディスプレイ、タッチパネル及び／
又はスピーカ等である。リスク評価装置１０は、１又は複数の物理的なサーバ等から構成
されていてもよいし、ハイパーバイザー（hypervisor）上で動作する仮想的なサーバを用
いて構成されていてもよいし、クラウドサーバを用いて構成されていてもよい。
【0021】
＜機能ブロック構成＞
【0022】
図４は、リスク評価装置１０の機能ブロック構成例を示す図である。リスク評価装置１
０は、記憶部１００と、算出部１０１と、表示制御部１０２とを含む。記憶部１００は、
リスク評価装置１０が備える記憶装置１２を用いて実現することができる。また、算出部
１０１と、表示制御部１０２とは、リスク評価装置１０のプロセッサ１１が、記憶装置１
２に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プロ
グラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コ
ンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体（Non-transitory computer readable med
ium）であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモ
リ又はＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体であってもよい。
０は、記憶部１００と、算出部１０１と、表示制御部１０２とを含む。記憶部１００は、
リスク評価装置１０が備える記憶装置１２を用いて実現することができる。また、算出部
１０１と、表示制御部１０２とは、リスク評価装置１０のプロセッサ１１が、記憶装置１
２に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プロ
グラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コ
ンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体（Non-transitory computer readable med
ium）であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、ＵＳＢメモ
リ又はＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体であってもよい。
【0023】
記憶部１００は、所定期間における年ごとの企業の倒産確率を示す倒産確率ＤＢ（Data
Base）１００ａ、企業に関する各種情報を示す企業ＤＢ１００ｂ、及び、複数の企業の
間の業種相関を示す相関係数ＤＢ１００ｃを記憶する。所定期間は、景気循環サイクル１
周期の長さと定義されてもよい。つまり、倒産確率ＤＢ１００ａは、１周期の景気循環サ
イクルにおける各年の倒産確率を示してもよい。しかしながら、所定期間は景気循環サイ
クルに限定されるものではない。単に、十数年から数十年といった単位の期間であっても
よい。
Base）１００ａ、企業に関する各種情報を示す企業ＤＢ１００ｂ、及び、複数の企業の
間の業種相関を示す相関係数ＤＢ１００ｃを記憶する。所定期間は、景気循環サイクル１
周期の長さと定義されてもよい。つまり、倒産確率ＤＢ１００ａは、１周期の景気循環サ
イクルにおける各年の倒産確率を示してもよい。しかしながら、所定期間は景気循環サイ
クルに限定されるものではない。単に、十数年から数十年といった単位の期間であっても
よい。
【0024】
【0025】
倒産確率ＤＢ１００ａには、企業の評価点数ごとに、所定期間（図５の例では２０年分
）における年ごとの倒産確率が対応づけて格納されている。例えば、評価点数が６４点で
ある企業の１年目の倒産確率は０．１４０７９％であるが、５年目は０．０７６０９％に
低下している。その後９年目では０．１０２７０％に上昇し、その後、倒産確率は年々低
下している。
）における年ごとの倒産確率が対応づけて格納されている。例えば、評価点数が６４点で
ある企業の１年目の倒産確率は０．１４０７９％であるが、５年目は０．０７６０９％に
低下している。その後９年目では０．１０２７０％に上昇し、その後、倒産確率は年々低
下している。
【0026】
図５において、１年目は、２００１年のデータに対応しており、２０年目は２０２０年
のデータに対応しているが、本実施形態がこれに限定されるものではない。また、図５に
示す倒産確率ＤＢ１００ａはあくまで一例であり、倒産確率ＤＢ１００ａは必ずしも２０
年分のデータである必要は無い。２０年よりも短くてもよいし長くてもよい。評価点数は
、０点から１００点まで１点刻みで定義されていてもよいが、必ずしもこれに限定される
ものではない。また評価点数は、例えば信用調査会社が提供する評点に対応していてもよ
いが、必ずしもこれに限定されるものではない。企業の評価や信用度等を示す点数であれ
ば、どのような点数であってもよい。
のデータに対応しているが、本実施形態がこれに限定されるものではない。また、図５に
示す倒産確率ＤＢ１００ａはあくまで一例であり、倒産確率ＤＢ１００ａは必ずしも２０
年分のデータである必要は無い。２０年よりも短くてもよいし長くてもよい。評価点数は
、０点から１００点まで１点刻みで定義されていてもよいが、必ずしもこれに限定される
ものではない。また評価点数は、例えば信用調査会社が提供する評点に対応していてもよ
いが、必ずしもこれに限定されるものではない。企業の評価や信用度等を示す点数であれ
ば、どのような点数であってもよい。
【0027】
図６は、企業ＤＢ１００ｂの一例を示す図である。企業ＤＢ１００ｂは、企業に関する
各種情報及び保険支払額等を格納する。企業ＤＢ１００ｂは、第２データベースと呼ばれ
てもよい。企業ＤＢ１００ｂに格納される企業は、被保険者ではなく、倒産した場合に保
険会社が被保険者に対し保険金を支払うことになる企業である。例えば図１に示す取引信
用保険の場合、「企業Ｂ」が、企業ＤＢ１００ｂに格納される企業に対応する。また、図
２に示す履行保証保険の場合、「企業Ａ」が、企業ＤＢ１００ｂに格納される企業に対応
する。
各種情報及び保険支払額等を格納する。企業ＤＢ１００ｂは、第２データベースと呼ばれ
てもよい。企業ＤＢ１００ｂに格納される企業は、被保険者ではなく、倒産した場合に保
険会社が被保険者に対し保険金を支払うことになる企業である。例えば図１に示す取引信
用保険の場合、「企業Ｂ」が、企業ＤＢ１００ｂに格納される企業に対応する。また、図
２に示す履行保証保険の場合、「企業Ａ」が、企業ＤＢ１００ｂに格納される企業に対応
する。
【0028】
企業名は、企業の名称を示す。企業ＩＤは、企業を一意に識別するための識別子である
。評価点数は、企業の評価点数（図５に示す評価点数に対応）を示す。保険支払額（EaD
: Exposure at Default）は、企業が倒産した場合に、保険会社が被保険者に対して支払
う保険金の合計額である。損失率（LGD : Loss Given Default）は、保険支払額に対し、
回収金額を除外することで、実際に保険会社に発生する損害の割合を示す。
。評価点数は、企業の評価点数（図５に示す評価点数に対応）を示す。保険支払額（EaD
: Exposure at Default）は、企業が倒産した場合に、保険会社が被保険者に対して支払
う保険金の合計額である。損失率（LGD : Loss Given Default）は、保険支払額に対し、
回収金額を除外することで、実際に保険会社に発生する損害の割合を示す。
【0029】
ここで、企業Ｘが被保険者であり、企業ＡＢＣが倒産した場合に１千万円が企業Ｘに支
払われる保険Ｘと、企業Ｙが被保険者であり、企業ＡＢＣが倒産した場合に２千万円が企
業Ｙに支払われる保険Ｙとが締結されていると仮定する。この場合、図６における、企業
ＡＢＣに対応する保険支払額には、保険Ｘと保険Ｙの合計である３千万円（１千万円＋２
千万円）が格納される。
払われる保険Ｘと、企業Ｙが被保険者であり、企業ＡＢＣが倒産した場合に２千万円が企
業Ｙに支払われる保険Ｙとが締結されていると仮定する。この場合、図６における、企業
ＡＢＣに対応する保険支払額には、保険Ｘと保険Ｙの合計である３千万円（１千万円＋２
千万円）が格納される。
【0030】
なお、企業ＡＢＣの債務不履行により３千万円の保険金支払いが生じたとしても、保険
会社は、企業ＡＢＣの資産の一部を回収できる可能性がある。その場合、３千万円から回
収できた金額を除いた額が、保険会社の実際の損害額になる。例えば、図６の例では、企
業ＡＢＣが債務不履行になった場合、保険支払額ｅ円の９０％が、保険会社の実際の損害
額になることを示す。このように、保険会社の損害額は、保険支払額に損失率を乗算する
ことで算出されてもよい。保険支払額に損失率を乗算すると保険会社の損害額を算出でき
ることから、企業ＤＢ１００ｂは、企業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を示す
データベースと定義されてもよいし、複数の企業の各々が倒産した場合に保険会社が受け
る損害額を示すデータベースと定義されてもよい。また、企業ＤＢ１００ｂに格納される
損害額は、上述の通り、保険会社が支払う保険支払額に損失率を乗算することで決定され
てもよい。
会社は、企業ＡＢＣの資産の一部を回収できる可能性がある。その場合、３千万円から回
収できた金額を除いた額が、保険会社の実際の損害額になる。例えば、図６の例では、企
業ＡＢＣが債務不履行になった場合、保険支払額ｅ円の９０％が、保険会社の実際の損害
額になることを示す。このように、保険会社の損害額は、保険支払額に損失率を乗算する
ことで算出されてもよい。保険支払額に損失率を乗算すると保険会社の損害額を算出でき
ることから、企業ＤＢ１００ｂは、企業が倒産した場合に保険会社が受ける損害額を示す
データベースと定義されてもよいし、複数の企業の各々が倒産した場合に保険会社が受け
る損害額を示すデータベースと定義されてもよい。また、企業ＤＢ１００ｂに格納される
損害額は、上述の通り、保険会社が支払う保険支払額に損失率を乗算することで決定され
てもよい。
【0031】
算出部１０１は、所定期間を１周期とする複数周期の期間に渡って、企業が倒産するか
否か（債務不履行になるか否か）、及び、倒産する（債務不履行になる）と予測された場
合に保険会社が受ける損害額を、倒産確率ＤＢ１００ａ（第１データベース）に格納され
る倒産確率（債務不履行率）及び企業ＤＢ１００ｂ（第２データベース）に格納される損
害額（保険支払額×損失率）に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額に基
づいて、保険会社の事業リスクを算出する。
否か（債務不履行になるか否か）、及び、倒産する（債務不履行になる）と予測された場
合に保険会社が受ける損害額を、倒産確率ＤＢ１００ａ（第１データベース）に格納され
る倒産確率（債務不履行率）及び企業ＤＢ１００ｂ（第２データベース）に格納される損
害額（保険支払額×損失率）に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額に基
づいて、保険会社の事業リスクを算出する。
【0032】
また、算出部１０１は、所定期間を１周期とする複数周期の期間に渡って、複数の企業
の各々が倒産するか否か（債務不履行になるか否か）、及び、倒産する（債務不履行にな
ると）予測された場合に保険会社が受ける損害額の企業ごとの合計である損害額を、倒産
確率ＤＢ１００ａに格納される倒産確率（債務不履行率）及び企業ＤＢ１００ｂ（第２デ
ータベース）に格納される損害額に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額
に基づいて、保険会社の事業リスクを算出するようにしてもよい。
の各々が倒産するか否か（債務不履行になるか否か）、及び、倒産する（債務不履行にな
ると）予測された場合に保険会社が受ける損害額の企業ごとの合計である損害額を、倒産
確率ＤＢ１００ａに格納される倒産確率（債務不履行率）及び企業ＤＢ１００ｂ（第２デ
ータベース）に格納される損害額に基づいて、年ごとに算出し、算出した年ごとの損害額
に基づいて、保険会社の事業リスクを算出するようにしてもよい。
【0033】
また、算出部１０１は、相関係数ＤＢ１００ｃを参照し、複数の企業の間の業種相関を
示す相関係数を用いて算出される、複数の企業の各々に対応する乱数と、倒産確率ＤＢ１
００ａに格納される、複数の企業の各々の倒産確率（債務不履行率）とを比較することで
、複数の企業の各々が倒産する（債務不履行）になるか否かを判定するようにしてもよい
。
示す相関係数を用いて算出される、複数の企業の各々に対応する乱数と、倒産確率ＤＢ１
００ａに格納される、複数の企業の各々の倒産確率（債務不履行率）とを比較することで
、複数の企業の各々が倒産する（債務不履行）になるか否かを判定するようにしてもよい
。
【0034】
また、算出部１０１は、複数周期の期間における年ごとの損害額のうち、損害額が大き
い順に所定数の損害額の平均値（例えば９９％Ｔ－ＶａＲ）を、保険会社の事業リスクと
して算出するようにしてもよい。
い順に所定数の損害額の平均値（例えば９９％Ｔ－ＶａＲ）を、保険会社の事業リスクと
して算出するようにしてもよい。
【0035】
表示制御部１０２は、算出部１０１で算出されたリスク量を、リスク評価装置１０が備
える画面又はリスク評価装置１０に接続される他の端末の画面に表示させる。
える画面又はリスク評価装置１０に接続される他の端末の画面に表示させる。
【0036】
＜評価方法＞
【0037】
続いて、リスク評価装置１０が、リスクモデルにより、保険会社のリスクを評価する方
法を説明する。以下の説明では、企業に債務不履行が生じた場合に保険会社が被保険者に
対し保険金を支払うことになる場合の当該企業を、被保険者である企業と区別するために
、便宜上「債務者」と言う。
法を説明する。以下の説明では、企業に債務不履行が生じた場合に保険会社が被保険者に
対し保険金を支払うことになる場合の当該企業を、被保険者である企業と区別するために
、便宜上「債務者」と言う。
【0038】
（処理手順（その１））
【0039】
図７は、リスク評価装置１０が、保険会社の事業リスクを算出する際の処理手順（その
１）の一例を示すフローチャートである。処理手順（その１）は、債務者１社の倒産によ
り、保険会社が受ける事業リスクを算出する際の処理手順を示す。なお、後述するように
、処理手順（その１）を債務者ごとに実行し、シミュレーションで得られた損害額を、シ
ミュレーション回数ごとに合算することで、複数の債務者の倒産が保険会社の事業リスク
を算出することも可能である。
１）の一例を示すフローチャートである。処理手順（その１）は、債務者１社の倒産によ
り、保険会社が受ける事業リスクを算出する際の処理手順を示す。なお、後述するように
、処理手順（その１）を債務者ごとに実行し、シミュレーションで得られた損害額を、シ
ミュレーション回数ごとに合算することで、複数の債務者の倒産が保険会社の事業リスク
を算出することも可能である。
【0040】
定数Ｇは正の整数であり、リスクを評価する際に用いる、所定期間（景気循環サイクル
１周期の長さ）（年）を示す。また、定数Ｙは正の整数であり、シミュレーションを行う
回数を示す。変数ｍは、最小１、最大Ｙであり、何回目のシミュレーションを行っている
のかを示す。本実施形態では、例えば、Ｙ＝１００万回であってもよい（ただしこれに限
定されない）。例えば、Ｇ＝２０年及びＹ＝１００万回とすると、リスク評価装置１０は
、２０年周期で繰り返される所定周期を５万回繰り返した場合に生じ得る最大リスクをシ
ミュレーションすることができる。Ｙの数を増やすほど多くのシミュレーションを繰り返
すことになり、算出される損害額の精度を向上させることが可能になる。なお、定数Ｙは
、何年目のシミュレーションを行っているのかを示すこととしてもよい。例えば、Ｇ＝２
０年及びＹ＝１００万年とした場合、リスク評価装置１０は、２０年周期で繰り返される
所定周期を５万回繰り返すことで、今後１００万年において生じ得る最大リスクをシミュ
レーションすることを意味してもよい。つまり、以下の説明において、「・・回目」は、
「・・年目」と読み替えられてもよい。
１周期の長さ）（年）を示す。また、定数Ｙは正の整数であり、シミュレーションを行う
回数を示す。変数ｍは、最小１、最大Ｙであり、何回目のシミュレーションを行っている
のかを示す。本実施形態では、例えば、Ｙ＝１００万回であってもよい（ただしこれに限
定されない）。例えば、Ｇ＝２０年及びＹ＝１００万回とすると、リスク評価装置１０は
、２０年周期で繰り返される所定周期を５万回繰り返した場合に生じ得る最大リスクをシ
ミュレーションすることができる。Ｙの数を増やすほど多くのシミュレーションを繰り返
すことになり、算出される損害額の精度を向上させることが可能になる。なお、定数Ｙは
、何年目のシミュレーションを行っているのかを示すこととしてもよい。例えば、Ｇ＝２
０年及びＹ＝１００万年とした場合、リスク評価装置１０は、２０年周期で繰り返される
所定周期を５万回繰り返すことで、今後１００万年において生じ得る最大リスクをシミュ
レーションすることを意味してもよい。つまり、以下の説明において、「・・回目」は、
「・・年目」と読み替えられてもよい。
【0041】
【0042】
ステップＳ１００で、算出部１０１は、変数ｍに１を代入する。
【0043】
ステップＳ１０１で、算出部１０１は、数式１を用いて、ｍ回目のシミュレーションに
おいて債務者が倒産するか否かを算出（予測）する。
おいて債務者が倒産するか否かを算出（予測）する。
【数1】
【0044】
r(m)は、０＜r(m)＜１の一様乱数（０～１の間で偏り無く値が出現する乱数）である。ま
た、d(m(mod G))は、m回目のシミュレーションにおける債務者の倒産確率を示す。なお、
m(mod G)は、mをGで割った余りであるから、m(mod G)は、所定期間において何年目なのか
を表現している。例えば、m=23の場合、23 mod 20=3であるから、２３回目のシミュレー
ションでは、図５に示す３年目の倒産確率のうち債務者の評価点数に対応する倒産確率を
、数式１のdに代入することを意味する。もし、倒産確率が１％であった場合、乱数r(m)
が０．０１を超えていればX(m)=0（倒産しないを意味する）になり、乱数r(m)が０．０１
未満であればX(m)=1（倒産するを意味する）になる。
た、d(m(mod G))は、m回目のシミュレーションにおける債務者の倒産確率を示す。なお、
m(mod G)は、mをGで割った余りであるから、m(mod G)は、所定期間において何年目なのか
を表現している。例えば、m=23の場合、23 mod 20=3であるから、２３回目のシミュレー
ションでは、図５に示す３年目の倒産確率のうち債務者の評価点数に対応する倒産確率を
、数式１のdに代入することを意味する。もし、倒産確率が１％であった場合、乱数r(m)
が０．０１を超えていればX(m)=0（倒産しないを意味する）になり、乱数r(m)が０．０１
未満であればX(m)=1（倒産するを意味する）になる。
【0045】
ステップＳ１０２で、算出部１０１は、債務者が倒産するか否かの算出結果に基づき、
数式２を用いて保険会社の損害額を算出し、ｍ回目のシミュレーションにおける損害額と
して記録する。
数式２を用いて保険会社の損害額を算出し、ｍ回目のシミュレーションにおける損害額と
して記録する。
【数2】
【0046】
Aは、債務者が倒産した場合に保険会社が受ける損害額であり、具体的には、図６に示す
保険支払額（EaD）×損失率（LGD）に対応する。S(m)は、m回目のシミュレーションにお
いて保険会社が受ける損害額を示す。
保険支払額（EaD）×損失率（LGD）に対応する。S(m)は、m回目のシミュレーションにお
いて保険会社が受ける損害額を示す。
【0047】
例えば、Ｇ＝２０年として企業ＡＢＣを対象にシミュレーションする場合を想定する。
図６を参照すると、企業ＡＢＣの評価点数は７５点である。１回目のシミュレーションで
は、d(1 mod 20)=d(1)となるから、図５を参照すると、評価点数７５点の債務者の１年目
の倒産確率d(1)は0.02774％になる。次に、算出部１０１は、乱数r(1)を生成する。もし
、乱数r(1)が0.0002774より大きい場合、X(1)=0になり、乱数r(1)が0.0002774以下の場合
、X(1)=1になる（つまり倒産したことを意味する）。図６を参照すると、企業ＡＢＣが倒
産した場合に保険会社が受ける損害額Aは、e円×90%である。従って、１回目のシミュレ
ーションにおいて、乱数r(1)が0.0002774より大きい場合、保険会社が受ける損害額Ｓ(1)
は０円であり、乱数r(1)が0.0002774以下の場合、保険会社が受ける損害額Ｓ(1)はe円×9
0%になる。
図６を参照すると、企業ＡＢＣの評価点数は７５点である。１回目のシミュレーションで
は、d(1 mod 20)=d(1)となるから、図５を参照すると、評価点数７５点の債務者の１年目
の倒産確率d(1)は0.02774％になる。次に、算出部１０１は、乱数r(1)を生成する。もし
、乱数r(1)が0.0002774より大きい場合、X(1)=0になり、乱数r(1)が0.0002774以下の場合
、X(1)=1になる（つまり倒産したことを意味する）。図６を参照すると、企業ＡＢＣが倒
産した場合に保険会社が受ける損害額Aは、e円×90%である。従って、１回目のシミュレ
ーションにおいて、乱数r(1)が0.0002774より大きい場合、保険会社が受ける損害額Ｓ(1)
は０円であり、乱数r(1)が0.0002774以下の場合、保険会社が受ける損害額Ｓ(1)はe円×9
0%になる。
【0048】
ステップＳ１０３で、算出部１０１は、変数ｍに１を加算する。
【0049】
ステップＳ１０４で、変数ｍ＞ＹであればステップＳ１０５に進み、変数ｍ＞Ｙではな
い場合はステップＳ１０１の処理手順に戻る。つまり、ｍ＞Ｙになるまで、ステップＳ１
０１～ステップＳ１０３の処理手順を繰り返し行う。これにより、図８に示すように、シ
ミュレーション回数ごとの損害額が算出される。
い場合はステップＳ１０１の処理手順に戻る。つまり、ｍ＞Ｙになるまで、ステップＳ１
０１～ステップＳ１０３の処理手順を繰り返し行う。これにより、図８に示すように、シ
ミュレーション回数ごとの損害額が算出される。
【0050】
図７に戻り、ステップＳ１０５で、算出部１０１は、９９％Ｔ－ＶａＲを算出する。９
９％Ｔ－ＶａＲは、Ｙ回のシミュレーションにおいて、上位Ｙ×１％の損害額の平均を計
算することで算出することができる。例えばＹ＝１００万回である場合、算出部１０１は
、損害額が大きい順に１万回の損害額の平均を計算する。
９％Ｔ－ＶａＲは、Ｙ回のシミュレーションにおいて、上位Ｙ×１％の損害額の平均を計
算することで算出することができる。例えばＹ＝１００万回である場合、算出部１０１は
、損害額が大きい順に１万回の損害額の平均を計算する。
【0051】
なお、算出部１０１は、図７に示す処理手順を複数の債務者（例えば企業ＤＢ１００ｂ
に格納されている全ての企業）について個別に実行し、シミュレーション回数ごとに各債
務者の損害額の合計を、保険会社が支払う損害額として記録するようにしてもよい。例え
ば、複数の債務者として、企業ＡＢＣ、企業ＢＣＤ、及び、企業ＣＤＥの３社が存在する
場合、算出部１０１は、ステップＳ１０１の処理手順及びステップＳ１０２の処理手順に
おいて保険会社が受ける損害額を、企業ＡＢＣ、企業ＢＣＤ、及び、企業ＣＤＥについて
個別に実行し、ステップＳ１０２の処理手順において、各債務者の損害額の合計を、m回
目の損害額として記録するようにしてもよい。これにより、ステップＳ１０５の処理手順
で算出される９９％Ｔ－ＶａＲは、複数の債務者についての倒産可能性が考慮されたもの
になる。
に格納されている全ての企業）について個別に実行し、シミュレーション回数ごとに各債
務者の損害額の合計を、保険会社が支払う損害額として記録するようにしてもよい。例え
ば、複数の債務者として、企業ＡＢＣ、企業ＢＣＤ、及び、企業ＣＤＥの３社が存在する
場合、算出部１０１は、ステップＳ１０１の処理手順及びステップＳ１０２の処理手順に
おいて保険会社が受ける損害額を、企業ＡＢＣ、企業ＢＣＤ、及び、企業ＣＤＥについて
個別に実行し、ステップＳ１０２の処理手順において、各債務者の損害額の合計を、m回
目の損害額として記録するようにしてもよい。これにより、ステップＳ１０５の処理手順
で算出される９９％Ｔ－ＶａＲは、複数の債務者についての倒産可能性が考慮されたもの
になる。
【0052】
（処理手順（その２））
【0053】
図９は、リスク評価装置１０が、保険会社の事業リスクを算出する際の処理手順（その
２）の一例を示すフローチャートである。処理手順（その２）は、複数の債務者の倒産に
より、保険会社が受ける事業リスクを算出する際の処理手順を示す。また、処理手順（そ
の２）では、大規模な経済イベントが発生すると、業種が類似する企業は倒産するリスク
も類似するという知見を考慮したシミュレーションを行う。
２）の一例を示すフローチャートである。処理手順（その２）は、複数の債務者の倒産に
より、保険会社が受ける事業リスクを算出する際の処理手順を示す。また、処理手順（そ
の２）では、大規模な経済イベントが発生すると、業種が類似する企業は倒産するリスク
も類似するという知見を考慮したシミュレーションを行う。
【0054】
定数Ｇ、Ｙ及び変数ｍは、処理手順（その１）と同一であるため説明は省略する。その
他特に言及しない点は、処理手順（その１）と同一でよい。定数ｎは、シミュレーション
対象とする債務者の数を示す。変数ｉ及びｊは、それぞれ、最小１、最大ｎであり、債務
者を識別するＩＤを示す。なお、ｎの数は任意である。本実施形態では、ｎは数万程度を
想定しているが、これに限定されるものではない。
他特に言及しない点は、処理手順（その１）と同一でよい。定数ｎは、シミュレーション
対象とする債務者の数を示す。変数ｉ及びｊは、それぞれ、最小１、最大ｎであり、債務
者を識別するＩＤを示す。なお、ｎの数は任意である。本実施形態では、ｎは数万程度を
想定しているが、これに限定されるものではない。
【0055】
【0056】
ステップＳ２００で、算出部１０１は、変数ｍに１を代入する。
【0057】
ステップＳ２０１で、算出部１０１は、変数ｉに１を代入する。
【0058】
ステップＳ２０２で、算出部１０１は、数式３を用いて、ｍ回目のシミュレーションに
おいて債務者ｉが倒産するか否かを算出する。
おいて債務者ｉが倒産するか否かを算出する。
【数3】
【0059】
pi
(m)は、０＜pi
(m)＜１である一様乱数である。また、di
(m(mod G))は、m回目のシミュ
レーションにおける債務者ｉの倒産確率を示す。なお、m(mod G)は、mをGで割った余りで
あるから、m(mod G)は、景気循環サイクルにおける年を表現している。例えば、m=23の場
合、23 mod 20=3であるから、２３回目のシミュレーションでは、図５に示す３年目の倒
産確率のうち、債務者ｉの評価点数に対応する倒産確率を、数式１のdiに代入することを
意味する。
レーションにおける債務者ｉの倒産確率を示す。なお、m(mod G)は、mをGで割った余りで
あるから、m(mod G)は、景気循環サイクルにおける年を表現している。例えば、m=23の場
合、23 mod 20=3であるから、２３回目のシミュレーションでは、図５に示す３年目の倒
産確率のうち、債務者ｉの評価点数に対応する倒産確率を、数式１のdiに代入することを
意味する。
【0060】
ここで、pi
(m)は、単一の債務者について観測した場合は一様乱数あるが、複数の債務
者間で比較すると、債務者間の業種相関に対応する偏りを有する乱数である。例えば、債
務者（ｉ＝１０）と債務者（ｉ＝２０）に強い相関がある場合、p10 (m)とp20 (m)の２つの
乱数を出力すると、これら２つの乱数の値は近い値になるといったように、債務者間の相
関が乱数の間にも反映されるような乱数である。例えば、p10 (m)とp20 (m)の２つの乱数を
複数回出力すると、(p10 (m), p20 (m)) = (0.1, 0.3), (0.7, 0.6), (0.5, 0.5), (0.9, 0
.8), (0.3, 0.4)という値が出力されたとする。この場合、単一の債務者における乱数だ
けを取り出すと一様乱数であるが（例えばp10 (m)だけを見ると、0.1, 0.7, 0.5, 0.9, 0.
3といったように偏り無く値が出現している）、p10 (m)とp20 (m)の値同士を比較すると、0
.1と0.3、0.7と0.6というように、近い値が出現していることがわかる。
者間で比較すると、債務者間の業種相関に対応する偏りを有する乱数である。例えば、債
務者（ｉ＝１０）と債務者（ｉ＝２０）に強い相関がある場合、p10 (m)とp20 (m)の２つの
乱数を出力すると、これら２つの乱数の値は近い値になるといったように、債務者間の相
関が乱数の間にも反映されるような乱数である。例えば、p10 (m)とp20 (m)の２つの乱数を
複数回出力すると、(p10 (m), p20 (m)) = (0.1, 0.3), (0.7, 0.6), (0.5, 0.5), (0.9, 0
.8), (0.3, 0.4)という値が出力されたとする。この場合、単一の債務者における乱数だ
けを取り出すと一様乱数であるが（例えばp10 (m)だけを見ると、0.1, 0.7, 0.5, 0.9, 0.
3といったように偏り無く値が出現している）、p10 (m)とp20 (m)の値同士を比較すると、0
.1と0.3、0.7と0.6というように、近い値が出現していることがわかる。
【0061】
次に、pi
(m)の算出方法について説明する。まず、数式４に示す業種相関行列Ｃが予め
相関係数ＤＢ１００ｃに格納（設定）されているものとする。Cijは、債務者iと債務者j
の間の業種相関係数（0≦Cij≦1）である。
相関係数ＤＢ１００ｃに格納（設定）されているものとする。Cijは、債務者iと債務者j
の間の業種相関係数（0≦Cij≦1）である。
【数4】
【0062】
Cijは（0≦Cij≦1）であることから、業種相関行列Ｃは、全ての値が正の値である実対
象行列である。次に、業種相関行列Ｃをコレスキー分解することで、数式５に示す下三角
行列Ｌ及び数式６に示す上三角行列Ｕに分解する。
象行列である。次に、業種相関行列Ｃをコレスキー分解することで、数式５に示す下三角
行列Ｌ及び数式６に示す上三角行列Ｕに分解する。
【数5】
【数6】
【0063】
続いて、下三角行列Ｌに、標準正規分布に従う乱数ri（1≦i≦n）を乗じることで、数
式７に示す、多変量正規乱数qjを発生させる。
式７に示す、多変量正規乱数qjを発生させる。
【数7】
【0064】
続いて、多変量正規乱数qj（1≦j≦n）を、一様乱数pi（1≦i≦n）に変換する。多変量
正規乱数qj（1≦j≦n）は、各々が乱数であるn個の値（q1～qnまでのn個の値）を有して
おり、各乱数は標準正規分布に従っている。また、piも、各々が乱数であるn個の成分（p
1～pnまでのn個の成分）を有している。従って、多変量正規乱数qjにおける1～nまでの成
分の各々の値から、標準正規分布の下側累積確率を算出し、算出した下側累積確率をpiに
おける１～nまでの各々の成分とすることで、一様乱数pi（1≦i≦n）を求めることができ
る。例えば、n=3であり、多変量正規乱数qj（1≦j≦3）は、q1=-0.9、q2=-1、q3=0であっ
たとする。この場合、一様乱数pi（1≦i≦3）は、q1=0.184、q2=0.158、q3=0.5であると
計算することができる。
正規乱数qj（1≦j≦n）は、各々が乱数であるn個の値（q1～qnまでのn個の値）を有して
おり、各乱数は標準正規分布に従っている。また、piも、各々が乱数であるn個の成分（p
1～pnまでのn個の成分）を有している。従って、多変量正規乱数qjにおける1～nまでの成
分の各々の値から、標準正規分布の下側累積確率を算出し、算出した下側累積確率をpiに
おける１～nまでの各々の成分とすることで、一様乱数pi（1≦i≦n）を求めることができ
る。例えば、n=3であり、多変量正規乱数qj（1≦j≦3）は、q1=-0.9、q2=-1、q3=0であっ
たとする。この場合、一様乱数pi（1≦i≦3）は、q1=0.184、q2=0.158、q3=0.5であると
計算することができる。
【0065】
ステップＳ２０３で、算出部１０１は、変数ｉに１を加算する。
【0066】
ステップＳ２０４で、算出部１０１は、変数ｉ＞ｎである場合、ステップＳ２０５に進
む。変数ｉ＞ｎではない場合、ステップＳ２０２に進む。つまり、算出部１０１は、１～
ｎまでの全での債務者について、数式３に従って倒産するか否かを算出した後、ステップ
Ｓ２０５の処理手順に進む。
む。変数ｉ＞ｎではない場合、ステップＳ２０２に進む。つまり、算出部１０１は、１～
ｎまでの全での債務者について、数式３に従って倒産するか否かを算出した後、ステップ
Ｓ２０５の処理手順に進む。
【0067】
ステップＳ２０５で、算出部１０１は、各債務者が倒産するか否かの算出結果に基づき
、数式８を用いて保険会社の損害額を算出し、ｍ回目のシミュレーションにおける損害額
として記録する。
、数式８を用いて保険会社の損害額を算出し、ｍ回目のシミュレーションにおける損害額
として記録する。
【数8】
【0068】
Aiは、債務者ｉが倒産した場合に保険会社が受ける損害額であり、具体的には、図６に示
す保険支払額（EaD）×損失率（LGD）に対応する。S(m)は、m回目のシミュレーションに
おいて保険会社が受ける損害額を示す。
す保険支払額（EaD）×損失率（LGD）に対応する。S(m)は、m回目のシミュレーションに
おいて保険会社が受ける損害額を示す。
【0069】
例えば、企業ＡＢＣと企業ＢＣＤの２社が債務者であり、１回目のシミュレーションで
のステップＳ２０２の処理手順において、企業ＡＢＣは倒産し（Ｘ＝１）、企業ＢＣＤは
倒産しない（Ｘ＝０）との算出結果が得られたとする。また、企業ＡＢＣが倒産した場合
に保険会社が受ける損害額Aは、ABC円×90%である。同様に、企業ＢＣＤが倒産した場合
に保険会社が受ける損害額Aは、BCD円×95%である。従って、1回目のシミュレーションに
おいて保険会社が受ける損害額Ｓ(1)はABC円×90%×1＋BCD円×95%×0になる。
のステップＳ２０２の処理手順において、企業ＡＢＣは倒産し（Ｘ＝１）、企業ＢＣＤは
倒産しない（Ｘ＝０）との算出結果が得られたとする。また、企業ＡＢＣが倒産した場合
に保険会社が受ける損害額Aは、ABC円×90%である。同様に、企業ＢＣＤが倒産した場合
に保険会社が受ける損害額Aは、BCD円×95%である。従って、1回目のシミュレーションに
おいて保険会社が受ける損害額Ｓ(1)はABC円×90%×1＋BCD円×95%×0になる。
【0070】
ステップＳ２０６で、算出部１０１は、変数ｍに１を加算する。
【0071】
ステップＳ２０７で、算出部１０１は、変数ｍ＝ＹであればステップＳ１０５に進み、
変数ｍ＝Ｙではない場合はステップＳ１０１の処理手順に戻る。つまり、算出部１０１は
、ｍ＝Ｙになるまで、ステップＳ１０１～ステップＳ１０３の処理手順を繰り返し行う。
これにより、図１０に示すように、シミュレーション回数ごとの保険会社の損害額が算出
される。
変数ｍ＝Ｙではない場合はステップＳ１０１の処理手順に戻る。つまり、算出部１０１は
、ｍ＝Ｙになるまで、ステップＳ１０１～ステップＳ１０３の処理手順を繰り返し行う。
これにより、図１０に示すように、シミュレーション回数ごとの保険会社の損害額が算出
される。
【0072】
図９に戻り、ステップＳ２０８で、算出部１０１は、９９％Ｔ－ＶａＲを算出する。９
９％Ｔ－ＶａＲは、Ｙ回のシミュレーションにおいて、上位（Ｙ×１％）回の損害額の平
均を計算することで算出することができる。例えばＹ＝１００万回である場合、算出部１
０１は、損害額が大きい順に１万回の損害額の平均を計算する。算出された値（９９％Ｔ
－ＶａＲ）は、保険会社の事業リスクを意味する。
９％Ｔ－ＶａＲは、Ｙ回のシミュレーションにおいて、上位（Ｙ×１％）回の損害額の平
均を計算することで算出することができる。例えばＹ＝１００万回である場合、算出部１
０１は、損害額が大きい順に１万回の損害額の平均を計算する。算出された値（９９％Ｔ
－ＶａＲ）は、保険会社の事業リスクを意味する。
【0073】
処理手順（その２）は、処理手順（その１）において複数の債務者を対象に保険会社の
損害額を算出した場合と比較して、企業間の業種相関の影響がシミュレーション結果に反
映されることから、より実態に即した事業リスクの評価が可能になるというメリットがあ
る。
損害額を算出した場合と比較して、企業間の業種相関の影響がシミュレーション結果に反
映されることから、より実態に即した事業リスクの評価が可能になるというメリットがあ
る。
【0074】
＜まとめ＞
【0075】
以上説明した実施形態によれば、リスク評価装置１０は、例えば、所定期間に対応する
長さの過去の期間における経済イベントの発生を考慮して、所定期間を１周期とする複数
周期の期間にわたって企業の倒産による損害額をシミュレーションすることで、保険会社
の事業リスクを算出するようにした。これにより、保険会社が受ける事業リスクを、従来
から知られているリスク評価方法よりも適切に評価することが可能になった。
長さの過去の期間における経済イベントの発生を考慮して、所定期間を１周期とする複数
周期の期間にわたって企業の倒産による損害額をシミュレーションすることで、保険会社
の事業リスクを算出するようにした。これにより、保険会社が受ける事業リスクを、従来
から知られているリスク評価方法よりも適切に評価することが可能になった。
【0076】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定
して解釈するためのものではない。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実
施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したもの
に限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構
成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
して解釈するためのものではない。実施形態で説明したフローチャート、シーケンス、実
施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したもの
に限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構
成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【0077】
１０…リスク評価装置、１１…プロセッサ、１２…記憶装置、１３…通信ＩＦ、１４…
入力デバイス、１５…出力デバイス、１００…記憶部、１００ａ…倒産確率ＤＢ、１００
ｂ…企業ＤＢ、１００ｃ…相関係数ＤＢ、１０１…算出部、１０２…表示制御部
入力デバイス、１５…出力デバイス、１００…記憶部、１００ａ…倒産確率ＤＢ、１００
ｂ…企業ＤＢ、１００ｃ…相関係数ＤＢ、１０１…算出部、１０２…表示制御部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】