JP7518104B2 - Credit risk asset measurement confirmation device, credit risk asset measurement confirmation method, and credit risk asset measurement confirmation program - Google Patents
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Description
本発明は、信用リスクアセット計測確認装置、信用リスクアセット計測確認方法および信用リスクアセット計測確認プログラムに関する。 The present invention relates to a credit risk asset measurement confirmation device, a credit risk asset measurement confirmation method, and a credit risk asset measurement confirmation program.
近年、金融業界（銀行、信用金庫）のリスク管理業務において、自己資本比率を算出する業務がある。この業務では、バーゼル規制と呼ばれる国際統一基準がある。この国際統一基準の中には、以下のような式（１）に基づく自己資本比率規制が定められている。
ここで、自己資本比率で用いる信用リスクとは、貸出先の債務不履行リスクである。
なお、海外拠点の有無によって、達成すべき自己資本比率の基準が異なる。具体的には、海外営業拠点を有する金融機関では、８％以上（国際統一基準）であり、海外営業拠点を持たない金融機関では、４％以上（国内基準）である。
In recent years, the financial industry (banks and credit unions) has begun to calculate capital adequacy ratios as part of their risk management operations. For this operation, there is an international unified standard called the Basel Framework. This international unified standard stipulates capital adequacy ratio regulations based on the following formula (1).
The credit risk used in the capital adequacy ratio here is the risk of a borrower defaulting on its debt.
The capital adequacy ratio standards to be achieved differ depending on whether or not a financial institution has an overseas base. Specifically, for financial institutions with overseas business bases, the standard is 8% or more (international uniform standard), while for financial institutions without overseas business bases, the standard is 4% or more (domestic standard).
また、自己資本比率規制では、債権の種類や返済状況等に応じてリスクウェイト（保有するリスクの度合）を設定し、このリスクウェイトを資産額に乗じることで信用リスクアセット額（リスクのある資産額）を算出する。このため、自己資本比率規制の順守は、金融機関の経営に直結するものであり、経営者にとっては関心の高い内容である。このため、特許文献１には、債権のデフォルト率やデフォルト時損失率を計算し、債権の金額（融資残金額）と共に、リスクウェイト関数に代入することで、リスクアセット額（「信用リスク」勘案後の融資残高）を求めて、新ＢＩＳ規制における自己資本比率の計算に利用する技術が開示されている。
In addition, capital adequacy regulations set risk weights (degree of risk held) according to the type of receivables and repayment status, etc., and calculate credit risk asset amount (amount of assets with risk) by multiplying the asset amount by this risk weight. For this reason, compliance with capital adequacy regulations is directly linked to the management of financial institutions and is of great interest to managers. For this reason,
ところで、経営者等は、年度末の決算に向けて予測を立てたいため、決算データだけでなく最新データ等、任意のタイミングのデータを基にリスクアセット額を把握したいうえ、過去の実績データと組み合わせて、信頼性の高い予測データを用いて確認したい。 By the way, managers and others want to make forecasts for the end of the fiscal year, so they want to know the amount of risk assets based on not only financial statement data but also the latest data, or any other data at any time, and they want to confirm this using highly reliable forecast data in combination with past performance data.
しかしながら、信用リスクは、随時変動するものであるため、容易にシミュレーションすることができないという問題点があった。 However, credit risk is subject to change at any time, and so there is a problem in that it cannot be easily simulated.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、任意の基準日に応じたリスクアセット額および過去の実績データを確認することができる信用リスクアセット計測確認装置、信用リスクアセット計測確認方法および信用リスクアセット計測確認プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above, and aims to provide a credit risk asset measurement confirmation device, a credit risk asset measurement confirmation method, and a credit risk asset measurement confirmation program that can confirm the risk asset amount and past performance data according to any reference date.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る信用リスクアセット計測確認装置は、制御部を備える信用リスクアセット計測確認装置であって、債権番号と、与信残高と、任意コードと、担保種類コードと、科目コードと、延滞月数と、引当率と、を対応付けた債権データと、債権番号と、顧客番号と、業務区分と、業種コードと、資本金と、従業員と、を対応付けた顧客データと、債権番号と、担保評価額と、を対応付けた不動産データと、債権番号と、保証額と、を対応付けた保証協会データと、債権番号と、外部格付機関コードと、外部格付コードと、を対応付けた外部格付データと、業種コードと、業種区分と、を対応付けた業種マスタと、業種区分と、業種区分名と、資本金と、従業員数と、を対応付けた業種区分マスタと、エクスポージャーコードと、エクスポージャー名と、エクスポージャー分類コードと、を対応付けたエクスポージャー種類マスタと、エクスポージャー分類コードと、エクスポージャー分類名と、を対応付けたエクスポージャー分類マスタと、外部格付機関コードと、外部格付コードと、リスクウェイトと、を対応付けた外部格付マスタと、にアクセス可能であり、前記制御部は、前記債権データ、前記顧客データ、前記不動産データ、前記保証協会データ、前記外部格付データ、前記業種マスタ、前記業種区分マスタ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記外部格付マスタを参照し、指定された処理基準日に応じた債権のエクスポージャーの種別、リスクウェイトおよびリスクアセット額を計測した計測結果明細データを生成して蓄積する信用リスクアセット計測部と、前記計測結果明細データ、前記債権データ、前記顧客データ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記エクスポージャー分類マスタを参照し、指定された指定条件に基づく前記計測結果明細データを出力データとして出力する計測結果明細出力部と、を備えること、を特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, a credit risk asset measurement confirmation device according to the present invention is a credit risk asset measurement confirmation device having a control unit, and comprising: credit data associating credit numbers, credit balances, arbitrary codes, collateral type codes, item codes, overdue months, and provision rates; customer data associating credit numbers, customer numbers, business categories, industry codes, capital, and employees; real estate data associating credit numbers and collateral valuations; guarantee association data associating credit numbers and guarantee amounts; external rating data associating credit numbers, external rating agency codes, and external rating codes; an industry master associating industry codes and industry categories; an industry category master associating industry categories, industry category names, capital, and number of employees; an exposure type master associating exposure codes, exposure names, and exposure classification codes; and an exposure classification code. The control unit is capable of accessing an exposure classification master that associates an exposure classification name with an exposure code, and an external rating master that associates an external rating agency code with an external rating code and a risk weight, and the control unit is characterized by comprising: a credit risk asset measurement unit that references the claim data, the customer data, the real estate data, the guarantee association data, the external rating data, the industry master, the industry classification master, the exposure type master, and the external rating master, and generates and accumulates measurement result detail data that measures the exposure type, risk weight, and risk asset amount of the claim according to the specified processing reference date; and a measurement result detail output unit that references the measurement result detail data, the claim data, the customer data, the exposure type master, and the exposure classification master, and outputs the measurement result detail data based on the specified conditions as output data.
また、本発明に係る信用リスクアセット計測確認方法は、制御部を備える信用リスクアセット計測確認装置で実行される信用リスクアセット計測確認方法であって、債権番号と、与信残高と、任意コードと、担保種類コードと、科目コードと、延滞月数と、引当率と、を対応付けた債権データと、債権番号と、顧客番号と、業務区分と、業種コードと、資本金と、従業員と、を対応付けた顧客データと、債権番号と、担保評価額と、を対応付けた不動産データと、債権番号と、保証額と、を対応付けた保証協会データと、債権番号と、外部格付機関コードと、外部格付コードと、を対応付けた外部格付データと、業種コードと、業種区分と、を対応付けた業種マスタと、業種区分と、業種区分名と、資本金と、従業員数と、を対応付けた業種区分マスタと、エクスポージャーコードと、エクスポージャー名と、エクスポージャー分類コードと、を対応付けたエクスポージャー種類マスタと、エクスポージャー分類コードと、エクスポージャー分類名と、を対応付けたエクスポージャー分類マスタと、外部格付機関コードと、外部格付コードと、リスクウェイトと、を対応付けた外部格付マスタと、にアクセス可能であり、前記制御部で実行される、前記債権データ、前記顧客データ、前記不動産データ、前記保証協会データ、前記外部格付データ、前記業種マスタ、前記業種区分マスタ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記外部格付マスタを参照し、指定された処理基準日に応じた債権のエクスポージャーの種別、リスクウェイトおよびリスクアセット額を計測した計測結果明細データを生成して蓄積する信用リスクアセット計測ステップと、前記計測結果明細データ、前記債権データ、前記顧客データ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記エクスポージャー分類マスタを参照し、指定された指定条件に基づく前記計測結果明細データを出力データとして出力する計測結果明細出力ステップと、を含むことを、を特徴とする。 The credit risk asset measurement confirmation method according to the present invention is a credit risk asset measurement confirmation method executed by a credit risk asset measurement confirmation device having a control unit, and includes: credit data associating a credit number, a credit balance, an arbitrary code, a collateral type code, an item code, a number of months overdue, and a provision rate; customer data associating a credit number, a customer number, a business category, an industry code, capital, and employees; real estate data associating a credit number with a collateral valuation amount; , guarantee association data associating the claim number with the guarantee amount, external rating data associating the claim number with the external rating agency code with the external rating code, an industry master associating the industry code with the industry classification, an industry classification master associating the industry classification, the industry classification name, the capital amount, and the number of employees, an exposure type master associating the exposure code, the exposure name, and the exposure classification code, and an exposure classification code, The system is characterized by including a credit risk asset measurement step that is executed by the control unit and has access to an exposure classification master that associates exposure classification names with each other, and an external rating master that associates external rating agency codes with external rating codes and risk weights, and that references the claim data, the customer data, the real estate data, the guarantee association data, the external rating data, the industry master, the industry classification master, the exposure type master, and the external rating master to generate and accumulate measurement result detail data that measures the exposure type, risk weight, and risk asset amount of the claim according to the specified processing reference date, and a measurement result detail output step that references the measurement result detail data, the claim data, the customer data, the exposure type master, and the exposure classification master, and outputs the measurement result detail data based on the specified conditions as output data.
また、本発明に係る信用リスクアセット計測確認プログラムは、制御部を備える信用リスクアセット計測確認装置で実行される信用リスクアセット計測確認プログラムであって、債権番号と、与信残高と、任意コードと、担保種類コードと、科目コードと、延滞月数と、引当率と、を対応付けた債権データと、債権番号と、顧客番号と、業務区分と、業種コードと、資本金と、従業員と、を対応付けた顧客データと、債権番号と、担保評価額と、を対応付けた不動産データと、債権番号と、保証額と、を対応付けた保証協会データと、債権番号と、外部格付機関コードと、外部格付コードと、を対応付けた外部格付データと、業種コードと、業種区分と、を対応付けた業種マスタと、業種区分と、業種区分名と、資本金と、従業員数と、を対応付けた業種区分マスタと、エクスポージャーコードと、エクスポージャー名と、エクスポージャー分類コードと、を対応付けたエクスポージャー種類マスタと、エクスポージャー分類コードと、エクスポージャー分類名と、を対応付けたエクスポージャー分類マスタと、外部格付機関コードと、外部格付コードと、リスクウェイトと、を対応付けた外部格付マスタと、にアクセス可能であり、前記制御部で実行されるための、前記債権データ、前記顧客データ、前記不動産データ、前記保証協会データ、前記外部格付データ、前記業種マスタ、前記業種区分マスタ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記外部格付マスタを参照し、指定された処理基準日に応じた債権のエクスポージャーの種別、リスクウェイトおよびリスクアセット額を計測した計測結果明細データを生成して蓄積する信用リスクアセット計測ステップと、前記計測結果明細データ、前記債権データ、前記顧客データ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記エクスポージャー分類マスタを参照し、指定された指定条件に基づく前記計測結果明細データを出力データとして出力する計測結果明細出力ステップと、を含むこと、を特徴とする。 a credit risk asset measurement confirmation program executed by a credit risk asset measurement confirmation device having a control unit, the credit risk asset measurement confirmation program including: credit data associating credit numbers, credit balances, arbitrary codes, collateral type codes, item codes, overdue months, and provision rates; customer data associating credit numbers, customer numbers, business categories, industry codes, capital, and employees; real estate data associating credit numbers and collateral valuations; guarantee association data associating credit numbers and guarantee amounts; external rating data associating credit numbers, external rating agency codes, and external rating codes; an industry master associating industry codes and industry categories; an industry category master associating industry categories, industry category names, capital, and number of employees; an exposure type master associating exposure codes, exposure names, and exposure classification codes; and an exposure classification code. and an exposure classification master that associates an external rating agency code, an external rating code, and a risk weight; and a credit risk asset measurement step that references the claim data, the customer data, the real estate data, the guarantee association data, the external rating data, the industry master, the industry classification master, the exposure type master, and the external rating master to be executed by the control unit, and generates and accumulates measurement result detail data that measures the exposure type, risk weight, and risk asset amount of the claim according to the specified processing reference date; and a measurement result detail output step that references the measurement result detail data, the claim data, the customer data, the exposure type master, and the exposure classification master, and outputs the measurement result detail data based on the specified conditions as output data.
本発明によれば、任意の基準日に応じたリスクアセット額および過去の実績データを確認することができるという効果を奏する。 The present invention has the effect of making it possible to check the amount of risk assets and past performance data for any base date.
以下に、本発明に係る信用リスクアセット計測確認装置、信用リスクアセット計測確認方法および信用リスクアセット計測確認プログラムの実施形態を、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施形態により本発明が限定されるものではない。 Below, an embodiment of a credit risk asset measurement confirmation device, a credit risk asset measurement confirmation method, and a credit risk asset measurement confirmation program according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Note that the present invention is not limited to the embodiment.
［１．構成］
本実施形態に係る信用リスクアセット計測確認装置の構成の一例について、図１等を参照して説明する。図１は、信用リスクアセット計測確認装置の構成の一例を示すブロック図での概要を示す模式図である。
[1. Configuration]
An example of the configuration of a credit risk asset measurement confirmation device according to this embodiment will be described with reference to Fig. 1 etc. Fig. 1 is a schematic diagram showing an overview in a block diagram of an example of the configuration of a credit risk asset measurement confirmation device.
図１に示す信用リスクアセット計測確認装置１００は、市販のデスクトップ型パーソナルコンピュータである。なお、信用リスクアセット計測確認装置１００は、デスクトップ型パーソナルコンピュータのような据置型情報処理装置に限らず、市販されているノート型パーソナルコンピュータ、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）、スマートフォン、タブレット型パーソナルコンピュータなどの携帯型情報処理装置であってもよい。
The credit risk asset
信用リスクアセット計測確認装置１００は、制御部１０２と、通信インターフェース部１０４と、記憶部１０６と、入出力インターフェース部１０８と、を備えている。信用リスクアセット計測確認装置１００が備えている各部は、任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
The credit risk asset
通信インターフェース部１０４は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、信用リスクアセット計測確認装置１００をネットワーク３００に通信可能に接続する。通信インターフェース部１０４は、他の装置と、通信回線と、を介してデータを通信する機能を有する。ここで、ネットワーク３００は、信用リスクアセット計測確認装置１００と、サーバ２００と、を相互に通信可能に接続する機能を有し、例えばインターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等である。なお、記憶部１０６に格納されるデータは、例えばサーバ２００に格納されてもよい。
The
入出力インターフェース部１０８には、入力装置１１２と、出力装置１１４と、が接続されている。出力装置１１４には、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカやプリンタを用いることができる。入力装置１１２には、キーボード、マウス、およびマイクの他、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現するモニタを用いることができる。なお、以下では、出力装置１１４をモニタ１１４とし、入力装置１１２をキーボード１１２またはマウス１１２として記載する場合がある。 An input device 112 and an output device 114 are connected to the input/output interface unit 108. The output device 114 may be a monitor (including a home television), a speaker, or a printer. The input device 112 may be a keyboard, a mouse, a microphone, or a monitor that works with a mouse to provide a pointing device function. In the following, the output device 114 may be referred to as the monitor 114, and the input device 112 may be referred to as the keyboard 112 or the mouse 112.
記憶部１０６には、各種のデータベース、テーブルおよびファイルなどが格納される。記憶部１０６には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）に命令を与えて各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記憶される。記憶部１０６として、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ装置、ハードディスクのような固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および光ディスク等を用いることができる。記憶部１０６は、債権データ１０６ａと、顧客データ１０６ｂと、不動産データ１０６ｃと、保証協会データ１０６ｄと、業種マスタ１０６ｅと、業種区分マスタ１０６ｆと、エクスポージャー種類マスタ１０６ｇと、エクスポージャー分類マスタ１０６ｈと、外部格付データ１０６ｉと、外部格付マスタ１０６ｊと、計測結果明細データ１０６ｋは、を記憶している。
The
債権データ１０６ａは、基準日と、債権番号と、与信残高と、任意コードと、担保種類コードと、科目コードと、遅滞月数と、引当率と、を対応付けて管理されて記憶されている。
The
図２は、債権データ１０６ａにおける債権データテーブルの一例を示す図である。図２に示すように、債権データテーブルＴ１の１行目には、基準日「２０２０／１２／３１」に、債権番号「１００」と、予算残高「２５，２００，０００」と、任意コード「０」と、担保種類コード「０」と、科目コード「３３」と、延滞月数「０」と、引当率「６０」と、を対応付けて管理されて記憶されている。
Figure 2 is a diagram showing an example of a claim data table in
顧客データ１０６ｂは、基準日に、債権番号と、店番号と、顧客番号と、業態区分と、業種コードと、資本金と、従業員と、を対応付けて管理されて記憶されている。
図３は、顧客データ１０６ｂにおける顧客データテーブルの一例を示す図である。図３に示すように、顧客データテーブルＴ２の１行目には、基準日「２０２０／１２／３１」に、債権番号「１００」と、店番号「１０１」と、顧客番号「１２３４５」と、業態区分「１」と、業種コード「０１００００」と、資本金「１８０，０００，０００」と、従業員「２００」と、を対応付けて管理されて記憶されている。
Figure 3 is a diagram showing an example of a customer data table in
不動産データ１０６ｃは、基準日に、債権番号と、担保評価額と、を対応付けて管理されて記憶されている。
図４は、不動産データ１０６ｃにおける不動産データテーブルの一例を示す図である。図４に示すように、不動産データテーブルＴ３の１行目には、基準日に、債権番号と、担保評価額と、を対応付けて管理されている。なお、図４では、各項目のレコードなしの状態を示す。
Figure 4 shows an example of a real estate data table in
保証協会データ１０６ｄは、基準日に、債権番号と、保証額と、を対応付けて管理されて記憶されている。
The
図５は、保証協会データ１０６ｄにおける保証協会データテーブルの一例を示す図である。図５に示すように、保証協会データ１テーブルＴ４の１行目には、基準日に、債権番号と、保証額と、を対応付けて管理されて記憶されている。なお、図５では、各項目のレコードなしの状態を示す。
Figure 5 shows an example of a guarantee association data table in the
業種マスタ１０６ｅは、業種コードと、業種区分と、を対応付けて管理されて記憶されている。
The
図６は、業種マスタ１０６ｅにおける業務マスタテーブルの一例を示す図である。図６に示すように、業種マスタテーブルＴ５の１行目には、業務コード「０１００００」と、業務区分「１」と、を対応付けて管理されて記憶されている。
Figure 6 is a diagram showing an example of a business master table in the
業種区分マスタ１０６ｆは、業務区分と、業務区分名と、資本金と、従業員と、を対応付けて管理されて記憶されている。
The
図７は、業種区分マスタ１０６ｆにおける業務区分マスタテーブルの一例を示す図である。図７に示すように、業種区分マスタテーブルＴ６の１行目には、業務区分「１」と、業務区分名「製造業・その他」と、資本金「３００，０００，０００」と、従業員「３００」と、を対応付けて管理されて記憶されている。
Figure 7 is a diagram showing an example of a business category master table in the
エクスポージャー種類マスタ１０６ｇは、エクスポージャーコードと、エクスポージャー名と、エクスポージャー分類コードと、を対応付けて管理されて記憶されている。
The
図８は、エクスポージャー種類マスタ１０６ｇにおけるエクスポージャー種類マスタテーブルの一例を示す図である。図８に示すように、エクスポージャー種類マスタテーブルＴ７の１行目には、エクスポージャーコード「１００２」と、エクスポージャー名「信用保証協会等により保証された債権（ＲＷ：１０％）」と、エクスポージャー分類コード「１０」と、を対応付けて管理されて記憶されている。
Figure 8 is a diagram showing an example of an exposure type master table in the
エクスポージャー分類マスタ１０６ｈは、エクスポージャー分類コードと、エクスポージャー分類名と、を対応付けて管理されて記憶されている。
The
図９は、エクスポージャー分類マスタ１０６ｈにおけるエクスポージャー分類マスタテーブルの一例を示す図である。図９に示すように、エクスポージャー分類マスタテーブルＴ８の１行目には、エクスポージャー分類コード「１０」と、エクスポージャー分類名「信用保証協会等により保証された債権」と、を対応付けて管理されて記憶されている。
Figure 9 is a diagram showing an example of an exposure classification master table in the
外部格付データ１０６ｉは、基準日に、債権番号と、外部格付機関コードと、外部格付コードと、を対応付けて管理されて記憶されている。
図１０は、外部格付データ１０６ｉにおける外部格付データテーブルの一例を示す図である。図１０に示すように、外部格付データテーブルＴ９の１行目には、基準日「２０２１／３／３１」に、債権番号「１００」と、外部格付機関コード「４１」と、外部格付コード「Ａ＋～Ａ－」と、を対応付けて管理されて記憶されている。
Figure 10 is a diagram showing an example of an external rating data table in
外部格付マスタ１０６ｊは、外部格付機関コードと、外部格付コードと、リスクウェイトと、を対応付けて管理されて記憶されている。
The
図１１は、外部格付マスタ１０６ｊにおける外部格付マスタテーブルの一例を示す図である。図１１に示すように、外部格付マスタテーブルＴ１０の１行目には、外部格付機関コード「４１」と、外部格付コード「ＡＡＡ～ＡＡ－」と、リスクウェイト「２０」と、を対応付けて管理されて記憶されている。
Figure 11 is a diagram showing an example of an external rating master table in the
計測結果明細データ１０６ｋは、後述する信用リスクアセット計測部１０２ａによって計測された計測結果明細を記憶する。具体的には、計測結果明細データ１０６ｋは、基準日に、債権番号と、資産区分と、エクスポージャーコードと、リスクウェイトと、リスクアセット額と、を対応付けて管理されて記憶されている。
The measurement result
図１２は、計測結果明細データ１０６ｋにおける計測結果明細データテーブルの一例を示す図である。図１２に示すように、計測結果明細データテーブルＴ１１の１行目には、基準日「２０２０／１２／３１」に、債権番号「１００」と、資産区分「０」と、エクスポージャーコード「２３０４」と、リスクウェイト「５０」と、リスクアセット額「１２，６００，０００」と、を対応付けて管理されて記憶されている。
Figure 12 is a diagram showing an example of a measurement result detail data table in the measurement
図１に戻り、信用リスクアセット計測確認装置１００の構成の説明を続ける。
制御部１０２は、信用リスクアセット計測確認装置１００を統括的に制御するＣＰＵ等である。制御部１０２は、ＯＳ等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、格納されているこれらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。制御部１０２は、信用リスクアセット計測部１０２ａと、計測結果明細出力部１０２ｂと、表示制御部１０２ｈと、を備える。
Returning to FIG. 1, the description of the configuration of the credit risk asset
The
信用リスクアセット計測部１０２ａは、債権データ１０６ａ、顧客データ１０６ｂ、不動産データ１０６ｃ、保証協会データ１０６ｄ、外部格付データ１０６ｉ、業種マスタ１０６ｅ、業種区分マスタ１０６ｆ、エクスポージャー種類マスタ１０６ｇ、エクスポージャー分類マスタ１０６ｈおよび外部格付マスタ１０６ｊを参照し、指定された処理基準日に応じた債権のエクスポージャーの種別、リスクウェイトおよびリスクアセット額を計測した計測結果明細データ１０６ｋを生成して記憶部１０６に記憶する。
The credit risk
信用リスクアセット計測部１０２ａは、取得部１０２ｃと、作成部１０２ｄと、エクスポージャー判定部１０２ｅと、リスクウェイト調整部１０２ｆと、リスクアセット額算出部１０２ｇと、表示制御部１０２ｈと、を有する。
The credit risk
取得部１０２ｃは、取得部１０２ｃは、債権データ１０６ａ、顧客データ１０６ｂ、不動産データ１０６ｃ、保証協会データ１０６ｄおよび外部格付データ１０６ｉの各々から、指定された処理基準日に応じた各データを取得する。
The
作成部１０２ｄは、取得部１０２ｃが取得した債権データ１０６ａに基づいて、仮の計測結果明細データを作成する。さらに、作成部１０２ｄは、後述するエクスポージャー判定部１０２ｅの判定結果、リスクウェイト調整部１０２ｆの調整結果およびリスクアセット額算出部１０２ｇの算出結果を計測結果明細データに更新する。
The
エクスポージャー判定部１０２ｅは、取得部１０２ｃが取得した債権データ１０６ａ、顧客データ１０６ｂ、不動産データ１０６ｃ、保証協会データ１０６ｄ、外部格付データ１０６ｉ、業種マスタ１０６ｅ、業種区分マスタ１０６ｆを参照し、債権のエクスポージャーの種別を判定するエクスポージャー判定処理を実行する。エクスポージャー判定部１０２ｅは、国地公体判定処理部１０２ｉと、不動産担保債権判定処理部１０２ｊと、保証協会判定処理部１０２ｋと、リテール債権判定処理部１０２ｌと、を含む。
The
国地公体判定処理部１０２ｉは、顧客データ１０６ｂを参照し、作成部１０２ｄが作成した計測結果明細データが国地公体である場合の債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定する。
The local government entity
不動産担保債権判定処理部１０２ｊは、債権データ１０６ａおよび不動産データ１０６ｃを参照し、作成部１０２ｄが作成した計測結果明細データの不動産担保における債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定する。
The real estate secured claim assessment processing unit 102j refers to the
保証協会判定処理部１０２ｋは、保証協会データ１０６ｄを参照し、作成部１０２ｄが作成した計測結果明細データの保証協会における債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定する。
The guarantee association determination processing unit 102k refers to the
リテール債権判定処理部１０２ｌは、顧客データ１０６ｂ、業種マスタ１０６ｅおよび業種区分マスタ１０６ｆを参照し、作成部１０２ｄが作成した計測結果明細データにおけるリテール債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定する。さらに、リテール債権判定処理部１０２ｌは、作成部１０２ｄが作成した計測結果明細データが法人、中小企業および個人のいずれかに応じたエクスポージャーの種別を判定する。
The retail loan assessment processing unit 102l refers to the
リスクウェイト調整部１０２ｆは、エクスポージャー種類マスタ１０６ｇ、外部格付マスタ１０６ｊおよび外部格付データ１０６ｉを参照し、作成部１０２ｄが作成した計測結果明細データにおけるリスクウェイトを調整する。また、リスクウェイト調整部１０２ｆは、格付判定処理部１０２ｎと、延滞判定処理部１０２ｍと、を含む。
The risk weight adjustment unit 102f refers to the
格付判定処理部１０２ｎは、外部格付データ１０６ｉ、エクスポージャー種類マスタ１０６ｇおよび外部格付マスタ１０６ｊを参照し、作成部１０２ｄが作成した計測結果明細データにおけるエクスポージャーの種別に応じたリスクウェイトを判定する。
The rating determination processing unit 102n refers to the
延滞判定処理部１０２ｍは、債権データ１０６ａを参照し、延滞月数および引当率に応じたリスクウェイトを判定する。
The overdue determination processing unit 102m refers to the
リスクアセット額算出部１０２ｇは、債権データおよび前記計測結果明細データにおける最新のリスクウェイトと、に基づいて、計測結果明細データにおけるリスクアセット額を算出する。 The risk asset amount calculation unit 102g calculates the risk asset amount in the measurement result detailed data based on the bond data and the latest risk weight in the measurement result detailed data.
表示制御部１０２ｈは、信用リスクアセット計測処理を行う際の処理基準日の指示信号の入力を受け付けるための共通バッチメニュー画面をモニタ１１４に表示させる。さらに、表示制御部１０２ｈは、信用リスクアセット計測処理の指定条件の入力を受け付ける計測結果明細出力画面をモニタ１１４に表示させる。 The display control unit 102h causes the monitor 114 to display a common batch menu screen for accepting input of an instruction signal for the processing reference date when performing credit risk asset measurement processing. Furthermore, the display control unit 102h causes the monitor 114 to display a measurement result detail output screen for accepting input of specified conditions for credit risk asset measurement processing.
計測結果明細出力部１０２ｂは、計測結果明細データ１０６ｋ、債権データ１０６ａ、顧客データ１０６ｂ、エクスポージャー種類マスタ１０６ｇおよびエクスポージャー分類マスタ１０６ｈを参照し、指定された指定条件に基づく計測結果明細データを出力データとして出力する。
The measurement result
［２．信用リスクアセット計測確認装置１００が実行する処理］
次に、信用リスクアセット計測確認装置１００が実行する処理について説明する。図１３は、信用リスクアセット計測確認装置１００が実行する処理の概要を示すフローチャートである。
2. Processing Executed by the Credit Risk Asset
Next, a description will be given of the processing executed by the credit risk asset
図１３に示すように、まず、信用リスクアセット計測部１０２ａは、債権データ１０６ａ、顧客データ１０６ｂ、不動産データ１０６ｃ、保証協会データ１０６ｄ、外部格付データ１０６ｉ、業種マスタ１０６ｅ、業種区分マスタ１０６ｆ、エクスポージャー種類マスタ１０６ｇおよび外部格付マスタ１０６ｊを参照し、ユーザによって指定された処理基準日に応じた債権のエクスポージャーの種別、リスクウェイトおよびリスクアセット額を計測した計測結果明細データ１０６ｋを生成して記憶部１０６に格納（記憶）する信用リスクアセット計測処理を実行する（ステップＳ１０１）。
As shown in FIG. 13, first, the credit risk
［２－１：信用リスクアセット計測処理］
図１４は、図１３のステップＳ１０１における信用リスクアセット計測部１０２ａが実行する信用リスクアセット計測処理の詳細を示すフローチャートである。
[2-1: Credit risk asset measurement processing]
FIG. 14 is a flowchart showing the details of the credit risk asset measurement process executed by the credit risk
図１４に示すように、まず、表示制御部１０２ｈは、信用リスクアセット額を計測するための処理基準日の指示信号の入力を受け付けるための共通バッチメニュー画面をモニタ１１４に表示させる（ステップＳ２０１）。 As shown in FIG. 14, first, the display control unit 102h displays on the monitor 114 a common batch menu screen for receiving input of an instruction signal for the processing reference date for measuring the credit risk asset amount (step S201).
図１５は、共通バッチメニュー画面Ｐ１の一例を示す図である。図１５に示す共通バッチメニュー画面Ｐ１には、信用リスクアセット額を計測するためのバッチメニューを指示する指示信号の入力を受け付けるバッチメニューアイコンＷ１と、信用リスクアセット計測処理結果を照合するための指示信号の入力を受け付けるアイコンＷ２と、現在のバッチメニューの内容を示すバッチメニューテーブルＭ１と、が含まれる。さらに、共通バッチメニュー画面Ｐ１には、処理Ｎｏを入力するＮｏセルＫ１と、システム名を入力するシステムセルＫ２と、ジョブ名を入力するジョブ名セルＫ３と、処理基準日を入力する処理基準日セルＫ４と、を含む。さらにまた、バッチメニューを実行する指示信号の入力を受け付ける実行ボタンＢ１と、共通バッチメニュー画面Ｐ１を前の画面に遷移させる戻るボタンＢ２と、を含む。ユーザは、入力装置１１２を用いて各セルに必要事項を入力し、実行ボタンＢ１を選択する。 15 is a diagram showing an example of a common batch menu screen P1. The common batch menu screen P1 shown in FIG. 15 includes a batch menu icon W1 that accepts input of an instruction signal to instruct a batch menu for measuring the credit risk asset amount, an icon W2 that accepts input of an instruction signal to verify the credit risk asset measurement processing result, and a batch menu table M1 that shows the contents of the current batch menu. The common batch menu screen P1 further includes a No. cell K1 for inputting a processing No., a system cell K2 for inputting a system name, a job name cell K3 for inputting a job name, and a processing reference date cell K4 for inputting a processing reference date. The common batch menu screen P1 further includes an execute button B1 that accepts input of an instruction signal to execute the batch menu, and a back button B2 that transitions the common batch menu screen P1 to the previous screen. The user uses the input device 112 to input the necessary information in each cell and selects the execute button B1.
図１４に戻り、ステップＳ２０２以降の説明を続ける。
ステップＳ２０２において、取得部１０２ｃは、債権データ１０６ａ、顧客データ１０６ｂ、不動産データ１０６ｃ、保証協会データ１０６ｄおよび外部格付データ１０６ｉの各々から、例えば図１５に示した処理基準日セルＫ４に入力された処理基準日（２０２１／３／３１）に応じた各データを取得する（ステップＳ２０２）。
Returning to FIG. 14, the description of step S202 and subsequent steps will be continued.
In step S202, the
続いて、作成部１０２ｄは、取得部１０２ｃが取得した債権データ１０６ａに基づいて、仮の計測結果明細データを作成する（ステップＳ２０３）。
Next, the
図１６は、作成部１０２ｄによる計測結果明細データの作成方法を模式的に示す図である。図１６に示すように、作成部１０２ｄは、取得部１０２ｃが基準日（２０２１／３／３１）に応じて債権データ１０６ａから取得した債権データテーブルＴ１２を参照し、計測結果明細データテーブルＴ１３を新規に仮に作成する。この場合、作成部１０２ｄは、計測結果明細データテーブルＴ１３に示すように、基準日「２０２１／３／３１」に、債権番号「１００」と、資産区分「０」と、エクスポージャーコード「０」と、リスクウェイト「０」と、リスクアセット額「０」と、を対応付けてデータ作成する。
Figure 16 is a diagram showing a schematic diagram of a method for creating measurement result detail data by the
続いて、エクスポージャー判定部１０２ｅは、取得部１０２ｃが取得した債権データ１０６ａ、顧客データ１０６ｂ、不動産データ１０６ｃ、保証協会データ１０６ｄ、外部格付データ１０６ｉ、業種マスタ１０６ｅ、業種区分マスタ１０６ｆを参照し、債権のエクスポージャーの種別を判定するエクスポージャー判定処理を実行する（ステップＳ２０４）。
Next, the
［２－２：エクスポージャー判定処理］
図１７は、図１４のステップＳ２０４におけるエクスポージャー判定処理の詳細を示すフローチャートである。
[2-2: Exposure Determination Processing]
FIG. 17 is a flowchart showing details of the exposure determination process in step S204 of FIG.
図１７に示すように、まず、国地公体判定処理部１０２ｉは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く顧客データ１０ｂに含まれる業種コードが国地公体・他を示す業種コードであるか否かの国地公体・他を判定する（ステップＳ３０１）。
As shown in FIG. 17, first, the government entity
図１８は、国地公体判定処理部１０２ｉによる国地公体・他の判定方法を模式的に説明する図である。図１８に示すように、国地公体判定処理部１０２ｉは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く顧客データテーブルＴ１４に含まれる業種コード「０１００００」が判定条件Ｒ１である業種コード「６５００００」であるか否かを判定する。この場合、図１８に示すように、国地公体判定処理部１０２ｉは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く顧客データテーブルＴ１４に含まれる業種コードが業種コード「０１００００」であるため、条件に該当しないと判定する。この結果、作成部１０２ｄは、計測結果明細データテーブルＴ１３におけるエクスポージャーコード等のデータ更新を行わない。
Figure 18 is a diagram that illustrates the method of determining whether the public entity is a public entity or not by the public entity
続いて、不動産担保債権判定処理部１０２ｊは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く債権データ１０６ａに含まれる任意コードが所定のコード、かつ、与信残高が担保評価額以下（与信残高≦担保評価額）であるか否かの不動産担保債権を判定する（ステップＳ３０２）。
Then, the real estate secured claim assessment processing unit 102j assesses whether the arbitrary code included in the
図１９は、不動産担保債権判定処理部１０２ｊによる不動産担保債権の判定方法を模式的に説明する図である。図１９に示すように、不動産担保債権判定処理部１０２ｊは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる識別番号「１００」に紐付く債権データテーブルＴ１２に含まれる任意コード、予算残高および不動産データテーブルＴ１５の担保評価額が判定条件Ｒ２である任意コード「１」、かつ、与信残高が担保評価額以下（与信残高≦担保評価額）であるか否かを判定する。この場合、図１９に示すように、不動産担保債権判定処理部１０２ｊは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる識別番号「１００」に紐付く債権データテーブルＴ１２に含まれる任意コードが任意コード「０」であり、かつ、不動産データテーブルＴ１５に債権番号のレコードおよび担保評価額がないため、条件に該当しないと判定する。この結果、作成部１０２ｄは、計測結果明細データテーブルＴ１３におけるエクスポージャーコード等のデータ更新を行わない。
19 is a diagram for explaining a method of judging a real estate secured claim by the real estate secured claim judgment processing unit 102j. As shown in FIG. 19, the real estate secured claim judgment processing unit 102j judges whether the arbitrary code included in the claim data table T12 linked to the identification number "100" included in the measurement result detailed data table T13, the budget balance, and the secured claim valuation amount in the real estate data table T15 are the arbitrary code "1" which is the judgment condition R2, and whether the credit balance is less than or equal to the secured claim valuation amount (credit balance ≦ secured claim valuation amount). In this case, as shown in FIG. 19, the real estate secured claim judgment processing unit 102j judges that the arbitrary code included in the claim data table T12 linked to the identification number "100" included in the measurement result detailed data table T13 is the arbitrary code "0", and there is no record of the claim number and the secured claim valuation amount in the real estate data table T15, so that the condition is not met. As a result, the
その後、保証協会判定処理部１０２ｋは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く債権データ１０６ａに含まれる予算残高が保証額以下であるか、または担保種類コードおよび科目コードの各々が所定のコードを満たすか否かの保証協会を判定する（ステップＳ３０３）。なお、上述したステップＳ３０１～ステップＳ３０３の処理順は、適宜変更することができる。
Then, the guarantee association determination processing unit 102k determines whether the budget balance included in the
図２０は、保証協会判定処理部１０２ｋによる保証協会の判定方法を模式的に説明する図である。図２０に示すように、保証協会判定処理部１０２ｋは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる識別番号「１００」に紐付く債権データテーブルＴ１２に含まれる予算残高が判定条件Ｒ４の保証額以下であるか、または担保種類コードおよび科目コードが判定条件Ｒ４の「７３１０１１８」「７３１０２１８」および「１０」の各々を満たすか否かを判定する。この場合、図２０に示すように、保証協会判定処理部１０２ｋは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる識別番号「１００」に紐付く保証協会データテーブルＴ１６に債権番号および保証額のレコードがないうえ、担保種類コード「０」および科目コード「３３」であるため、条件に該当しないと判定する。この結果、作成部１０２ｄは、計測結果明細データテーブルＴ１３におけるエクスポージャーコード等のデータ更新を行わない。
Figure 20 is a diagram for explaining the method of judging a guarantee association by the guarantee association judgment processing unit 102k. As shown in Figure 20, the guarantee association judgment processing unit 102k judges whether the budget balance included in the claim data table T12 linked to the identification number "100" included in the measurement result detailed data table T13 is equal to or less than the guarantee amount of the judgment condition R4, or whether the collateral type code and the subject code satisfy each of "7310118", "7310218", and "10" of the judgment condition R4. In this case, as shown in Figure 20, the guarantee association judgment processing unit 102k judges that the condition is not met because there is no record of the claim number and the guarantee amount in the guarantee association data table T16 linked to the identification number "100" included in the measurement result detailed data table T13, and the collateral type code is "0" and the subject code is "33". As a result, the
ステップＳ３０３の後、リテール債権判定処理部１０２ｌは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く顧客データ１０ｂに含まれる業態区分が、法人、中小企業および個人のいずれかのリテール債権を判定する（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０４の後、信用リスクアセット計測確認装置１００は、図１４の信用リスクアセット計測処理のサブルーチンへ戻り、ステップＳ２０５へ移行する。
After step S303, the retail loan assessment processing unit 102l determines whether the business type classification included in the customer data 10b linked to the loan number "100" included in the measurement result detail data table T13 is a corporate, small or medium-sized enterprise, or an individual retail loan (step S304). After step S304, the credit risk asset
ここで、リテール債権判定処理部１０２ｌが法人、中小企業および個人のいずれかのリテール債権を判定する際の判定方法の詳細について説明する。 Here, we will explain in detail the method used by the retail credit assessment processing unit 102l to assess retail credit for corporations, small and medium-sized enterprises, and individuals.
まず、リテール債権判定処理部１０２ｌによる法人の判定方法について説明する。図２１は、リテール債権判定処理部１０２ｌによる法人の判定方法の概要を模式的に説明する図である。図２１に示すように、リテール債権判定処理部１０２ｌは、業種マスタ１０６ｅおよび業種区分マスタ１０６ｆを参照し、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く顧客データ１０ｂに含まれる業態区分が判定条件Ｒ４である業態区分が「１」、かつ、資本金が業種区分マスタの資本金以上（資本金＞業種区分マスタ．資本金）、かつ、従業員が業種区分マスタ．従業員以上（従業員＞業種区分マスタ．従業員）であるか否かを判定する。この場合、図２１に示すように、リテール債権判定処理部１０２ｌは、業種マスタテーブルＴ５および業種区分マスタテーブルＴ６を参照し、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる識別番号「１００」に紐付く顧客データテーブルＴ１４における業態区分が「１」である。しかしながら、リテール債権判定処理部１０２ｌは、顧客データテーブルＴ１４の資本金（１８０，０００，０００）が業種区分マスタテーブルＴ６の資本金（３００，０００，０００）以上（１８０，０００，０００＞３００，０００，０００）でなく、かつ、従業員（２００）が業種区分マスタ．従業員（３００）以上（従業員＞業種区分マスタ．従業員）でないため、判定条件Ｒ４に該当しないと判定する。この結果、作成部１０２ｄは、計測結果明細データテーブルＴ１３におけるエクスポージャーコードおよびリスクウェイト等のデータ更新を行わない。
First, the method of judging a corporation by the retail loan judgment processing unit 102l will be described. FIG. 21 is a diagram for explaining an outline of the corporation judgment method by the retail loan judgment processing unit 102l. As shown in FIG. 21, the retail loan judgment processing unit 102l refers to the
次に、リテール債権判定処理部１０２ｌによる中小企業の判定方法について説明する。図２２は、リテール債権判定処理部１０２ｌによる中小企業の判定方法の概要を模式的に説明する図である。 Next, we will explain the method for determining whether a company is a small or medium-sized enterprise by the retail loan assessment processing unit 102l. Figure 22 is a diagram that provides a schematic overview of the method for determining whether a company is a small or medium-sized enterprise by the retail loan assessment processing unit 102l.
図２２に示すように、リテール債権判定処理部１０２ｌは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く顧客データ１０ｂに含まれる業態区分が判定条件Ｒ５である業態区分が「１」であるか否かを判定する。この場合、図２２に示すように、リテール債権判定処理部１０２ｌは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる識別番号「１００」に紐付く顧客データテーブルＴ１４における業態区分が「１」であるため、判定条件Ｒ５に該当すると判定する。この結果、作成部１０２ｄは、計測結果明細データテーブルＴ１３におけるエクスポージャーコードおよびリスクウェイトを判定条件Ｒ５に該当する場合の数値にデータ更新する。具体的には、作成部１０２ｄは、計測結果明細データテーブルＴ１３におけるエクスポージャーコードを「２３０４」およびリスクウェイトを「８５」にデータ更新する。
As shown in FIG. 22, the retail loan assessment processing unit 102l determines whether the business type category included in the customer data 10b linked to the loan number "100" included in the measurement result detailed data table T13 is "1" for the business type category for judgment condition R5. In this case, as shown in FIG. 22, the retail loan assessment processing unit 102l determines that judgment condition R5 is met because the business type category in the customer data table T14 linked to the identification number "100" included in the measurement result detailed data table T13 is "1". As a result, the
最後に、リテール債権判定処理部１０２ｌによる個人の判定方法について説明する。図２３は、リテール債権判定処理部１０２ｌによる個人の判定方法の概要を模式的に説明する図である。 Finally, we will explain the method of assessing individuals by the retail credit assessment processing unit 102l. Figure 23 is a diagram that provides a schematic overview of the method of assessing individuals by the retail credit assessment processing unit 102l.
図２３に示すように、リテール債権判定処理部１０２ｌは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く顧客データ１０ｂに含まれる業態区分が判定条件Ｒ６である業態区分が「１」以外であるか否かを判定する。この場合、図２３に示すように、リテール債権判定処理部１０２ｌは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる識別番号「１００」に紐付く顧客データテーブルＴ１４における業態区分が「１」であるため、判定条件Ｒ６に該当しないと判定する。この結果、作成部１０２ｄは、計測結果明細データテーブルＴ１３におけるエクスポージャーコードおよびリスクウェイト等のデータ更新を行わない。なお、図２３では、既に図２２においてリテール債権判定処理部１０２ｌによってエクスポージャーが決定しているため、処理対象外となる。
As shown in FIG. 23, the retail loan assessment processing unit 102l determines whether the business type category included in the customer data 10b linked to the loan number "100" included in the measurement result detailed data table T13 is other than "1" as the business type category for judgment condition R6. In this case, as shown in FIG. 23, the retail loan assessment processing unit 102l determines that judgment condition R6 is not met because the business type category in the customer data table T14 linked to the identification number "100" included in the measurement result detailed data table T13 is "1". As a result, the
図１４に戻り、ステップＳ２０５以降の説明を続ける。
ステップＳ２０５において、リスクウェイト調整部１０２ｆは、計測結果明細データのリスクウェイトを調整するリスクウェイト調整処理部を実行する。
Returning to FIG. 14, the description of step S205 and subsequent steps will be continued.
In step S205, the risk weight adjustment unit 102f executes a risk weight adjustment processing unit that adjusts the risk weight of the measurement result detail data.
［２－３：リスクウェイト調整処理部］
図２４は、図１４のステップＳ２０５におけるリスクウェイト調整処理部の詳細を示すフローチャートである。図２４に示すように、まず、格付判定処理部１０２ｎは、作成部１０２ｄが作成した計測結果明細データにおけるエクスポージャー分類に応じた格付に基づくリスクウェイトを調整する（ステップＳ４０１）。
[2-3: Risk weight adjustment processing unit]
Fig. 24 is a flowchart showing details of the risk weight adjustment processing unit in step S205 in Fig. 14. As shown in Fig. 24, first, the rating determination processing unit 102n adjusts the risk weight based on the rating according to the exposure classification in the measurement result detail data created by the
図２５は、格付判定処理部１０２ｎによる格付に基づくリスクウェイトの格付判定方法の概要を模式的に説明する図である。図２５に示すように、格付判定処理部１０２ｎは、エクスポージャー種類マスタ１０６ｇを参照し、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれるエクスポージャーコードに基づくエクスポージャー分類コードが判定条件Ｒ７であるエクスポージャー分類コード「２３：事業法人等向け債権」であるか否かを判定する。この場合、図２５に示すように、格付判定処理部１０２ｎは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれるエクスポージャーコード「２３０４」に基づくエクスポージャー種類マスタテーブルＴ１７のエクスポージャー分類コードが「２３」であるため、判定条件Ｒ７に該当すると判定する。この結果、作成部１０２ｄは、図２５に示すように、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く外部格付データテーブルＴ１８に含まれる外部格付機関コード「４１」および外部格付マスタテーブルＴ１０を参照し、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれるリスクウェイトを「８５」から「５０」にデータ更新する。
Figure 25 is a diagram for explaining a schematic overview of the rating judgment method of the rating judgment processing unit 102n for risk weight based on the rating. As shown in Figure 25, the rating judgment processing unit 102n refers to the
続いて、延滞判定処理部１０２ｍは、計測結果明細データの延滞月数および引当率に応じたリスクウェイトを調整する（ステップＳ４０２）。 Next, the overdue determination processing unit 102m adjusts the risk weight according to the number of overdue months and the provision rate in the measurement result detail data (step S402).
図２６は、延滞判定処理部１０２ｍによる遅延に基づくリスクウェイトの延滞判定方法の概要を模式的に説明する図である。図２６に示すように、延滞判定処理部１０２ｍは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く債権データ１０６ａに含まれる延滞月数が判定条件Ｒ８である３以上（延滞月数≧３）であるか否かを判定する。この場合、図２６に示すように、延滞判定処理部１０２ｍは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれる債権番号「１００」に紐付く債権データテーブルＴ１２に含まれる延滞月数が「０」であるため、判定条件Ｒ８に該当しないと判定する。この結果、作成部１０２ｄは、計測結果明細データテーブルＴ１３におけるエクスポージャーコードおよびリスクウェイトのデータ更新を行わない。なお、延滞判定処理部１０２ｍは、延滞月数が判定条件Ｒ８である「３」以上である場合、債権データ１０６ａに含まれる引当率に応じて、エクスポージャーコードおよびリスクウェイトをセットする。ステップＳ４０２の後、信用リスクアセット計測確認装置１００は、図１４の信用リスクアセット計測処理のサブルーチンへ戻り、ステップＳ２０６へ移行する。
Figure 26 is a diagram for explaining the outline of the method of determining whether risk weights based on delays are overdue by the overdue determination processing unit 102m. As shown in Figure 26, the overdue determination processing unit 102m determines whether the number of overdue months included in the
図１４に戻り、ステップＳ２０６以降の説明を続ける。
ステップＳ２０６において、リスクアセット額算出部１０２ｇは、計測結果明細データおよび債権データに基づいて、計測結果明細データのリスクアセット額を算出する。ステップＳ２０６の後、信用リスクアセット計測確認装置１００は、図１３のメインルーチンへ戻り、ステップＳ１０２へ移行する。
Returning to FIG. 14, the description of step S206 and subsequent steps will be continued.
In step S206, the risk asset amount calculation unit 102g calculates the risk asset amount of the measurement result detail data based on the measurement result detail data and the claim data. After step S206, the credit risk asset
図２７は、リスクアセット額算出部１０２ｇによるリスクアセット額の算出方法の概要を模式的に説明する図である。図２７に示すように、リスクアセット額算出部１０２ｇは、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれるリスクウェイトおよび債権データテーブルＴ１２に含まれる与信残高に基づいて、計測結果明細データのリスクアセット額を算出する。具体的には、リスクアセット額算出部１０２ｇは、債権データテーブルＴ１２に含まれる与信残高「２５，０００，０００」に、計測結果明細データテーブルＴ１３に含まれるリスクウェイト「５０」を乗じた値を１００で割った値（２５，０００，０００×５０÷１００＝１２，５００，０００）をリスクアセット額（１２，５００，０００）として算出する。この場合、作成部１０２ｄは、図２７に示すように、リスクアセット額算出部１０２ｇが算出したリスクアセット額を、計測結果明細データテーブルＴ１３のリスクウェイト額「１２，５００，０００」としてデータ更新する。
Figure 27 is a diagram that illustrates an overview of the method of calculating the risk asset amount by the risk asset amount calculation unit 102g. As shown in Figure 27, the risk asset amount calculation unit 102g calculates the risk asset amount of the measurement result detail data based on the risk weight included in the measurement result detail data table T13 and the credit balance included in the claim data table T12. Specifically, the risk asset amount calculation unit 102g calculates the risk asset amount (12,500,000) by multiplying the credit balance "25,000,000" included in the claim data table T12 by the risk weight "50" included in the measurement result detail data table T13 and dividing the result by 100 (25,000,000 x 50 ÷ 100 = 12,500,000). In this case, as shown in FIG. 27, the
図１３に戻り、ステップＳ１０２以降の説明を続ける。
ステップＳ１０２において、計測結果明細出力部１０２ｂは、計測結果明細データ１０６ｋ、債権データ１０６ａ、顧客データ１０６ｂ、エクスポージャー種類マスタ１０６ｇおよびエクスポージャー分類マスタ１０６ｈを参照し、指定された指定条件に基づく計測結果明細データを出力データとして出力する計測結果明細出力処理を実行する。ステップＳ１０２の後、信用リスクアセット計測確認装置１００は、本処理を終了する。
Returning to FIG. 13, the description of step S102 and subsequent steps will be continued.
In step S102, the measurement result
図２８は、計測結果明細出力部１０２ｂが計測結果明細出力処理にモニタ１１４に表示させる計測結果明細出力画面の一例を示す図である。
Figure 28 shows an example of a measurement result details output screen that the measurement result details
図２８に示す計測結果明細出力画面Ｐ２には、基準日Ｏ１の入力を受け付ける基準日セルＫ１１と、エクスポージャーＯ２の入力を受け付けるエクスポージャーセルＫ１２と、店番号Ｏ３の入力を受け付ける店番号セルＫ１３と、顧客番号Ｏ４の入力を受け付ける顧客番号セルＫ１４と、が含まれる。さらに、計測結果明細出力画面Ｐ２には、資産区分Ｏ５を指定する指定アイコンＷ１１～Ｗ１３と、出力単位Ｏ６を指定する指定アイコンＷ２１～Ｗ２３と、が含まれる。さらにまた、計測結果明細出力画面Ｐ２には、計測結果明細を出力する指示信号の入力を受け付ける出力ボタンＢ１１と、前の画面に遷移させる戻るボタンＢ２と、を含む。 The measurement result detail output screen P2 shown in FIG. 28 includes a reference date cell K11 that accepts input of a reference date O1, an exposure cell K12 that accepts input of an exposure O2, a store number cell K13 that accepts input of a store number O3, and a customer number cell K14 that accepts input of a customer number O4. Furthermore, the measurement result detail output screen P2 includes designation icons W11-W13 that specify asset classification O5, and designation icons W21-W23 that specify output unit O6. Furthermore, the measurement result detail output screen P2 includes an output button B11 that accepts input of an instruction signal to output the measurement result detail, and a back button B2 that transitions to the previous screen.
図２９は、出力対象データの一例を示す図である。図２９に示すように、計測結果明細出力部１０２ｂ、計測結果明細データテーブルＴ１１、債権データテーブルＴ１、顧客データテーブルＴ２、エクスポージャー種類マスタテーブルＴ７およびエクスポージャー分類マスタテーブルＴ８を参照し、上述した計測結果明細出力画面Ｐ２の基準日Ｏ１、エクスポージャーＯ２、店番号Ｏ３と、顧客番号Ｏ４の各々のセルに入力された内容および資産区分Ｏ５および出力単位Ｏ６の指定された指定アイコンと、による指定条件に基づく計測結果明細データを出力データとして出力する。なお、図２９では、計測結果明細データテーブルＴ１３、債権データテーブルＴ１および顧客データテーブルＴ２におけるＯ１～Ｏ６が基準日Ｏ１、エクスポージャーＯ２、店番号Ｏ３、顧客番号Ｏ４および資産区分Ｏ５および出力単位Ｏ６の各々に対応する。
Figure 29 is a diagram showing an example of data to be output. As shown in Figure 29, the measurement result
ここで、計測結果明細出力画面Ｐ２で指定された指定条件に基づく出力データの一例について説明する。 Here, we will explain an example of output data based on the conditions specified on the measurement result details output screen P2.
図３０は、出力データの一例を示す図である。図３０に示す出力データテーブルＴ３１は、基準日Ｏ１、エクスポージャーＯ２、店番号Ｏ３および顧客番号Ｏ４の各々の指定がなしであり、資産区分Ｏ５の「全明細」（指定アイコンＷ１１）が指定され、かつ、出力単位Ｏ６の「明細単位」（指定アイコンＷ２１）が指定された状態を示す。図３０の出力データテーブルＴ３１に示すように、計測結果明細出力部１０２ｂは、明細単位で全件出力している。
Figure 30 is a diagram showing an example of output data. The output data table T31 shown in Figure 30 shows a state in which the base date O1, exposure O2, store number O3, and customer number O4 are not specified, "all details" (designation icon W11) is specified for asset classification O5, and "detail unit" (designation icon W21) is specified for output unit O6. As shown in the output data table T31 in Figure 30, the measurement result
図３１は、出力データの別の一例を示す図である。図３１に示す出力データテーブルＴ３２は、基準日Ｏ１が「２０２１／３／３１」が指定されるとともに、エクスポージャーＯ２、店番号Ｏ３および顧客番号Ｏ４の各々の指定がなしであり、かつ、資産区分Ｏ５の「全明細」（指定アイコンＷ１１）が指定され、かつ、出力単位Ｏ６の「科目単位」（指定アイコンＷ２２）が指定された状態を示す。図３１の出力データテーブルＴ３２に示すように、計測結果明細出力部１０２ｂは、基準日が「２０２１／３／３１」のデータを科目単位で出力する。
Figure 31 is a diagram showing another example of output data. The output data table T32 shown in Figure 31 shows a state in which the reference date O1 is specified as "2021/3/31", the exposure O2, store number O3, and customer number O4 are not specified, "all details" (designation icon W11) is specified for the asset classification O5, and "by subject" (designation icon W22) is specified for the output unit O6. As shown in the output data table T32 in Figure 31, the measurement result
図３２は、出力データの別の一例を示す図である。図３２に示す出力データテーブルＴ３３は、基準日Ｏ１が「２０２１／３／３１」が指定されるとともに、エクスポージャーＯ２、店番号Ｏ３および顧客番号Ｏ４の各々の指定がなしであり、かつ、資産区分Ｏ５の「全明細」（指定アイコンＷ１１）が指定され、かつ、出力単位Ｏ６の「エクスポージャー」（指定アイコンＷ２３）が指定された状態を示す。図３２の出力データテーブルＴ３３に示すように、計測結果明細出力部１０２ｂは、基準日が「２０２１／３／３１」のデータをエクスポージャー分類単位で出力する。
Figure 32 is a diagram showing another example of output data. The output data table T33 shown in Figure 32 shows a state in which the reference date O1 is specified as "2021/3/31", the exposure O2, store number O3, and customer number O4 are not specified, "all details" (designation icon W11) is specified for the asset classification O5, and "exposure" (designation icon W23) is specified for the output unit O6. As shown in the output data table T33 in Figure 32, the measurement result
このように構成された信用リスクアセット計測確認装置１００は、例えば図３３に示すように四半期毎に信用リスクアセット計測処理を行って四半期毎に計測結果明細データを追加する。その後、信用リスクアセット計測確認装置１００は、例えば図３４に示すように、計測結果明細データに対して、今年度第２四半期の結果をエクスポージャー単位で集計して出力する。これにより、ユーザは、任意の基準日に応じたリスクアセット額および過去の実績データを比較しながら確認することができる。
The credit risk asset
以上説明した実施形態によれば、信用リスクアセット計測部１０２ａが指定された処理基準日に応じた債権のエクスポージャーの種別、リスクウェイトおよびリスクアセット額を計測した計測結果明細データ１０６ｋを生成して記憶部１０６に蓄積し、計測結果明細出力部１０２ｂが指定された指定条件に基づく前記計測結果明細データ１０６ｋを出力データとして出力する。これにより、任意の基準日に応じたリスクアセット額および過去の実績データを確認することができる。
According to the embodiment described above, the credit risk
また、実施形態によれば、信用リスクアセット計測部１０２ａが計測結果明細データにおける所定の条件に合致する債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定し、計測結果明細データ１０６ｋにおけるリスクウェイトを調整し、債権データ１０６ａおよび計測結果明細データ１０６ｋにおける最新のリスクウェイトと、に基づいて、計測結果明細データ１０６ｋにおけるリスクアセット額を算出する。これにより、変動する信用リスクを反映したリスクアセット額を確認することができる。
In addition, according to an embodiment, the credit risk
また、実施形態によれば、エクスポージャー判定部１０２ｅが国地公体、不動産担保債権、保証協会およびリテール債権の各々のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定するため、国地公体、不動産担保債権、保証協会およびリテール債権に応じたリスクアセット額を確認することができる。
In addition, according to the embodiment, the
また、実施形態によれば、リテール債権判定処理部１０２ｌが法人、中小企業および個人のいずれかに応じたエクスポージャーの種別を判定するため、規模に応じたリスクウェイトを反映することができる。 In addition, according to the embodiment, the retail loan assessment processing unit 102l determines the type of exposure according to whether it is a corporation, a small or medium-sized enterprise, or an individual, so that a risk weight according to size can be reflected.
また、実施形態によれば、リスクウェイト調整部１０２ｇがエクスポージャーの種別、延滞月数および引当率に応じたリスクウェイトを調整するため、現在の顧客の業況に応じたリスクウェイトを反映することができる。 In addition, according to the embodiment, the risk weight adjustment unit 102g adjusts the risk weight according to the type of exposure, the number of months in arrears, and the provision rate, so that it is possible to reflect the risk weight according to the current business condition of the customer.
また、実施の形態によれば、計測結果明細出力部１０２ｂが所定の処理基準毎の計測結果明細データ１０６ｋを出力するため、毎月または四半期といった区切りで、任意時点のデータを基に信用リスクアセット額を確認することができる。
In addition, according to the embodiment, the measurement result
また、実施の形態によれば、計測結果明細出力部１０２ｂが所定の資産区分毎の計測結果明細データ１０６ｋを出力することができるため、蓄積された過去実績データと合わせて推移を確認できるため、年度末の本決算に向けた予測および分析に活用することができる。
In addition, according to the embodiment, the measurement result
また、実施の形態によれば、計測結果明細出力部１０２ｂが明細単位、科目単位およびエクスポージャー単位のいずれかの単位毎に計測結果明細データ１０６ｋを出力するため、所望する分析内容に応じたデータを得ることができる。
In addition, according to the embodiment, the measurement result
［３．国連が主導する持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）への貢献］
本実施形態により、業務効率化や企業の適切な経営判断を推進することに寄与することができるので、ＳＤＧｓの目標８および９に貢献することが可能となる。
[3. Contribution to the United Nations-led Sustainable Development Goals (SDGs)]
This embodiment can contribute to improving business efficiency and promoting appropriate management decisions by companies, thereby making it possible to contribute to
また、本実施形態により、廃棄ロス削減や、ペーパレス・電子化を推進することに寄与することができるので、ＳＤＧｓの目標１２、１３および１５に貢献することが可能となる。 In addition, this embodiment can contribute to reducing waste and promoting paperless and electronic systems, which can contribute to the achievement of SDGs goals 12, 13, and 15.
また、本実施形態により、統制、ガバナンス強化に寄与することができるので、ＳＤＧｓの目標１６に貢献することが可能となる。 In addition, this embodiment can contribute to strengthening control and governance, making it possible to contribute to Goal 16 of the SDGs.
［４．他の実施形態］
本発明は、上述した実施形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。
4. Other embodiments
The present invention may be embodied in various different embodiments other than those described above within the scope of the technical concept set forth in the claims.
例えば、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。 For example, among the processes described in the embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, or all or part of the processes described as being performed manually can be performed automatically using a known method.
また、本明細書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメーターを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 In addition, the processing procedures, control procedures, specific names, registered data for each process, information including parameters such as search conditions, screen examples, and database configurations shown in this specification and drawings may be changed as desired unless otherwise specified.
また、信用リスクアセット計測確認装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
In addition, with regard to the credit risk asset
例えば、信用リスクアセット計測確認装置１００が備える処理機能、特に制御部にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。なお、プログラムは、本実施形態で説明した処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、必要に応じて信用リスクアセット計測確認装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの記憶部などには、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記憶されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
For example, the processing functions of the credit risk asset
また、このコンピュータプログラムは、信用リスクアセット計測確認装置１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
This computer program may also be stored in an application program server connected to the credit risk asset
また、本実施形態で説明した処理を実行するためのプログラムを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記憶媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）カード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ ａｎｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、および、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。 In addition, the program for executing the processing described in this embodiment may be stored in a non-transitory computer-readable storage medium, and may also be configured as a program product. Here, the term "storage medium" refers to a memory card, a USB (Universal Serial Bus) memory, a SD (Secure Digital) card, a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, an EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), an EEPROM (registered trademark) (Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory), a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), an MO (Magneto-Optical disk), a DVD (Digital Versatile This includes any "portable physical media" such as a Blu-ray (registered trademark) Disc, and a Blu-ray (registered trademark) Disc.
また、「プログラム」とは、任意の言語または記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードまたはバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施形態に示した各装置において記憶媒体を読み取るための具体的な構成および読み取り手順ならびに読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。 A "program" is a data processing method written in any language or description method, and may be in any format, such as source code or binary code. Note that a "program" is not necessarily limited to a single configuration, but also includes a distributed configuration consisting of multiple modules or libraries, and a program that works in conjunction with a separate program, such as an OS, to achieve its function. Note that well-known configurations and procedures can be used for the specific configurations and reading procedures for reading a storage medium in each device shown in the embodiments, as well as installation procedures after reading.
記憶部に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。 The various databases stored in the memory unit are storage devices such as RAM, ROM, etc., fixed disk devices such as hard disks, flexible disks, and optical disks, and store various programs, tables, databases, and web page files used for various processes and providing websites.
また、信用リスクアセット計測確認装置１００は、既知のパーソナルコンピュータまたはワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、任意の周辺装置が接続された当該情報処理装置として構成してもよい。また、信用リスクアセット計測確認装置１００は、当該装置に本実施形態で説明した処理を実現させるソフトウェア（プログラムまたはデータ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
The credit risk asset
さらに、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じてまたは機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。 Furthermore, the specific form of distribution and integration of the devices is not limited to that shown in the figures, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in any unit depending on various additions or functional loads. In other words, the above-mentioned embodiments can be implemented in any combination, or the embodiments can be implemented selectively.
本発明は、リスクアセット額を用いて評価する金融機関（銀行および信用金庫）等において有用である。 The present invention is useful for financial institutions (banks and credit unions) that use risk asset amounts for evaluation.
１００ 信用リスクアセット計測確認装置
１０２ 制御部
１０２ａ 信用リスクアセット計測部
１０２ｂ 計測結果明細出力部
１０２ｃ 取得部
１０２ｄ 作成部
１０２ｅ エクスポージャー判定部
１０２ｆ リスクウェイト調整部
１０２ｇ リスクアセット額算出部
１０２ｈ 表示制御部
１０２ｉ 国地公体判定処理部
１０２ｊ 不動産担保債権判定処理部
１０２ｋ 保証協会判定処理部
１０２ｌ リテール債権判定処理部
１０２ｎ 格付判定処理部
１０２ｍ 遅滞判定処理部
１０４ 通信インターフェース部
１０６ 記憶部
１０６ａ 債権データ
１０６ｂ 顧客データ
１０６ｃ 不動産データ
１０６ｄ 保証協会データ
１０６ｅ 業種マスタ
１０６ｆ 業種区分マスタ
１０６ｇ エクスポージャー種類マスタ
１０６ｈ エクスポージャー分類マスタ
１０６ｉ 外部格付データ
１０６ｊ 外部格付マスタ
１０６ｋ 計測結果明細データ
１０８ 入出力インターフェース部
１１２ 入力装置
１１４ 出力装置
２００ サーバ
３００ ネットワーク
100 Credit risk asset
Claims (9)
債権番号と、与信残高と、任意コードと、担保種類コードと、科目コードと、延滞月数と、引当率と、を対応付けた債権データと、
債権番号と、顧客番号と、業務区分と、業種コードと、資本金と、従業員と、を対応付けた顧客データと、
債権番号と、担保評価額と、を対応付けた不動産データと、
債権番号と、保証額と、を対応付けた保証協会データと、
債権番号と、外部格付機関コードと、外部格付コードと、を対応付けた外部格付データと、
業種コードと、業種区分と、を対応付けた業種マスタと、
業種区分と、業種区分名と、資本金と、従業員数と、を対応付けた業種区分マスタと、
エクスポージャーコードと、エクスポージャー名と、エクスポージャー分類コードと、を対応付けたエクスポージャー種類マスタと、
エクスポージャー分類コードと、エクスポージャー分類名と、を対応付けたエクスポージャー分類マスタと、
外部格付機関コードと、外部格付コードと、リスクウェイトと、を対応付けた外部格付マスタと、
にアクセス可能であり、
前記制御部は、
前記債権データ、前記顧客データ、前記不動産データ、前記保証協会データ、前記外部格付データ、前記業種マスタ、前記業種区分マスタ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記外部格付マスタを参照し、指定された処理基準日に応じた債権のエクスポージャーの種別、リスクウェイトおよびリスクアセット額を計測した計測結果明細データを生成して蓄積する信用リスクアセット計測部と、
前記計測結果明細データ、前記債権データ、前記顧客データ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記エクスポージャー分類マスタを参照し、指定された指定条件に基づく前記計測結果明細データを出力データとして出力する計測結果明細出力部と、
を備え、
前記信用リスクアセット計測部は、
前記債権データを参照し、前記処理基準日に基づく仮の前記計測結果明細データを作成する作成部と、
前記債権データ、前記顧客データ、前記不動産データ、前記保証協会データ、前記外部格付データ、前記業種マスタおよび前記業種区分マスタを参照し、前記計測結果明細データにおける所定の条件に合致する債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定するエクスポージャー判定部と、
前記エクスポージャー種類マスタ、前記外部格付マスタおよび前記外部格付データを参照し、前記計測結果明細データにおけるリスクウェイトを調整するリスクウェイト調整部と、
前記債権データおよび前記計測結果明細データにおける最新のリスクウェイトと、に基づいて、計測結果明細データにおけるリスクアセット額を算出するリスクアセット額算出部と、
を有し、
前記作成部は、
前記エクスポージャー判定部の判定結果、前記リスクウェイト調整部の調整結果および前記リスクアセット額算出部の算出結果を前記計測結果明細データに更新すること、
を特徴とする信用リスクアセット計測確認装置。 A credit risk asset measurement confirmation device including a control unit,
Credit data in which a credit number, a credit balance, a discretionary code, a collateral type code, an item code, a number of months overdue, and a reserve rate are associated with each other;
Customer data that associates credit numbers, customer numbers, business categories, industry codes, capital, and employees;
Real estate data in which the bond number and the collateral valuation amount are associated with each other;
Guarantee association data that associates the bond number with the guarantee amount;
external rating data in which the bond number, the external rating agency code, and the external rating code are associated with each other;
An industry master in which industry codes and industry classifications are associated with each other;
An industry classification master that associates an industry classification, an industry classification name, capital, and the number of employees;
an exposure type master in which exposure codes, exposure names, and exposure classification codes are associated with each other;
an exposure classification master in which exposure classification codes and exposure classification names are associated with each other;
an external rating master in which an external rating agency code, an external rating code, and a risk weight are associated with each other;
is accessible to
The control unit is
a credit risk asset measurement unit that references the claim data, the customer data, the real estate data, the guarantee association data, the external rating data, the industry master, the industry classification master, the exposure type master, and the external rating master, and generates and accumulates measurement result detail data that measures the exposure type, risk weight, and risk asset amount of the claim according to a specified processing reference date;
a measurement result detail output unit that references the measurement result detail data, the bond data, the customer data, the exposure type master, and the exposure classification master, and outputs the measurement result detail data based on designated conditions as output data;
Equipped with
The credit risk asset measurement unit
a creating unit that refers to the bond data and creates provisional measurement result detail data based on the processing reference date;
an exposure determination unit that refers to the claim data, the customer data, the real estate data, the guarantee association data, the external rating data, the industry master, and the industry classification master, and determines the exposure type and risk weight of a claim that matches a predetermined condition in the measurement result detail data;
a risk weight adjustment unit that refers to the exposure type master, the external rating master, and the external rating data and adjusts the risk weight in the measurement result detail data;
a risk asset amount calculation unit that calculates a risk asset amount in the measurement result detail data based on the claim data and the latest risk weight in the measurement result detail data;
having
The creation unit is
updating the determination result of the exposure determination unit, the adjustment result of the risk weight adjustment unit, and the calculation result of the risk asset amount calculation unit into the measurement result detail data;
A credit risk asset measurement confirmation device characterized by:
前記エクスポージャー判定部は、
前記顧客データを参照し、前記計測結果明細データが国地公体である場合の債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定する国地公体判定処理部と、
前記債権データおよび前記不動産データを参照し、前記計測結果明細データの不動産担保における債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定する不動産担保債権判定処理部と、
前記保証協会データを参照し、前記計測結果明細データの保証協会における債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定する保証協会判定処理部と、
前記顧客データ、前記業種マスタおよび前記業種区分マスタを参照し、前記計測結果明細データにおけるリテール債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定するリテール債権判定処理部と、
を含むこと、
を特徴とする信用リスクアセット計測確認装置。 2. The credit risk asset measurement confirmation device according to claim 1 ,
The exposure determination unit is
a local government entity determination processing unit that refers to the customer data and determines the type and risk weight of exposure of a claim when the measurement result detail data is a local government entity;
a real estate secured claim determination processing unit that refers to the claim data and the real estate data and determines the exposure type and risk weight of the claim for real estate secured by the measurement result detail data;
a guarantee association determination processing unit that refers to the guarantee association data and determines the exposure type and risk weight of the claim at the guarantee association of the measurement result detail data;
a retail loan assessment processing unit that references the customer data, the industry master, and the industry classification master to determine the exposure type and risk weight of the retail loan in the measurement result detail data;
containing,
A credit risk asset measurement confirmation device characterized by:
前記リテール債権判定処理部は、
前記計測結果明細データが法人、中小企業および個人のいずれかに応じたエクスポージャーの種別を判定すること、
を特徴とする信用リスクアセット計測確認装置。 3. The credit risk asset measurement confirmation device according to claim 2 ,
The retail loan assessment processing unit comprises:
The measurement result detailed data is used to determine the type of exposure according to whether it is a corporation, a small or medium-sized enterprise, or an individual;
A credit risk asset measurement confirmation device characterized by:
前記リスクウェイト調整部は、
前記外部格付データ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記外部格付マスタを参照し、前記計測結果明細データにおける前記エクスポージャーの種別に応じたリスクウェイトを判定する格付判定処理部と、
前記債権データを参照し、前記計測結果明細データにおける前記延滞月数および前記引当率に応じたリスクウェイトを判定する延滞判定処理部と、
を有すること、
を特徴とする信用リスクアセット計測確認装置。 The credit risk asset measurement confirmation device according to any one of claims 1 to 3 ,
The risk weight adjustment unit:
a rating determination processing unit that refers to the external rating data, the exposure type master, and the external rating master, and determines a risk weight according to the type of the exposure in the measurement result detail data;
a delinquency determination processing unit that refers to the claim data and determines a risk weight according to the number of delinquent months and the provision rate in the measurement result detail data;
having
A credit risk asset measurement confirmation device characterized by:
前記計測結果明細出力部は、
所定の処理基準毎の前記計測結果明細データを出力すること、
を特徴とする信用リスクアセット計測確認装置。 The credit risk asset measurement confirmation device according to any one of claims 1 to 4 ,
The measurement result detail output unit is
outputting the measurement result detail data for each predetermined processing standard;
A credit risk asset measurement confirmation device characterized by:
前記計測結果明細出力部は、
所定の資産区分毎の前記計測結果明細データを出力すること、
を特徴とする信用リスクアセット計測確認装置。 The credit risk asset measurement confirmation device according to any one of claims 1 to 5 ,
The measurement result detail output unit is
outputting the measurement result detail data for each predetermined asset classification;
A credit risk asset measurement confirmation device characterized by:
前記計測結果明細出力部は、
明細単位、科目単位およびエクスポージャー単位のいずれかの単位毎に前記計測結果明細データを出力すること、
を特徴とする信用リスクアセット計測確認装置。 The credit risk asset measurement confirmation device according to any one of claims 1 to 6 ,
The measurement result detail output unit is
outputting the measurement result detail data for each unit of detail, item, or exposure;
A credit risk asset measurement confirmation device characterized by:
債権番号と、与信残高と、任意コードと、担保種類コードと、科目コードと、延滞月数と、引当率と、を対応付けた債権データと、
債権番号と、顧客番号と、業務区分と、業種コードと、資本金と、従業員と、を対応付けた顧客データと、
債権番号と、担保評価額と、を対応付けた不動産データと、
債権番号と、保証額と、を対応付けた保証協会データと、
債権番号と、外部格付機関コードと、外部格付コードと、を対応付けた外部格付データと、
業種コードと、業種区分と、を対応付けた業種マスタと、
業種区分と、業種区分名と、資本金と、従業員数と、を対応付けた業種区分マスタと、
エクスポージャーコードと、エクスポージャー名と、エクスポージャー分類コードと、を対応付けたエクスポージャー種類マスタと、
エクスポージャー分類コードと、エクスポージャー分類名と、を対応付けたエクスポージャー分類マスタと、
外部格付機関コードと、外部格付コードと、リスクウェイトと、を対応付けた外部格付マスタと、
にアクセス可能であり、
前記制御部で実行される、
前記債権データ、前記顧客データ、前記不動産データ、前記保証協会データ、前記外部格付データ、前記業種マスタ、前記業種区分マスタ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記外部格付マスタを参照し、指定された処理基準日に応じた債権のエクスポージャーの種別、リスクウェイトおよびリスクアセット額を計測した計測結果明細データを生成して蓄積する信用リスクアセット計測ステップと、
前記計測結果明細データ、前記債権データ、前記顧客データ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記エクスポージャー分類マスタを参照し、指定された指定条件に基づく前記計測結果明細データを出力データとして出力する計測結果明細出力ステップと、
を含み、
前記信用リスクアセット計測ステップは、
前記債権データを参照し、前記処理基準日に基づく仮の前記計測結果明細データを作成する作成ステップと、
前記債権データ、前記顧客データ、前記不動産データ、前記保証協会データ、前記外部格付データ、前記業種マスタおよび前記業種区分マスタを参照し、前記計測結果明細データにおける所定の条件に合致する債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定するエクスポージャー判定ステップと、
前記エクスポージャー種類マスタ、前記外部格付マスタおよび前記外部格付データを参照し、前記計測結果明細データにおけるリスクウェイトを調整するリスクウェイト調整ステップと、
前記債権データおよび前記計測結果明細データにおける最新のリスクウェイトと、に基づいて、計測結果明細データにおけるリスクアセット額を算出するリスクアセット額算出ステップと、
を含み、
前記作成ステップは、
前記エクスポージャー判定ステップの判定結果、前記リスクウェイト調整ステップの調整結果および前記リスクアセット額算出ステップの算出結果を前記計測結果明細データに更新すること、
を特徴とする信用リスクアセット計測確認方法。 A method for confirming credit risk asset measurement, which is executed by a credit risk asset measurement confirmation device having a control unit, comprising:
Credit data in which a credit number, a credit balance, a discretionary code, a collateral type code, an item code, a number of months overdue, and a reserve rate are associated with each other;
Customer data that associates credit numbers, customer numbers, business categories, industry codes, capital, and employees;
Real estate data in which the bond number and the collateral valuation amount are associated with each other;
Guarantee association data that associates the bond number with the guarantee amount;
external rating data in which the bond number, the external rating agency code, and the external rating code are associated with each other;
An industry master in which industry codes and industry classifications are associated with each other;
An industry classification master that associates an industry classification, an industry classification name, capital, and the number of employees;
an exposure type master in which exposure codes, exposure names, and exposure classification codes are associated with each other;
an exposure classification master in which exposure classification codes and exposure classification names are associated with each other;
an external rating master in which an external rating agency code, an external rating code, and a risk weight are associated with each other;
is accessible to
Executed by the control unit,
a credit risk asset measurement step of generating and accumulating measurement result detail data that measures the exposure type, risk weight and risk asset amount of the claim according to a specified processing reference date by referring to the claim data, the customer data, the real estate data, the guarantee association data, the external rating data, the industry master, the industry classification master, the exposure type master and the external rating master;
a measurement result detail output step of referring to the measurement result detail data, the bond data, the customer data, the exposure type master, and the exposure classification master, and outputting the measurement result detail data based on designated conditions as output data;
Including ,
The credit risk asset measurement step includes:
a creating step of creating provisional measurement result detail data based on the processing reference date by referring to the bond data;
an exposure determination step of determining the type and risk weight of exposure of a claim that matches a predetermined condition in the measurement result detail data by referring to the claim data, the customer data, the real estate data, the guarantee association data, the external rating data, the industry master, and the industry classification master;
a risk weight adjustment step of adjusting a risk weight in the measurement result detail data by referring to the exposure type master, the external rating master, and the external rating data;
a risk asset amount calculation step of calculating a risk asset amount in the measurement result detail data based on the claim data and the latest risk weight in the measurement result detail data;
Including,
The creating step includes:
updating the measurement result detail data with the determination result of the exposure determination step, the adjustment result of the risk weight adjustment step, and the calculation result of the risk asset amount calculation step;
A method for confirming credit risk asset measurement, characterized by:
債権番号と、与信残高と、任意コードと、担保種類コードと、科目コードと、延滞月数と、引当率と、を対応付けた債権データと、
債権番号と、顧客番号と、業務区分と、業種コードと、資本金と、従業員と、を対応付けた顧客データと、
債権番号と、担保評価額と、を対応付けた不動産データと、
債権番号と、保証額と、を対応付けた保証協会データと、
債権番号と、外部格付機関コードと、外部格付コードと、を対応付けた外部格付データと、
業種コードと、業種区分と、を対応付けた業種マスタと、
業種区分と、業種区分名と、資本金と、従業員数と、を対応付けた業種区分マスタと、
エクスポージャーコードと、エクスポージャー名と、エクスポージャー分類コードと、を対応付けたエクスポージャー種類マスタと、
エクスポージャー分類コードと、エクスポージャー分類名と、を対応付けたエクスポージャー分類マスタと、
外部格付機関コードと、外部格付コードと、リスクウェイトと、を対応付けた外部格付マスタと、
にアクセス可能であり、
前記制御部で実行されるための、
前記債権データ、前記顧客データ、前記不動産データ、前記保証協会データ、前記外部格付データ、前記業種マスタ、前記業種区分マスタ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記外部格付マスタを参照し、指定された処理基準日に応じた債権のエクスポージャーの種別、リスクウェイトおよびリスクアセット額を計測した計測結果明細データを生成して蓄積する信用リスクアセット計測ステップと、
前記計測結果明細データ、前記債権データ、前記顧客データ、前記エクスポージャー種類マスタおよび前記エクスポージャー分類マスタを参照し、指定された指定条件に基づく前記計測結果明細データを出力データとして出力する計測結果明細出力ステップと、
を含み、
前記信用リスクアセット計測ステップは、
前記債権データを参照し、前記処理基準日に基づく仮の前記計測結果明細データを作成する作成ステップと、
前記債権データ、前記顧客データ、前記不動産データ、前記保証協会データ、前記外部格付データ、前記業種マスタおよび前記業種区分マスタを参照し、前記計測結果明細データにおける所定の条件に合致する債権のエクスポージャーの種別およびリスクウェイトを判定するエクスポージャー判定ステップと、
前記エクスポージャー種類マスタ、前記外部格付マスタおよび前記外部格付データを参照し、前記計測結果明細データにおけるリスクウェイトを調整するリスクウェイト調整ステップと、
前記債権データおよび前記計測結果明細データにおける最新のリスクウェイトと、に基づいて、計測結果明細データにおけるリスクアセット額を算出するリスクアセット額算出ステップと、
を含み、
前記作成ステップは、
前記エクスポージャー判定ステップの判定結果、前記リスクウェイト調整ステップの調整結果および前記リスクアセット額算出ステップの算出結果を前記計測結果明細データに更新すること、
を特徴とする信用リスクアセット計測確認プログラム。 A credit risk asset measurement confirmation program executed by a credit risk asset measurement confirmation device having a control unit,
Credit data in which a credit number, a credit balance, a discretionary code, a collateral type code, an item code, a number of months overdue, and a reserve rate are associated with each other;
Customer data that associates credit numbers, customer numbers, business categories, industry codes, capital, and employees;
Real estate data in which the bond number and the collateral valuation amount are associated with each other;
Guarantee association data that associates the bond number with the guarantee amount;
external rating data in which the bond number, the external rating agency code, and the external rating code are associated with each other;
An industry master in which industry codes and industry classifications are associated with each other;
An industry classification master that associates an industry classification, an industry classification name, capital, and the number of employees;
an exposure type master in which exposure codes, exposure names, and exposure classification codes are associated with each other;
an exposure classification master in which exposure classification codes and exposure classification names are associated with each other;
an external rating master in which an external rating agency code, an external rating code, and a risk weight are associated with each other;
is accessible to
To be executed by the control unit,
a credit risk asset measurement step of generating and accumulating measurement result detail data that measures the exposure type, risk weight and risk asset amount of the claim according to a specified processing reference date by referring to the claim data, the customer data, the real estate data, the guarantee association data, the external rating data, the industry master, the industry classification master, the exposure type master and the external rating master;
a measurement result detail output step of referring to the measurement result detail data, the bond data, the customer data, the exposure type master, and the exposure classification master, and outputting the measurement result detail data based on designated conditions as output data;
Including ,
The credit risk asset measurement step includes:
a creating step of creating provisional measurement result detail data based on the processing reference date by referring to the bond data;
an exposure determination step of determining the type and risk weight of exposure of a claim that matches a predetermined condition in the measurement result detail data by referring to the claim data, the customer data, the real estate data, the guarantee association data, the external rating data, the industry master, and the industry classification master;
a risk weight adjustment step of adjusting a risk weight in the measurement result detail data by referring to the exposure type master, the external rating master, and the external rating data;
a risk asset amount calculation step of calculating a risk asset amount in the measurement result detail data based on the claim data and the latest risk weight in the measurement result detail data;
Including,
The creating step includes:
updating the measurement result detail data with the determination result of the exposure determination step, the adjustment result of the risk weight adjustment step, and the calculation result of the risk asset amount calculation step;
A credit risk asset measurement confirmation program featuring:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022000296A JP7518104B2 (en) | 2022-01-04 | 2022-01-04 | Credit risk asset measurement confirmation device, credit risk asset measurement confirmation method, and credit risk asset measurement confirmation program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022000296A JP7518104B2 (en) | 2022-01-04 | 2022-01-04 | Credit risk asset measurement confirmation device, credit risk asset measurement confirmation method, and credit risk asset measurement confirmation program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2023099972A JP2023099972A (en) | 2023-07-14 |
| JP7518104B2 true JP7518104B2 (en) | 2024-07-17 |
Family
ID=87114025
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022000296A Active JP7518104B2 (en) | 2022-01-04 | 2022-01-04 | Credit risk asset measurement confirmation device, credit risk asset measurement confirmation method, and credit risk asset measurement confirmation program |
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005242938A (en) | 2004-02-27 | 2005-09-08 | Itochu Techno-Science Corp | Credit risk quantification system |
| JP2006244310A (en) | 2005-03-04 | 2006-09-14 | Ns Solutions Corp | Information processing apparatus, information processing method, and program thereof |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11175602A (en) * | 1997-12-12 | 1999-07-02 | Fujitsu Ltd | Credit risk measurement device |
| JP5650290B1 (en) * | 2013-07-31 | 2015-01-07 | 株式会社三井住友銀行 | Operational risk measurement method and apparatus |
-
2022
- 2022-01-04 JP JP2022000296A patent/JP7518104B2/en active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005242938A (en) | 2004-02-27 | 2005-09-08 | Itochu Techno-Science Corp | Credit risk quantification system |
| JP2006244310A (en) | 2005-03-04 | 2006-09-14 | Ns Solutions Corp | Information processing apparatus, information processing method, and program thereof |
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