デフォルト・スタディーで信用格付けを検証する

デフォルト・スタディーで信用格付けを検証する

デフォルト・スタディーとは

– デフォルト・スタディーとはデフォルト・スタディーとは、企業の信用力を評価し、格付けを行う機関が行った過去の格付けの精度を検証するための分析手法です。 具体的には、格付け機関が過去に特定の格付けを付与した企業群において、実際に債務の返済が滞り、債務不履行（デフォルト）に陥った企業の割合を調査します。 このデフォルト率を分析することで、信用格付けの質を測ることができます。 つまり、過去の格付けが将来のデフォルトをどの程度正確に予測できていたのかを評価することができるのです。 例えば、AAAという高い格付けを受けた企業群の中で、実際にデフォルトした企業の割合が低い場合、その格付け機関のAAAという格付けは信頼性が高いと言えるでしょう。逆に、BBBという比較的低い格付けを受けた企業群の中で、デフォルト率が予想以上に高い場合は、その格付け機関の格付けの精度は低いと判断できます。デフォルト・スタディーは、格付け機関の格付けの信頼性を評価する上で重要な役割を果たしており、投資家が企業の信用リスクを適切に把握するためにも役立ちます。

信用格付けの重要性

企業が事業を拡大したり、新たな設備投資を行ったりする際に、資金調達は欠かせません。資金調達には、大きく分けて株式発行によるものと、社債発行によるものがありますが、いずれの場合においても、投資家からの信頼、すなわち企業の信用力が極めて重要となります。
投資家は、将来的なリスクとリターンを見極めながら投資活動を行っています。企業が発行する株式や社債に投資する場合、投資家は、企業が将来的に安定した収益を上げ、投資資金を回収できるかを検討します。この検討材料として、信用格付けは大きな役割を果たします。
信用格付け機関は、企業の財務状況や経営状況などを分析し、債務を返済する能力を評価して、客観的な指標として信用格付けを付与します。信用格付けが高い企業は、投資家から信頼されており、債務不履行のリスクが低いと判断されます。そのため、低い金利で資金を借り入れることが可能となります。一方、信用格付けが低い企業は、財務状況が悪化していたり、経営に不安要素を抱えていたりするため、投資家からの信頼は低くなります。そのため、資金調達を行う際には、高い金利を支払わなければならず、資金調達コストが増大してしまいます。
このように、信用格付けは、企業の資金調達コストに大きな影響を与える重要な要素と言えるでしょう。

デフォルト・スタディーの目的

デフォルト・スタディーとは、企業や債券などの発行体が、債務不履行（デフォルト）に陥る確率を統計的に分析する調査です。このスタディーは、主に格付け機関によって実施されます。格付け機関は、企業の財務状況や経済環境などを分析し、債務不履行のリスクに応じて債券などに格付けを付与しています。

デフォルト・スタディーの主な目的は、格付け機関が提供する信用格付けの信頼性を評価することです。格付け機関はそれぞれ独自の分析方法を用いていますが、その精度は常に完璧ではありません。そこで、過去のデータを用いて、実際にデフォルトが発生した企業や債券と、事前に付与されていた格付けを比較分析します。もし、特定の格付け機関の格付けが、実際のデフォルト率と大きく乖離している場合、その格付け機関の格付けは信頼性に欠けると判断されます。

デフォルト・スタディーを通じて、格付け機関は自らの格付け方法の改善を促されます。また、投資家はより信頼性の高い情報に基づいて投資判断を下すことができるようになります。このように、デフォルト・スタディーは、金融市場の安定性向上に貢献しています。

デフォルト・スタディーの実施方法

デフォルト・スタディーは、過去の企業の信用格付けと実際のデフォルト発生状況を基に、将来のデフォルトリスクを予測する分析手法です。 信用格付け機関が過去に各企業に与えた信用格付けと、実際にデフォルトしたかを調査することから始まります。例えば、A格付けを過去に取得した企業の中で、実際にどれだけの企業がデフォルトしたのかを調べます。
この調査結果を用いて、各格付けレベル（AAA、AA、Aなど）ごとに、デフォルトした企業の割合、すなわちデフォルト率を算出します。デフォルト率は、格付けレベルが高いほど低くなる傾向があります。つまり、AAA格付けの企業は、A格付けの企業よりもデフォルトする可能性が低いとされています。
デフォルト・スタディーでは、通常、複数年にわたるデータを収集し、時系列的な変化も分析します。これにより、景気変動や金融市場の動向がデフォルト率に与える影響を把握することができます。
さらに、産業や企業規模などの要素別にデフォルト率を比較することで、より詳細な分析を行うこともあります。例えば、製造業とサービス業では、デフォルト率に違いが見られるかもしれません。また、大企業と中小企業でも、デフォルト率に差がある可能性があります。このように、様々な角度から分析を行うことで、デフォルトリスクをより正確に把握することができます。

デフォルト・スタディーの限界

信用格付けの正確性を測る上で、過去の債務不履行事例を分析するデフォルト・スタディーは欠かせないツールとなっています。しかしながら、この分析方法にはいくつか限界があることも事実です。

まず、デフォルト・スタディーは過去のデータに基づいて分析を行うという性質上、将来の経済状況や業界動向の変化などを完全に予測することは不可能です。そのため、未来における債務不履行率を完璧に予測することはできません。

また、企業の債務不履行は、信用格付け以外にも、景気動向や業界の動向、企業の戦略など、様々な要因によって引き起こされます。つまり、債務不履行率だけで信用格付けの正確性を判断するのは適切ではありません。

さらに、デフォルト・スタディーは統計的な分析手法を用いるため、格付け機関が個別企業に対して行う詳細な分析や、状況に応じた柔軟な判断を反映することができません。これは、個別の企業の特性や、市場の特殊な状況を十分に考慮できないという点で限界と言えるでしょう。