よくあるご質問

倒産予測値

Q1 「倒産予測値」とは何ですか?
Q2 C2モデル、CCRモデル、MIXモデルの違いは何ですか?
C2モデル

精度の信頼性を保持しつつ、網羅性をより重視した定性モデルです。企業概要データCOSMOS2を核に構築しているため、約130万件の倒産予測値が算出可能です。

CCRモデル

決算書を使用せずに、定性データのみから構築したモデルです。信用調査報告書を核に構築しており、かつ調査を行ってから2年以内のデータのみを利用するなど、高い精度を保持しています。約35万件の倒産予測値が算出可能です。

MIXモデル

決算書で構築した定量モデルに、定性データを加えて構築したモデルです。定量データ+定性データで構築しているため、最も高い精度を保持しています。約11万件の倒産予測値が算出可能です。

Q3 ある企業の倒産予測値を算出するための条件は何ですか?
C2モデルにおいては、以下の条件を満たした企業が倒産予測値の算出対象となります

  1. 1 企業概要データCOSMOS2に収録されている企業
  2. 2 上記1に該当する企業のうち、評点算出企業(未評点業種や不完全調査以外)

CCRモデルにおいては、以下の条件を満たした企業が倒産予測値の算出対象となります。

  1. 1 信用調査報告書データが収録されている企業
  2. 2 上記1に該当する企業のうち、算出時点から2年以内に調査を行った企業
  3. 3 上記1および2に該当する企業のうち、必要となるデータに欠損値の無い企業

MIXモデルにおいては、CCRモデルの1〜3に加えて直近または1期前の決算書が企業財務データCOSMOS1に収録されている企業が対象となります。

※各モデルに共通して、該当企業が倒産してしまった場合には、倒産予測値算出対象外となります。

Q4 予測値グレードはどのように区分していますか?
予測値グレードとは、倒産予測値をある一定の基準で10段階に区分したものです。G1はリスクが低く、G10は最もリスクが高いグループに分類されます。
Q5 倒産の定義はどうなりますか?
弊社「倒産の定義」によります。なお、倒産予測モデルの予測対象は「倒産」であり、銀行など金融機関が使用する「デフォルト(支払遅延や元利金支払いが不能になること)」とは異なりますのでご注意ください。

<倒産の定義>

  1. 1 2回目不渡りを出し銀行取引停止処分を受ける。
  2. 2 内整理をする(代表が倒産を認めたとき)。
  3. 3 裁判所に会社更生法の適用を申請する。
  4. 4 裁判所に民事再生法の手続き開始を申請する。
  5. 5 裁判所に破産を申請する。
  6. 6 裁判所に特別清算の開始を申請する。

※なお、上記3〜4は、いずれも再建を目的とします。

Q6 倒産予測値は、何によって、どのような時に変動するのですか?
企業信用調査を行った場合と、信用に関する情報が発生した場合や、TDB景気動向調査の結果が反映された場合に変動する可能性があります。ただし、企業信用調査を行った結果、状況がほとんど変化していない場合や、報告書で変更になった箇所が倒産予測値の説明変数ではない場合には、変動しません。
危険度の高い企業、あるいは高まりつつある企業については、企業信用調査のご依頼が多くなったり、評価が下がったり、さまざまな信用に関する情報が入りやすいということがありますので、倒産予測値が変動しやすい仕組みになっています。従って、予測値が上昇していることは、リスクの増大を表し、より警戒をすべきであるというアラームとなります。

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