利益調整に関する財務指標に着目した信用リスク分析（２）－Accruals Ratioと発行体格付けの関係　|ニッセイ基礎研究所

2｜Accruals Ratioを用いた格付け推移確率の利用
先ほどはA格以上の非倒産企業と倒産企業で分類して倒産確率を計測した。次に、BBB格未満の発行体のサンプルが少ないという問題点はあるが、A格以上の非倒産企業とBBB格未満の非倒産企業をサンプルとして用いて、BBB格以上からBBB格未満に格下げとなる格付け推移確率を計測してみたい。

同様に、会計年度末t時点のAR Score(t)を過去5年間のAccruals Ratioの加重和として定義する。

　AR Score(t)= β(t)×Accruals Ratio(t)+β(t-1)×Accruals Ratio(t-1)
　　　　　　　　　　+β(t-2)×Accruals Ratio(t-2) + β(t-3)×Accruals Ratio(t-3)
　　　　　　　　　　　　　　　+ β(t-4)×Accruals Ratio(t-4)

AR Score(t)の閾値を大きい方から順にTH_High、TH_Smallとする。次のように格付け推移確率(PT)を定義し、直近1期前をt時点として、最尤法により係数 β(k) と閾値（TH_HighとTH_Small）推定した。

　　　PT = 1 – [ 1/{1 + exp(AR Score – TH_High )} - 1/{1 + exp(AR Score – TH_Small )}]

ここで、推定結果に関して係数の符号条件（β(t)≥0）が適合しない場合は、最も遠い会計年度の係数をゼロとして再度推定を行うものとする。

以上の条件の下でパラメータ推定を行った結果が図表8と図表9である。B/S Based Accruals Ratio（図表8）とCF Based Accruals Ratio（図表9）ともに、直近2年間のAccruals RatioがBBB格未満への格付け推移に対して影響力を持つことが分かる。また、CF Based Accruals Ratioでは、TH_Highが大きな数値となっているが、これは、B/S Based Accruals Ratioを用いた場合も含めて、プラスのAR Score(t)をもつ場合は、BBB格未満へ推移することがほとんどないということを示している。つまり、BBB格未満への格付け推移に影響するのはAR Score(t)がマイナスのときであり、企業活動のリストラクチャリング等を伴った営業活動や投資活動に関係する資産やキャッシュフローの減少によることがほとんどであることを示唆している。

図表8：B/S Based Accruals RatioのAR Scoreの推定結果/図表9：CF Based Accruals RatioのAR Scoreの推定結果

次に、格付け推移確率が格付けの分類に対してどの程度整合的か確認してみたい。図表10はBBB格未満への格付け推移確率が60％以上になった割合について計算したものである。基本的には、倒産確率の推定結果を転用した結果（図表7）とほぼ同じになっている。BBB格を境に顕著な傾向の違いが見られることから、Accruals Ratioを用いた格付け推移確率の上昇とBBB格未満への格付け推移が関連している可能性が高いと結論付けられるであろう。

4――まとめ

本稿では、財務指標の質と関連しているAccruals Ratioと発行体格付けの関係について分析を行った。過去5年分のAccruals Ratioを観察すると、A格以上およびA格未満BBB格以上の発行体とBBB格未満の発行体では特徴が異なり、特にBBB格未満の発行体において、過去の倒産企業と同様の水準へ近づく傾向があることを明らかにした。また、BBB格未満の発行体では、マイナスのAccruals Ratioを持つことが多いことから、企業活動のリストラクチャリング等を行っている企業が中心であることを明らかにした。また、BBB格未満の発行体に関する情報を使用しただけでは、2006年以降によく見られる「過大な利益調整」や「粉飾」に起因した潜在的な信用力の悪化を捉えることが難しいことも示唆される。

以上の性質から、発行体格付けの推移を予測する2つのモデルを提案し、それぞれ検証を行った。1つ目は、倒産確率を用いて企業倒産を予測する手法であり、企業倒産の検知に対してAccruals Ratioが有効であることを確認した上で、発行体格付けに対して一定の説明力があることを示した。2つ目の分析では、格付け推移確率を用いてBBB格未満への格付けの推移を予測する手法であり、1つ目の方法とほぼ同じ結果になることを示した。

特に、Accruals Ratioを用いた倒産確率の分析（1つ目）では、過去に「過度な利益調整」や「粉飾」起因で突然死した企業についても潜在的な企業倒産の兆候を検知できていたことから、A格以上やA格未満BBB格以上の発行体で潜在的に信用力の悪化している企業について、BBB格未満への格下げまたは企業倒産を事前に予見できる可能性がある。よって、従来の信用リスクモデルを補完する用途で1つ目のモデルを使用するのは有効だと思われる。

最後に、本稿では金融機関をサンプルとして分析を行わなかった。一般的に金融機関においては、金融取引が本業であるため、本稿で用いた企業の財務活動を考慮しないAccruals Ratioを用いてもうまく分析できない可能性が高いためである。この点については、今後の課題としたい。

【参考文献】
大城直人 (2014), 「不正会計の早期発見に関する海外調査・研究報告書」, FSA Institute Discussion Paper Series, 2014年8月

木島正明, 小守林克哉 (1999), 「信用リスク評価の数理モデル」, 朝倉書店

帝国データバンク (2016), 「全国企業倒産集計 2016年5月報」

福本勇樹 (2016), 「利益調整に関する財務指標に着目した信用リスク分析－「粉飾」に起因した企業倒産の予見は可能か？」（ニッセイ基礎研究所基礎研所報）