信用スコアリングと格付とは？意味と試験で問われるポイント｜証券アナリスト2次・債券分析｜証券アナリスト試験

ひとことで言うと

信用スコアリング・モデルは、財務比率などのデータを統計的に組み合わせて、企業の信用力を点数（スコア）やデフォルト確率で表す手法です。
信用格付は、格付会社などが信用力をAAA、AA、A…といった序列（ランク）で示したものです。
スコアを区切って格付に対応させたり、格付ごとの実績デフォルト率と結びつけたりすることで、両者は相互に関連づけられます。

この記事では、証券アナリスト2次「債券分析」の学習ポイントのひとつ「信用スコアリングと格付」について、意味と試験で問われやすいポイントを解説します。

分野	2次証券分析とポートフォリオ・マネジメント／債券分析
大分類	(7) 社債投資と信用リスクの分析
協会の学習ポイント	信用スコアリング・モデルと信用格付（ランク）の関係を理解する。

信用スコアリングと格付とは

社債投資では、発行体が約束どおり利息や元本を支払えるか（信用リスク）を見極めることが欠かせません。その評価方法の代表が、統計モデルによる信用スコアリングと、専門家の分析による信用格付です。

信用スコアリング・モデル

過去にデフォルトした企業としなかった企業のデータをもとに、収益性・安全性・規模などの財務比率のどれが倒産と関係が深いかを統計的に分析し、それらを重み付けして1つのスコアにまとめます。代表例として、判別分析を用いたアルトマンのZスコアや、ロジット・モデル（ロジスティック回帰）でデフォルト確率を推定するモデルがあります。

スコアリング・モデルは、客観的・機械的で大量の企業を低コストで評価できるのが長所です。一方、財務データに表れにくい経営の質や業界環境の変化を捉えにくく、推定に使ったデータの期間や対象によって結果が左右されるという限界があります。

信用格付

格付会社は、財務分析に加えて事業基盤、業界動向、経営方針などの定性的な要素も含めて総合的に判断し、信用力の相対的な序列を記号で示します。一般にBBB格（ムーディーズではBaa格）以上が投資適格、それ未満が投機的等級（ハイイールド）とされます。格付は景気の一時的な変動では大きく動かさないスルー・ザ・サイクルの考え方が基本で、その時点の状況を反映しやすいスコアリング（ポイント・イン・タイム）とは性格が異なります。

両者の関係

スコアリング・モデルのスコアを区間に区切れば、格付に似たランクを作れます。逆に、格付ごとに過去のデフォルト率を集計すれば、格付を確率の目安に置き換えることもできます。金融機関の内部格付では、スコアリングの結果を出発点に、定性的な判断を加えてランクを決めることが一般的です。格付が低いほどデフォルト率は高く、その差は投機的等級で急に大きくなる傾向があります。

整理しておきたいポイント

項目	信用スコアリング・モデル	信用格付
評価の主体・方法	統計モデルによる機械的評価	格付会社等のアナリストによる総合判断
主な情報	財務比率などの定量データ	定量データ＋事業・経営などの定性情報
結果の表し方	スコア、デフォルト確率	AAA、AA、A…などの序列（ランク）
時間的な性格	ポイント・イン・タイム寄り	スルー・ザ・サイクル寄り
長所	客観的・低コスト・大量処理	定性要因も反映、市場での共通言語
限界	定性要因を捉えにくい、データ依存	変更が遅れがち、序列であり確率そのものではない

具体例で確認

ある銀行が中堅企業500社への貸出を管理するケースを考えます。まず財務比率を入力したロジット・モデルで各社のデフォルト確率を推定し、「0.1％未満→ランク1」「0.1〜0.5％→ランク2」…のように区切って内部格付を付けます。そのうえで、財務には表れない主要取引先の喪失などの情報がある企業については、担当者の判断でランクを引き下げます。

一方、社債投資家は、格付会社の格付を参考にしつつ、格付ごとの過去のデフォルト率や、同じ格付でも市場で付いている信用スプレッドの違いを見比べて、割安・割高を判断します。格付変更が市場の動きに遅れることがある点も意識しておきます。

試験で問われやすいポイント