信用監視の革命：前編

信用リスクの変化に対する早期警告指標は、特に市場のボラティリティが高い時に重要です。このような指標の中には、証券価格を主要な原動力とするものもありますが、市場価格のボラティリティによって、早期警告が活発な月と不活発な月が連続することがあります。デフォルトが発生しない場合でも、信用リスク・プロファイルの変化を迅速に検知することは不可欠であり、債券投資、市場リスク・モニタリング、バーゼルIVデューデリジェンスをサポートすることができます。

市場の問題とユースケース

最近の信用不安の事例から、債務不履行が発生しなくても、信用リスク・プロファイルの変化を迅速に検出することの重要性が明らかになりました。これは、債券投資、市場リスクモニタリング、バーゼルIVデューデリジェンスなどをサポートすることができます。

万能ではない早期警戒シグナル

信用リスクの変化に対する早期警戒シグナルは、以前から利用可能です。本稿では、こうしたシグナルのいくつかの特徴を検証します：

• 純粋に市場価格からの指標に基づくもの
• 信用リスクのファンダメンタルズを利用したもの
• デジタル化されたリサーチやニュースの自然言語処理（NLP）に基づくもの

市場価格に基づく早期警告シグナルの諸刃の剣

信用リスクの変化に関する多くの早期警戒指標は、主要なドライバーとして証券価格に依存しています。信用格付けと同じ尺度にマッピングされたクレジット・デフォルト・スワップは、しばしば格付けの変更を知らせてきました。しかし、市場価格の変動により、早期警戒シグナルが活発な月と不活発な月が連続することがあります。

早期警戒指標としてのファンダメンタルズ

信用リスクに関する早期警戒指標は、ファンダメンタル分析に根ざすこともできます。その例として、事業リスク・プロファイルと財務リスク・プロファイルが挙げられます。

ビジネス・リスク・プロファイルとは、企業のリスクとリターンの可能性、業界およびカントリーリスク、企業の競争上の地位のことです。財務リスク・プロファイルは、ビジネス・リスク・プロファイルと財務リスク許容度に照らして経営陣が行った意思決定の結果です。 S&Pグローバル・レーティングスは、これらを1（最良）から6（最悪）までの数値スコアにマッピングし、ベンチマークに利用できるようにしています。格付けカテゴリーが同じでも、事業リスクと財務リスクは大きく異なる場合があります。図1は、BBB+ 格付けとBBB- 格付けを受けた事業体の分布の一例です。

_{注：BBB+からBBB-に格付けされた事業体の平均的な事業リスクプロファイルは3（満足）、財務リスクプロファイルは3（中間）。黄色の網掛け部分は、財務リスク（事業リスク）プロフィールが平均より悪くても、事業リスク（財務リスク）プロフィールの良さで同等に相殺される場合。左上の対角線上にある企業は、ビジネス・リスク・プロファイルと財務リスク・プロファイルが平均を上回る企業として緑色の網掛けで分類し、右下の対角線上にある企業は、ビジネス・リスク・プロファイルと財務リスク・プロファイルが平均を下回る企業として赤色の網掛けで分類しています。これらの分類は、S&P グローバル・レーティングスから独立したS&P グローバル・マーケット・インテリジェンスのクレジット・ソリューションズ・ソート・リーダーシップによって算出されたものです。}

格付け会社6,842 社を対象としたサンプルでは、2014 年から2024 年にかけて、事業＋財務リスク・プロファイルが良好な企業は24 ヶ月間に正味で格上げされた一方、同業他社より悪い企業は同期間に正味で格下げされました（図2）。

過去の事例から得られた知見を図3に示します（同格の同業他社に対する格付けの良し悪し）。

さらに、親会社やソブリンからの支援に大きく依存し、自社のファンダメンタルズを上回る信用格付けを取得している企業は、親会社やソブリンの信用力が低下した場合、信用格付けが引き下げられる可能性があります。

ゼロクーポンのトレジャリー・カーブに対するイールド・カーブのスプレッド（Zスプレッド）を用いたイベント・スタディでは、債券が事業および財務リスク・プロファイルからの情報を十分に織り込んでいないことがわかりました。事業と財務のリスクプロファイルが平均より良好な企業のZスプレッドは時間の経過とともに縮小し、一方、プロファイルが平均より悪い企業のZスプレッドは拡大しました（図4）。

信用格付け調査におけるNLPの潜在的な優位性

デジタル化された調査レポートのテキストに NLP 技術を使用したテキスト・センチメントを使用することで、信用ファンダメンタルの傾向をさらに把握することができます。これを説明するために、オープンソースの辞書を使用して、エンティティの調査記事の特定のセクションに対して単純な「単語の袋」分析を実行しました。

S&Pグローバル・レーティングスのフル・アナリシス・レポートとリサーチ・アップデート・レポートのテキスト・センチメントが、同じ信用格付を持つ同業他社のそれを大幅に下回る（または上回る^）1と、その後の24ヵ月間に信用格付の格下げ（または格上げ）がより多く見られました（図5）。この効果は、CreditWatchとRatings Outlookによって増加することが実証的に示されています。

_{本資料は、S&P グローバル・マーケット・インテリジェンスが作成したものです。S&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスの意見、相場、クレジット関連およびその他の分析は、それらが表明された時点におけるS&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスによる意見の表明であり、事実の表明でも、証券の購入、保有、売却や投資判断を推奨するものでもなく、証券の適合性について言及するものでもありません。本資料は、S&P グローバル・レーティングスの見解を代表するものではなく、S&P グローバル・レーティングスが本資料の作成に関与したものでもありません。}

_{S&Pグローバル・マーケット・インテリジェンスによる本記事の開示事項}

¹_{S&Pグローバル・マーケット・インテリジェンス・ソート・リーダーシップの} ^{調査では、}_{センチメント・スコアが平均を大幅に下回る（または上回る）テキスト・センチメントとは、センチメント・スコアが同じ信用格付を共有するピアグループの平均を1標準偏差下回る（または上回る）ものと定義されています。Michelle Cheong and Shruthi Nagarajan ,The informativeness of research reports - Is all text content created equal?}

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