金融庁長官（格付）　第1号

JCR は自社のポートフォリオにフィットした数理モデルの構築支援を以下のステップで行います。

【ステップ１】要件定義

どの様な情報をインプットして、どのような事象の予測を行うのかの定義を行います。そして、その予測結果を意思決定に用いる時にどの様なツールが必要になるのかもこの段階で検討します。

既に現行モデルがある場合や採用するモデル手法に未知な点が多い場合には、PoC（Proof of Concept）として、サンプルデータを元にモデル試作を行いどの程度のパフォーマンスがモデルによって実現出来そうなのかの目安を事前に得ておくことも重要です。

【ステップ2】データ収集

モデルに必要なデータの収集を行います。倒産などの事象はあまり頻繁に起こらないため、そのデータは貴重なものとなります。必要ならば紙の資料も電子化するなど、出来るだけ多くの倒産パターンを用意することが重要です。

【ステップ3】モデル・ビルディング

ステップ2 で集められたデータを元に、モデルの説明変数の指標式を定義するとともに、指標を算出するための分析用のデータベースを構築します。分析として、まずはモデル毎に対象となるデータがどのくらいあるのかの件数を把握します。次に指標式を実装した指標データベースを元に、データに存在する欠損や外れ値を対処するデータクレンジングを行うとともにそれぞれの指標単体での倒産予測力を分析します。最後に統計的最適化ソフトを使用して、データにフィット（多変量回帰）させ、モデルのパフォーマンスが最も高くなる指標の組み合わせ、モデルパラメータ、ハイパーパラメータを探求することでモデルを完成させます。

【ステップ4】モデル稼働＆保守

構築したモデルをエンドユーザーが利用できるようにツールシステムを準備し、必要に応じて自社に既にある財務データベースからインプットデータを取得できる様に連携します。モデルの概要をエンドユーザーに説明し、使う前に中身を理解してもらいます。また、稼働後も定期的に最新のデータにてモデルのパフォーマンスチェックを行います。