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住宅ローン債権の分析手法

金融機関内部、さらには関係する保証会社に保存されている情報も含め、一定期間(最低でも過去3年間)の情報が整備され、毎年継続的に情報が蓄積される体制を整備したと仮定し、次に、確立された情報をどのように活用すればよいか考えなければなりません。まず、住宅ローンを利用しているすべてのお客さまを一定の基準によりランキングやカテゴライズにより体系化することです。お客さま判定基準として体系化された情報を基に、一定の基準日時点のお客さまの状態を過去1年前(または想定する期間前)のお客さまの状態と比較することが評価方法の基本となります。

一定時点のお客さまは、前回の基準日以降取引を継続されているお客さまが大半ですが、その期間中に新たに取引を開始されたお客さま、反対に期間中に取引がなくなったお客さまも存在します。また、取引を継続しているお客さまのなかには、以前と変化のないお客さまのほかに金融機関との取引関係が良好になったお客さまもいれば、逆に取引が疎遠となったお客さまも存在します。つまり、一定の判定基準に基づき2期間の状態変化をとらえることで、住宅ローンを利用しているお客さまの取引実態を正確に把握することができるのです。

これは、その期間における営業活動の実態を反映した内容でもあり、営業活動そのものを評価する際にも同様の分析を行うことがあります。取引実態を把握する際の基本的分析手法として考えることができます。次に、住宅ローン債権そのものの実態管理の基本的考え方をまとめます。具体的には、貸出金全体のポートフォリオのなかに占める住宅ローン債権の実態を債権明細単位で検証する方法です。まず、住宅ローン債権明細別に把握するのではなく、その貸出は「だれ」に対する貸出なのか見極めることがポイントとなります。住宅ローン債権管理用のポートフォリオを作成する場合、これまでは金融機関のB/Sの運用資産のなかで貸出科目が住宅ローンであるものをポートフォリオとしてみていました。

つまり、債権明細別の状態を把握すればよかったのですが、重要な点は、その債権の借主がどのような特性をもっているかを考えたうえで検証することです。具体的には縦軸にLTV、横軸にDTIを一定の階層区分として定義し債権明細を債務者別に集計します。そのなかの1つのセルを指定し、適用金利の階層や、残高の金額別階層を再集計し検証していきます。ここでできたマトリックスのなかから、セル指定で再度、融資残存期間や、セグメント基準という見方で対象とするグループの実態を検証していくことになります。

融資実行額および適用金利に関して

たとえば年間の返済額総額(ボーナス併用先であれば通常返済分とボーナス返済分を合算)を月額単位にし、返済口座に指定してある預金口座の年間の平均月額平残、または月額ピーク残高がどの程度の割合にあるかを判定することで「返済比率」と類似した見方ができます。実際にはそのような取扱いはむずかしいため、従来の金融機関の推進においては、住宅ローンを実行する先には、必ず給与振込みを指定してくださいとお願いしています。給与振込みをしていただくと、年間の給与振込額は、控除額を差し引いて年間所得のおよそ70%程度になります。ですから、合計額を70で割り引く計算により推計所得データというかたちで推計のDTIが出せることになります。

住宅ローンを申し込まれた方が、あわせて給与振込みを指定すると金利が優遇される施策を実施されている金融機関がよくありますが、これは収入額の推移も含めて動態変化をみるうえでも重要です。また、融資実行額および適用金利に関しては、当該判定モデルと「取引リスク」である融資対象物件の状態(~LTV値や実行担保価格等)により一定の分類基準を設け選定しているケースが大半であり、当該情報を効果的に活用することが望まれます。特に、取引リスクとして重要な「融資対象物件の時価額」の算定に関しては、初期与信の際の評価機能を継続的に活用する体制を整備することで物件価格の情報更新により、毎年LTV値を算定するごとが可能となります。

また、抵当権付居住用住宅ローン債権の解釈としては、ローン債権金額が融資対象物件の時価額の範囲内(~LTV≦100%)であることが要件であり、100%を超えている場合はその他リテール債権に分類されることから、標準的手法を選択する金融機関であっても対象となる住宅ローン債権については「融資実行時点だけではなく、毎年資産査定見直し時点のLTV値」を算出する必要があり、取引特性に関する情報の整備は必須です。仕振リスクにおける動態変化および返済履歴に関しては、銀行内部における勘定系情報を体系化することで定義することが可能となりますが、返済履歴や回収情報に関しては最終的なPD(デフォルト率)、LGD(損失率)を加味した内部格付モデルを構築するうえでは、初期与信に活用される情報も含め重要な要素であり、格付精度の向上を前提とした運用を行うには必須情報となります。

また、プリペイメントリスク(=契約前解約)を未然に防止するためには、日々の取引状態の変化から類推する必要がありますが、その際には「動態変化」に代表される情報の効果的な活用が求められます(詳細にっては後述します)。参考までに、リテール債権の特定プール化を想定したローン利用者のセグメント分類の考え方を図解すると図のとおりとなります。LTVとDTIにより分類された基準に金融機関内部における管理基準(=セグメント基準)を組み合わせた顧客グループを、さらに、融資残高と契約残存期間(または契約後経過年数)を基準に一定金額(=10百万円等)と一定期間(=10年等)を基準に分類することが考えられます。

当該グループ別に商品性(金利や返済方法、保証形態)別に利用者分類を行い、過去の情報を基に「延滞の状態」や「個人情報の履歴状態」を検証します。さらに、収益性を考慮する必要もありますから、顧客別に算出した期間損益の階級により分類することが必要となります。以上述べた内容により情報整備を行うことで、銀行内部における独自の判定モデルを体系化することができますが、当該情報を整備することで、今後利用がふえるであろう「金利リスク対策を目的とした住宅ローン債権の証券化」を実施する場合を想定すると、「個別債権のパフォーマンス分析」に基づく商品設計(ストラクチャリング)を行う際に必要となる情報整備への活用も可能となるのです。

住宅ローン債権管理の具体的方法論

金融機関が保有する住宅ローン債権の情報整備体制を再度見直す必要がありますが、第一に、新BIS規制への対応として「内部格付手法への移行」を前提とした「リスクウェイト関数を算出する際に必要となる情報整備」という観点から考えることが重要です。住宅ローンも含めたリテール債権の場合、特定のプール(債権の集合体)に割り当てること=住宅ローン債権向けの格付制度を構築することが最重要テーマとなります。「本来あるべき住宅ローン審査の考え方」で定義した、初期与信判断する際の管理基準(LTVとDTIを活用)を前提にすることが第一ステップです。そのためには「債務者リスク」と「取引リスク」の双方に着目した情報整備をしなければなりません。

基本的には、債務者別に情報を整備し、当該情報項目を活用し、有効性を示すことが可能な債務者数を前提にセグメント=特定プール化し、年に一度当該セグメント別に「債権の状態」を検証し、情報のメンテナンスを行う必要があります。しかし、過去に取り扱った住宅ローン債権も含めすべての情報を整備するには相当の体力と負担を要するとともに、前述したとおり、保証会社保証の住宅ローンの場合、必要となる情報が銀行内部に存在しないケースも想定されるため、自行系の保証会社による債権に関しては、銀行と保証会社が共同で情報整備にあたることが必要となります。また、代位弁済手続により債権が保証会社へ移った後の、回収業務に関する履歴情報についてもグループ内情報として銀行・保証会社が相互に共有する体制の整備が望まれます。それでは、どのような情報が必要となるでしょうか。以下の3つのカテゴリーに関する情報がポイントとなります。

①債務者特性 借入金を約定どおり返済することができるか否かを判定する 債務者リスク
②取引特性 融資した資金を回収できるか否かを判定する 取引リスク
③仕振特性 日常の取引から返済遅延や回収不能、さらには取引が継続できるか否かを判定する指標 仕振リスク

近年、住宅ローン業務の効率化の観点から導入する動きが高まっている自動審査モデルでは、債務者が約定どおり返済できるか否かという観点から、債務者リスクに代表される情報を基に独自の判定モデルを構築し、当該判定モデルを活用することで初期の与信判断に活用しているケースがあります。特に年間の収入に対する返済額の割合として評価するDTI指標については、すでに住宅ローンを利用している債務者に関しても、③の仕振リスクを判定する際に必要となる情報が整備可能であれば、当該仕組みを活用して擬似的な格付を設定することもできます。

証券化への適用

住宅ローンの推進を今後とも積極的に進めていくなかで、①将来の金利上昇に伴うリスクの軽減、②資金調達手段の多様化、③ポートフォリオの再構築を図ることを目的として、住宅ローン債権証券化の実施を検討する金融機関もあります。金融機関は資金調達面における最長の手段は3~5年の預金商品が主体となる一方で、住宅ローンに関しては貸出期間が25~35年と超長期となるのが一般的です。変動金利型住宅ローンの場合は、金融機関の資金調達手段の契約期間をある程度意識した商品設計ができていますが、調達と運用の期間ミスマッチを完全に埋めるには限界があります。

デリバティブ等の新たな手法を用いた固定金利型商品を取り扱う金融機関もありますが10年くらいまでが一般的であり、期間ミスマッチによる金利リスクをいかにして制御するかは、資産管理という点から考えると金融機関にとって最優先するべき検討テーマです。このような観点から「証券化」を活用して想定されるリスクを軽減するためには、個々の債権の情報を正確に蓄積し、かつ分析できる体制整備が必要となります。

住宅ローン債権の流動化の一般的な仕組みは、銀行が保有する住宅ローンの一部を信託銀行へ信託し、その対価として得られる信託受益権のうち優先受益権について、証券会社を通じ機関投資家に販売されます。優先受益権といわれる部分は、格付機関により投資対象債権として優良な格付を取得する必要があります。ここでポイントとなるのが、信託銀行に信託する住宅ローン債権を一定の基準(返済できるか否かの確立)により分類して優先受益権として構成できるか否かを判定することですが、投資対象債権として評価されるためには債権の実態を正確に評価できるための情報が整備されているか否かがポイントとなります。

つまり、契約どおり返済され延滞する可能性はないか、繰上返済される可能性はないか、安定した債権グループを体系化できるかどうかが問題となるのです。これまで考察してきた問題点を総合的に考え、住宅ローン債権をどのように管理すべきか具体的な方法論を考えることとします。まず考えるべきポイントは「住宅ローン債権」の情報をどのように体系化すればよいか、体系化した情報をどのように活用=分析すればよいのか、分析した結果に基づき営業戦略上どのようにして利用すべきか、3つの観点からまとめる必要があります。

新BIS規制における内部格付手法

新BIS規制において内部格付手法を選択する場合、また、標準的手法を採用しても将来的に内部格付手法へ移行することを想定している場合、リスクウェイト関数を算出するには、5年間のヒストリカルデータの整備が義務づけられていますが、現在、金融機関が取り扱う住宅ローンに関しては、保証会社(自行系関係会社または業態で設立した保証専門会社、ノンバンク等)の保証に基づく貸出が一般的となっており、情報整備に関しては長期的な対策を考えなければなりません。また、オペレーショナルリスクの検証という観点からも、現状の業務プロセスにおける問題点を整理する必要があり、今後の具体的な対応策の方向性は異なります。

金融庁から公表された標準的手法におけるQ&Aにおいて、新BIS規制における抵当権付住宅ローンとしての最低要件は「ローン債権金額が融資対象物件の時価額の範囲内~LTV≦100%」であること=抵当権により完全に保全されていること」と解釈されており、「融資実行時には時価額の範囲内であったとしても、自己資本比率を算出する時点で要件を満たしていなければ、その他リテール債権として分類されリスクウェイトは75%とする」とされています。つまり、金融機関は定期的な債権評価の洗い替えを実施しなければならないのです。また、保証会社保証により保全されており、回収ロスは発生しないという安易な管理は否定されており、審査段階からの体制整備の強化も求められています。

仮に、他金融機関で実施された「固定金利特約型住宅ローン」の肩代わり案件を考えた場合、融資実行後5年程度しか経過していない場合、肩代わり融資実行時の物件時価額は当然、中古物件として評価しますから、大半の場合、融資実行額は時価額を超えていると思われます。この場合、抵当権により完全に保全されている融資債権には該当しないため、リスクウェイトは75%になります。また、金利上昇への対応は、固定金利型住宅ローンに限らず変動金利型住宅ローンについても、金利上昇局面においては採算性が悪化し、場合によっては不採算となるケースも想定されますが、新BIS規制における「第二の柱」の内部監査体制面からも住宅ローン債権の実態を正確に把握できる仕組みが必要となります。

つまり、内部格付手法ではなく標準的手法を採用する金融機関であっても、住宅ローン債権に関しては「自己資本比率算出時点のLTV値」を算出できる機能を確立し、債権ごとの評価を実現する体制を整備しなければならないのです。特に、事業性融資と異なり、個人を対象とした住宅ファイナンスに関しては最終的には物件価値を前提に回収することが必要であり、安全かつ優良な資産として管理するためには、個々の債権内容を正確に把握する仕組みが必要となるはずです。住宅ローン残高を積極的に伸ばすべく、融資事務フローを簡略化するために自動審査モデルを構築し集中窓口を設定する金融機関も多くなりましたが、年に一度の時価額の算定と借主の定性要件の再判定ができるか否かがポイントとなります。

自動審査モデルによる入り口段階での効率化とリスク軽減措置だけに頼るのではなく、実行後の途上与信判定一返済を確実にしてもらえるか否かの判断をいかにして正確に把握し、デフォルト(延滞発生)の事前防止を実現できる仕組みを構築しているか否かが重要となります。ただ、現在の金融機関における自己査定スキームでは、正常に返済していゐ個人向け住宅ローンに関しては正常先に分類され、資産査定も厳格に行う必要性がないものとされていることから、現時点では、これまで述べた仕組みを構築している金融機関が少ないのが実態です。事業性融資同様に、営業推進に重点を置くのではなく「債権管理の強化」という観点から体制面を強化する時期にきていると考えられます。

信用リスク管理機能を活用した金融機関独自の「内部格付手法」

民間金融機関のディスクロージャー資料をみると、貸出金全体の20%から30%が住宅ローンです。ところが、ここまでウェイトが高まった貸出金の金利決定方法や、リスクの管理方法が、事業性融資のように精緻化され詳細の検証が行われていないのが実態と思われます。金融機関経営全体のリスク管理上どのようにとらえるべきかあらためて検証する必要があります。金融機関経営における喫緊の最重要テーマは、「健全性の確保」「収益性の向上」「経営基盤の強化」であることはいうまでもありません。昨今の金融機関は、不良債権の早期処理と新規発生の抑制を至上命題とし、企業向け融資に対しては慎重な姿勢を示しています。

リテールビジネスにおける収益力の向上を目指すべく個人向け消費者ローン(住宅ローン)ビジネスに積極的に取り組んでいますが、従来のビジネスモデルに死角はないのか検証する時期にきているのではないでしょうか。長期安定・高収益の住宅ローンという位置づけから運用資産ポートフォリオの改善を図るべく積極的な営業活動が行われていますが、単に取扱残高や実行額だけではなく、消費者・ローン・住宅ローンの金額・適用金利・融資期間・保全状況・返済条件等の融資案件そのものの内容を詳細に吟味する必要があります。

しかし、保証会社の保証によりリスク面は軽減されている点もあり、残高確保が優先され、「収益性」「リスク」という点は軽視されていたのが現状です。また、金融機関経営の健全性を示す指標である「自己資本比率」については、新たな算出基準となる「新BIS規制」に対応すべく、各金融機関は指標算出手法を選択しなければなりません。当初より、内部格付手法を選択する金融機関は数十行であり、地域金融機関の大半は標準的手法を採用していますが、将来的には内部格付手法への移行を前提に各種情報整備へ着手しているのが現状であると思います。新BIS規制の最大の特徴は「信用リスクの精緻化」と「オペレーショナルリスクの導入」です。

信用リスク管理機能を活用した金融機関独自の「内部格付手法」によりリスクウェイトの計算方法の多様化が認められており、体制整備が可能となれば現状規制より所要自己資本額が軽減される可能性もありますが、一方でオペレーショナルリスクに関しては、事務事故や不正行為により発生するリスクを数値化することが必要であり金融機関側の対応負担は増加傾向にあります。このような状況下、住宅ローン債権=抵当権付居住用住宅ローン債権に関しては、標準的手法を採用してもリスクウェイトは35%と従来規制である50%よりも15%軽減され、内部格付手法によりPD(デフォルト率)、LGD(損失率)を精緻に算定することができればさらに軽減することも可能となります。

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