デフォルト確率（PD）

ポイント

> - PDは信用リスクモデルの主要なインプットであり、IFRSの予想信用損失（ECL）計算に直結する > - 過去データに依存すると、金融危機やセクター固有のショックを見落とす > - 経営者が外部のスコアリング機関（S&P、Moody's等）を使う場合でも、監査人はそのPDの妥当性を独立して評価しなければならない

---

仕組み

PDは、ローン、債券、または当座貸越の段階で設定される。ISA 540.13(a)（監基報540第13項(a)）は、経営者が信用リスク測定値をどう算定したか、その方法論の検証を監査人に求めている。

PDの算定方法は複数ある。歴史的デフォルトレートの使用（過去10年間のデータから平均デフォルト率を計算）、外部信用スコア（S&Pやムーディーズの格付けから導出）、統計モデル（ロジスティック回帰またはマシンラーニング）、そして判断ベース（経営者の主観的評価）。各方法にバイアスがある。歴史的手法は平静期のデータに引っ張られる。外部スコアは公開情報に依存し、非上場企業では使えない。統計モデルは訓練データが古いと信頼性を失う。

ISA 540.A25は、経営者がPDを推定する際に考慮すべき要因を挙げている。経済状況、業界動向、個別企業の財務指標（負債比率、流動比率）、担保の有無、返済スケジュール。2020年から2024年にかけて、金融庁およびEBA（欧州銀行機構）のストレステストで、複数の事務所がPDの設定不十分を指摘された。特に中小企業向けローンのPDが、実績の悪化を反映していなかった。

---

実例：田中産業株式会社

クライアント: 日本の製造業、FY2024、売上€28M、IFRS適用企業

背景: 田中産業はドイツの大手自動車部品メーカーから€5.2Mの短期ローンを受けている。年利3.2%、12か月満期。FY2024末の監査で、IFRS 9に基づく予想信用損失（ECL）を評価する必要がある。

ステップ1：経営者のPD推定方法の把握 経営者の財務部門は、過去5年間のドイツ自動車部品サプライヤーのデータベースに基づき、同規模企業のデフォルト率を0.8%と推定。この数値は銀行から提供されたスコアリングレポートに記載されていた。 文書化：調書に銀行スコアリングレポートの写しを添付。経営者の使用方法（どの企業グループを比較対象としたか）を記録

ステップ2：PD推定の根拠となるデータの評価 0.8%は過去5年間のデータ。しかしこの期間にドイツ自動車産業は需要減少を経験している。2022年から2024年のデフォルトレート（0.6%）は、2020年から2021年の平静期（1.2%）と大きく異なる。

監査人は、経営者が「現在の経済環境」（2024年の供給チェーン逼迫、電動化への急速な転換）を0.8%のPDにどの程度反映させたかを質問。経営者の回答は「銀行レポートが最新」というもの。

文書化：調書に「経営者はPD設定時に現在の業界動向（2024年の電動化投資圧力）を明示的に考慮していない。これはISA 540.A25の経営者責任に該当しないか」と記載

ステップ3：経営者の借手企業の個別財務評価 PD 0.8%は「業界平均」。田中産業の借手（Müller Automotivetechnik GmbH）の個別状況はどうか。

監査人はMüllerの最新の財務諸表を確認。営業利益率は直前年度の8.2%から当期4.1%に低下。流動比率は1.8から1.2に悪化。ただし負債比率は35%で業界平均以下（健全範囲）。

Müllerが実際にデフォルトに陥る可能性は、業界平均の0.8%より高いと見るべきだろう。

文書化：「Müllerの営業利益率の悪化は一過性か構造的か。2024年から2025年の受注パイプラインを確認する必要。田中産業の経営者は、Müllerのこれら個別リスク要因をPD算定に反映させたか」と調書に記載

ステップ4：代替的なPD推定と感度分析 監査人は、他の2つの手法を使用して感度分析を実施。

方法A（過去3年間のドイツ自動車サプライヤーのデータのみ）：PD 1.1% 方法B（Müllerの個別リスク要因を調整、ロジスティック回帰）：PD 1.4%

3つの推定値：0.8%（経営者）、1.1%（過去3年）、1.4%（調整後）。中央値は約1.1%。

経営者のPD 0.8%は、業界平均に大きく依存。個別企業のリスク要因は過小反映。

文書化：「監査人の感度分析によると、より慎重なPDは1.1〜1.4%。経営者のPD 0.8%はこの範囲の下端を大きく下回る。ECL計算への影響を定量化」と記載

ステップ5：ECL計算への影響と記録 経営者のPD 0.8%を使用した場合のECL：€5.2M × 0.8% × 40%（Loss Given Default） = €16,640

代替PD 1.1%の場合：€5.2M × 1.1% × 40% = €22,880

差額：約€6,240。重要性の基準値の1.5%に相当。これは効く。

経営者と協議。経営者は、2024年後半のMüllerの受注状況を再度確認。実際には予想より良好。ただしPDを0.9%に改定することに同意。

改定後のECL：€5.2M × 0.9% × 40% = €18,720。監査人は、この調整がISA 540.13(a)（経営者の評価方法の合理性）に基づいて正当化されたと判断。

最終文書化：「PDを0.8%から0.9%に改定する根拠：(1) 業界データの直近3年間への限定 (2) Müllerの営業利益率悪化の部分的反映。ISA 540.13(a)の要件を満たす」と結論

---

監査人と査察当局が見落とすポイント

経験上、PDの調書で品管・審査から戻ってくる指摘はだいたい次の3層に分かれる。

- Tier 1の査察指摘： EBA（欧州銀行機構）の2023年のストレステスト結果では、複数の金融機関がECL計算時のPDを過度に楽観視していたと指摘した。「過去データが正常期のデータで構成されている場合、現在の不確実性下でのPDは過去のPDより高くあるべき」という原則が実装されていなかった、というのが核心。

- Tier 2の実務上の誤り： 経営者または監査人が、銀行や格付け機関から提供されたPDを「そのまま」採用し、自社の個別リスク要因（産業動向、顧客集中度、規制変化）を加味していない。監基報540第13項(a)は経営者の方法が合理的であることを要求しているが、「外部ソースを使った」ことを「合理的」と同一視する事務所が多い。

- Tier 3の文書化不足： PDの推定値を選択した根拠（なぜこのデータセットを使ったか、なぜこの調整を加えたか、なぜ感度分析が不要か）の記載が欠落している。「PD 0.8%は合理的」では足りない。「過去3年間のドイツ自動車供給チェーンデータに基づき、当期の利益率悪化を0.1%分反映」のように、具体的な根拠が要る。

---

関連用語

- 予想信用損失（ECL） 定義およびIFRS 9での測定方法 - 信用リスク PDを含む信用リスク測定の全体像 - Loss Given Default（LGD） PDと組み合わせてECL計算に使用 - 経営者の見積り ISA 540の統制環境 - IFRS 9の段階的アプローチ PDが段階判定に影響する仕組み

---

関連する ciferi ツール

IFRS 9 ECL 計算表：PD、LGD、Exposure at Default（EAD）から段階別のECLを自動計算。ドイツの自動車サプライヤーデータセットを含む。

---