韓国企業集計デフォルト距離 25 パーセンタイル（脆弱裾）

企業集計デフォルト距離（distance-to-default）とは、上場企業部門の資産価値がデフォルト障壁から標準偏差で何単位離れているかを、観測される株式価格と開示済みの貸借対照表上の負債から推計した値である。構成は Merton (1974) の構造型クレジット・モデルに従っており、企業の株式を負債を行使価格とする資産に対するコールオプションとして読み解くことで、信用リスクを単一のフォワード・ルッキングな統計量に集約する。ダッシュボード・ヘッドラインは、反復 Merton 解に近い予測力を保ちながら数千社・月のパネルで頑健かつ再現可能である Bharath and Shumway (2008) のナイーブ近似を採用しており、デフォルト障壁は短期負債に長期負債の半額を加えた KMV 規約に従い設定する（Crosbie and Bohn 2003）。期待デフォルト頻度（expected default frequency）はこの距離を 1 年リスク中立デフォルト確率へ変換し、企業横断および時点間での比較を可能にする：

デフォルト距離が縮小し期待デフォルト頻度が上昇することは、企業部門のデフォルト・リスクが高まりつつあることを意味する。

KRED はこの構造型モデルを韓国の制度的入力に適合させて算出する。株式パネルは韓国取引所の上場 KOSPI・KOSDAQ 非金融企業から取得しており、バランスシート構造が不適合な金融機関は除外する。財務パネルは金融監督院の企業開示から取得しており、構造化 XBRL 財務諸表が 2015 年以降安定的に取得可能である一方、2014 年以前の提出は一般には取得できないため、標本は 2015 年に始まり、2020 年パンデミック、2022 年引き締めサイクル、レゴランド・プロジェクトファイナンス・デフォルトに端を発した 2022 年末の信用逼迫を含む一方、2008 年世界金融危機まで遡及することはない。各財務諸表は開示日以前には使用されない point-in-time 方式で適用され、構造上ルックアヘッドを排除しており、上場廃止企業も廃止時点まで含めることでインデックスが生存企業に偏らないようにしている。無リスク金利は韓国銀行 7 日基準金利である。月次の企業横断集計は中位デフォルト距離 KRDD、25 パーセンタイル・デフォルト距離 KRDDTAIL、中位期待デフォルト頻度 KREDF を算出する。

KRDD は上場非金融セクター信用循環に対する方向性の早期警報シグナルであり、債券市場スプレッド・データの代替ではない。2022 年末のレゴランド信用逼迫が非上場プロジェクトファイナンスおよび非銀行金融仲介機関のエクスポージャーに集中し、上場非金融ユニバースに反映されなかった事実は、このスコープ限定を対称的に示している。財務パネルは年次基準で直近の決算会計年度まで反映されており、年内の四半期更新は運用パイプライン拡張に伴う進行中の課題である。本系列は 5 種類の市場ストレス変数で構築された広範な金融状況指数 KRFCI および Basel III 信用循環ゲージ KRCGAP とは別物であり、債券レベルの価格データを必要とする超過社債プレミアムではなく、株式評価と開示済み財務諸表から推計される企業部門デフォルト・リスクを測定する。

標本の更新は現在停止しており、2026 年 6 月 30 日付として表示される観測を最後に、それ以降の期間はまだ反映されていない。再開の可否と時期はデータ・パイプライン整備に関する別途の決定に従う。

Merton (1974) 構造型モデルに対する Bharath and Shumway (2008) のナイーブ近似による8ステップ推定で算出する。

(1) 株式時価総額および変動率。 上場非金融企業 $i$ および取引日 $t$ について次が成り立つ、

ここで $P_{i,t}$ は終値、$\text{shares}_{i,t}$ は発行済み株式数（株式市場取引データおよび KRX 時価総額スナップショットに従う）である。年率株式リターン変動率は日次対数リターンの 252 日ローリング標準偏差で次のとおり計算する、

(2) KMV デフォルト障壁。 企業 $i$ および $\text{開示日} \leq t$ を満たす直近の四半期開示について次が成り立つ、

ここで $\text{STD} =$ 短期借入金 $+$ 流動性長期負債、$\text{LTD} =$ 長期借入金 であり、Crosbie and Bohn (2003) に従う。借入金項目がいずれも欠損する場合、$D$ には総負債を用いる（頑健性バリアント）。

(3) Point-in-time 規律。 $t$ 時点で直近の提出は 開示日 $\leq t$ を満たすものであり、開示日は開示受付番号の先頭 8 桁である。財務諸表は開示日以前に使用されることがなく、単体テストにより将来の提出を追加しても過去の月の $D$ が一切変化しないことを検証している（ハードなルックアヘッド・フリー・ゲート）。

(4) ナイーブ資産変動率（Bharath and Shumway 2008）。

(5) リスク中立ドリフトを用いたデフォルト距離。 $\mu = r_t$（韓国銀行 7 日基準金利）およびホライズン $T = 1$ 年を用いて次が成り立つ、

(6) 期待デフォルト頻度。

(7) 企業横断集計。 各月末において企業横断パネルから次が得られる、

ヘッドライン・パネルは上場非金融ユニバース全体（KOSPI ＋ KOSDAQ）で等加重であり、KOSPI 単独パネルおよび資産加重バリアント（ウェイト $w_i \propto E_i + D_i$）も併せて保存される。

(8) バーンインおよび低信頼フラグ。 各月は寄与企業数が 30 を下回るか、252 日変動率バーンイン期間内にある場合に低信頼フラグを付与する。フェーズ 1 シード・パネルは 45 社の代表的 KOSPI ＋ KOSDAQ ブルーチップで構成されており、2021 年 1 月から 2025 年 6 月までの観測窓でヘッドラインに毎月 41 から 44 社が寄与する（ヘッドライン・パネルに低信頼月は存在しない）。

企業集計デフォルト距離は、Merton (1974) の構造型クレジット枠組における企業部門信用循環を読むための標準的な株式市場ベースの指標である。Bharath and Shumway (2008) は米国企業のパネルにおいて、ナイーブ・デフォルト距離がダッシュボードと同じホライズン $T = 1$ における後続実現デフォルトを強く予測し、反復 Merton 解を加えても情報の増分がほとんど得られないことを示した。デフォルト距離のクロスセクションは株式リターンにおいて価格付けされており、デフォルト・リスクの高い企業がリスクプレミアムを要求するのは、Black and Scholes (1973) のオプション・プライシング直観が構造モデルに組み込まれた帰結である（Vassalou and Xing 2004）。Campbell, Hilscher, and Szilagyi (2008) はこの指標を誘導型予測変数へ拡張し、Merton ベースの入力が最も予測力の高い仕様の中核をなすことを示し、Duffie, Saita, and Wang (2007) はこれを中央銀行の金融安定監視で標準となった多期間デフォルト予測枠組に組み込んだ。

企業横断の中位デフォルト距離は、企業部門の信用リスクを株式市場の動きに迅速に応答する単一のフォワード・ルッキング統計量へ集約する。国際通貨基金 Global Financial Stability Report は企業 DD 分布の監視において、欧州中央銀行 Financial Stability Review はユーロ圏の銀行 DD 分布において、Bank of England Financial Stability Report は英国の金融・非金融部門において、韓国銀行金融安定報告書は半期の企業脆弱性評価において、この性質を活用する。Aikman, Haldane, and Nelson (2015) はこうした分布の読みを Basel III カウンターシクリカル・キャピタル・バッファ起動が運用化するマクロプルーデンス政策枠組のなかに位置づけており、KRDD と KRCGAP の同時読みは同一の中周期金融循環における企業デフォルト・リスク・サイドと信用ストック・サイドを併せて捉える。

ダッシュボードが中位 KRDD とは別に 25 パーセンタイル KRDDTAIL を提示するのは、中位値がシステミック・リスク動学を駆動する困窮企業の脆弱裾を捉えられないためである。Acharya et al. (2017) はシステミック・リスク分解を企業レベル困窮の同時分布として定式化しており、25 パーセンタイルの読みは株式市場ベース指標において同じ発想を要約するダッシュボードの簡便な統計量である。Adrian and Brunnermeier (2016) はこの困窮分布の読みを国際通貨基金 GFSR がクロスカントリー比較で採用する CoVaR 枠組のなかに組み込んでおり、韓国銀行金融安定報告書は利息カバレッジ比率が 1 を下回る企業のシェアを KRDDTAIL シグナルに対応する補完的なパネル困窮指標として追跡する。

KRDD は格付別社債スプレッドと構造的に予測される範囲のなかで負の相関を示しており、スプレッド・データを代替するのではなく補完する。全パネルの 2016 年から 2026 年までの標本において、KRDD と AA 社債対 KTB スプレッドの 1 階階差相関係数はおおよそマイナス 6 分の 1 であり、経済的に支配的な共通サイクル成分を担う長期水準ではおおよそマイナス 2 分の 1 へ強まる。この大きさは、集計された株式市場ベースのデフォルト指標と格付別社債スプレッドの間について信用リスク文献が予測する構造的バンド $|\Delta\rho| \approx 0.10$ から $0.25$ の間に位置する（Bharath and Shumway 2008; Collin-Dufresne, Goldstein, and Martin 2001; Gilchrist and Zakrajšek 2012; Campbell, Hilscher, and Szilagyi 2008）。

KRDD は、債券レベルの価格、発行ごとのデュレーション・マッチ国債ベンチマーク、CDS スプレッドを必要とし韓国発行体には自由に入手できない Gilchrist and Zakrajšek (2012) の超過社債プレミアムではなく、KRX 株式および財務諸表という無償データから忠実に構築された株式市場ベースの代替である。KRDD の低下は株式市場が企業部門のソルベンシー悪化を価格付けしている読みであり、KRFCI の信用寄与度が韓国銀行公表の AA−／BBB− 3 年スプレッドから捉えるスプレッド拡大は社債市場が同じ事象を価格付けしている読みであって、二つのチャネルは補完的である。

金融企業はバランスシートが金融商品負債に支配され、デフォルト機構が規制当局主導のゴーイング・コンサーン介入を伴い Merton 構造設定では捉えられないため、KRDD はパネル構築段階でこれを除外する（Merton 1977）。Crosbie and Bohn (2003) が記述する Moody's KMV の実務も標準規約として銀行および保険会社を除外しており、これにより集計 KRDD の読みは企業部門信用リスク・チャネルとして最もよく読まれ、KRFCI のベーシスおよび信用寄与度がホールセール資金調達サイドから捉える銀行部門金融状況チャネルを補完する。ただし Merton 構造型モデル自体は対数正規の資産価値、単一の 1 年ホライズン、単一のデフォルト障壁を仮定する理想化であり、社債プライシングおよびクレジット・デフォルト・スワップ文献は、この写像がクロスセクションの比較では実証的に整合的である一方、信用スプレッドの水準では緩いことを報告している（Eom, Helwege, and Huang 2004）。

45 社シード・パネルの読みでは、中位 KRDD が 2022 年末信用逼迫ウィンドウの健全な 4.5 σ から 2025 年第 2 四半期の 2.86 σ へ、KRDDTAIL は 2.44 σ から 1.36 σ へ低下し、中位 KREDF は年率 0.04 ％から 0.21 ％へ上昇した。この軌道は 2025 年に向けた企業部門収益の弱体化という韓国マクロ背景と整合しており、グローバル半導体サイクルおよび外需動学に感応的なシード標本の構成（サムスン電子 005930、SK ハイニックス 000660、その他 KOSPI 主力銘柄）がこれを主導している。最も近接するマクロ・クレジット・リスク比較対象である Gilchrist and Zakrajšek (2012) の超過社債プレミアムが韓国発行体に要求する債券レベルの価格を自由に入手できない状況において、株式市場ベースの KRDD 枠組は最も忠実な無償データ代替となる。

KRDD は KRCGAP、KRDSR、KRFCI、KRKTBNOISE と並べて読むときに最も有用である。KRCGAP は Borio and Lowe (2002) に従い信用ストック次元を、KRDSR は Drehmann and Juselius (2014) に従い債務返済のキャッシュフロー次元を、KRFCI は金融状況の市場ストレス次元を、KRKTBNOISE はアービトラージ資本制約次元を捉え、KRDD は株式評価から推計される企業部門デフォルト・リスク次元を捉える。5 指標を併せると、いかなる単一系列でも得られない金融循環の層状の読みが可能になる。

KRDD は、韓国信用市場で運用する債券デスクが参照する、韓国企業部門信用リスクの標準的な株式市場ベースの指標である。数値的閾値ではなく自身の履歴に照らした水準が企業信用循環の位置を識別しており、Bharath and Shumway (2008) はデフォルト距離の企業横断分布が 1 年ホライズンにおける後続実現デフォルトを予測することを示し、Vassalou and Xing (2004) は株式リターンのクロスセクションに埋め込まれたリスクプレミアムを示した。KRDD の低下は企業部門信用リスクの引き締まりを示唆しており、米国データで定式化された Gilchrist and Zakrajšek (2012) の枠組が示すように、より広範な社債信用スプレッドへ波及し、政策金利サイクルを引き下げる企業収益成長の鈍化へも波及する。

韓国社債、特にハイイールドおよび低格付け銘柄にポジションを持つ投資家にとって、25 パーセンタイル KRDDTAIL は非金融企業の最も脆弱な四分位の位置を読む自然な統計量である。ダッシュボードが中位 KRDD と並べてこの裾の統計量を提示するのは、中位値がシステミック・リスク動学を駆動する困窮企業の脆弱裾を捉えられないためである。Acharya et al. (2017) はシステミック・リスク分解を企業レベル困窮の同時分布として定式化しており、25 パーセンタイルの読みは株式市場ベース指標においてこの発想を要約するダッシュボードの簡便な統計量である。

KRDD の低下が AA−／BBB− 社債対 KTB スプレッドの拡大と同期して生じる場合、株式市場と社債市場が同じ企業信用リスク悪化を価格付けしている読みとなり、信用循環転換に対する最も確信度の高いシグナルとなる。韓国信用リスクに感応的なポジション（社債ポートフォリオ、銀行債保有、韓国金融部門株式）にとって、この同時シグナルはポジションを先んじてヘッジすべき先行指標である。逆に KRDD の上昇が AA−／BBB− スプレッドの縮小と同期して生じる場合、企業信用への限界的配分が正当化される循環的な底として読まれる。

KREDF は $\mu = r$ を課したリスク中立の 1 年デフォルト確率であり、企業横断および時点間で直接比較可能な指標である（Bharath and Shumway 2008）。韓国で社債およびクレジット・デフォルト・スワップのポートフォリオを構築する投資家にとって、KREDF は期待損失モデルおよびポートフォリオ・レベルの信用 VaR 計算への自然な入力となる。Duffie, Saita, and Wang (2007) は同じ Merton ベースのハザード率を信用リスク実務文献で標準となった多期間デフォルト予測枠組に組み込んでおり、Campbell, Hilscher, and Szilagyi (2008) は誘導型共変量と並べてその予測価値を確認した。

集計デフォルト距離はおおむね 1 から 2 年のホライズンで銀行部門の貸倒引当金計上に先行しており、これは欧州中央銀行 Financial Stability Review がユーロ圏銀行について、Bank of England Financial Stability Report が英国銀行について記録した性質である。韓国の銀行債および銀行株にポジションを持つ投資家にとって、KRDD は銀行部門の収益と自己資本充実度を駆動する信用損失循環の先行指標である。2020 年パンデミック・エピソードはこの波及の代表例であり、企業部門デフォルト距離は 2020 年 3 月に急低下した後、韓国の銀行が 2021 年および 2022 年に報告したとおり 6 から 9 四半期にわたって銀行部門の貸倒認識へ波及した。

マクロプルーデンス政策のタイミングは、信用ストック・ポジション・ゲージと資産価格循環の位置との同時読みとして定式化されており、韓国の場合 KRDD は KRCGAP が担う信用ストック・ゲージに対する株式市場ベースのコンパニオンである（Aikman, Haldane, and Nelson 2015）。韓国銀行のマクロプルーデンス政策を見越す投資家にとって、KRDD と KRCGAP の同時シグナルはカウンターシクリカル・キャピタル・バッファ起動および借入者レベルの引き締めサイクルの最良の先行指標である。2017 年から 2022 年までのマクロプルーデンス・サイクルにおいて、金融委員会が KRDSR の上昇と KRDD の低下に対応して LTV、DTI、DSR の借入者上限を段階的に引き締めた事例は、このチャネル横断の読みをよく示している。

デフォルト距離が信用リスクに先行するという証拠はクロスカントリーに蓄積されており、Gropp, Vesala, and Vulpes (2006) はユーロ圏銀行データにおいて銀行部門レベルの CDS ベース信用リスクの先行を、Hillegeist et al. (2004) は米国データにおいて同じ先行性を確認した。これらの発見は、国際決済銀行 Annual Economic Reports および韓国銀行金融安定報告書が記録した制度的類似性を踏まえれば韓国にも転用可能である。したがって集計 KRDD インデックスは、Drehmann, Borio, and Tsatsaronis (2012) の金融循環枠組が特定し、Merton (1974)、Bharath and Shumway (2008)、Crosbie and Bohn (2003) が共同で運用可能化した株式市場ベースの企業信用リスク指標として、韓国のマクロプルーデンスおよび信用循環の読みに組み込まれる。

KRDD は KRFCI および KRCP と並べて読むときに最も有用である。KRFCI は 5 種類の市場ストレス変数で構築された広範な金融状況次元を、KRCP は Cochrane-Piazzesi の社債リターン予測次元を、KRDD は株式評価から推計される企業部門デフォルト・リスク次元を捉える。Bharath and Shumway (2008)、Duffie, Saita, and Wang (2007)、Campbell, Hilscher, and Szilagyi (2008) はいずれも、株式市場ベースのデフォルト距離が社債市場ベースの信用リスク指標を代替するのではなく補完することを共通して強調しており、これは 3 指標を併せるといかなる単一系列でも得られない層状の読みとなるダッシュボードの枠組でもある。

これはMerton構造的デフォルト距離集計の出力であるモデル由来の系列であり、単位根の判読は直接観測された価格ではなく当てはめられた尺度を記述し、系列相関と変化点の診断は1階差分に対して行う。本系列は2016-01-31から2026-06-30まで自らの区間で検定する。

テールデフォルト距離は水準では判読が曖昧であり、Dickey and Fuller (1979)とPhillips and Perron (1988)検定がp = 0.1947とp = 0.0で単位根を棄却する一方、Kwiatkowski et al. (1992)検定も定常性を棄却するため、明確な次数は付与しない。1階差分に対してLjung and Box (1978)のポートマントーはラグ12と24で白色雑音を棄却し、Q = 251.90とQ = 353.48、p = 0.000とp = 0.000である。Bai and Perron (1998, 2003)の手続きは平均に変化点を見いださず、これは差分した対象に対するAndrews (1993)のパラメータ不安定性の推論と整合する (Perron 1989)。

これは低整数の季節成分が想定されない月次のモデル出力であるため、Hylleberg et al. (1990)とCanova and Hansen (1995)の季節装置は意味のある対象を持たず実施しない (Beaulieu and Miron 1992; Ghysels and Osborn 2001)。