本研究では債務者の属性別にグループ分けした消費者ローン･プールを対象にクレジット･イベント（延滞やデフォルト）のモデル化をおこなう。最初に計数回帰モデルの中から理論的整合性とパラメター推定の実行可能性からモデルの選択基準を検討する。その結果、分布の再生性とoverdispersionがモデルの選択基準であり、負の２項モデルの中でもNB1とよばれるタイプ（分散が期待値の線形関数となる）が選択されることが明らかにされた。モデルの説明変数にはローン･プールの属性だけでなく観測時点の共変量を取り込むことが可能であり、与信後の経過時間･季節性、失業率などのマクロ経済変数を取り込むことができる。本モデルの有効性は実証分析の結果を待たなければならないが、類似の特性を示すと予想される保険契約の解除を対象にした実証分析をおこなった。パラメター推定はパネル分析よりおこなった。実証分析の結果、契約後の経過時間や季節性、とりわけ失業変化が解約数に影響を与えることが明らかにされた。

Application of the count panel data models to credit event (default/delinquency) of consumer loans is discussed. Model selection criteria is reproductive property of distribution and overdispersion property, and a negative binomial model, NB1 (variance is a linear function of the mean), is selected. Empirical study of the model is conducted by using insurance surrender data. Model parameters are estimated through panel data analysis. Macroeconomic indices as well as policyholders’ attributes are taken as explanatory variables. It is found that surrender of the insurance contract is predominantly explained by change of unemployment rates, time elapsed from the contact data, and seasonality.