2002年3月11日 – 東京 – 三菱信託銀行様ほかとの共著で掲題書籍を出版しました。本書は2001年7月23日に行ったオペレーショナルリスク管理セミナーの配布資料を下敷きに大幅に加筆修正したものです。 「オペレーショナル・リスクのすべて」 三菱信託銀行オペレーショナル・リスク研究会編 2002年3月11日発売 3,400円 東洋経済新報社
2002年2月1日 – 東京 – Simulation 方式リスクコントリビューションを PortfolioBrowser® / CreditBrowser® に機能追加しました。 [リスクコントリビューションについて] 1999年10月に追加した CreditBrowser® のリスクコントリビューション算出機能 (Analytic, 解析解方式) を含めて、 従来からあるリスクコントリビューションの理論 (= ショートフォールに着目した資産最適化理論と言い換えられるでしょう) には、分布型に対する強い仮定が前提にありました。 そのため複雑な損益プロファイル(= 多峰性を伴う非対称分布)に対応しないという大きな問題を内包しています (参考文献: 「ニッセイ基礎研所報」 2001年2月 ニッセイ基礎研究所、「金融研究」 2001年4月 日本銀行金融研究所 )。 例えば、(1)非線型性の強い格付遷移確率、(2)市場リスク・信用リスクの複合状況、(3)取引仲介先・保証先との同時デフォルトや回収額変動、などによってエクスポージャー (通常 CVaR = 期待ショートフォール ないし VaR で測られる) あるいは与信残高とリスクコントリビューションとの比例関係が崩れてしまうのです。 この問題は解析解を用いた一連のリスク計量化手法に共通する悩みであり、古くは CreditRisk+ などの保険数学 (Actuarial) を使った手法が実務応用では意味をなさなくなる主要な理由でした。 ごく一般的に生じる問題でありながら解決は非常に難しいため、理論の欠陥を認識しつつもこれまでは利用せざるを得なかったわけです。 新しい Simulation 方式は期待ショートフォールに属するシナリオ部分集合を特定し、条件付確率分布を取引件別毎に再計算、大量の離散的畳み込み演算を行うことによって、解析解方式が持つ欠点を是正する試みです。
2001年7月 – 東京 – 株式会社三菱東京フィナンシャル・グループ様の2001年版ディスクロージャー誌 (7月発行) の中で、当社との信用リスク計量モデルへの取り組みが紹介されました。
信用リスクと市場リスクを統合管理する当社リスク管理製品 PortfolioBrowser を丸紅株式会社様にご採用頂きました。
2001年4月 – 東京 – 住友信託銀行株式会社様に当社の大規模信用リスク管理システム CreditBrowser® をご採用頂きました。 また同月、株式会社三菱東京フィナンシャル・グループ様でも CreditBrowser® が稼動しました。
日本生命保険相互会社様に、信用リスク管理高度化のため、当社のCreditBrowser® をご採用頂きました。
大規模信用リスク管理システム CreditBrowser® のバージョンアップを行いました。三菱信託銀行株式会社様、株式会社東京三菱銀行様、株式会社住友銀行様ほかに順次リリース致しました。
2000年6月1日 – 東京 – 大規模信用リスク管理システム CreditBrowser® を株式会社東京三菱銀行様にリリース致しました。メガバンクにおいて CreditBrowser® の導入は、株式会社三井住友銀行様に続き、2行目となります。
新しい計量モデル「二重指数分布連続型PDFモデル」を追加しました。同一システム上で、初歩的な CreditMetrics タイプから、本格的な信用リスクモデルまで、複数の手法を比較考証することが可能です。コンプライアンス対応、モデルリスク軽減に役立ちます。
従来の債務者を基本にした多階層集計機能とは別に、取引勘定ベースの多階層集計も同時計算可能にしました。これは信託銀行や生保・損保、あるいは合併行など、同一顧客に対して複数の勘定部門から与信があるケースへの対応です。OLAP (On-Line Analytical Processing) 技術により、どちらの集計区分でも階層間の上下関係をその場で変更可能です。
1999年10月13日 – 東京 – 農林中央金庫様向けCreditBrowser® に関する記事が、日経金融新聞に掲載されました。