決算期変更について 当社の初年度にあたり、本決算期日を3月末日とし、1998年7月1日から1999年3月31日までの9カ月決算と致します。 業務環境 現在、金融リスク管理に関するシステム市場全体を見渡しますと、主要な分野として、(1)ALM （Asset Liability Management、アセットライアビリティマネジメント）、(2)市場VaR（Value at Risk、バリューアットリスク）、(3)審査およびスコアリング、(4)信用VaR、(5)ポートフォリオ／ポジション管理、をあげることができます。 (1)のALMシステムについては古くからホスト系システム主体に構築されており、持続的な更新需要が存在します。 (2)の市場VaRシステムは、国際決済銀行による市場リスク規制（いわゆる第2次BIS規制）を契機とし、1994年頃から普及期を迎えたものです。 現在では大手金融機関はほぼ導入を終えており、需要も一服感があります。 (3)の審査およびスコアリングの分野は、歴史としてはかなり古いものです。 比較的最近に新たな技術開発の試みが行われておりますが、大きなうねりにはなっておりません。 (4)の信用VaRシステムは、市場VaR技術の拡大発展型にあたり、時代の要請を受けて根強い需要があります。 しかしながら、広範囲の業務知識を要する上に、市場VaRに比べて遥かに複雑かつ高度な数値シミュレーション技術を必要とするため難易度が高く、現在ようやく普及期を迎えつつある段階に過ぎません。 (5)のポートフォリオ／ポジション管理システムは、ディーリングシステムとの組み合わせ需要が堅調にあります。 このように金融リスク管理に関するシステム需要は、昨今の社会情勢、当局規制の動向、金融業界内の状況を映しながら分野別には明暗あるものの、総じて見れば堅調に推移しております。 当社は信用リスク管理システムを主力とする研究開発型企業であり、自社内に研究開発リソースを持つ日本国内で唯一の独立系システムベンダーというユニークな立場にあります。 このため、システム販売およびコンサルティングへの需要を背景として、当社は設立初年度を順調に終えることが出来ました。 当期売上高 270,057,302円 借入金の状況 長期借入金、短期借入金ともにありません。 資本の状況 資本金 30,000,000円＋プログラム等準備金(注) 51,170,000円 (注)租税特別措置法第20条の2第1項及び第57条第1項の表の第1号の中欄のロに規定する汎用プログラム(制御プログラム以外のもの)として、情報処理振興事業協会にソフトウェア登録。 登録番号25295。 登録年月日 平成11年2月28日。 設備投資の状況 当社の顧客である金融機関への支援能力維持と、業界内における市場競争力の維持を念頭に置けば、自社ノウハウ蓄積の重要性については言うまでもありません。 特に金融機関から見た場合、当社はR&D部門のアウトソーシングとも受け取れるはずです。 このため当社では、大学、学会関係者との密接な連携のほか、システム関連の設備投資を積極的に実施しております。 例えば当社の研究開発用設備は計算サーバーだけで各社の中上位機種ワークステーションを中心に総計10プロセッサの並列処理環境を備えており、主記憶は10GBytes、二次記憶容量は約400GBytesに達する大規模なものです。 使用OSはDigital UNIX, Sun Solaris, Windows NT、使用データベースはOracle8 Enterprise Edition、Sybaseによる強力な計算環境を構築しております。 今期の事業方針 前期中に当社は、当社開発の信用リスク管理製品 CreditBrowserTM を Version 1.5 から 2.0 にバージョンアップ致しました。 先頃、同製品は情報処理振興事業協会の汎用プログラム認定を受け、名実ともに当社の汎用パッケージ製品としての形態を整えました。 […]
1999年4月27日 – 東京 – 日本オラクル社主催 信用リスク管理セミナー 於 帝国ホテル 講演概要 当日は主要金融機関、公的機関の企画・研究・システムご担当の方々を中心に、240名（数字は一般参加者のみ）のご参加を頂きました。当日は Sun Solaris 版 CreditBrowser® のデモンストレーションを実施致しました。 目次 タイトル 1. 信用リスクモデルの現在 1.1 ２つの目的 1.2 ３つのハードル 1.3 与信件別のデータベース化 1.4 疑似キャッシュフローを立てる 1.5 ロールオーバーを考慮する 1.6 相関推定と業種コード問題 1.7 簡便法の限界 1.8 演算性能の向上 2. リミット管理・規制対応としての 信用リスク計量化モデル 2.1 規制対応のみを考えたモデル 2.2 監督庁マニュアルの弱点補完(1) 2.3 監督庁マニュアルの弱点補完(2) 3. CreditBrowser® の今後 3.1 システムプロジェクトの姿 3.2 CreditBrowser® のロードマップ 3.3 原価計算ツールとして 3.4 DCF法 3.5 DCF法による倒産時期の判定 ご注意 […]
1999年4月22日 – 東京 – Version 2.1 は、現行のBIS信用リスク規制案の内容に最も近い米JPモルガンのCreditMetricsの機能をカバーした上、BIS定義のデフォルトモード方式（会計価値ベース）とMTM方式（現在価値ベース）の双方、多期間モンテカルロ、OLAP技術によるデータ・ドリルダウン機能、米国以外の与信把握を可能にするクレジットスプレッドモデル、高速化（都銀クラスの法人企業ポートフォリオ、すなわち5万社、15万件、OLAPによる勘定区分総数10万件以上、これに乗ずること1万回のモンテカルロ・シミュレーションを約2時間で処理）、などが特徴です。
1999年4月2日 – 東京 – 理財工学研究センター設立記念シンポジウム 於 東京工業大学 講演概要 金融リスク管理の学問分野は、社会科学の常として実社会と離れた存在ではありえない。ところが信用リスクの分野では、数十万次元級の多期間シミュレーションという計算量の壁、実証データの非公開の壁が障害となり、研究の進展が妨げられているといえよう。 そこで本稿では、現時点で実用レベルにある商用信用リスク管理シミュレーションシステムとしては数少ない製品を有する当社の経験をもとにして、金融機関が直面しているリスクの実像を描き、リスク管理モデルに関する一定の指針を示したい。また、研究開発型企業としてこれまでに当社が導き出した実践的技術・周辺研究についても解説を加える。 内容目次 1. はじめに 2. 問題の本質を理解する （１）結果こそがすべて （２）銀行ポートフォリオを分析する 3. モデルをデザインする （１）リスク量に解析解は存在するか （２）金融シミュレーションという新分野 （３）準乱数法の時代 （４）モーメントマッチングと疑似乱数 （５）Mersenne Twister （６）格付別回収率別イールドカーブ （７）多期間シミュレーションとロールオーバー （８）連鎖倒産の記述 （９）個別株価リスクの統合 （10）確率密度分布のOLAP演算とWhat-If機能 4. モデルを利用する（１）複数のモデルを備える （２）会計価値ベースと現在価値ベースの考え方 （３）リスクリミット管理と所要自己資本算出への応用 （４）資産選択ツールとしての利用 （５）資産の自動最適化は可能か5. おわりに セミナーで配布した資料「金融リスク管理と乱数技術 ～超高次元下の要素間連鎖性記述および多期間モデル」(pdf 1.6MB)はこちらからご請求いただけます。 その他セミナーで配布した資料は www.numtech.co.jp/resources/presentations-reports/ でご確認いただけます。
1999年3月1日 – 東京 – モーメントマッチングによるモンテカルロ法の改善効果に関する記述をNtRandのページに追加しました。モーメントマッチングによるモンテカルロ法の改善効果
1998年10月1日 – 東京 – 当社は信用リスク管理システム CreditBrowser®のVersion 1.5をリリースしました。Version 1.5 の目玉はクレジットスプレッドモデルの内蔵です。JPモルガン方式のように米国市場以外では事実上入手不可能な社債スプレッドに頼る必要はなくなり、国内与信への対応が強化されました。対顧客貸出スプレッド算出への応用も期待されます。CreditBrowser® Version 1.5は、株式会社住友銀行様にご採用頂いております。