2008年3月31日 – 東京 – 先端研究施設共用イノベーション創出事業【産業戦略利用】『みんなのスパコン』TSUBAME によるペタスケールへの飛翔・平成19年度新規利用拡大～において、「銀行業・保険業における ALM（Asset Liability Management）システムの開発」の研究テーマのもと、最大約 3000CPU を使用した並列シミュレーションを行いました。
2007年5月7日 – 東京 – 当社はオペレーショナルリスク管理先進的計測手法（AMA）への対応を前提として開発したNumerical Technologies Magnitude® の出荷を開始致しました。本製品は, 株式会社三菱UFJフィナンシャル・グループ様で採用されました。当社製品Operational Risk Browserの後継製品となります。
2001年10月22日 – 東京 – 於 大手町サンケイプラザ4階ホール
講演概要
このセミナーでは、信用および市場リスク管理に関する理論から実証研究までをとりあげました。当日は約300名の方にご参加いただきました。まず最初に、慶応義塾大学の森平教授から信用リスク研究の最近の動向についてお話いただき、次に帝国データバンク様から定性情報を用いた倒産確率予測モデルについてお話いただきました。
2001年7月23日 – 東京 – 於 大手町サンケイプラザ4階ホール
講演概要
このセミナーでは、主にデータ整備と運用を念頭においた実務的・実際的な内容をまとめてみました。規制関係では2005年予定のバーゼル合意修正関係の話題を、システム面では、トップダウン、ボトムアップ、SCA、EVTなど各種手法に対応した、OperationalRisk BrowserTM の実機デモンストレーションを行いました。当日は約260名の皆様にご参加を頂きました。
1999年6月28日 – 東京 – 「新BIS規制対応と内部モデル(下)」 ポートフォリオベース信用モデルの効用と限界 週刊金融財政事情 1999年6月28日号 要旨 IS市中協議案の一つのポイントは信用リスク計量化の内部モデルである。一般的論調では、「米銀は理論的に進んでいる、邦銀も早く追いつかないと」で片づけられかねない話題だが、その議論の実態がリスク管理機能の向上をめざすというよりも、むしろ思惑渦巻く産業規格論争に近いことは、意外にも知られていない。 現在唯一有効なクレジットメトリクス 最初に頭に入れていただきたいのは、BIS規制を念頭に「ポートフォリオベースの信用リスクモデル」を指す場合、知っておく必要のあるモデルはたった三つしかない(図表2)。しかも、本当に利用可能という意味ではただ一つ、リスク・メトリクス・グループ社(RMG社、JPモルガン社から分離独立したモデル専門会社)のクレジットメトリックスを覚えておけばよい。よく混乱するのは、デフォルト率推定モデル、クレジットデリバティブの評価モデル、ポテンシャルエクスポージャーの計算モデル、社債評価モデルなども、広く「信用リスク計量化モデル」と呼称されているためである。これらはBIS規制でいう内部モデルとは全く別物である。 もちろん、邦銀のモデルを含めてこれら以外にもモデルが多数存在する(注)。しかも、それらのうちのいくつかは図表2の各モデルよりも優れている。しかしながら、後述するように、内部モデル論争は一種の規格論争となっており、内容が優れているか否かは二の次になっている。真価がどうあろうと、国際舞台で無名なモデルは無視されているのが実情だ。 (注)我が国でマスコミ向けに発表があったモデルを列挙すれば以下の通り。 ①1997年発表の日本興業銀行のモデル。 これはクレジットリスク・プラスと同じく保険数学のアプローチを採用しており、地銀協でも採用された。 ②1998年春発表の住友銀行のモデル（＝クレジットメトリックスの拡張型にあたる当社製品 CreditBrowser® の最初期バージョンのこと）。 多期間拡張、連鎖倒産の組込み、株式対応などが特徴。 ③同時期発表のさくら銀行のモデル。 これはクレジットメトリックスの変種にあたる。 ④1999年春発表（マスコミ向けは6月）のあさひ銀行のモデル。 これは個別与信から全体与信に至る結合確率計算においてフーリエ変換を用いる点が目新しい。 邦銀大手行においては、早いところで1980年代末頃から研究が開始されており、遅れた銀行も1990年代中期のVaRブームの最中には手をつけている。このため、未公表あるいはマスコミ向け未発表の成果を含めると1990年代初頭にはかなりの進捗が見られている。しかしながら、システム化および経営面への活用については、海外他行（JPモルガンなども含む）と同じで、まだまだ発展途上の段階にあるとみられる。 歴史的経緯からみれば、これら3つのモデルはどれ一つとして先駆性やオリジナリティのあるものではない。たとえば、クレジットメトリックスの直接の先輩格はKMV社のPortfolio Manager(1993年)である。KMVモデルは基本的に株式上場会社の計量化モデルであり、未上場会社向け債権を含む銀行ポートフォリオ管理に応用するには無理があった。このため邦銀発を含めて多数の改良案を生んだ。そのなかで最も有名なのがクレジットメトリックス(1997年4月)というわけだ。付言すれば、KMVモデルもクレジットメトリックスも、さらに歴史を溯れば株式を企業資産に対するコールオプションとして評価するマートン・モデル(1974年)が原点にある。 二番目のクレジットリスク・プラスは、クレジットメトリックスの名が売れた後に良いタイミングで発表された(1997年10月)。クレジットメトリックスに対する批判の一つとして大規模な計算を必要とする点が指摘されていたが、これを保険数学のテクニックを使って簡易なモデルに仕立て上げた点が受けたわけである。三番目のクレジット・ポートフォリオ・ビューは、同じタイミング(1997年秋)に計量経済モデルでも信用リスクの計算を行うように提案したものである。 それにもかかわらず、クレジットメトリックスが唯一有効であるとした理由は、他のモデルには明白な問題があるからである。クレジットリスク・プラスが仮定した保険数学は、カードローンや住宅ローンのように、①債権本数が膨大で、②しかも少数の債権に対する与信集中が起きていない、という条件下でしか有効に機能しない。邦銀ポートフォリオで問題になっているようなゼネコン向け巨額与信の焦げ付きなどがあれば、リスク量の過小評価になることを簡単に証明できてしまう(詳細については当社ホームページ http://www.numtech.co.jp/ 内のドキュメント「CreditBrowser® Version 2 規制対応を越えて」参照)。 それでもなお現在、下火傾向にあるとはいえクレジットリスク・プラスがまだ比較対象にされているのは、内部モデルを実際に使ったことのある経験者がまだまだ少ないためと思われる。クレジット・ポートフォリオ・ビューの計量経済学的アプローチは、誰でも最初に考えるもので、企業信用力の代理変数(proxy value)を何に求めるかという問題に帰着する。クレジットメトリックスのデザイナーも当然ながら気づかなかったはずはない。にも関わらず採用しなかった理由は計量経済学的アプローチに対する欠点(要するに当たらないということ)もまた広く知られた事実であったためであろう。逆に、計量経済学的要素をクレジットメトリックス型モデルのなかに取り込むことは容易なので、今後はそうしたハイブリッド型モデルも登場するだろう。 こうした事情から、最近の内部モデルに関する議論は、クレジットメトリックスのアプローチに強く染め上げられている。 (図表2)代表的な内部モデル手法 名称 CreditMetrics (J.P.Morgan / RMG) CreditRisk+ (CSFP) CreditPortfolioView (McKinsey) 計量化アプローチ Mertonモデル (企業価値が一定比率以上下がった場合をデフォルトとする) 保険数学(大胆な統計学的仮定を使い、解析的に計算する) 計量経済モデル(マクロ指標を使い推計式でデフォルト率を求める) 格付け変化に伴う債権評価額の変動を考慮するか Yes (BIS定義の時価価値＝MTM方式) No (BIS定義のデフォルトモード＝DM方式) Yes […]
1999年5月18日 – 東京 – 金融財務研究会主催 於 東京証券会館 概要 咋今、日米金融当局による信用リスク規制強化、BIS の自己資本規制見直し論議が加速しています。 この種の規制論議は、個別金融機関のリスク管理水準向上の観点のみから客観的・中立的検討が行われているとは限りません。市場リスク規制導入の時と同じく、各国・各金融機関の意図、すなわち有力行の資本レバレッジ拡大欲求や、他国・他社をバッシングすることによる比較優位効果狙い、あるいは不利な話題から論点をそらせたいとする意欲が見え隠れするなど、政治的思惑が多分に働いていることも事実です。 ゆえに規制に対応する金融機関は、着地点を予想しながらこの流れについていかねばなりません。また、そうしなければ、第2次 BIS 規制時と同じ辛酸を嘗めることになるでしょう。そこで、このセミナーでは4月21日に発表された BIS レポート、Credit Risk Modelling: Current Practices and Applications（バーゼル銀行監督委員会「信用リスク・モデル：現状とその活用」、仮訳が日本銀行のホームページにあります）に沿って、金融機関側の立場から信用リスク規制、特に内部モデル対応に纏わる諸問題を冷静な目で整理すべく試みました。ともすれば数学的側面に流れがちなこの問題への理解と皆様の見識を高め、対外競争上の必要悪としての理論武装強化、あるいは本質的意味合いでの信用リスク管理水準向上の一助となれれば幸いです。 セミナーで配布した資料 セミナーで配布した資料「信用リスク規制への内部モデル対応 pdf 3.9MB」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。 内容目次 1. 第2次BIS規制をめぐる顛末 1.1 発端 (～1992) 1.2 規制当初案 (1992頃) 1.3 論点拡大 (1993～1995) 1.4 業界団体の活躍 (1993～) 1.5 VaR モデル登場 (1994) 1.6 米国勢の攻勢 (1993～1996) 1.7 VaR システムブーム (1994～1997) […]
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。