2005年9月28日 – 東京 – CreditBrowser® 信用リスク管理システムの 64 ビット CPU Intel Itanium2 (IA64) 対応版に関する正式サポートを開始致しました。本システム Version 3.4.x は次の新しい機能を備えています。 1,000万取引件別への対応 従来より当社製品の特徴のひとつは高速性であり大規模金融機関の実運用に耐えうる高可用性でした。信用VaR自体は珍しくもない今日では類似する機能は他社システムにもみられますが、いずれも精度を犠牲にして性能を確保する、業務面の妥協を要求する、あるいは非常に低速なローエンドユーザ向け製品です。 そうした中で10万回級のフルモンテカルロシミュレーションを100万取引件別規模で実現した CreditBrowser® はハイエンドユーザの要求に耐えるほぼ唯一の製品であったわけです。しかし一方で金融機関の再編が進み、計測対象ポートフォリオの巨大化が問題になりつつありました。具体的には500～1,000万取引件別への対応(=大手金融機関の法人向け与信+個人向け住宅ローンの全数入力)を求める顧客が存在していながら、既存の 32 ビット CPU 環境の場合には100万取引件別規模が計算能力の上限でした。この Version 3.4.x は当社からのひとつの回答です。日本ヒューレット・パッカード株式会社の Itanium2 機 HP Integrity サーバ Superdome (32 CPU / 32GB Memory) を使って測定した結果によれば, 1,000万取引件別の時価評価 x 1万回 (倍精度) のモンテカルロ計算を Version 3.4.x は12時間弱で実行します。 新しいバーゼル自己資本比率規制への対応 従来の信用VaR、EL計算機能に加えて、Basel II 関連の信用リスク指標を計算します(本機能は標準製品には含まれないオプションです)。信用VaRとともに基礎的内部格付手法(FIRB)および先進的内部格付手法(AIRB)に基づく信用リスク指標を同時に計算表示することが可能になりました。CreditBrowser® が備える扱いやすいユーザインターフェイスは変わっておりません。したがって、金融機関全体レベルから、部門レベル、個別のファンド、さらには取引件別の詳細に至るまで信用補完されていく状況を、ツリーメニューをドリルダウンしながら詳細にわたって分析できます。また、すべての取引件別についてBasel II 関連指標をファイル出力することもできます。この機能を使用する場合、CreditBrowser® […]
2005年6月22日 – 東京 – Altitude® ALM システム、 ならびに PortfolioBrowser® 信用・市場リスク管理製品の 64 ビット CPU Intel Itanium2 (IA64) 対応版に関する正式サポートを開始致しました。 Itanium2 に対応する当社製品は、 Altitude® version 1.4.4 以降、 PortfolioBrowser® 1.6.4 以降になります。 対応 OS は Microsoft Windows 2003 Server の各エディションとなります。 この Itanium2 対応版システムは、 サープラス型ALM、 NIIシミュレーション、 Over 10、000 scenario 級のモンテカルロシミュレーション、 日次・長期間の多期間シミュレーション、 年金・保険系の複雑な商品構成への対応、 中途解約への対応、 予定利回りの変動への対応などを必要とする大手金融機関の高度なニーズに応えるものです。 当社の製品は、 1998年のリリース当初から 64 ビット CPU 対応です。 すなわち、 当時唯一の汎用 […]
2005年5月 – 東京 – 当社のALMシステム Numerical Technologies Altitude® は、金融機関の全資産負債の入力を前提とした動的ポートフォリオ・シミュレーション・モデルです。 この立場から見れば、マチュリティ・マッチング型、デュレーション・ギャップ型、アセットマネジメント型、サープラス型などのALM手法の分類は、モデルに入力された資産負債の範囲と、モデルに設定されたリスクファクターの種別に帰結し、これらすべてのALM手法は動的ポートフォリオ・シミュレーション・モデルに包含されます。つまり、動的ポートフォリオ・シミュレーション・モデルは他のALM手法を包含する上位概念であり、ALMの性格づけは運用の側に依存します(下図)。 動的ポートフォリオ・シミュレーション技術の応用開発を進めるにあたっての前提は、現在および近い将来のコンピュータ技術の進歩です。これにはハードウェア的な技術革新はもちろん、優秀な人材の投入、長期的な開発経験の蓄積、十分な開発予算投入という意味が含まれます。当社が未来技術として現在注力するのはこの分野なのです。 なお目先的な金融機関顧客からのニーズとしては、むしろ静態的な純収益シミュレーション（NII）や、伝統的なギャップ分析の方が好まれることも事実。このあたりが私たちの研究への興味と現実のビジネスとをバランスさせねばならない勘所のようです。
2000年9月22日 – 東京 – 日本SGI株式会社 SGI Forum 2000 於 ウェスティンホテル東京 講演概要 数値シミュレーションはリスク管理ばかりではなく、ウェザーデリバティブやクレジットデリバティブなど派生商品のプライシングにも多用されています。こうしたケースでは、比較的小規模で機動的なモデル開発が行われており、金融機関内ではディーリングの現場でよく使われています。この講演では、金融系の数値シミュレーションを行う場合の一般的な方法論と、陥りがちなミスの事例をまとめてみました。講演主催との関連でシステムベンダー関係者も多数含まれるセミナーであったため、金融業務に馴染んでいない方でもわかるような平易さ、かつ眠気を誘わないよう内容に留意してあります。 セミナーで配布した資料「並列数値シミュレーション技術のデリバティブへの応用」(pdf 1.72MB)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。