リスクマネジメント（総論）

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いおりおおふさ
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1 リスクマネジメント ( 総論 ) 2018 年 7 月日本銀行金融機構局金融高度化センター

2 目次 1. リスクリスクマネジメントの定義 2. リスクの計量化 3.VaRの計測と検証 4. ストレステストシナリオ分析 2

3 1. リスクリスクマネジメントの定義リスクの定義組織の目標目的の達成に ( マイナスの ) 影響を与える事象の発生可能性影響の大きさと発生の可能性に基づいて測定される 3

4 目標リスク統制目標リスク統制リスクマネジメント 4

響リスク事象影響リスクマップ固有リスク残余リスク大コントロール 3 2 1 大影度4

5 響リスク事象影響リスクマップ固有リスク残余リスク大コントロール大影度4 3 2 発生可能性小低高統制リスク / 脆弱性 5 低 4 3 高小度発生可能性 5

6 固有リスク残余リスクコントロール等が全く整備されていないと仮定した場合に存在するリスク不利な事象の影響と発生の可能性を軽減する措置 ( コントロール等 ) を講じた後にさらに残るリスク統制リスク / 脆弱性機能しないコントロール手続きに依存するリスク統制リスク脆弱性コントロール小さい低い強い ( 有効である ) 大きい高い弱い ( 有効でない ) 6

7 リスクマネジメントの定義組織の目標目的の達成に関して合理的保証を提供するため発生する可能性のある事象や状況を識別評価管理コントロールするプロセス 1. 組織の目標目的の確立 2. リスクの識別 / 評価 / 優先順位付け 3. コントロール等のリスク軽減措置 4. モニタリング / 修正 7

8 響リスク評価の様々な手法 1 リスクマップ方式残余リスクでみて右上の領域 ( 影響度が大きく発生可能性が高い ) の方が重要度が高いと評価するのが一般的固有リスクでみて影響度が大きい方が重要度が高いと評価することもある残余リスクでみて発生可能性が高い方が重要度が高いと評価することもある固有リスク残余リスク大コントロール大影度4 3 2 発生可能性リスク事象影小低高統制リスク / 脆弱性 5 低 4 3 高小度発生可能性 8 響

9 2 スコアリング方式影響度発生可能性コントロールの有効性を評点化し乗じることによって残余リスクを評点化する残余リスクの評点に閾値を設けて重要度を評価するのが一般的固有リスクの影響度やコントロールの有効性の評点に閾値を設けて重要度を評価することもある ( 例 ) リスク内容固有リスクコントロール残余リスク影響度 ( 評点 A) 発生可能性 ( 評点 B) 有効性 ( 評点 C) 評価 ( 評点 A B-C) XXXXX 点点点 - 点 XXXXX 点点点 - 点 9

10 3 リスク計量化方式残余リスクの影響度を金額ベースに換算しそれぞれの発生可能性の想定( 〇年に1 回 ) を置く影響度が一定金額を超えたり発生可能性が一定頻度を超えるとき重要度が高いと評価するリスク内容影響度直接費用間接費用その他発生頻度統制上の改善点 XXXXX 〇円〇円〇年に 1 回 XXXXX 円円顧客の信用を毀損年に 1 回 XXXXX 円円年に 1 回 XXXXX 円円顧客の信用を毀損年に 1 回 ( 例 ) 10

11 共通点相違点 ( 共通点 ) リスクマップ方式リスク評点化方式リスク計量化方式いずれの方式でもリスクの重要度や優先順位を決めることは可能 ( 相違点 ) しかし当該組織の収益経営体力と対比して過大なリスクを負っているか否かはリスク計量化方式でないと判定できない 11

12 3. リスクの計量化リスク事象の影響度を金額換算し発生可能性を確率であらわすリスク事象の発生シミュレーションや統計的分析により経営に与える影響を把握する響度確率影大金額リスク事象の小発生シミュレーション低発生可能性高統計的分析 12

13 VaR( バリューアットリスク ) リスクファクター (X: 金利株価為替など ) の推移とその確率分布ポートフォリオンの現在価値 (PV) の確率分布 T 日間変化率 T 日間変化率 T 日間変化率 T 日間変化率 T 日間変化率 σ T X Xs X X X 0? σ T 利益 PV 0 σ T 99% 信頼水準確率 -σ T Xt X -σ T 資本 VaR 損失 - σ T 2.33 σ T t 0 X PV=PV(X) PV 過去現在将来観測期間仮定 1 リスクファクターの確率分布は正規分布 ( i.i.d.) 保有期間 PV 0 価値 PV PV=Δ X + 定数項仮定 2 は一定すなわちポートフォリオ価値 PV はリスクファクターの 1 次関数としてあらわされる X 0 リスクファクター X (T 日間変化率 ) 13

14 信頼係数感応度ボラティリティ VaR = 2.33 σ T ポートフォリオの現在価値はリスクファクターの変動の影響を受けて変化する VaRはリスクファクターのボラティリティとリスクファクターの変動に対する現在価値の感応度を考慮したリスク指標ボラティリティ = リスクファクターがどれだけ変動するか (σ T : 変化率の標準偏差 ) 感応度 = 現在価値ベースではリスクファクターの変動がどれだけ増幅されるか ( : 関数式の傾き ) 14

15 VaR( バリューアットリスク ) の発展 VaR の計測モデルは改良が加えられ様々な計測手法が開発された分散共分散法モンテカルロシミュレーション法ヒストリカル法 15

16 VaR( バリューアットリスク ) の発展リスクの計測対象も市場リスク以外にも貸し倒れなどの信用リスクや事件事故システム障害災害など業務全般に係るオペレーショナルリスクに拡大最近では各リスクカテゴリーのリスクを VaR という共通の尺度で測定してリスクを統合管理する企業金融機関が増加している 16

17 リスクカテゴリー別に見た損失分布 ( イメージ ) 市場リスク EL VaR 99 % 利益額 ±0 損失額信用リスクオペレーショナルリスク EL VaR 99% 0 損失額 17

18 統合リスク管理資資本の範囲内でのリスクテイクリスクの計測リスク対比でみた収益性信用リスク見合いの資本市場リスク見合いの資本信用 VaR 市場 VaR 目標設定と実績フォロー目標設定と実績フォロー本オペリスク見合いの資本オペVaR 目標設定と実績フォロー 18 バッファー

19 VaR を定義する 1 過去の一定期間 ( 観測期間 ) の変動データにもとづき 2 将来のある一定期間 ( 保有期間 ) のうちに 3 ある一定の確率 ( 信頼水準 ) の範囲内で 4 被る可能性のある最大損失額を 5 統計的手法により推定した値をVaR として定義する 19

20 VaR の特徴を一言でいうと過去のデータを利用して統計的手法で推定される確率を伴うリスク指標 20

21 VaR( バリューアットリスク ) はどのくらいの損失がどのくらいの確率で起きるかが分かる画期的なリスク指標であるしかも過去のデータに基づき統計的手法を用いて求められるため客観性が高いそのため株主顧客当局に対する説得力が高い 21

22 VaR( バリューアットリスク ) は統計的手法によって求められる指標であるためその前提を確認する必要がある厳密にいえば統計的に推定された値であり使用に耐えられるかバックテストなどで統計的に検証する必要がある過去は繰り返すという考え方に基づいて求められているため予測値としては限界があるストレステストなどで補完する必要がある 22

23 3.VaR の計測と検証金利株価為替等のリスクファクターの変動に伴って金融資産負債の価値が確率的にどのように変動するかを捉える市場 VaRの計測手法としては 1 分散共分散法 2モンテカルロシミュレーション法 3ヒストリカル法等があるが各計測手法の制約を踏まえリスクプロファイルに合った計測手法を選択する必要がある 23

24 A. 分散共分散法 - デルタ法とも呼ばれるリスクファクターが正規分布にしたがって変動しリスクファクターに対する当該資産負債の現在価値の感応度 ( デルタ ) が一定であると仮定して VaR を算出する ( 利点 ) VaR の算出が容易 ( 欠点 ) リスクファクターの変動が必ずしも正規分布に従うとは限らない ( 例えば実際の分布がファットテイルの場合 VaR を過少評価する可能性 ) 感応度 ( デルタ ) が一定にならない場合は近似式での計測となる感応度 : デルタ ( )= PV/ X 24

25 分散共分散法 ( ムービングウィンドウ法 ) T 日間変化率 T 日間変化率 T 日間変化率 T 日間変化率 T 日間変化率利益 σ T X Xs X X X 0? σ T 99% 信頼水準確率 -σ T Xt X 99%VaR - σ T 損失過去観測期間仮定 1 リスクファクターの確率分布は正規分布 ( i.i.d.) t 0 現在保有期間 X 将来仮定 2 は一定すなわちポートフォリオ価値 PV はリスクファクターの 1 次関数としてあらわされる PV 0 PV=PV(X) 価値 PV X 0 PV PV=Δ X + 定数項リスクファクター X (T 日間変化率 ) 25

26 信頼係数感応度ボラティリティ VaR = 2.33 σ T ポートフォリオの現在価値はリスクファクターの変動の影響を受けて変化する VaRはリスクファクターのボラティリティとリスクファクターの変動に対する現在価値の感応度を考慮したリスク指標ボラティリティ = リスクファクターがどれだけ変動するか (σ T : 変化率の標準偏差 ) 感応度 = 現在価値ベースではリスクファクターの変動がどれだけ増幅されるか ( : 関数式の傾き ) 26

27 分散共分散法 ( ムービングウィンドウ法 ) の計算例 ( 例 ) 投信残高 (PV) :100 億円 ( 東証 TOPIX 指数に完全連動 ) ( 注 1) リスクファクター (X t ): 東証 TOPIXの10 日間変化率 X t は同一かつ互いに独立な正規分布 N(0,σ 2 ) にしたがって変動すると仮定観測期間 : 250 日保有期間 : 10 日間信頼水準 : 99% 現在価値の変化額 = 100 億円東証 TOPIX の 10 日間変化率 VaR= 信頼係数感応度 (Δ) リスクファクターの標準偏差 (σ) = ( 注 2) 億円 σ ( 注 1) リスクファクターとしては金利為替株価等の変化率 ( 幅 ) を利用することが多い ( 注 2) 感応度 (Δ) は 100 億円 (= 現在価値の変動額東証 TOPIX の 10 日間変化率 ) 27

28 分散共分散法 ( ムービングウィンドウ法 ) による計算例 VaR の計算シート分散共分散法 ( デルタ法 ) 株式投信 100 億円保有期間信頼水準信頼係数 ( 関数 NORMSINV) 10 日 % 2.33 観測データ 250 標準偏差 ( 関数 STDEVA) % 正規分布と想定信頼係数標準偏差 10 日間変化率予想変化率感応度 VaR 2006/9/ = 9.00 億円 2006/9/ /9/ /9/ /9/ PV=Δ*X 2006/9/ PV : 株式投信価額 2006/9/ X : 東証 TOPIX 指数の変化率 2006/9/ Δ: 直近時点の株式価額 (PV 0 ) /9/ /9/ MW 法 : ムービングウィンドウ法 2006/9/ /9/ /9/

29 複数のリスクファクター相関の考慮ポートフォリオ価値に影響を与えるリスクファクターは複数存在するリスクファクター間の相関がリスク総量を変化させるため相関をみながらポートフォリオの残高構成を見直すのが一般的分散投資によるポートフォリオ価値の安定化レバレッジを利かせたハイリスクハイリターン投資代表的なリスクファクター間の相関の変化をフォローすることが重要 29

30 国債価格変化率と株価変化率の相関関係 Ⅱ Ⅳ のエリアに分布が多く負の相関が観察される Ⅱ Ⅰ 国債 10 日間変化率相関係数 ρ= Ⅲ 東証 TOPIX 観測期間 :2005/9~2006/9 10 日間変化率 Ⅳ 30

31 分散共分散法 ( デルタ法 ) の計算例リスクファクターが 2 つの場合 VaRの計算シート分散共分散法 (MW 法 ) ポートフォリオ株式投信 100 億円単独 VaR 標準偏差信頼係数感応度 10 年割引国債 100 億円株式投信 9.00 = 割引国債保有期間 10 日信頼水準 % ポートVaR 単純合算観測データ 250 日相関考慮後 >2: ポートフォリオ効果東証 TOPIX 10 年割引国債投信 VaR 国債 VaR 相関行列 10 日間変化率 10 日間変化率投信 VaR 2006/9/ 国債 VaR 2006/9/ /9/ 行列計算 ( 関数 MMULT) 2006/9/ /9/ /9/ 行列計算 ( 同 ) 2006/9/ VaR 2 : /9/ VaR : /9/ /9/ 投信感応度国債感応度分散共分散行列 2006/9/ 投信感応度 2006/9/ 国債感応度 2006/9/ /9/ 行列計算 ( 関数 MMULT) 2006/9/ /9/ /9/ 行列計算 ( 同 ) 2006/9/ ポート分散 : ( 単位調整 ) 2006/9/ ポート標準偏差 : /9/ 信頼係数 /8/ ポートVaR

32 ( リスクファクターが 1 変量の場合 ) 99%VaR= 信頼計数 σ = 信頼係数 σ 2 = 信頼係数感応度分散感応度 32

33 ( リスクファクターが多変量の場合 ) 99%VaR = 信頼計数 X1 X2 XN V X1 COV(X 1 X 2 ) COV(X 1 X 2 ) V X2 COV(X 1 X N ) COV(X 2 X N ) ( 分散共分散行列 ) X2 X1 ( 感応度 ) ( 感応度 ) COV(X 1 X N ) COV(X N X 2 ) V XN XN = ( 単独 VaR) VaR(X 1 ) VaR(X 2 ) VaR(X N ) 1 ρ(x 1 X 2 ) ρ(x 1 X N ) VaR(X 1 ) ρ(x 1 X 2 ) 1 ρ(x 2 X N ) VaR(X 2 ) ( 相関行列 ) ( 単独 VaR) ρ(x 1 X N ) ρ(x N X 2 ) 1 VaR(X N ) 33

34 留意事項リスクファクターの変動が正規分布に従うと仮定しているデルタは一定であると仮定している実際には上記の仮定が満たされることはないが分散共分散法で計測されたVaRは全く意味がないのか? 分散共分散法で計測されたVaRについて近似的な適用が可能かどうかを検討する 34

35 リスクファクターの変動 : ファットテールなケース東証 TOPIX 日次変化率の分布ファットテール実分布正規分布 35

36 ポートフォリオ価値とリスクファクターの関係 : デルタ一定が満たされないケースポートフォリオ価値 PV PV=PV(X) PV 2 PV 1 X 1 X 2 リスクファクター X 36

37 B. モンテカルロシミュレーション (MS 法 ) 乱数を利用して繰り返しリスクファクターの予想値を生成する上記リスクファクターの予想値に対応した当該資産負債の現在価値をシミュレーションにより算出するシミュレーションで得られた現在価値を降順に並べて信頼水準に相当するパーセンタイル値から VaR を求める ( 利点 ) リスクファクターの確率分布について正規分布以外も想定可能非線型リスクにも対応が可能 ( 欠点 ) リスクファクターの分布に前提あり ( モデルリスク ) 複雑なモデルで大量のデータを扱うと計算負荷が重い 37

38 乱数を発生させ繰り返しリスクファクターの予想値を生成そしてポートフォリオの価値変動をシミュレーションする現在価値 PV 99% 99%VaR 関数式 PV=PV(X) リスクファクター (X) の予想値をポートフォリオの価値変動 (PV) に変換する過去の観測データの特性 ( 標準偏差等 ) から確率分布の形状を特定する ( 注 ) 正規分布以外の分布も想定可能リスクファクター X 乱数を発生させ繰り返しリスクファクター (X) の予想値を生成 38

39 VaR の計算シートモンテカルロシミュレーション法株式投信 100 億円保有期間 10 日 F9キーで再計算信頼水準 99.0 % 観測データ 250 分布関数を特定 ( ここでは正規分布 ) VaR 標準偏差 % ( 関数 STDEVA) 8.92 億円 2006/9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/8 乱数で1 万個の予想変化率を発生関数 PERCENTILE NORMSINV(RAND()) 標準偏差 10 日間 10 日間残高 10 日間変化率予想変化率予想増減額 = 億円 = = = = = = = = = = = = = =

40 留意事項分散共分散法ではデルタ一定が前提となっている非線形リスクが強いオプション性の商品等については分散共分散法によるVaRの計測値では近似精度が十分に得られないことがある非線形リスクが強い商品については正確な価格算出モデルを利用してモンテカルロシミュレーション法や後述のヒストリカル法により VaRを計測するのが望ましい 40

41 デルタ (Δ) 一定の仮定が満たされなくても近似精度が相応に得られ分散共分散法を適用しても問題がないケース価値 PV PV=PV(X) PV 0 PV=Δ X + 定数項で近似可能 X 0 リスクファクター X 41

42 デルタ ( ) 一定の仮定が満たされないため近似精度が殆ど得られず分散共分散法を適用するのが適当でないケース PV=PV(X) PV 0 PV=Δ X + 定数項では近似できない X 0 リスクファクター X 42

43 C. ヒストリカル法現時点のポートフォリオ残高構成を前提に過去のリスクファクター値を利用して理論価値を遡って計算するこうして得られた現在価値の分布を用いて信頼水準に相当するパーセンタイル値からVaRを求める ( 利点 ) 確率分布として特定の分布を前提にしない過去のデータ変動にもとづく分布を利用するため過去のデータ変動が持つファットテール性非線形リスクを相応に勘案することができる ( 欠点 ) 過去に起こったことしか取り扱えない観測期間を短くとるとデータ数が不足し計測結果が不安定化するデータ数を確保するため観測期間を長くとると遠い過去のデータに引摺られ直近のデータ変動が反映されにくい 43

44 ヒストリカル法は過去のデータ変動を利用してそのままヒストグラムを作る ( イメージ図 ) 特定の確率分布を仮定しない過去のデータ変動をそのまま利用して現在価値をヒストグラム化する 99% ファットテール VaR 99% 点現在価値 PV 44

45 VaR の計算シートヒストリカル法株式投信 100 億円保有期間 10 日信頼水準 99.0 % 観測データ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/8 2006/9/7 VaR 関数 PERCENTILE 8.40 億円 10 日間 10 日間残高変化率予想増減額 = 億円 = = = = = = = = = = = = = = =

46 留意事項 VaR 計測モデルをブラックボックス化させてはならずリスクプロファイルに合致したVaR 計測モデルを選択する必要があるしかし多大な経営資源コストをかけてより高度なVaR 計測モデルへの乗り換えを図ることだけが経営の選択肢ではないたとえば 1 現行 VaRモデルの限界を踏まえてストレステスト多様なシナリオ分析を強化する 2 リスク量の捕捉が難しい複雑なリスクプロファイルの仕組商品投資からの撤退を検討するなど幅広い選択肢の中から検討を行うことが重要 46

47 バックテストによる VaR の検証 VaRは過去の観測データから統計的手法を用いて計測された推定値バックテストによる検証を要する VaRの計測後事後的にVaRを超過する損失が発生した回数を調べる VaR 超過損失の発生が信頼水準から想定される回数を大幅に上回っていないか例えば 99% の信頼水準のVaRを計測している場合は VaRを超過する損失が発生する確率は 100 回に1 回と想定される 47

48 ( 参考 ) バーゼル銀行監督委員会の 3 ゾーンアプローチ信頼水準 99% 保有期間 10 日のトレーディング損益に関する VaR 計測モデルについて 250 回のうち何回 VaR を超過する損失が発生したかによってその精度を評価する超過回数評価グリーンゾーンイエローゾーンレッドゾーン 0~4 回 (2% 未満 ) 5~9 回 (2% 以上 4% 未満 ) 10 回以上 (4% 以上 ) モデルに問題がないと考えられる問題の存在が示唆されるが決定的ではないまず間違いなくモデルに問題があるマーケットリスクに対する所要自己資本算出に用いる内部モデルアプローチにおいてバックテスティングを利用するための監督上のフレームワーク 1996 年 1 月バーゼル銀行監督委員会 48

49 VaR を超過する損失が発生する回数 (K) とその確率 VaRを超過する確率 p = 1 % VaRを超過しない確率 1-p = 99%( 信頼水準 ) VaRの計測個数 N=250 発生確率 f(k) = 250 C K (0.01) K (0.99) 250-K 項分布 N=250,p=1% K:VaR 超過損失の発生回数 49

50 バックテスト (2 項検定 ) 観測データ数 250 N 回 N 回の観測で K 回 VaR を超過する確率信頼水準 99% 1- 信頼水準 1% p% 2 項分布 N C K p K (1-p) N-K VaR 超過回数 (K 回 ) 確率累積確率 VaR 超過回数 (K 回以上 ) % % 0 回以上 % 91.89% 1 回以上 % 71.42% 2 回以上 % 45.68% 3 回以上 % 24.19% 4 回以上 % 10.78% 5 回以上 % 4.12% 6 回以上 % 1.37% 7 回以上 % 0.40% 8 回以上 % 0.11% 9 回以上 % 0.03% 10 回以上 % 0.01% 11 回以上 % 0.00% 12 回以上 % 0.00% 13 回以上 % 0.00% 14 回以上 % 0.00% 15 回以上 50

51 バックテストは検定の考え方にしたがって行う VaR 計測モデルは正しい ( 帰無仮説 ) VaR 超過損失の発生が 250 回中 10 回以上発生した VaR 超過損失の発生が 250 回中 10 回以上発生する確率は 0.03% と極めて低い VaR 計測モデルは誤っている ( 結論 ) 51

52 分散共分散法 VaR の検証例ポートフォリオ株式投信 100 億円 10 年割引国債 100 億円保有期間 10 日信頼水準 % バックテストによる VaR の検証シート観測データ 250 日東証 TOPIX 10 年割引国債ポートフォリオ VaR( 分散共分散法 ) 超過回数 ( 超過 1: 範囲内 :0) 10 日間変化額 10 日間変化額 10 日間変化額株式投信割引国債ポート全体 /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/

53 バックテストの分析活用バックテストにより VaR 超過損失の発生が判明したときはその原因背景について分析を行うのが重要 VaR 超過損失の発生事例の分析により 1 ストレス事象の洗出しや 2VaR 計測モデルの改善に繋げることができる 53

54 VaR 超過損失の発生原因背景ストレス事象の発生ボラティリティの変化 VaR 計測後ボラティリティが増大確率分布モデルの問題実際の確率分布が正規分布よりもファットテイルトレンド自己相関がある T 倍ルール * での近似に限界 *VaR 計測で保有期間を調整する手法のこと観測データ数の不足観測データが不足すると VaR は不安定化観測期間が不適切遠い過去の観測データ ( ボラティリティ小 ) の影響 54

55 4. ストレステストとシナリオ分析リスクプロファイルが多様化複雑化しているため複数の定量的なリスク指標と定性的な情報を組み合わせて複眼的にリスクを把握する重要性が増している金融危機の発生後 VaRを過信せずストレステストシナリオ分析の結果等を使ってリスクの状況を複眼的に把握すること予兆管理などの観点からフロント部門における定性的な情報を収集活用することの重要性が強調されるようになった 55

56 包括的なリスク把握 ( 概念図 ) 計量化困難なリスク計量化可能なリスク VaR で捕捉可能なリスク定性的な情報により計量化できないリスクの予兆などを把握する VaR では捕捉できないリスクは他のリスク指標やストレステストやシナリオ分析で把握する VaR 計測の前提手法を見直し VaR をベンチマークとして活用する 56

57 金融危機以前ストレステストで VaR を補完する 99%VaR 経営体力の限界ストレステスト 57

58 金融危機後ストレステストシナリオ分析を経営に活用する短期の視点中長期の視点シナリオ分析 1 ( 経営陣フロントの懸念事項 ) ストレステスト ( 過去 10 年最大変動 ) シナリオ分析 2 ( マクロ経済アプローチ ) リバースストレステスト ( 経営体力維持可能 ) エクストリームシナリオ ( 経営体力毀損を想定 ) 99%VaR ( ベンチマーク ) 経営体力の限界 58

59 ストレステストシナリオ分析のポイント 1 VaRの限界を正しく理解しストレステスト多様なシナリオ分析を行い経営に活用するより具体的には過去イベントをみるだけでなくフォワードルッキングな視点を持って将来のリスクに備える組織全体のリスクプロファイルを分析勘案して重要なリスク事象を洗い出す - 組織のリスクプロファイルの勘案この組織はどのようなことが起きたら困るか - 環境変化の予想その可能性は高まっているか 59

60 ストレステストシナリオ分析のポイント 2 目的に応じて複数のシナリオを作成し経営に活用する短期の視点中長期の視点蓋然性の高いシナリオ蓋然性の低いシナリオ軽度のストレス重度のストレスシナリオの策定に当たってはリスク管理部門が経営陣の懸念事項を聴取したりフロントと連携して定量定性情報を勘案することが重要 60

61 99%VaR やヒストリカルなストレステストリバースストレステストの結果は常時経営陣がみておくべきもの機械化システム化してマンパワーをかけずに定期的に計算できる体制を整えることが重要短期の視点シナリオ分析 1 ( 経営としての懸念事項 ) シナリオ分析 2 ( マクロ経済アプローチ ) 中長期の視点ストレステスト ( 過去 10 年最大変動リーマンショックなど ) リバースストレステスト ( 経営体力維持可能 ) エクストリームシナリオ ( 経営体力毀損を想定 ) 99%VaR ( ベンチマーク ) 61

62 ( 例 ) ヒストリカルシナリオ金利株価為替 PD 金利株価為替 PD 過去 10 年間最大変動過去損失実績今回損失予測リーマンショック時変動過去損失実績今回損失予測 62

63 ( 例 ) リバースストレステスト与信コスト億円を想定した場合金利株価 +1% +2% +3% +4% % 9.00% 9.00% 8.00% % 9.00% 9.00% 8.00% % 9.00% 8.00% 7.00% % 9.00% 8.00% 7.00% % 9.00% 8.00% 6.00% 与信コスト億円を想定した場合金利 +1% +2% +3% +4% % 9.00% 8.00% 7.00% % 8.00% 8.00% 7.00% 株 % 7.00% 7.00% 6.00% 価 % 7.00% 6.00% 6.00% % 6.00% 6.00% 5.00% 63

64 短期の視点で蓋然性の高い軽度のリスクシナリオの作成からはじめて中長期の視点で蓋然性の低い重度のストレステストの作成へと進むのが現実的短期の視点中長期の視点シナリオ分析 1 ( 経営としての懸念事項 ) ストレステスト ( 過去 10 年最大変動 ) シナリオ分析 2 ( マクロ経済アプローチ ) リバースストレステスト ( 経営体力維持可能 ) エクストリームシナリオ ( 経営体力毀損を想定 ) 99%VaR ( ベンチマーク ) 64

65 ( 例 ) シナリオ分析 ( マクロ経済アプローチ ) 公的機関外部エコノミスト等による経済見通し等を参考にしてマクロ経済ベース (GDP 各種経済指標) のストレス発生を想定金利株価為替等のリスクファクターの変動を想定して市場リスクの変動を把握する企業の生産出荷財務指標への影響などを想定し格付遷移等を予想して信用コストの変動を把握する 65

66 一般的には経済情勢の見通しなどより蓋然性の高いシナリオを作った方が経営と議論しやすいことが多い 1. 内外経済見通し米国経済欧州経済新興国経済日本経済 2. マクロ経済指標 3. リスクファクターの変化率 GDP 金利消費者物価指数株価現金給与総額為替設備投資 PD( 一般企業 ) 住宅着工件数担保価格 PD( 住宅ローン ) 担保価格 ( 例 ) シナリオ分析 ( マクロ経済アプローチ ) 66

67 ( 例 ) 信用コストの想定今後発生しそうなシナリオにもとづき信用コストの発生を見積もることができてはじめて議論の俎上にのぼるモデル分析や個別企業の財務指標 (B/S P/L) 格付遷移の将来予想にもとづいて与信ポートフォリオ全体の変化をシミュレーションして信用コストの変動を把握する取引先すべて ( 格付対象先 ) の財務指標 (B/S P/L) 格付遷移の将来予想を行っている先もある中小金融機関では財務指標 (B/S P/L) 格付遷移の将来予想を行う対象はベンチマーク企業に限定し与信ポートフォリオの変化シナリオを想定している 67

68 ( 例 ) シナリオ分析 ( マクロ経済アプローチ ) ただ危機的な状態に陥る重度のストレスレベルを設定する方が経営と議論になるケースもある < 日本の財政破綻懸念拡大の波及経路 > 財政再建策や社会保障制度改革を先送りバラマキ的な財政政策に終始国債消化の安全弁成長期待の低下とデフレ予想の継続放漫財政が継続財政赤字拡大民間の資金需要低迷貸出減少日銀のゼロ金利政策継続により投資家の国債投資が拡大しかし民間では国債を消化しきれず未消化分を日銀が購入 ( 購入額が拡大 ) 経常収支が悪化して経常赤字が恒常化公的債務の膨張が臨界点に達する公的債務が将来の税収増や歳出削減で返済されるのではなく貨幣発行によって賄われることが広く認識される時点国債バブル崩壊 ( 財政危機通貨危機金融危機の同時発生 ) 国債価格の暴落円の信用失墜 ( 金利上昇 ) ( 円安進行 ) 本邦金融機関の信用不安拡大預金流出円金利リスク為替リスク ( 債券評価損増 ) ( 外貨建資産の評価益増 ) 流動性リスク ( 調達コスト増加 ) 日本発の世界的な景気悪化信用リスク ( 信用コスト増加 ) 株式リスク ( 株式の評価損増 ) 68

69 ( 例 ) シナリオ分析 ( 大口与信先の倒産 ) 69

70 与信集中リスクに関するストレステスト今後 10 年間の与信集中を想定限度額一杯までの融資実行を想定現在分散の効いたポート優良資産の多いポート EL VaR 将来中長期の視点でのシミュレーションが重要! 大口先の多いポート不良資産の多いポート EL VaR 優良資産 ( 白色 ) 不良資産 ( 灰色 ) EL UL の変化額をみる期間損益経営体力を毀損しないか 70

71 ストレステストシナリオ分析を経営に活用するとは具体的にはどういうことか? さまざまな視点から多様なシナリオを想定しいざというときに備えて予め対応策を協議検討しておくことが重要いざというとき削減可能なリスクリスク枠損失限度アラームポイントの設定見直しリスク削減の優先順位実行手順の検討いざというとき削減困難なリスク資金流動性の確保方法実行手順の検討資本増強の必要性実行のタイミングの検討 71

72 最後に忘れてならないのがストレステストシナリオ分析の結果を共有することストレステストシナリオ分析の結果を上級管理職が知っていれば予兆を見逃すことはなく重要事項として経営陣に報告を行うことができるストレステストシナリオ分析の結果を組織内で共有することが重要リスクコミュニケーションを改善させることでリスクの予兆管理 ( 気付き等 ) に繋げることができる 72

73 ストレステストシナリオ分析の高度化事例にみる共通項経営陣によるリーダーシップの発揮適切な経営資源の投入リスクコミュニケーションの充実 73

74 4. リスクコミュニケーションの充実ガバナンスやリスク管理の枠組みを組織内で有効に機能させリスク管理の実効性を高めていくためにはリスクコミュニケーションの充実が重要リスクコミュニケーションの2つの軸経営陣をトップとし管理者担当者に至るラインの縦方向のリスクコミュニケーション役員間異なる本部各部門を跨ぐ組織横断的なリスクコミュニケーションリスクコミュニケーションを改善させることでリスクの予兆管理や各部門でのリスク認識の充実 ( 気付き等 ) に繋げる 74

75 リスクコミュニケーションの充実を図る動きフロント内にミドル部署 ( リスク管理部署 ) を新設拡充するリスク管理部門をフロント部門に隣接させてコミュニケーションを促すリスク管理部門がフロントの取引を日々チェックして多額の取引については取引の背景や今後のスタンスを聴取新しい商品への投資や大口取引等を行う場合リスク管理部門がそのリスクプロファイルや経営への影響を事前チェックするルールを導入する 75

76 リスクコミュニケーションの充実を図る動きリスク管理委員会や ALM 委員会とは別の機会を設け役員フロントリスク管理部門が毎週集まって内外の金融経済の動向などをフランクに自由討議ストレステストの実施においてシナリオの選定ストレスレベルの設定等に関してリスク管理部門が中核となり経営陣やフロントとの間での綿密な情報交換議論を行っている役員向けの勉強会を適宜開催してリスク指標の見方などの解説を行っているリスク管理委員会や ALM 委員会における討議内容をその場で役員全員に理解してもらうのは難しいため委員会後に役員 1 人 1 人に説明 76

77 リスクコミュニケーションの充実を図る動き経営トップとリスク管理部が月に 3 回意見交換を実施 ( 例 ) 項番リスク事象具体的なシナリオ国債暴落による損失拡大株価下落による損失拡大企業業績の悪化による信用コストの増大住宅ローンの延滞増加を契機に日本国債の格付が低下金利が急騰を契機に株価が大幅に下落保有株式で強制償却が発生経済が低迷し企業業績が悪化倒産も増加し信用コストが増大家計所得が増加しないなかで物価が上昇金利上昇に伴う支払負担増から住宅ローンの延滞が増加 5 1~5 が同時発生 1~5 が同時発生損失見込み額 ( 顕在化時 ) ストレステスト結果等を踏まえて金利 % 上昇時評価損億円 ( 将来期間利益の年分 ) リバースストレステスト会計上の資本毀損が生じる金利水準を逆算年間 50% 超下落 ( 強制償却 1 回 ) 億円年間 75% 超下落 ( 強制償却 2 回 ) 億円リスクの状況 ( 現状 ) 金利リスク量 100BPV 億円 VaR 億円保有株式評価損額億円感応度億円将来 EL 億円現状 EL 億円 UL 億円 UL 億円主要取引先企業への将来融資額を予想 B/S P/Lの将来予想にもとづき格付 PDの変動を把握して信用コストのシミュレーションを実施対策管理方針金利上昇に伴う評価損が期間利益年分の範囲に収まっているかを確認マクロ経済指標や金融財政政策成長戦略のモニタリング強化ポジション削減のトリガー事象の特定ロスカットルールの見直し ( 幅ソフトハード ) 政策投資株式の保有見直し売却ストレステストによる EL UL の変化額を把握期間損益資本と対比し経営体力の十分性を確認将来延滞件数金額現状延滞件数金額延滞しやすい債務者の特定優遇金利の付与対象の見直し同時発生の可能性を点検兆候の有無をモニタリング 77

78 ( 例続き ) 項番リスク事象具体的なシナリオ 12 新興国で金融危機発生新興国で金融危機が発生仕組商品投資最大融資先の倒産地方公共団体等の債務償還能力の低下銀行格付の引下げ風評等を受けて預金が流出大震災の発生による損害電力危機為替円高に伴い PRDC 債の利回りが低下 ( ゼロ %) 大幅な評価損が発生最大融資先が倒産関連会社取引先企業も連鎖倒産し従業員向け融資も延滞が増大地方公共団体の債務償還能力が疑問視され地方債の価格が大幅に下落を契機に銀行格付が引き下げられ風評も立って市場調達が困難化預金も大幅に流出地震が発生 ( マグニチュード ) 各営業地域の震度沿海地域の津波の高さ到達スピードシステムセンターを含む営業エリアで長期間にわたり電力の供給が停止損失見込み額 ( 顕在化時 ) ストレステスト結果等を踏まえて為替相場が円まで上昇したときの利回り評価損を計算損失発生の予想本体億円関連会社億円取引先企業億円従業員億円預金流出額の想定億円インターネット預金億円市場性調達額の停止億円営業店職員の被災予想主要取引先の被災予想下記地域の住宅被害と 2 重ローンの発生予想リスクの状況 ( 現状 ) 対策管理方針現状利回り評価損益仕組商品投資のリスクプロファイルの把握と投資方針の見直し融資額新集中リスクが顕在化し経営体力の本社億円毀損を招かないかを確認関連会社社億円融資方針与信上限額の見直し取引先企業社億円従業員名億円対象債券貸出残高現状流動資産保有額市場性調達額債券融資方針の見直し流動性資産の保有額の見直しコンティンジェンシープランの見直し経営への影響の把握業務継続計画の見直しリスクコミュニケーションの充実を図る動き 78

79 本資料に関する照会先日本銀行金融機構局金融高度化センター企画役碓井茂樹 CIA,CCSA,CFSA Tel 03(3277)1886 本資料の内容について商用目的での転載複製を行う場合は予め日本銀行金融機構局金融高度化センターまでご相談ください転載複製を行う場合は出所を明記してください本資料に掲載されている情報の正確性については万全を期しておりますが日本銀行は利用者が本資料の情報を用いて行う一切の行為について何ら責任を負うものではありません 79

VaRの計測と検証

VaRの計測と検証 Ⅰ.VaR の計測と検証 2015 年 8 9 月日本銀行金融機構局金融高度化センター目次 1. リスクリスクマネジメントの定義 2.VaR の計測手法 3. バックテストによる VaR の検証 2 1. リスクリスクマネジメントの定義リスクの定義組織の目標目的の達成に ( マイナスの ) 影響を与える事象の発生可能性影響の大きさと発生の可能性に基づいて測定される 3 目標リスク統制