シナリオ生成のためのesg自動化モジュール - moody's analytics · 2moodys...
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解決策： シナリオ生成とカリブレーションのプロセスを自動化 ESG自動化モジュールは、典型的なシナリオ生成とカリブレーション・タスクに必要な処理と計算ロジックを追加することで、ESGおよびカリブレーション・ツールと並行して動作するよう実装されます。
たとえば、典型的なストレス下のシナリオを実行するには、ユーザーはストレス下のターゲット値を計算し、ターゲット値のデータを適切なカリブレーション・ツールに入力します。続いて最適化計算ツールを実行し、ストレスが付加されたこのパラメータ値をESGに入力後、ESGでシミュレーション計算を実行してはじめて、シナリオデータと分析テスト結果から検証レポートを生成できます。ESG自動化モジュールなら、ユーザーの入力なしでこうしたプロセスの全ステップが処理されます。また、ユーザーはこのプロセスを繰り返すだけで必要なストレス下のシナリオセットをカバーすることが可能です。
ESG自動化モジュールは技術的に高速かつ効率的な実装が可能なライトフットプリントを実現することで高度な設定が出来ます。
シナリオ生成のためのESG自動化モジュール経済シナリオジェネレーター(ESG)自動化モジュールは、シナリオ生成サイクルのさまざまなプロセスを自動化できます。シナリオ生成における長年の経験に基づいて、最新のカリブレーション・ツールとプロセス管理/検証機能にベストプラクティスのシナリオ生成を組み合わせて1つの強力なソリューションに統合しました。
課題： 計算量の増大、より複雑なモデリング、シミュレーション時間の短縮、リソースの不足グローバル化への対応を進めるため保険業界は重大な課題に直面しています。法規制やベストプラクティスが急速に変化するなかで、保険会社の検証・報告プロセスはプレッシャーにさらされています。その結果、保険会社は短期間にかつてないほどの膨大な量のシナリオを生成する必要に迫られています。また、複雑な損益の帰属手法の要件やソルベンシーIIのイールドカーブの特例処理などで複雑さはさらに増しています。ところが、多くの保険会社は、人員増加や社内構築インフラのアップグレードによる対応能力の高度化にコストがかかりすぎると懸念しています。
2 MOODYS ANALYTICS
ESG自動化モジュールには、ソルベンシーIIの最良推計と標準フォーミュラの計算におけるイールドカーブ処理の具体的な手法が内包されています。ソルベンシーIIはESGユーザーに新たな課題を呈しています。マッチング調整やボラティリティ調整によってリスクフリーカーブを調整するのであれば、ある特定の負債商品について標準カリブレーションを使用するのは相応しくない可能性が指摘されています。金利ストレスシナリオの生成では、ボラティリティ調整にストレスをかけるべきではないと考えられ、これにはより多くの計算ロジックが必要と考えられます。ESG自動化モジュールには、こうした課題に対応するための広範な機能があります。
まず、ソルベンシーIIのイールドカーブに対応する具体的な手法が搭載されています。この方法により、スミス・ウィルソン法を用いた、マッチング調整やボラティリティ調整を含む新しいイールドカーブを導出することができます。次に、この新たなイールドカーブを当社標準カリブレーションで再評価すれば、スワップション・ボラティリティ、実質イールドカーブ、信用スプレッドに対して自動的に必要な調整を行うことができます。
自動化、コントロール、パフォーマンス » ESG自動化モジュールによるESGのベース・カリブレーションの更新または調整:
– 一連のBHCファイルの自動読み込み
– カリブレーションの更新、月次カリブレーション用の新規の市場データを反映
– カリブレーションの新しいイールドカーブ設定。流動性プレミアム調整後のカーブや規制当局が指定するカーブなど
» ストレスシナリオの生成プロセスを完全に自動化可能:
– ストレスは、乗法、加法、または直接値で指定
– SVJDやLMM+などのさらに高度なモデルには、ボラティリティ・サーフェスまたはボラティリティ・キューブ全体に複雑なストレスを指定
– ソルベンシーIIボラティリティ調整の特例処理はイールドカーブ・ストレス・モデルに搭載
決定論的シナリオと確実性等価シナリオ多くの保険会社が、時間価値と本質的価値とで保証コストを分割します。最も一般的なアプローチは、ALMシステムを使って、決定論的シナリオまたは確実性等価シナリオを1つ実行し、本質的価値を計算することです。ESG自動化モジュールは、チェックボックスを選択するだけで、ベースとストレスの実行別にこうした決定論的シナリオを生成できます。
変化量の分析と損益の帰属変化量の分析(AoC)では、ある評価日から別の評価日間のバランスシートの変化量を経済またはリスクファクターの変動に起因させます。これは損益の帰属と呼ばれることがあり、シナリオ生成上、ユーザーが直面する最も複雑なタスクと考えられています。その結果、ユーザーは分析ニーズに必要な要素を追求するというよりは、AoCプロセスでは容易に生成できる要素に限定してしまうことが多いと思われます。ESG自動化モジュールは、AoCをより効率的に生成できるように、広範な機能を搭載しています。
ソルベンシーIIイールドカーブ - ベース・ボラティリティ調整
ベース - 調整なし ベース - 変額年金あり 市場データ
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 1200.0%
0.5%
1.0%
1.5%
2.0%
2.5%
3.0%
3.5%
4.0%
4.5%
3シナリオ生成のためのESG自動化モジュール
ロールフォワードシナリオでは、決定論的から確率論的にロールフォワードするシナリオを生成できます。こうしたシナリオは、たとえば来年末など、ユーザーの指定日まで決定論的に実行され、その後、決定論的による期間終了日の状態に基づくカリブレーションを用いて確率論的に実行されます。
前提変更シナリオでは、ある評価日から次の評価日までのESGカリブレーションを更新する一連のステップを一度に1つの資産クラスに対して定義できます。
検証レポートあるシナリオ生成サイクルのシナリオ出力をすべて検証するのは、ESGユーザーにとって最も時間のかかる作業の1つです。ESG自動化モジュールを使うと、この作業ではExcel®ベースの以下の内容の検証レポートが作成されます。
» 市場整合性テスト。商品価格設定テスト、マルチンゲール・テスト、ボラティリティ・テスト、収束判定など
» 統計的テスト。モーメント、パーセンタイル、相関など
こうしたレポートは高度に設定可能なテンプレートで作成され、ユーザーは具体的な要件に合わせて内容とフォーマットを変更できます。
シナリオ生成プロセス自動化のメリットシナリオ生成プロセスの主要な要素を自動化することで、手動によるステップをなくし、プロセスの無駄な時間を削減できます。こうした効率化により、貴重なリソースをオペレーション作業に費やす必要がなくなるため、付加価値アクティビティにそのリソースを専念させることができます。複雑な手作業処理ではなく、使い勝手の良いソフトウェアを使用することで、キーパーソンへの依存やオペレーション・リスクも減少できます。
ESG自動化モジュールは、社内構築ソリューションに比べて、大幅な利点を提供します。
» 社内インフラの構築および維持管理コストを削減:
– 当社のソフトウェア・エンジニア・チーム、定量分析アナリスト、保険数理士による構築・維持管理
– 最新の機能とテクノロジーを含む、ソフトウェアの定期更新に常にアクセス
– 新しいカリブレーション・ツール、リリース、MS Windows®とOffice®のバージョンをサポートするために、ムーディーズ・アナリティックスが依存関係とバージョンを管理。
– 豊富なユーザーガイドと方法論についての文書
– 専門家で構成される当社テクニカルサポートチームによる製品サポート
» 方法論および実装の効率性:
– ESG自動化モジュールに使われている定量的方法は、シナリオ生成における当社の長年の経験に基づいており、業界のベストプラクティスに関する当社の見解を反映しています。
– 当社はコンポーネントごとにソースコードを管理しているため、パブリックAPIを通じて機能とプロセスを効率的に実装できます。
– 一般的なセットアップと設定プロジェクト作業は数日で完了するため、すぐに稼働できます。
*Excel®、Windows®、Office®は、Microsoft Corporationの登録商標です。
検証レポートは、個々のテストにトラフィックライトを設定して検証とサインオフに役立てることができます。
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使い勝手の良いインターフェイスESG自動化モジュールにより、ユーザーは、コーディングを行う必要なく、設定を通じてランブックをセットアップして管理できます。その結果、実装がより効率的になり、メンテナンスコストが削減できます。ESG自動化モジュールはESGで使用されているモデルを自動的に検出し、適切なカリブレーション法を実行します。たとえばLMMからLMM+へのモデルのアップグレードでは、ユーザーインターフェイス上で簡単にポイント・アンド・クリックするだけで実行できます。新しいストレステストを追加で実行するには、ストレス定義ファイルに新しい列を追加することで容易に実行可能です。決定論的シナリオは、チェックボックスのオプションを選択して追加できます。
ソリューションのインストールにあたっては、データベースの要件はなく、技術的にライトフットプリントを実装しているため、素早く簡単に行えます。
» ランブック管理: 同時にすべてのESGを実行する必要があるわけではありません。ESG自動化モジュールは、ランブックのサブセット毎に設定を保存できるので、必要に応じてシナリオを生成できます。
» ファイル、フォルダ、出力の命名: ESG自動化モジュールには、ファイルとフォルダ名のために柔軟性のある式ビルダーが含まれており、各出力ファイルを特定するために、ファイル名に実行のためのメタデータを追加することができます。また、マッピングルールを適用して、希望する命名規則にESGの標準名を変更することができます。
» プラグインによる簡単なカスタマイズ: プロセス自動化の効果を最大限に高めるために、カスタマイズが必要なこともあります。ESG自動化モジュールには、プロセスのさまざまな段階で使用できるプラグインが含まれており、ユーザーはワークフローにカスタムのアクティビティを挿入できます。その他の柔軟性による利点:
– 入力データの出典元と形式変更
– 出力データの後処理、ファイルの圧縮、ネットワークの特定の場所への移動、カスタムフォーマットの作成
– カスタムアクティビティの分離。それにより、実装とメンテナンスのコストの削減
関連製品 RiskIntegrity™ Proxy Generator: 通常何十万にのぼる多数のストレスシナリオの生成を必要とするカーブ・フィッティング法または最小二乗モンテカルロ法(LSMC)を用いて、プロキシ関数を生成する機能に特化した製品です。高度な並列化機能を備え、保険会社において通常要求される高性能を達成するだけでなく、集中的な対応およびマルチユーザー・アクセスを可能にして複雑な組織を横断するプロキシ生成をサポートします。