ムーディーズ・アナリティックス

ストレステスト概論 （サマリー）ストレステスト概論 （サマリ ）

2

ストレステスト概論1111

ストレステスト概論

3

ストレステスト: 学ぶべき教訓ストレステスト: 学ぶ き教訓

定義 :

ストレステストとは一般に、蓋然性のある厳しいシナリオを想定して銀行の財務ポジションを評価するリスク管理手法で、銀行内部の意思決定の助けとなる

金融危機により 現行のストレステスト実務が不十分なことが明らかに金融危機により、現行のストレステスト実務が不十分なことが明らかに

» ストレステストの活用とリスク･ガバナンスの統合

» ストレステストの手法» ストレステストの手法

» シナリオの選定

» 特別なリスクや商品を対象としたストレステスト» 特別なリスクや商品を対象としたストレステスト

ストレステスト概論

出所: 国際決済銀行（BIS）、 健全なストレステスト実務とその監督のための諸原則（2009年）

4

ストレステストの種類ストレステストの種類

ストレステストストレステスト

単一ファクター / 感応度分析

» 単一のリスク･ファクターを大幅に変動させた場合の影響を評

マルチファクター / シナリオ分析

» ヒ ス ト リ カ ル ･ シ ナ リ オ （ 例 ：1990年代初頭の景気後退）

リバース･ストレステスト

» ビジネス･モデルが実行不可能

価

» 例: (i) デフォルト確率（PD）を10％上昇させる、(ii) デフォルト時損失率（LGD）を80％へ引き上

» 仮想シナリオもしくはハイブリッド型

» リスク･ファクター間の依存性を捕捉可能» ビジネス モデルが実行不可能

になるようなシナリオ

» 企業にとっては、組織の脆弱性をより適格に理解できる利点がある

損失率（LGD）を80％へ引き上げる

» 分かりやすい上に、策定や適用が容易

捕捉可能

ある

» また、より適格･適切な資本計画の立案が可能

» 依存性は捕捉できない

ストレステスト概論

シナリオの種類

5

シナリオの種類

Historical scenarios Hypothetical scenariosヒストリカル･シナリオ

過去に起きた重大なイベ トを利用

仮想シナリオ

• Rely on significant past event• Tend to be more fully articulated

and involve less judgement

• Significant market event or macro-economic scenario that has not yet happenedL b i t i d i

• 過去に起きた重大なイベントを利用

• 過去に実際に起きた重大なイベント

に基づいて設計されるため既に十分

に明確で 改めて判断を下す必要が

• まだ起きたことがない重大な市場イベ

ントまたはマクロ経済シナリオ

• 労働集約的で、スペシャリストの専門j g• May be less suited to actual risk

profile of institution and not adequately reflect advances in

• Labour-intensive and requires judgement/specialist expertise

• Might lack support from management and/or business

に明確で、改めて判断を下す必要が

少ない

• 組織の現実のリスク･プロファイルに

向かず またリスク･テイク手法の進

知識･能力が必要

• 経営陣やビジネス現場の支持が得ら

れない場合がある

関連を特定する 的 カq y

risk takingmanagement and/or business level

• Historic data can be used to identify relationships

向かず、またリスク テイク手法の進

歩（＝時代の変化）が適切に反映され

ない場合がある

• 関連を特定する目的でヒストリカル・

データの利用が可能

identify relationships

ストレステスト概論

6

シナリオ構築とモデリング能力に裏付けられた包括的なストレステスト・ソリューション

ムーディーズ･アナリティックスのストレステストに対するアプローチ

ストレスシナリオの定義

• マクロ経済シナリ

ストレス後のリスクドライバーの導出

• マクロ経済シナリ

ストレス後キャピタルの算出

• ストレス後リスク

マネジメント・アクション

• ストレステスト結マクロ経済シナリオの定義

• 過去イベントもしくは仮想イベントに基づくシナリオ

ク 経済シナリオとリスクモデルの関連付け

• ストレス後のPD, LGD, コリレーション等をアセッ

ストレス後リスクドライバーを使用し、経済資本、規制資本を算出

ストレステスト結果に基づくビジネス判断

• リミット調整

ション等をアセットクラスごとに算出

• その他のストレス後ドライバーの導

• リスク集中削減

• 新たな資金調達源の構築ストレス後の流動性

リスクの算出

出（リテールファンディングリスク、フランチャイズリスク等）

• ストレス後リスクドライバーを算出し、流動性予測を算出

シニアマネジメントの関与

ストレステスト概論

7

ストレスシナリオの策定2222

ストレステスト概論

世界的に見て、依然として高水準にあるデフォルト･リスク

8

世界的に見て、依然として高水準にあるデフォルト リスク

米国 & カナダ米国 & カナダ

日本

オーストラリア & ニュージーランド

西欧

ストレステスト概論

ストレステストのためのマクロ経済シナリオの構築

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» 定期的にアップデートされる標準シナリオとして「ベースライン・シナリオ」をご提供します。

» カスタム･マクロ・シナリオ:として 個別リスク･イベントをモデル化したシナリオをご提供します

代替的な経済シナリオの事例

» カスタム･マクロ・シナリオ:として、個別リスク･イベントをモデル化したシナリオをご提供します。例： ソブリン･イベント、コモディティ市場へのショック、大企業倒産、等

カスタム

ﾍﾞｰｽﾗｲﾝﾘｾｯｼｮﾝ

EU ストレス・テスト

ｿﾌﾘﾝ･ﾃﾞｿﾌﾞﾘﾝ･ﾃﾞ

当局基準ｹｰｽ

(Anchor)

S3:二番底

10年に1度

S4:

ｼﾋﾞｱな二番底

S2:ﾏｲﾙﾄﾞな二番底

S1:強い回復4年に1度

ﾌｫﾙﾄ･ｼｮｯｸ

ﾌｫﾙﾄ･ｼｮｯｸとﾃﾞﾌﾚ

より脆弱な経済

10年に1度25 年に1度 4年に1度

より健全な経済

4年に1度

ストレステスト概論

より脆弱な経済 より健全な経済

10

ストレスを与えた後に見られるマクロ経済変数のダイナミクスストレスを与えた後に見られるマクロ経済変数のダイナミクス

ストレステスト概論

11

企業のクレジット･リスクやポートフォリオ・リスクに関33 ポ トフォリオ リスクに関するストレステスト33

ストレステスト概論

マクロ経済指標を条件付き損失分布に繋ぐ基本的ステップ

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マクロ経済指標を条件付き損失分布に繋ぐ基本的ステップ

A B CMacro-

economic Indicators

Factor Returns & Variance

Risk Drivers-PD, LGD, RSQ

Portfolio Loss Distribution

A B C

マクロ経済指標 ファクター･リターンとファクター分散

リスク･ドライバー- PD, LGD, RSQ

ポートフォリオの損失分布

ポートフォリオの損失分布

A. 一連のマクロ経済指標(例えばGDP、失業率等)を、相関の基礎をなしている時系列のファクタ 分散とファクタ リタ ンにリンクさせるのファクター分散とファクター･リターンにリンクさせる

B. 実証的認識を用いて、時系列のファクター分散およびファクター･リターンのデフォルト確率(PD)、デフォルト時損失率(LGD)、R-squared(RSQ)に対する感応度を測定ト確率(PD)、デフォルト時損失率(LGD)、R squared(RSQ)に対する感応度を測定

C. 新しいPD、LGD、コリレーションの値を求めるためにストレスシナリオを適用；ポート

フォリオ･モデルを用いてポートフォリオのクレジット･リスクを推定するために、それらをインプットとして利用

ストレステスト概論

ストレスシナリオ下におけるEDF指標：25年に1度の景気後退

13

ストレスシナリオ下におけるEDF指標：25年に1度の景気後退

35.00

EDF 1年 深刻なシナリオ 青直線（EDF 1年） 赤直線（深刻なシナリオ）

30.00

20.00

25.00

ナリ

オ

15.00

EDF

深刻

なシ

ナ

10.00

-

5.00

5 00 10 00 15 00 20 00 25 00 30 00 35 00

ストレステスト概論

- 5.00 10.00 15.00 20.00 25.00 30.00 35.00

EDF 2009年第1四半期

14

リテール向け／コーポレート向け与信ポートフォリオの信用リスクリテ ル向け ポ 向け与信ポ ォリオ 信用リ クに対するバッファーとしての経済資本

リテール向け与信 コーポレート向け与信リテ ル向け与信ポートフォリオ

PD

LGD

ポレ ト向け与信ポートフォリオ

PD

LGD

経済資本の計算

LGD

RSQ

LGD

RSQ

ストレス後 経済資本

リテール向けおよびコーポレート向け与信ポートフォリオの信用リスクをカバーするリテ 向けお び ポ 向け与信ポ ォリオ 信用リ クを するために配賦しておくべきリスクのバッファーとしての経済資本を計算することにより：

» ポートフォリオ内のリスク集中度を左右するサブポートフォリオ･レベルおよび債務者毎にストレス後経済資本を配分することができる者毎にストレス後経済資本を配分することができる

» また、ストレスシナリオの下で想定される悪影響を軽減するために、コンティンジェンシー･プラン／ヘッジ戦略の策定が可能

ストレステスト概論

資本配賦やリミット設定のシミュレーションとストレステストのイメージ

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ｽﾄﾚｽ後ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ:

賦

様々なシナリオにおける経済資本分析をリミット設定の議論に反映させます。

ﾍﾞｰｽ･ｱﾛｹｰｼｮﾝ（現行ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ）

ﾘﾊﾞﾗﾝｽ後ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ: ﾞﾘ 0%

ﾘﾊﾞﾗﾝｽ後ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ:ｿﾌﾞﾘﾝ：55%企業：25%

欧州ﾘｾｯｼｮﾝ･ｼﾅﾘｵｽﾄﾚｽ後ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ:

米国回復ｼﾅﾘｵ

ﾘﾊﾞﾗﾝｽ後ﾎﾟｰﾄﾌｫﾘｵ: ｿﾌﾞﾘﾝ：80%

ｿﾌﾞﾘﾝ：70%企業：15% 金融：15%

業金融：20%

ｿﾌ ﾘﾝ：80%企業：10%金融：10%

ストレステスト概論

16

ムーディーズ･アナリティックスストレステスト調査44 ストレステスト調査44

ストレステスト概論

グローバルな規制当局の動向

17

グ バルな規制当局の動向

金融危機後の2009年以降、世界各国の規制当局によるストレステスト規制へのプレッシャーは高まり続けています。

CEBS

2nd EBA stress test

【グローバルおよび各国のストレステスト規制動向】 【欧州でのストレステスト規制状況】

上位1,000銀行の約１／３が３つ以上のストレステスト規制 遵守する とを必要とされ る （

1112

14

BISPrinciples

CEBSGuidelines

-First EBA stress test

規制に遵守することを必要とされている。（IMF、EBA、バーゼル３、各国規制 等）

規制要件はその数と複雑さを増している。

3

5

8

14

6

8

10

規制の

複雑さ

Basel IIPillar 2

CEBSGuidelines

Principles

i.e. Germany

» 規制の増加（EBA、IMF、Basel、各国規制）

» より詳細になる規制内容

» 報告頻度の増加（年次から四半期へ）

1

3

2

4

6i.e. UK, Australia,

Sweden

Stress testing & Liquidity Risk

» 透明性の強化（市場信認、客観性、ディスクロ）

EBAによる欧州銀行へのストレステスト

» 上位91行、欧州銀行資産の65％をカバー

Source: Market research and own analysis using a sample of 50 countries including G20, EU and BCBS members

22005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

数字はその年に国レベルでのストレステストの規制やガイドラインが発表された数

» 上位91行、欧州銀行資産の65％をカバ

» 各国当局により対象行以外へも拡張

» 包括的かつ複雑な実務

ストレステスト概論

欧州各行が認識しているストレステストに関するニーズとギャップ

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欧州各行が認識しているストレステストに関する ズとギャップ

現在のニーズとギャップ分野 ニーズ詳細

» ストレステスト対象の定義 (業務目的 vs 規制遵守目的、ストレス対象のリスク)及びストレステストのガバナンス (担当部署、協力部署、レポーティングライン）

小計

6 3Framework 9フレームワーク 及び テ ナン (担当部署、協力部署、 ポ ティングライン）

» シナリオの定義 (マクロ経済/業務/個別)

» テスト種別 （感応度、リバースストレステスト), 損失率、ショック継続期間

» データソーシング (財務データ、マクロ経済、デフォルト、マーケットデータ)、ストレステスト

5 5Scenarios

9

10シナリオ構築

デ タ 69%

» シナリオが信用リスク（個別債務者やポートフォリオ）、流動性リスク、市場リスクに与えるインパクトのモデル化

» デ タソ シング (財務デ タ、マクロ経済、デフォルト、マ ケットデ タ)、データ精度、データ形式整備と集積

ストレステスト

ニーズ

21

19

20

10

Modeling

Data 29

41

データ

モデリング

69%

98%

» ストレステスト結果およびその統合、データ統合と監査のためのダッシュボード

» シナリオがＰ／Ｌと会計上の資本に与えるインパクトのモデル化

» データインフラ： リスク管理と財務管理にまたがるデータへの共通アクセス、データ品質と精度の改善

9

14

3

11

Data Infrastructure

Platform 25

11

プラットフォーム

データ・インフラ

60%

» ストレス後の信用リスク（規制資本、経済資本、ストレス後ネット収益）、流動性（流動性比率）、市場リスク（ストレス後市場ＶａＲ）等の管理指標を算出する計算エンジン

» 内部報告 (取締役会、ＡＬＭ委員会）と当局報告を含むディスクロージャー

ERM

ニーズ

2

5

1

6

Reporting

Software KPI 11

3

計算エンジン

報告

» トレーニング/ 経営層に対するリスク管理報告に関するコーチング4

0 10 20 30 40 50

Communication

p g

4コミュニケーション

ストレステスト概論

EXISTING GAP EXISTING NEEDギャップがある ニーズがある

19

ストレステストの実践5555

ストレステスト概論

ユーザー：ポートフォリオ･マネージャー

20

ユ ザ ：ポ トフォリオ マネ ジャ

• 所与の経済状況の下、カウンターパーティーのポートフォリオの影響を評価するよう経営陣から指示を受けたポートフォリオ･マネージャー（PM）

• PMは、経営陣のニーズに応えるために、 も効率的かつ効果的にシナリオ･アナライザーを利用

ストレステスト概論

ステップ１：３つのシナリオを策定し、その中から１つのシナリオを選択

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» 楽観的：GDP成長率 3.2%、米国失業率 7% など

» ベ スライン：GDP成長率 1% 米国失業率 9% など» ベースライン：GDP成長率 1%、米国失業率 9% など

» 景気二番底：GDP成長率 -0.8%、米国失業率 12%

現在想定 なポート現在想定されているシナリオが全てリストアップされる他、(i) 利用可能なポートフォリオ（データ領域） テンプレート（分析のタイプ） データセット そして (ii) 現フォリオ（データ領域）、テンプレート（分析のタイプ）、データセット、そして、(ii) 現在のステータス状況（利用可能、計算中…）や実行可能なアクション（編集、削

除…）に関する情報が表示される

ストレステスト概論

ステップ２：売上高の伸び、営業利益率そしてその他の重要な

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パフォーマンス指標などにシナリオが与えるインパクト

このメインシナリオ規定画面で、まず現在のポートフォリオの状態を分析し、次に想定条件を入力

ストレステスト概論

ステップ３：定性要因や定量要因に基づき、インパクトを受けた格付

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ステップ３：定性要因や定量要因に基づき、イン クトを受けた格付を再計算

必要なだけ多くのデータを入力･保存でき « compute »をクリッ

ストレステスト概論

保存でき、« compute »をクリックして格付けの再計算が可能

異なるシナリオのポートフォリオのパフォーマンスを閲覧

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異なるシナリオのポ トフォリオのパフォ マンスを閲覧

ストレステスト概論

moodys.com

25

y

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ストレステスト概論