中村 亮一()
研究領域:保険
研究・専門分野
2―標準式と使用された内部モデルとの差異の説明
E.4.4内部モデルと標準式とのリスクモジュール毎の主な差異
標準式と内部モデルの基本的な違いは、標準式ではファクターベースのショック・シナリオを使用し、内部モデルでは想定された分布に基づく各リスクドライバー(及びそれに対応する経済的損益の影響)と他のリスクドライバーとの相互依存をシミュレートしてリスク資本を導出する。
次の表は、リスクモジュール毎の標準式と内部モデルの違いの概要を示している。
損害引受リスクについては、標準式と比較して、内部モデルによってカバーされるリスクの差異は非常に限られている。上に示したように、モデリングアプローチには違いがある。生命/健康引受リスクに関しては、カバーされるリスクが逸脱しており、内部モデルは、従業員の年金債務の長寿リスクとドイツの経費リスクの新契約ショックの両方をカバーしているが、これらのリスクは両方とも標準式では考慮されていない。内部モデルの下での全ての他のリスクカテゴリは、また暗黙的に標準式によってカバーされる。
もう一つの違いは、信用リスクモジュールに関するものである。標準式とは対照的に、内部信用リスクモジュールは、信用保険エクスポージャーに加えて、債券及びローン・ポートフォリオ全体をカバーしている。これにより、全ての信用リスクを生むエクスポージャーにわたる分散化及び集中効果をモデル化することができる。
内部モデルの入力とパラメータの較正について、「E.4.2内部モデルの基礎となる方法論」と「E.4.3集約と資本追加」のセクションで述べたように、我々は様々なデータソースを使用している。モデルの較正ができるだけ経済的現実を反映するようにするため、可能な限り、利用可能な市場のデータ又は自社のデータを使用しているので、使用されるデータは適切とみなされる。
利用可能な場合には、将来起こりうるリスク事象を特徴付けるために、過去のデータから導き出されたモデル及びシナリオのパラメータを使用する。将来の市場の状況が過去と大きく異なる場合、例えば前例のない危機の場合、VaRアプローチはあまりにも保守的であるか、又はあまりにも自由度が高く、予測が難しい可能性がある。したがって、過去のデータへの依存を軽減するために、ストレステストによってVaR分析を補完している。
妥当な場合、入力データは、例えば、ローカルGAAP又はIFRS会計のような、他の目的のために使用されるデータと同一である。このデータの妥当性は、定期的に社内及び外部監査人によって検証される。
市場データは、グループリスクとの間で合意された基準に基づいて品質保証を実施した後、Investment Data Services(IDS)によって提供される。IDSでは、ブルームバーグ、Thomson / Reuters、IHS Markit、WM / Reutersなどの複数のソースから市場データを収集している。必要な市場データ処理及び機能強化は、IDS又はグループリスク、及びグループリスクによって保証された品質で、4つの目の原則を適用して実行される。このプロセスから得られる市場データは、内部モデルで使用するのに十分かつ適切であると見なされる。
市場リスクモデルは、投資データや市場データなどの入力を使用する。内部信用リスクモデルでは、市場データ(金利、外国為替レートなど)に加えて、投資とエクスポージャーのデータ(名目値、市場価値、満期など)、債務者と相手方のデータ(格付け、セクター、国の情報など)、パラメーターデータ(例えば、デフォルト確率、デフォルト時損失率及び相関データ)が使用される。内部モデルで使用されるデータの適切性を保証するために、Allianzは内部ガイドライン、文書化されたプロセス及びデータチェックを伴う管理環境を確立した。基礎となるデータを評価し、それらが国内市場及び信用リスクモデルの較正に適切であることを確認するための定期的なモデル検証プロセスがある。