欧州保険会社が2022年のSFCR（ソルベンシー財務状況報告書）を公表（５）－SFCRからの具体的内容の抜粋報告（その４）

欧州保険会社が2022年のSFCR（ソルベンシー財務状況報告書）を公表（５）－SFCRからの具体的内容の抜粋報告（その４）－

３｜内部モデルで使用されたデータ
内部モデルで使用されたデータについては、各社とも説明を行っているが、ここでは、Generali、Aviva及びAegonの説明について報告する。

(1) Generali
Generaliは、内部モデルで使用されたデータについて「PIM（部分内部モデル）で使用されたデータの品質は、『グループデータ品質ポリシー』で定義されたプロセスに基づいて認められる。」として、「この方針の中で、グループは比例性及び重要性の原則に基づいて範囲内のデータを定義し、正確性、完全性及び妥当性を検証することを目的とした統制を通じてデータの品質を評価する。」と述べている。

E.4.3．内部モデルで使用された方法
PIMで使用されたデータ
SCR計算の目的で、PIMは、市場の証拠とビジネスドライバーの両方を共同で検討するために、市場のデータ（主に資産の特徴に関係するもの）、会計データ、統計ポートフォリオのデータに依存している。この情報は、グループの自己資本の変動がそれを通じて測定され、結果としてグループのSCRがPIMで測定される貸借対照表項目の確率論的モデルの包括的なデータセットを提供する。

PIMで使用されたデータの品質は、統合データ品質システムグループ方針に定義されたプロセスに基づいて付与され、その全体的な管理は、データガバナンス方針に定義されたプロセスによって規制されている。この方針の中で、グループは、比例性と重要性の原則に基づき、対象範囲内のデータの正確性、完全性、適切性、完全性、トレーサビリティを検証することを定義している。

PIMのSCR計算は、グループ内部モデル検証ポリシーで定義された原則に基づいて、セクションBに記述されているように、独立した検証プロセスの対象となる。

(2) Aviva
Avivaは、内部モデルで使用されたデータについて、他社に比べて詳しく説明しており、「会計データ（IFRS）」、「契約データ」、「オペレーショナルリスク・データ」、「金融市場データ」、「内部資産データ」、「その他のデータ」といったデータの種類毎に説明を行っている。

さらに、「AvivaのソルベンシーIIデータガバナンスビジネス基準は、データをSCR計算に使用する前に、適切性、完全性、正確性及び一貫性の観点から、データの質を評価するために使用される管理環境及び基準を設定している。」と述べている。

E.4.3.2内部モデルで使用されたデータ
グループの内部モデルで使用された重要なデータは次の通り。

・会計データ（IFRS）－資産と負債のソルベンシーII評価は、IFRS測定が非経済的なベースであることを除けば、IFRSと整合的であることが求められる。ソルベンシーII貸借対照表においては、殆どの金融投資や一定の非技術的負債はIFRSベースで計上される。

・契約データ－これには、保有契約や過去の契約の請求を含む。

・オペレーショナルリスク・データ－グループは、（Aviva固有の）内部の損失経験データと、ORIC（オペレーショナルリスク保険コンソーシアム）によって提供される業界のオペレーショナルリスクの損失に関する外部データベースで保有されるデータの組み合わせを使用する。

・金融市場データ－グループの市場リスクと信用リスクの較正プロセスは、外部金融市場資産データ（FTSEインデックスリターン等）をしばしば使用する。

・内部資産データ－基礎となるソルベンシーII貸借対照表の評価は、資産の時価評価及び一定の非取引資産のモデル評価に依存している。使用されるデータは会計処理から取られるため、殆どのデータは「会計データ」の要素の下に含まれる。

・その他のデータ－上記の5つのカテゴリに該当しないデータ。これには、ソルベンシーII制度の下での必要経済資本と数的、国勢調査又は分類情報を含むが質的情報は含まない技術的準備金の計算に使用される全てのデータ（資産データを含む）が含まれる可能性がある。

AvivaのソルベンシーIIデータガバナンスビジネス基準は、データをSCR計算に使用する前に、適切性、完全性、正確性及び一貫性の観点から、データの質を評価するために使用される管理環境及び基準を設定している。

(3) Aegon
Aegon は、データの品質に関して、「ソルベンシーⅡ報告プロセスのために、必要なデータディレクトリと、それぞれのデータの完全性、正確性、妥当性に関する基準の説明を含む、グループ全体のデータ品質ポリシーを実施している。」と述べている。また、内部及び外部の情報源について説明している。

E.2.1.ソルベンシー資本要件
データ品質
Aegonは、ソルベンシーII報告プロセスのために、必要なデータディレクトリと、それぞれのデータの完全性、正確性、妥当性に関する基準の説明を含む、グループ全体のデータ品質ポリシーを実施している。内部モデルで使用されるデータは、以下のように、内部及び外部の情報源に由来している。

・個々の保険契約の特性及び補償範囲を詳述した契約データ
・資産のポートフォリオを指定するデータ。例えば、資産の種類、金額及び満期日
・国民死亡率表や取引されている有価証券の価格などの外部情報源からのデータ

内部モデル設計は、モデル設計と実行の段階で、利用可能な全てのデータを最適に活用することを目的としている。データ使用の適切性の評価は、モデル検証プロセスの一部を構成する。

４｜内部モデルの方法論・アプローチ
内部モデルで使用された方法論・アプローチについても、各社とも説明を行っているが、ここでは、AllianzとAvivaの説明について報告する。

(1) Allianz
Allianzは、5社のうち、「E.4.標準式と使用された内部モデルの差異」に6ページと最もページ数を費やしている。そのうちの内部モデルのアプローチに関する記述は、以下の通りとなっている。

(1－1) 内部モデルの範囲と使用法及び基礎となる方法論
Allianzの場合、まずは、「E.4.1内部モデルの範囲と使用法」を説明した後、「E.4.2内部モデルの基礎となる方法論」において、「内部リスクモデルは、モンテカルロ・シミュレーションを用いたバリューアットリスク（VaR）アプローチに基づいている。」こと、さらに「99.5％の信頼水準」でリスク資本が計算される、ことを説明している。

最後に、内部モデルと標準式によるリスクカテゴリの構造の差異を図表で示している。

この図表からわかるように、リスクカテゴリ自体も必ずしも標準式に準じているわけではない。

Allianzの内部モデルでは、第1の柱の定量的要件でカバーされるリスクに関しては、大きくは市場、信用、引受、ビジネス、オペレーショナルの５つのリスクカテゴリに分類している。また、戦略リスク、レピュテーショナルリスク及び流動性リスクに関しては、第2の柱でカバーされるとしている。

E.4標準式と使用された内部モデルの差異
このセクションでは、内部モデルの範囲と使用法、その基礎となる方法論と集計手順を説明し、内部モデルと標準式の差異の概要で締めくくっている。

E.4.1内部モデルの範囲と使用法
内部モデルとその説明の対象となるビジネスユニットについては、付録のQRT S.32.01.22を参照のこと。内部モデルによってカバーされるリスクカテゴリは、「C.リスクプロファイル」の章で提示され、説明されている。内部モデルの範囲はまた「B.3.4.2 定量化可能なリスクに対する内部リスク資本モデル」のセクションで説明されている。

内部モデルは、我々のリスク管理フレームワークの中心にある。それは、Allianz グループの定量化可能なリスクを測定し、資本管理、特に、グループの配当政策、のような領域において我々の事業を操舵し、全ての事業活動に対するリスク資本上のリターンを測定するために使用される。内部モデルを使用する様々な目的の詳細な説明については、「B.3.4.1リスクに基づく舵取りとリスク管理」を参照のこと。

E.4.2内部モデルの基礎となる方法論
当社の内部モデルは、モンテカルロ・シミュレーションを用いたバリューアットリスク（VaR）アプローチに基づいている。リスク計算は、市場価値のバランスシートから始まり、各資産と負債のポジションを関連するリスク要因及び関連するリスクカテゴリに帰属させる。例えば、債券の価格は、（とりわけ）それぞれのリスクフリーの金利曲線と信用スプレッド曲線に起因している。その結果、それは、金利、信用スプレッド又は通貨リスクならびに信用リスクカテゴリのようなそれぞれの市場リスクカテゴリでカバーされる。

リスク資本は、各リスク要素の基礎となる共同配賦前提に基づいて、予想される期間にわたる資産及び負債の経済的正味公正価値の変動として定義される。より具体的には、当社は、特定の期間（「保有期間」、1年）及び発生確率（「信頼水準」、99.5％）内でのモデルの範囲における当社の事業ポートフォリオ価値の最大損失を決定する。リスク資本は、全ての資産と負債が、全てのリスク要素のシミュレートされた実現に基づいた各シナリオにおいて再評価される場合のシミュレートされた損益分布から計算される。

可能であれば、市場データ又は当社独自の内部的な過去データに対して、例えば保険数理上の前提を設定する上で、分布が較正される。加えて、保険業界、監督当局、アクチュアリー会からの提言を検討する。

内部モデルには、リスクタイプに細分化できる一連のリスクカテゴリが含まれる。これらの２つのレベルのそれぞれについて、内部モデルは、単独ベースで、即ち他のリスクタイプ又はカテゴリへの分散化の前に、リスク数値を提供するが、分散化も考慮に入れて集計レベルで提供する（「E.4.3集計及び資本アドオン」の項参照）。それぞれのリスクカテゴリの詳細な説明は、「C.リスクプロファイル」の章に記載されている。

技術的準備金の評価については、リスクフリー金利曲線の上にボラティリティ調整（VA）が適用される（「D.2.2.5評価に使用される方法及び前提」の項を参照）。VAには信用スプレッドから派生しているため、信用スプレッドのシミュレートされた変化は、概念的には、リスク計算の各基礎シナリオにおけるボラティリティ調整の変化も意味している。その結果、これらの変化は、リスク資本にそれらを反映させるために、それぞれの基礎となるシナリオにおける技術的準備金の評価について予想され、考慮される可能性がある。したがって、内部モデルにはこの影響をカバーするための動的コンポーネントが含まれている。動的コンポーネントをモデル化するためのAllianzのアプローチは、標準式に適用される静的なEIOPA VA概念とは方法論的に異なっている。リスク資本の計算において、当社は自社のポートフォリオの信用スプレッドの変動に基づくVAの動的な変動の影響を反映している。この資産サイドの影響は、資産及び負債のデュレーションを使用して、負債サイドに移転される。EIOPA VA方法論に関する偏差を説明するために、Allianzは動的ボラティリティ調整のためにより保守的な減額された適用比率を適用する。アプローチの適切性と保守性を検証するために定期的な検証が行われる。

Allianzは定例及びアドホックベースで引受けリスク及び（パラメトリックストレスとして知られ、以前に議論した）市場リスクに対していくつかのストレステストを行っている。

引受けリスクに関するショックは、10年に1回の非市場リスク事象を特定化し、それらのAllianzグループへの対応する影響を算出することでシミュレートされる。

以下の2つの図は、内部モデルに含まれるリスクカテゴリと、比較のために、標準式の構造を示している。