欧州大手保険Gの内部モデルの適用状況について－2023年のSFCRからのリスクカテゴリ毎の標準式との差異説明の報告

欧州大手保険Gの内部モデルの適用状況について－2023年のSFCRからのリスクカテゴリ毎の標準式との差異説明の報告－

1―はじめに

欧州の保険会社各社及びAegonが4月から5月にかけて公表した単体及びグループベースのSFCR（Solvency and Financial Condition Report：ソルベンシー財務状況報告書）やFCR（Financial Condition Report：ソルベンシー財務状況報告書）については、これまで2回の保険年金フォーカスで報告してきた。具体的には、1回目のレポートでは、欧州大手保険会社グループ各社の長期保証措置や移行措置の適用の影響、2回目のレポートでは、内部モデルの使用状況及び分散効果の状況等について報告した。

今回のレポートでは、各社の内部モデルの適用状況に関して、標準式と各社で実際に使用された内部モデルとのリスクカテゴリ毎の差異の説明等について報告する。

2―標準式と使用された内部モデルとの差異の説明

標準式と使用された内部モデルとの差異の説明については、欧州大手保険グループ4社（AXA、Allianz、Generali、Aviva）及びAegonは、各社各様の方式で行っている。

リスクカテゴリ毎にポイントをまとめて説明している方式が一般的だが、Allianz は、さらに標準式と使用された内部モデルの対比表を作成している。

この章では、各社の記載例について紹介する。

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5ページと最もページ数を費やしている。その記述のうち、今回のレポートでは「内部モデルと標準式とのリスクモジュール毎の主な違い」について、報告する。

標準式と内部モデルの基本的な違いについては、「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への依存をシミュレートしてリスク資本を導出する。」と説明している。

リスクモジュール毎の主な違いについては、以下のように対比表を作成して説明している。

なお、2023年のSFCRの記載は、2022年に比べて大きくは変更されていないが、若干の追加記載等が行われている。

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と他のリスクドライバーとの相互依存に基づいて、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）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。

損害保険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、内部モデルと標準式の主な差異は、モデリングアプローチに関連している。生命保険／健康保険引受リスクに関しては、カバーされるリスクが異なっており、内部モデルは、従業員の年金債務の長寿リスクと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。

内部モデルとパラメータの較正の入力について、「E.4.2内部モデルの基礎となる方法論」と「E.4.3集約と資本アドオン」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（バリュー・アット・リスク）アプローチはあまりにも保守的であるか、又はあまりにも楽観的になって、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、Bloomberg、Refinitiv、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つの眼の原則を適用して実行される。これら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（例えば、金利、外国為替レート）に加えて、投資とエクスポージャーのデータ（例えば、名目値、市場価値、満期）、債務者と相手方のデータ（例えば、格付け、セクター、国の情報）、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ている。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。

一般的に、内部モデルは、標準式では十分に考慮されていない、多国籍企業グループ内の地理的な分散を反映しており、より高い分散効果をもたらす。この構造的な違いは、リスクモジュール内の分散化にも影響する。特に、内部モデルは、標準式の調整では無視されている市場リスクのサブモジュールの中で、国やセクターごとの分散化を考慮している。また、2008年から2012年の危機シナリオを含む、較正に用いられた長い時系列を考慮すると、市場リスクモジュール及びサブモジュール内の分散効果の方が適切であると考えられる。この違いの影響の顕著な例としては、内部モデルでのみ認められている信用スプレッドリスクの動的ボラティリティ調整オフセットと組み合わせて、内部モデルでの信用スプレッドリスク資本が減少することが挙げられる。このため、標準式に基づくSCR要件全体への定量的な影響は、一般に内部モデルの場合よりも大きい。

Allianzは、内部モデル・アプローチは、多国籍グループとしてのリスクプロファイルを表現するのに非常に適していると確信している。

日付	タイトル	執筆者	媒体
2025/04/25	欧州大手保険グループの2024年の生命保険新契約業績－商品タイプ別・地域別の販売動向・収益性の状況－	中村亮一	基礎研レポート
2025/04/14	欧州大手保険グループの地域別の事業展開状況－2024年決算数値等に基づく現状分析－	中村亮一	基礎研レポート
2025/04/01	欧州大手保険グループの2024年末SCR比率等の状況－ソルベンシーII等に基づく数値結果報告と資本管理等に関係するトピック－	中村亮一	基礎研レポート
2025/03/18	EUがIRRD(保険再建・破綻処理指令)を最終化－業界団体は負担の軽減とルールの明確化等を要求－	中村亮一	基礎研レポート

日付

タイトル

執筆者

媒体

2025/04/25

欧州大手保険グループの2024年の生命保険新契約業績－商品タイプ別・地域別の販売動向・収益性の状況－

中村亮一

基礎研レポート

2025/04/14

欧州大手保険グループの地域別の事業展開状況－2024年決算数値等に基づく現状分析－

中村亮一

基礎研レポート