信用リスクの統計学的アプローチ

点击翻译按钮获取中文摘要

2007年3月から邦銀に対してバーゼルII(新BIS規制)の適用が始まった.これに伴い,信用リスク管理において,各行独自のリスク評価手法の開発が認められるようになり,基礎的内部格付手法(FIRB, Foundation Internal Ratings-Based approach)から先進的内部格付手法(AIRB, Advanced Internal Ratings-Based approach)への移行に際して推計値が必要とされる債権回収率(RR, Recovery Rate),またはデフォルト時損失率(LGD, Loss Given Default)の推計精度の向上が求められている.しかし,債権回収のデータベースの構築が充実していないことや,債権回収途中のデータの取り扱いなどに対する一般的な手法が確立されておらず,いまだ回収率推計モデルの研究は進んでいなかった.そこで,内部格付の低下(要注意から要管理への変更)によりデフォルトを定義した場合の,担保や保証協会による保証などを勘案した回収率推計モデルの構築を行った.モデルのパラメータ推計には銀行の格付および回収実績データを用いている.また,実際の回収が長期間にわたることや,正常格付への復帰の影響を考慮することによって,より実際の回収を反映したモデリングを提案した.その結果,担保カバー率,保証カバー率が回収率の有力な要因であることがわかり,それらの関数としてEL(Expected Loss)が推計可能であることを示すことにより,実データによる内部格付手法に応じた信用リスクの計量化を実現した.これによって、邦銀固有の特徴である、担保と保証と回収率の関係を表現し、バーゼルIIに対応した信用リスク評価方法を提案したといえる.