日本アクチュアリー会 平成25年度例会 第6回
2014年3月5日
"Advancements in Implementing Operational Risk, Stress Testing and Risk Appetite for ORSA"
Joshua Corrigan, Principal, Milliman
(IAJの会員はここからダウンロード可能)
概要
- ERMは,個別にリスクを分析する黎明期,ALMやバランスシート(しかしその大部分はファイナンシャルリスク)が意識されたERM1.0の時代を経て(ここまで Prediction の時代),現在はリスクを包括的にとらえるERM2.0の時代にいる.そして次のフェーズは,リスク文化とResilience(回復力)が意識されるERM3.0の時代となるだろう.
- ORSAはグローバルスタンダードになりつつある.
- リスクとソルベンシーの自己評価が,ビジネスディシジョンに結びついているか?
- バランスシート上のリスクは相互に関連している.
- リスクアペタイトをどのように細分化・具体化(cascade)し,意味のあるリスクリミットにつなげるか.
- PLの構成要素を上から分解し(Sales, Distribution Costs, ,,, & Operating Profit Margins),それぞれに付随するリスクを把握する.
- エマージングマーケットではBSよりPLの方が大事.
- Prediction(複雑なモデルを構築して数字を作る)≠Explanation(リスクのドライバーは何で,結果に影響を与えるのは何か?)
- "World Economic Forum; Global Risks Map 2013"
- 複雑な体系を見るとき,各パーツを積み上げて検証したところで,全体を理解したことにはならない.
- リスクと要因,そして結果のあいだには,動的な関連がある.線形相関のような(依存関係をはかる)単純な指標は,ミスリーディングになりうる.
- ERM2.0とERM3.0が取り組む課題
- ERM2.0のフェーズで,オペレーショナル・リスクやリスク・アペタイトはい,依然として難しい課題.
- リスク文化(risk culture)に関するAPRAの資料
- リスクとは氷山のようなもの.目に見える部分には(その発現として)CrisisやEventsがあるが,見えない部分にはPatternsやSystem Structureがある.目に見える部分は伝統的なリスク管理のフレームワークで対応できるが,目に見えない部分は「複雑系」として対応する.
- Data is only part of the information set
- 時に十分なデータがそろわない場合がある.その時は,expert judgement が必要.
- Cognitive Analysis
- リスクのドライバーとその結果との関係性を可視化
- もっとも重要な要素を探す(東京の地下鉄で最も重要な駅を探すように)
- 点推定を越えたデータの活用.
- 従来型の点推定(e.g. ヒートマップ)ではなく,分布で考える.
- Causal Modelling with Bayesian Inference
- リスク要素の関連性を保持しながらのモデリング
- All scientific fields use Bayesian statistics, so why don’t we!
- Causal Model とは何か?
- 要素間の関係性を可視化.Causal facotrs はビジネス用語で表現される.
- Unsupervised vs Supervised Techniques
- データが潤沢にある場合と,そうではない場合.
- データはソリューションの一部でしかない.分析することで価値が増える.
- 線形相関(係数)は非線形関係を捕捉できないが,mutual information sharingなら可能.
余談
プレゼン終了後,周りにいた人たちの会話を耳にするに,「オペレーショナル・リスクまわりで何か話が聞けると思って来たけど,そうでもなかった」「図とかグラフとかいっぱいあったけど,何を意味するのかよく分からなかった」という感想を持つ人がいた.