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．
