信用リスクモデリング≪実践編≫

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信用リスクモデリング≪実践編≫

～定量的信用リスク管理の直感的理解とバーゼル規制対応を見据えた実務的応用～

本セミナーは終了致しました。

受講区分	会場
開催日時	2018-01-26（金）　13:30～16:30
講師	有限責任監査法人トーマツ金融インダストリーグループ岡崎　貫治　氏　シニアマネジャー福原　加奈　氏　マネジャー【岡崎　貫治　氏】大手金融機関、信用リスクDB機関を経て、有限責任監査法人トーマツに入社　2013年4月より金融庁監督局健全性基準室・課長補佐として、内部格付手法等の承認審査ならびにバーゼル規制の国内実施を担当　現在は各種リスク管理の高度化、ストレステスト実施の高度化、国際的な金融規制等に関するアドバイザリー業務等に従事【福原　加奈　氏】地域金融機関において、信用リスク管理業務に従事した後、有限責任監査法人トーマツに入社　現在は金融機関のリスク管理の高度化、自己資本比率規制等に関するアドバイザリー業務等に従事

概要	2000年代に入り大量データに基づいたスコアリングモデルが普及し、定量的な分析に基づいた信用リスクの測定と管理が広く普及した。また、普及した背景には、バーゼルIIによる内部モデル手法の導入も指摘できる。大量データに基づく信用リスク管理は、今後益々普及すると考えられるが、一方で、経験豊富な審査担当者の知見との有機的な結合は、信用リスク管理の高度化に欠かすことはできない。さらに、高度化の先には、内部モデル（FIRB,AIRB）の採用も考えられるところである。本セミナーでは、確率・統計の基礎を踏まえつつ、データからどのように信用リスクを捕捉し、どういった手法で信用リスクモデル構築を行うのかについて直感的理解を目指す。その上で、バーゼル規制（自己資本比率規制）を含めた実務的応用について、実際の課題を踏まえて解説を行う。
セミナー詳細	１．確率・統計の基礎（１）確率・統計とは（２）モデリングの基礎知識（確率分布、平均、分散）２．デフォルト予測モデル（PD）（１）データセットの構築（２）線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル（３）オプションアプローチ３．損失率・残高の推計モデル（LGD、EAD）（１）損失率（LGD）の推計（２）残高（EAD）の推計４．実務的応用（１）リスクウェイト関数と自己資本比率（２）債務者格付制度、プール区分管理、案件格付制度（３）検証制度（モデルガバナンス）５．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください

概要

2000年代に入り大量データに基づいたスコアリングモデルが普及し、定量的な分析に基づいた信用リスクの測定と管理が広く普及した。また、普及した背景には、バーゼルIIによる内部モデル手法の導入も指摘できる。大量データに基づく信用リスク管理は、今後益々普及すると考えられるが、一方で、経験豊富な審査担当者の知見との有機的な結合は、信用リスク管理の高度化に欠かすことはできない。さらに、高度化の先には、内部モデル（FIRB,AIRB）の採用も考えられるところである。
本セミナーでは、確率・統計の基礎を踏まえつつ、データからどのように信用リスクを捕捉し、どういった手法で信用リスクモデル構築を行うのかについて直感的理解を目指す。その上で、バーゼル規制（自己資本比率規制）を含めた実務的応用について、実際の課題を踏まえて解説を行う。

セミナー詳細

１．確率・統計の基礎
（１）確率・統計とは
（２）モデリングの基礎知識（確率分布、平均、分散）

２．デフォルト予測モデル（PD）
（１）データセットの構築
（２）線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル
（３）オプションアプローチ

３．損失率・残高の推計モデル（LGD、EAD）
（１）損失率（LGD）の推計
（２）残高（EAD）の推計

４．実務的応用
（１）リスクウェイト関数と自己資本比率
（２）債務者格付制度、プール区分管理、案件格付制度
（３）検証制度（モデルガバナンス）

５．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCの使用等はご遠慮ください

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