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【会場受講】新生銀行における投資用不動産融資における賃貸収支シミュレーション高度化の取り組み

~外部データを活用したリスク管理手法の実務事例~
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2021-01-22(金) 13:30~16:30
講師
株式会社新生銀行
豊島 裕樹 氏 
イノベーティブファイナンス研究所
鶴田 大 氏

【豊島 裕樹 氏】
グループポートフォリオリスク管理部 シニアマネージャー
2007年大手信託銀行に入社しクオンツアナリストとして年金運用に従事2013年に博士号取得(神戸大学) 2014年に新生銀行に入行しポートフォリオリスク管理業務に従事 バーゼル規制関連業務、リスクアペタイトフレームワーク(マクロ経済ストレステスト、予兆管理)、TCFDシナリオ分析等におけるモデル開発業務に従事 行内プロジェクトとしては、中期経営計画策定、買収案件のデューデリ等を経験

【鶴田 大 氏】
データストラテジスト
2009年大手投資信託会社に入社 2013年に新生銀行に入行し、銀行勘定の金利リスク管理業務、住宅ローンの期限前返済モデルやコア預金モデルなどのモデル開発業務を経験 2018年より現職で機械学習モデル等のFinTech技術に関するR&Dに従事
主な著書に「ディープラーニング入門 Pythonではじめる金融データ解析」がある

概要 金融庁の平成28事務年度金融レポートによると、アパマンローンにおいて「足下の実際の賃貸物件の収支状況は、一定程度が赤字であり、築後15年を経過すると赤字先は更に増加傾向になる」という特徴が記されている。ここをターニングポイントとして、銀行業界全体の動きとして投資用不動産向け融資を実行する上では、従来の担保による融資や債務者の資力による融資だけではなく、賃貸物件のキャッシュフローの収支が全融資期間に渡って問題がないことをモニタリングするような方向性となった。つまり、銀行の審査やポートフォリオ管理においては収支シミュレーターのある/なしが重要なポイントとなってくる。しかし、十分な内部データ(物件ごとの賃料、空室、債務者のデフォルト情報)を保有している銀行は非常に少ないと思われる。新生銀行グループにおいても同様のことがいえ、外部データを活用したリスク管理を行っている。外部データを中心に賃料、空室リスク等をモデル化し、キャッシュフローの可視化を進めてきたこれまでの取り組みを紹介する。
セミナー詳細 1.新生銀行グループ内の課題認識とリスク管理高度化
(1)リスク管理高度化の背景(金融行政方針など)
(2)新生銀行グループ内の取り組みと課題認識
(3)モデル開発における前提条件の整理
(4)利用する外部データの紹介:タスインデックス、LIFULL
          
2.投資用マンションにおけるリスク管理高度化
(1)モデル化の構想(賃料、空室率、担保処分価格のモデル化)
(2)マクロ経済ストレステスト(短中期的視点による金利上昇、マクロ環境悪化等のシナリオ分析)
(3)結論と課題整理
          
3.アパートローンにおけるリスク管理高度化~実演・デモを通じて実務的な理解を深める~
(1)賃料、空室リスク、担保処分価格のモデル化(統計モデル/AI・機械学習モデルの活用)
(2)モデルを活用した全融資期間における収支シミュレーション
(3)人口動態等を織り込んだマクロ経済ストレステスト(長期的視点によるシナリオ分析)
          
4.リスク管理高度化における今後の発展的展望(*)
(1)新型コロナのシナリオ分析
(2)予兆管理(リスクアペタイトフレームワークの観点から)
(3)AI・機械学習の実用可能性について
(4)ESGとの関連性(気候変動リスク 他)
(*)業界関係者の関心が高いトピックスを取り上げる予定で状況に応じて適宜追加変更の可能性。
          
5.質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影、PCのご使用等はご遠慮ください。会場受講の場合はPCはお使いいただけません。
補足事項 ※こちらは会場参加のお申し込みページです。オンライン受講をご希望の方は該当のページよりお申し込みください。 
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