【金融実務基礎講座】信用リスク評価モデルの基礎とリスク管理の課題セミナー｜過去セミナー

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【金融実務基礎講座】信用リスク評価モデルの基礎とリスク管理の課題

把握しておくべき重要なモデルの弱点及び高度化へ向けた対応なども含め、具体的に解説

本セミナーは終了致しました。

受講区分	会場
開催日時	2011-12-07（水）　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パートナー桑原大祐氏東京大学工学部卒業。大手金融機関においてデリバティブディーリング、市場リスク管理、ＡＬＭ担当の後、大手監査法人系コンサルティング会社を経て07年監査法人トーマツ入所。不動産鑑定士補。UNC Chapel Hill MBA。金融機関のＩＦＲＳ対応、リスク管理高度化及びバーゼルⅡ対応支援を幅広く実施。著書等として『バーゼルⅡ対応のすべて』（共著、金融財政事情研究会、08年3月）、『内部監査高度化のすべて』（共著、同、10年11月）、「会計・規制の高度化と銀行経営」（金融財政事情、11年3月14日号）ほか。

概要	本講義においては、信用リスク管理において一般的なものとなった統計的スコアリングモデルについて基礎から説明するとともに、顕在化している課題や統計モデルの弱点などの必須知識を解説する。統計的スコアリングモデルを用いて企業評価を行う信用格付制度は、特にバーゼルⅡの導入後、一般的となっており、モデル自体も数学的に高度なものへと進化が図られてきた。一方で、リスクの測定（Measurement）とモニタリング(Monitoring)を中心とした運営を行い、信用リスクを管理（Management）する枠組みは、統計的な“Measurement”を偏重するようになってしまったことなどから、うまく機能していないとも指摘される。さらに、金融危機においては、高度化した統計モデルの前提条件や弱点を経営陣が認識せずに意思決定を行ったことも反省点として挙がっている。本講義では、高度化した統計モデルについて基礎から説明を行うこととする。対象として、必ずしも数学を得意としない実務家、あるいは、経営判断等の視点から知識習得が必須となる役職者等をも想定し、把握しておくべき重要なモデルの弱点や前提条件についても具体的に解説する。また、これらの弱点や前提条件を踏まえた信用リスク管理のあるべき姿について考察し、“Management”のPDCAを好回転させ、与信コストを削減させるための施策を検討する。
セミナー詳細	１．統計的スコアリングモデルの基礎　　　～高度化したモデルについて、例示等も交えて基礎から解説　　　(1)回帰分析の基礎　　　(2)ロジスティック回帰モデルの基礎　　　(3)その他の統計手法の紹介　　　(4)検証手法の基礎　　など２．統計的スコアリングモデルの弱点と前提条件　　　～把握しておくべき必須知識として、具体的に解説　　　(1)モデリングの前提条件の整理　　　　　(2)モデルの限界とモデルの予測不能なデフォルト　　　(3)モデル活用における問題点（粉飾など）３．信用リスク管理のあるべき姿　　　(1)モデルの前提条件を踏まえた運営　　　(2)与信ポートフォリオのリバース・ストレステスト　　　(3)与信コスト削減へ向けた施策４．質疑応答【ストック・リサーチ経営研究セミナー】

概要

本講義においては、信用リスク管理において一般的なものとなった統計的スコアリングモデルについて基礎から説明するとともに、顕在化している課題や統計モデルの弱点などの必須知識を解説する。
統計的スコアリングモデルを用いて企業評価を行う信用格付制度は、特にバーゼルⅡの導入後、一般的となっており、モデル自体も数学的に高度なものへと進化が図られてきた。一方で、リスクの測定（Measurement）とモニタリング(Monitoring)を中心とした運営を行い、信用リスクを管理（Management）する枠組みは、統計的な“Measurement”を偏重するようになってしまったことなどから、うまく機能していないとも指摘される。さらに、金融危機においては、高度化した統計モデルの前提条件や弱点を経営陣が認識せずに意思決定を行ったことも反省点として挙がっている。
本講義では、高度化した統計モデルについて基礎から説明を行うこととする。対象として、必ずしも数学を得意としない実務家、あるいは、経営判断等の視点から知識習得が必須となる役職者等をも想定し、把握しておくべき重要なモデルの弱点や前提条件についても具体的に解説する。また、これらの弱点や前提条件を踏まえた信用リスク管理のあるべき姿について考察し、“Management”のPDCAを好回転させ、与信コストを削減させるための施策を検討する。

セミナー詳細

１．統計的スコアリングモデルの基礎
　　　～高度化したモデルについて、例示等も交えて基礎から解説
　　　(1)回帰分析の基礎
　　　(2)ロジスティック回帰モデルの基礎
　　　(3)その他の統計手法の紹介
　　　(4)検証手法の基礎　　など

２．統計的スコアリングモデルの弱点と前提条件
　　　～把握しておくべき必須知識として、具体的に解説
　　　(1)モデリングの前提条件の整理　　
　　　(2)モデルの限界とモデルの予測不能なデフォルト
　　　(3)モデル活用における問題点（粉飾など）

３．信用リスク管理のあるべき姿
　　　(1)モデルの前提条件を踏まえた運営
　　　(2)与信ポートフォリオのリバース・ストレステスト
　　　(3)与信コスト削減へ向けた施策

４．質疑応答

【ストック・リサーチ経営研究セミナー】

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