銀行におけるストレステスト・テクノロジーの現状とギャップの解消に向けた方策
～GARPとSASが2015年に世界の銀行を対象に実施した調査に基づくレポート～

内容

今やストレステストは、金融システムを制度上の失敗から保護する上で重要な役割を担っています。規制当局は銀行に対し、幅広いマクロ経済シナリオのシミュレーションを実行するよう求めることにより、銀行が資本レベルを判断する方法と、深刻な経済状況が広まった場合でも生き残れるだけの十分な資本力の有無について、透明性を得ようとしています。

ストレステストは大手銀行向けの取り組みとして始まりましたが、規制当局がそこに留まることはありませんでした。米国のDFAST（Dodd-Frank Act stress testing: ドット・フランク法に基づくストレステスト）のような新たな規制の登場により、幅広い中堅・中小銀行に対しても、規模、事業分野、営業地域などに応じた適切なストレステスト要件を満たし、資本レベルの設定手法が厳格かつ堅実であることを実証できる体制の整備が期待されるようになっています。

それと同時に、規制当局はストレステストの重点を、ストレスシナリオが信用実績や収益にもたらす効果を理解すること自体から、銀行の資本計画に不可欠な要素として組み込むことへとシフトさせています。この点は、規制当局が今では、流動性や銀行全体のバランスシート予測など、幅広い定量指標と定性指標の利用効果を重視するようになっていることからも明らかです。こうした方向性の変化により、規制当局は銀行財務の脆弱性を以前よりも遥かに詳しく、かつ多くの異なる観点から検査するようになりつつあります。しかしその結果として、ストレステストが非常に複雑な取り組みとなっているのも事実です。複数の地域にまたがり、国際化し、大量のデータを必要とする傾向は強まる一方であり、極めて複雑なアナリティクスをエンド・トゥ・エンドでシームレスに、かつ高速に実行できる環境が必須になっています。そして銀行は、この作業を完璧に遂行するために、ますます多くの時間とリソースを費やすようになっています。

このホワイトペーパーでは、銀行におけるストレステストの現状を分析して主な課題を明らかにした上で、最新の機能に戦略的に投資することによってそれらの課題に取り組む方法を提案します。