先週公表されたISDAの資本モデルに関するペーパーが興味深い。これまでは、各銀行が独自に作成したモデルをベースにリスク管理が行われてきた。内部モデルを許容している場合は、この独自モデルの結果によって資本賦課をするため、リスクを低く見積もるモデルを使えば資本コストを下げられるというモラルハザードの問題がつきまとう。こうした独自モデルは信用できないということで、標準法での計算を義務付けたり、アウトプットフロアが設けられてきた。

そもそもモデルが共通であれば、こうしたフロアなどは必要なく、共通の土俵で資本賦課が可能になる。最も簡単な解決法は当初証拠金の計算に使われているISDA SIMMのような標準モデルである。しかし、すべてのリスクとなると共通のモデルを準備するのは難しいため、今回ISDAが提唱しているのは、各社のモデルの出力結果を取りまとめて比較するというモデルのベンチマーキングである。

仮定のポートフォリオに対して各行でEEPEやEPEなどを計算し、それを比較すれば、業界の標準的な計算結果が明らかになり、そこから極端に乖離しているところも明らかとなる。こうした結果を当局が確認することによって、各行の独自モデルが概ね似たような計算をしていることが明らかになれば、ある程度独自モデルに基づいた結果によって資本賦課をするということが正当化される。

今回はUSD、EUR、GBP金利スワップ（1、5、10年）、ドル円為替フォワード（1、5、10年）、インフレーションスワップ（USD、EUR、GBPの1、5、10年）の仮想ポートフォリオに基づいた、大手10行の計算結果をもとに分析している。データフォーマットはCRIFで統一され、モデルとしては誰でもアクセス可能なオープンソースのORE（Open Source Risk Engine）が使われている。

EEPEやEPEは、大手であれば同じような結果になると思ったのだが、思ったより大きなばらつきがみられる。おそらく10行のうち6行はヒストリカルシミュレーションベースのEPE計算を行っており、残りの4行がMarket Impliedの計算を行っているように見える。そして、ヒストリカルデータを使っている銀行の方がEPEが大きく出ている。CVAの計算は通常Market Impliedだと思われるため、6行はCVAとCCR用のPFE計算に異なる計算を行っているということなのだろう。ヒストリカルデータを使っている銀行のうち1行はかなり他社と異なる結果となっているため、データエラーがあったのか、さもなくばモデルの見直しが求められそうだ。あるいは為替取引のブレが大きかったので、PFE計算のベースカレンシーが異なっていたのかもしれない。

このようなベンチマーキングが行われるようになると、業界標準的なモデルの考え方が統一され、各行の計算に統一性が生まれることになる。そうすれば、銀行が恣意的にモデルを操作してリスクを低めに見積もるのではないかという当局の懸念もある程度払しょくされることになる。これにより、内部モデル方式+標準法+アウトプットフロアという既存の枠組みが、ベンチマーク標準的モデルへと一本化することが可能になる。ベンチマーキングは行わないものの、米国が目指すERBAもある意味似たような方向性を模索していると言っても良いかもしれない。

いずれにしても、CRIF、CDMなどによってデータの標準化を推し進め、モデルの標準化が進むのは、金融業界にとっても望ましいことだろう。ただし、グローバルスタンダードへの対応が不可欠になっていくのだろう。