モデリング
「モデルは全く間違っていない」：気候リスクをめぐる論争
Risk.netの最新ベンチマーク調査によりますと、銀行は数十年にわたるエクスポージャーに直面している一方で、政治的な逆風、限られたリソース、データ不足といった課題にも取り組まざるを得ない状況にあります。
資金調達コストの配分：集中型 vs 分散型
サチン・ラナデ氏は、特に担保付融資において、集中化は資本効率と自己資本利益率（ROE）の向上に寄与し得ると述べています。
EVEとNIIがIRRBBの制限設定を主導
ALMベンチマーキング調査によりますと、大多数の銀行がハードリスクリミットに依存しており、少数派が早期警戒指標で補完していることが判明しました。
責任あるAIは、原則と同様に利益についても考慮すべき
ある企業が、ガバナンスを損なうことなく、融資処理時間を短縮し、不正検知を改善した方法
期待値と価格の相対エントロピー
リスク中立価格設定からエントロピーリスク最適化への移行
商品指数デリバティブにおける将来の動向をモデル化することの重要性
商品デリバティブにおける指数ベースおよび原資産ベースの価格設定手法についてご説明いたします。
ほとんどの銀行は実績のあるXVAモデルを継続して採用
ブラック・ショールズおよびヒース・ジャロー・モートンに基づくアプローチが主流であり、一部ではアルケゴス事件以降、逆張りリスクに対するコピュラを模索しております。
ロイズ、AIリスクに（第2）線を引く
モデルリスク管理部門は、英国銀行におけるAI導入に伴うリスク管理の責任を負っております。
未来のクオンツ：次世代モデラーになるために必要なものとは
雇用主はハードスキルとソフトスキルの両方を兼ね備えた人材をますます重視していることが、Risk.netの調査で明らかになりました。
DFASTモデルの変更は、自己資本比率の向上につながる
しかし、カテゴリーIVの銀行は、PPNRの抜本的な見直しの中で苦境に立たされるでしょう。
なぜ銀行はお互いのIRRBBモデルを信用しないのか
規制テストの外れ値な結果を受け、非現実的な預金前提に対する相互の疑念が生じております。
サイバーリスクが信用ポートフォリオ管理者の警戒を促している
ジャガーランドローバーへの攻撃は、システム停止による予測不可能な影響をモデル化することの難しさを浮き彫りにしています。
AIモデルが誤動作した際には、数字ではなく問題そのものに対処しよう
人工知能モデルのガバナンスは、解釈可能性ではなく実行可能な成果に焦点を当てるべきだと、元規制当局トップは主張しています。
一部の欧州銀行は依然として純金利収入の基準を満たせず
スウェド銀行は、方法論の前提を更新した後、他の7行と同様にアウトライヤーとなりました。
BNPPやドイツ銀行など、4月にVAR違反で影響を受けたEUの銀行
2022年のウクライナ戦争ショック以来、バックテスト例外の急増が最も顕著であり、これは主に関税の混乱に関連しています。
リージョナルバンク、オペリスクのモデリングよりもシナリオ分析を好む
国内および小規模な地域金融機関は、テールリスクのエクスポージャーを測定するシナリオを好みます。G-Sibs は、当面はモデリングに固執します。
迅速な導入：モデル承認の迅速化への取り組み
欧州の銀行監督当局は、信用モデルの更新の承認手続きを簡素化する予定。銀行家たちは「まさに時宜を得た措置だ」と。
生成AIはモデラーにとって試練の時をもたらす
Flagstar の主要モデル検証担当者が、LLM をリスクモデルに安全に統合するためをヒント
市場ショックによりEUの銀行でIRCが記録更新
複数のディーラーでデフォルトと移行リスクの構成要素が過去最高を更新
JPモルガンのVAR、第1四半期に2度の制限解除
前四半期に発生した2件の規制当局によるバックテスト例外措置に加え、違反が発生。
モデルパラメーターの把握
レートパラメータの平均回帰が次元削減の扉を開く