確率論的動的ALMモデル検証のための賢いアプローチ

決定論的で負債のみにフォーカスするエンベデッドバリューモデルを使用している会社にとって、結果（また結果が設定した前提条件にどのように依存するか）を完全に理解することは、通常理解可能な範囲にあり、こうしたモデルの検証は相対的に簡単です。一方、市場整合的エンベデッドバリュー（Market Consistent Embedded Value、MCEV）、ソルベンシーII、そして現在のIFRS第17号などの報告基準の進化もあり、モデル要件が速度を速めて変化し、一部のマーケットではこうした要件に確率論的動的ALM（Asset Liability Management）モデルの導入が不可欠です。これには複雑なモデリングと錯綜する規則や前提条件が必要となり、容易には理解できず、重要な情報開示に非常に複雑で予測できない形の影響を与えるかもしれません。こうした場合、モデルの検証はもはや明快ではなく、検証のための新しい革新的アプローチが必要です。

本稿では、以下のトピックスを取り上げます。

• 確率論的動的ALMモデルの検証のための現行アプローチ
• 確率論的動的ALMモデルの検証のための新しいアプローチ
• Milliman Agile ALMを用いたケーススタディ