予想損失

期待損失とは、起こりうるすべての損失額の合計であり、それぞれの損失額にその損失が発生する確率を乗じたものである。

銀行融資（住宅ローン、自動車ローン、クレジットカード、商業融資など）において、融資の予想損失は様々な理由から時間とともに変動します。ほとんどの融資は時間をかけて返済されるため、返済残高は徐々に減少していきます。さらに、融資は通常、担保として差し入れられた資産によって裏付けられており、その資産価値は融資残高とは異なる形で時間とともに変化します。

予想損失を分析する際には、次の3つの要素が重要となる。

• デフォルト確率（PD）^{[ 1 ]}
• デフォルト時のエクスポージャー（EAD）^{[ 2 ]}
• デフォルト時の損失(LGD) ^{[ 3 ]}

• 元の住宅価格100ドル、ローン対価値比率80%、ローン金額80ドル
  • 未払いローン75ドル
  • 現在の住宅価格70ドル
  • 清算費用10ドル
• デフォルト時の損失額= エクスポージャーにおける想定損失額 /デフォルト時のエクスポージャー
  • -$75の貸付金償却デフォルト時のエクスポージャー
  • +70ドルで家が売れた
  • -$10の清算費用支払い済み =
  • -15ドルの通貨損失
  •  パーセントで表す
  • -15/75 =
  • デフォルト時の損失は20％
• デフォルトの確率
  • 住宅所有者の100人中50人は、住宅ローン残高が住宅価値を上回っているため、「銀行に鍵を返して立ち去る」ことになる。したがって、次のようになる。
  • デフォルト確率50％
• 予想損失
  • で ％
    • 20% × 50% = 10%
  • 通貨で
    • 通貨損失×確率
    • 15ドル × 50% = 7.5ドル
  • チェック
    • デフォルト時の損失*デフォルト確率*デフォルト時のエクスポージャー
    • 20% × 50% × 75ドル = 7.5ドル

期待損失は時間不変ではなく、状況の変化に応じて再計算する必要がある。場合によっては、債務不履行の確率と債務不履行時の損失の両方が上昇することがあり、これが期待損失が増加する2つの理由となる。

例えば、ある特定の住宅所有者層では、20年間で債務不履行に陥るのはわずか5%だったとします。しかし、システム的な危機が発生し、住宅価格が長期間にわたって30%下落すると、同じ層の借り手は債務不履行の傾向を変えます。例えば、5%ではなく10%が債務不履行に陥るといった具合です。これは主に、LGD（損失率）が壊滅的に上昇したことが原因です。

そのような状況に対応するためには、はるかに大きな予想損失を計算する必要があります。これは、システミックリスクの理解と軽減に大きな影響を与えるため、国レベルおよび世界レベルで相当な研究の対象となっています。^{[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]}

• システミックリスク
• 損失関数
  • 損失関数 § 期待損失
• 将来的に被る可能性のあるリスク

Sandra Thompson/Voon Hoe Chen (2016): PwCのIFRS 9減損の解明- 5.予想信用損失の測定 (パート 1)、PwC  :ロンドン。 Julien Temim (2016): IFRS 9 減損モデルとバーゼル フレームワークとの相互作用、Moody's Analytics リスクの展望 | リスク、財務、会計の収束: CECL | 第 VIII 巻 | 2016 年 11 月、Moody's Analytics  : ニューヨーク。 Manuele Iorio/Juan M. Licari (2015): IFRS 9 減損ウェビナー シリーズ – 実装のためのモデル、Moody's Analytics  : ニューヨーク。