銀行のストレステストと資本計画｜シナリオ・損失・引当を資本比率につなげる

結論：ストレステストは「悪い未来」を資本比率の数字に翻訳する作業

銀行のストレステストは、特定のシナリオが起きた場合に自己資本がどこまで持ちこたえられるかを確認するための一連の計算手続きです。中身は一つの計算式ではなく、複数の工程をつなぐパイプラインになっています。まず景気後退や資産価格下落といったマクロ経済シナリオを設定し、それを取引先の倒産確率（PD）や回収率の裏返しである損失率（LGD）の悪化に変換します。次に、悪化したPD・LGDから与信費用（貸倒引当金の積み増し）の増加額を計算し、その増加分が銀行の本業のもうけである業務純益を圧迫します。業務純益の悪化は当期純利益、さらには内部留保を通じてCET1資本を目減りさせ、最終的にCET1比率という一つの数字に集約されます。

この記事では、「マクロシナリオ→PD・LGD→与信費用→業務純益→CET1資本→CET1比率→資本計画」という一連の伝達経路を、実施主体の違い（監督当局によるものと銀行自身によるICAAP）を整理したうえで、一つの設例を最初から最後まで自分の手で計算しながら追っていきます。CET1比率・RWAそのものの計算方法はバーゼル規制入門｜CET1・RWA・自己資本比率の計算をやさしく解説に譲り、本記事はその比率がストレスシナリオの下でどう動くかというプロセスに絞ります。ストレステスト後にNIM・LCR・NPL比率などのKPIで実態を継続的に追う方法は銀行分析の主要KPI体系｜NIM・LCR・NPL比率・Cost of Riskの読み方で扱っています。また、生成AIを使ってシナリオ設計や試算を効率化する論点はAIでストレステストを設計する｜金融機関と事業会社では目的が違うで別途整理していますので、この記事は伝統的な手法の骨格の理解に集中します。

ストレステストの目的：監督当局による検証と銀行自身によるICAAP

銀行のストレステストは、二つの実施主体に分けて理解すると整理しやすくなります。一つは金融庁・日本銀行という監督当局が主導するもの、もう一つは銀行自身が自らの経営管理として行うものです。

監督当局側では、金融庁と日本銀行が共通シナリオに基づく一斉ストレステストを大手行を対象に共同で実施しています。これは2008年の国際金融危機以降、欧米の当局を中心に広がった手法で、共通のシナリオを複数行に適用することで、行ごとの結果を横並びで比較できる点に特徴があります。日本銀行は、海外展開やグループ戦略の強化によって大手行のリスクプロファイルが多様化・複雑化していることを踏まえ、金融庁との共同作業としてこの枠組みを運営しています。これとは別に、日本銀行は年2回公表する金融システムレポートの中で、独自のマクロ・ストレス・テストを実施しています。ここでは、毎回リーマン・ショック時並みの厳しさを想定し金融システムの安定性を定点観測する「テールイベント・シナリオ」と、その時々の懸念事項に応じて設計を変える「特定イベント・シナリオ」の2種類を使い分けており、金融マクロ計量モデル（FMM）を用いて金融機関の損失吸収力を包括的に分析しています。

もう一つが、銀行自身が行う内部ストレステストです。バーゼル規制の第2の柱では、最低所要自己資本比率だけでは捉えきれないリスクについて、銀行自らがリスクを網羅的に洗い出し、それに見合う自己資本の水準を自己評価するプロセスが求められています。これがICAAP（Internal Capital Adequacy Assessment Process、自己資本充実度評価プロセス）です。金融庁の監督指針でも、あらゆるリスクを認識・評価・計測・報告するための方針と手続き、そしてそのリスクと対比して自己資本の充実度を評価するプロセスの整備が、統合的リスク管理態勢の一部として求められています。監督当局の一斉ストレステストが「他行と比べてどうか」を確認する横比較の道具であるのに対し、ICAAPは「自行の事業・ポートフォリオ特性を踏まえるとどうか」を掘り下げる道具であり、両者は補完関係にあります。実務では、監督当局のシナリオよりも自行のポートフォリオに合わせて細かく設計したシナリオを使い、四半期や年次の資本計画・配当計画に直接反映させる銀行が一般的です。なお、比率が一定水準を下回った場合の監督対応は早期是正措置（PCA）として制度化されています。

シナリオ設計：マクロ経済変数から与信損失への変換

ストレステストの出発点は、実質GDP成長率、失業率、地価、金利、株価といったマクロ経済変数の組み合わせでシナリオを記述することです。ここで重要なのは、マクロ変数をそのまま損失額に変換するのではなく、いったん取引先の信用力を表すPD（デフォルト確率）とLGD（デフォルト時損失率）という与信リスクのパラメータを経由させる点です。実質GDPが大きく落ち込む局面では、売上・利益率の変動が大きい業種の取引先ほど倒産確率が上振れしやすく、地価が下落する局面では、不動産を担保に取っている貸出のLGDが上昇しやすくなります。金融機関はこうした感応度を、業種別・格付別の統計モデルや過去の景気後退局面のデータから推定し、シナリオごとのPD・LGDの変化幅という形に落とし込みます。

日本銀行の金融システムレポートでは、この変換作業を毎回同じ厳しさで固定する「テールイベント・シナリオ」と、毎回異なる論点を設定する「特定イベント・シナリオ」の2種類で行っています。前者は金融機関のリスクプロファイルや財務基盤の変化を時系列で追跡する目的に向いており、後者はモデルを拡張しながら特定の脆弱性を掘り下げる目的に向いています。銀行が自らICAAPのシナリオを設計する場合も、この「毎回固定して経年比較する軸」と「その時々の懸念に応じて機動的に変える軸」を両方持たせる発想は参考になります。シナリオ前提そのものの立て方は、経営企画で使うシナリオプランニングの実務（経営企画向け）｜ベース・アップサイド・ダウンサイドの設計と使い方と共通する部分が多く、銀行のバランスシートを軸にモデルを組む発想は銀行モデリング入門｜BSが主役になる世界——純金利収益・信用コスト・規制資本の三点セットで扱っています。

損失projection：PD・LGDモデルとの接続（与信費用の計算）

式
与信費用（期待損失相当額） ＝ 与信残高 × PD（デフォルト確率） × LGD（デフォルト時損失率）

シナリオで設定したPD・LGDの悪化幅を使い、与信費用の増加額を計算するのがこの工程です。PD・LGDという与信リスクの基本パラメータは、信用評価調整（CVA）の計算でも使われる考え方で、詳しい定義は信用評価調整（CVA）とはで確認できます。平常時の水準とストレスシナリオ下の水準の両方を持たせ、その差分が損失の増分になります。会計上は、この増分は貸倒引当金の積み増しという形で費用計上され、実務ではIFRS第9号の予想信用損失（ECL）モデルのように、信用力の劣化度合いに応じて引当計上のタイミングが早まる仕組みとの相性も論点になります。引当区分の考え方自体は貸倒引当金の実務｜一般債権・貸倒懸念債権・破産更生債権等の区分とIFRS第9号ECLモデルとの違いで詳しく扱っているため、本記事はストレスシナリオが与信費用をどう押し上げるかという伝達経路に絞ります。

ここで計算した与信費用の増加額は、単独では意味を持ちません。次の工程で、銀行の本業のもうけである業務純益と突き合わせ、どこまでを収益で吸収でき、どこからが資本の目減りにつながるのかを見る必要があります。この突き合わせを、次の設例で具体的な数値を使って確認します。

設例：小さな銀行のバランスシートで一気通貫に計算する

以下は説明用の仮設例です。実在の金融機関の数値ではありません。単位は十億円とし、この銀行は国際統一基準行であると仮定します。

①与信費用の計算
平常時：1,000 × 1.0% × 40% ＝ 4.00
ストレス時：1,000 × 3.5% × 45% ＝ 15.75
与信費用の増加幅は15.75－4.00＝11.75です。

②税引前利益への影響（簡略化のため税効果は考慮せず）
平常時：12.0－4.00＝8.00
ストレス時：12.0－15.75＝▲3.75
業務純益では吸収しきれず、ストレス時は税引前ベースで損失に転じます。本設例では税効果を考慮せず、この税引前利益をそのままCET1資本の増減に反映させていますが、実際には損失計上時に生じる繰延税金資産の計上とその回収可能性の判断が、法人税等調整額を通じてCET1資本に別途影響する点に注意が必要です。

③CET1資本の期末残高
CET1資本（期末）＝CET1資本（期初）＋当期純利益－配当
配当を維持した場合：56.0＋（▲3.75）－1.5＝50.75
配当を停止した場合：56.0＋（▲3.75）－0＝52.25

④CET1比率
期初：56.0 ÷ 800 ＝ 7.00%
ストレス時・配当維持：50.75 ÷ 800 ＝ 6.34%
ストレス時・配当停止：52.25 ÷ 800 ＝ 6.53%

この設例が示しているのは、配当という資本計画上の一つの意思決定が、与信費用の増加という与信サイドの動きと同じ土俵で、CET1比率という一つの数字に集約されるという点です。1.5の配当を止めるかどうかで比率が0.19ポイント動くという計算結果は、資本計画の会議で「配当を維持できるか」が議論される理由を数字で裏づけています。なお、本設例ではRWAを一定と置いていますが、実際のストレステストでは、格付が悪化した取引先のリスクウェイトが上昇し、RWAそのものも増加する（比率の分母が膨らむ）ケースが多く見られます。RWAの算出方法自体はバーゼル規制入門で扱っているとおりで、ストレス下では分母側も悪化しうるという点を踏まえておくと、実務での計算はこの設例より厳しめの結果になりやすいことが分かります。なお、この設例のようにストレス後CET1比率が配当維持で6.34%、配当停止でも6.53%にとどまる場合、国際統一基準行の最低所要CET1比率4.5%は上回っていますが、資本保全バッファーを含めた7.0%(4.5%＋資本保全バッファー2.5%、詳細はバーゼル規制入門｜CET1・RWA・自己資本比率の計算をやさしく解説)は下回っています。この場合、直ちに業務停止になるわけではありませんが、下回った幅に応じて配当・自己株式取得・役員報酬の変動部分といった資本の社外流出に段階的な制限がかかります。

資本計画への反映：CET1比率の着地見込みと配当・自社株買いの調整

ストレステストの最終的な出力はCET1比率という一つの数字ですが、資本計画の現場ではこの数字を単独で見るのではなく、規制上の最低水準や資本バッファーを含めた社内目標水準と突き合わせて評価します。CET1比率そのものの計算方法や規制上の水準の考え方はバーゼル規制入門｜CET1・RWA・自己資本比率の計算をやさしく解説に譲りますが、ここで押さえておきたいのは、ストレス下の着地見込みが目標水準を下回りそうだと分かった時点で、銀行が複数の選択肢の中から資本計画を調整するという実務の流れです。

代表的な調整レバーは、配当・自社株買いの減額や停止、貸出資産の伸びを抑制してRWAの増加ペースを落とすこと、そして必要に応じた資本調達です。前節の設例で見たとおり、配当の減額はCET1資本という分子に直接効くため、最も機動的に使えるレバーになりやすい一方、株主還元方針との整合性も問われます。実務では、ストレステストの結果を受けて資本計画・配当計画を一年に一度だけ見直すのではなく、四半期ごとの実績と当初の資本計画・シナリオ前提を突き合わせ、乖離が大きければ前提を更新するというサイクルを回します。ストレステストで想定した与信費用や業務純益の水準が実際にどう推移しているかは、NIM・LCR・NPL比率・与信コストといったKPIで継続的に確認することになり、その具体的な指標体系は銀行分析の主要KPI体系｜NIM・LCR・NPL比率・Cost of Riskの読み方で解説しています。

日本の監督当局によるストレステストの枠組み：金融庁・日本銀行の一斉ストレステストと金融システムレポート

日本銀行と金融庁は、大手行を対象に共通シナリオに基づく一斉ストレステストを共同で実施しています。日本銀行によれば、この枠組みは「システミックに重要な金融機関の頑健性を評価するための中核的なツール」として位置づけられており、2008年の国際金融危機以降、主要国の金融当局の間で定着してきた手法です。海外展開やグループ戦略の強化によって大手行のリスクプロファイルが多様化・複雑化していることが、この共同での取り組みの背景にあります。各行が共通のシナリオを使うことで、当局は行ごとの結果をベンチマーキングし、横並びで比較する水平レビューが可能になります。

これとは別に、日本銀行は年2回公表する金融システムレポートの中で、独自のマクロ・ストレス・テストを実施しています。金融システムレポートは、わが国金融システムの安定性を評価し、安定確保に向けた課題について関係者との対話を深めることを目的に公表されるもので、個別金融機関の考査・モニタリングを通じて得たミクロ情報を、金融システム全体のリスク評価というマクロプルーデンスの視点に統合する役割を担っています。このマクロ・ストレス・テストでは、毎回リーマン・ショック時並みの厳しい経済金融情勢を想定し金融システムの安定性を定点観測する「テールイベント・シナリオ」と、その時々の脆弱性に応じて設計を変える「特定イベント・シナリオ」の2種類を使い分け、金融マクロ計量モデル（FMM）を用いて銀行部門全体の損失吸収力を分析しています。

もう一つの柱が、金融庁の監督指針が求める統合的リスク管理態勢の一環としてのICAAPです。金融庁は、あらゆるリスクを認識・評価・計測・報告するための方針と手続き、そしてそのリスクと対比して自己資本の充実度を評価するプロセスの整備を、主要行等向けの監督指針の中で求めています。市場リスクの管理では、ヒストリカルシナリオと仮想シナリオの両方を用いたストレステストの実施が重視されており、こうした手法を通じて自己資本の損失吸収力が十分かどうかを継続的に検証する態勢が、監督上の評価項目に組み込まれています。監督当局による一斉ストレステストと、銀行自身のICAAPは、実施主体も粒度も異なりますが、どちらも「シナリオを資本比率に翻訳する」という同じ作業の骨格を共有しています。

よくある質問（FAQ）

Q. ストレステストとICAAPは同じものですか。
A. 目的は重なりますが、実施主体が異なります。監督当局による一斉ストレステストは金融庁・日本銀行が共通シナリオを用いて大手行を横比較する枠組みで、ICAAPは銀行自身が自行のリスクプロファイルに合わせて設計する内部プロセスです。両者は補完関係にあり、監督当局の結果は銀行との対話の材料の一つになります。

Q. なぜPD・LGDという経由地点を挟むのですか。マクロ変数から直接損失額を出せないのですか。
A. マクロ変数と損失額の関係は取引先の業種・格付・担保構成によって大きく異なるため、いったんPD（デフォルト確率）とLGD（デフォルト時損失率）という与信リスクの基本パラメータに変換することで、ポートフォリオごとの感応度の違いを反映しやすくなります。このパラメータ化は与信管理や引当金の計算とも共通する枠組みです。

Q. 設例のようにRWAを一定と置くのは現実的ですか。
A. 計算過程を追いやすくするための単純化です。実際のストレス下では、取引先の格付悪化に伴いリスクウェイトが上昇し、RWA自体も増加する傾向があります。分子であるCET1資本の目減りと分母であるRWAの増加が同時に進むため、実務上の比率悪化は設例より大きくなり得る点に注意が必要です。

Q. ストレステストの結果が悪ければ、必ず配当を止めなければならないのですか。
A. 一律の規則ではなく、着地見込みの比率と社内の目標水準・規制上のバッファーとの距離、事業計画全体とのバランスを踏まえた経営判断です。配当の減額・停止はレバーの一つであり、貸出資産の伸びの抑制や資本調達など他の選択肢と組み合わせて検討されます。

Q. この記事の設例の数値はどこかの銀行の実際の数値ですか。
A. いいえ。理解のために作成した仮設例であり、特定の金融機関の開示数値ではありません。実在の銀行のストレステスト結果は、各行の開示資料や金融庁・日本銀行の公表資料を確認してください。

まとめ

銀行のストレステストは、マクロシナリオという抽象的な想定を、PD・LGDの悪化、与信費用の増加、業務純益の圧迫、CET1資本の目減りという段階を経て、CET1比率という一つの数字に変換する作業です。監督当局による一斉ストレステスト・金融システムレポートと、銀行自身のICAAPは実施主体こそ異なりますが、この伝達経路の骨格は共通しています。設例で確認したとおり、配当という資本計画上の一つの判断が比率に直接効いてくるため、ストレステストの結果は資本計画の議論と切り離せません。CET1比率・RWAの計算方法自体や、実績を継続的に追うKPI体系は姉妹記事に譲っていますので、あわせて確認しておくと理解がつながります。

出典・参考（2026年9月確認）

• 日本銀行「金融庁との連携」 https://www.boj.or.jp/finsys/cofsa/index.htm
• 日本銀行「共通シナリオに基づく一斉ストレステスト」Bank of Japan Review（2020年10月） https://www.boj.or.jp/research/wps_rev/rev_2020/rev20j13.htm
• 金融庁「日銀・金融庁の共通シナリオに基づく一斉ストレステストの解説」金融財政事情掲載（2020年12月14日、PDF） https://www.fsa.go.jp/frtc/kikou/2020/20201214_P23-27.pdf
• 日本銀行「金融システムの安定に向けた取組み」 https://www.boj.or.jp/finsys/outline/index.htm
• 日本銀行「金融システムレポート（2025年10月号）」 https://www.boj.or.jp/research/brp/fsr/fsr251023.htm
• 日本銀行「金融システムレポート別冊：マクロ・ストレス・テストのシナリオ設定について」（2015年10月） https://www.boj.or.jp/research/brp/fsr/fsrb151026.htm
• 金融庁「主要行等向けの総合的な監督指針（III 主要行等監督上の評価項目）」 https://www.fsa.go.jp/common/law/guide/city/03b.html

※本記事は教育目的の一般的な解説であり、法務・税務・投資助言ではありません。設例は理解のための仮設例です。