金融規制が 金融システムの安 定性や
金融機関行 動に与える影響に ついてのシミュレー ション菊地	
 剛正*1，國上	 真章*1，山田	
 隆志*2，高橋	
 大志*3，寺野	
 隆雄*1
Takamasa Kikuchi*1，Masaaki Kunigami*1，Takashi Yamada*2，Hiroshi Takahashi*3，Takao Terano*1	 Abstract: リーマンショックに端を発する金融危機以降，国際的に金融規制を強化する動きが活発化している．規制強化の流れは金融機関の安定性を高めたという評価がある一方，市場の流動性を低下させたという懸念や金融機関のインセンティブを歪めたとする見方もある．本稿では，こうした金融規制下での金融機関の行動が金融システムに与える影響に注目する．著者らは，金融規制及び金融機関の運用・調達行動を表現したシステミック・リスクのシミュレーションモデルを提案している．当該モデルを用い，各種規制の組み合わせから生成したケースに基づきシナリオ分析を行う．その上で，金融システムの安定性と流動性低下のトレードオフの問題にアプローチする．
Keyword:	
 エージェント・シミュレーション，金融危機，金融規制，Asset	
 Liability	
 Management	 	
 1. は じめ に	  リーマンショックに端を発する金融危機以降，国際的に金融規制を強化する動きが活発化している[佐原 2015]．規制強化の流れは金融機関の安定性を高めたという評価がある一方，市場の流動性を低下させたという懸念[富安 2016]や金融機関のインセ
ンティブを歪めたとする見方もある[宮内 2015]．本
稿では，こうした金融規制下での金融機関の行動が金融システムに与える影響に注目する．具体的には，
金融システムの安定性と流動性低下のトレードオフの問題にアプローチする．著者らは，金融規制及び金融機関の ALM 運営(運用・調達行動)を表現したシ
ステミック・リスクのシミュレーションモデルを提案 し て い る [Kikuchi et al. 2015][Kikuchi et al.
2016]．本稿では当該モデルを拡張し，各種運営制
約・相場観の下，バランスシート制約を想定し，当該制約を加えるケースと加えないケースについて，
金融システムの安定性と市場性資産の流動性に係るシナリオ分析を行う．

更にエージェントベースモデルへ展開したものとして，[Suzuki et al. 2015]や[橋本 and 倉橋 2015]が挙げられる．これらの研究では，主に貸借関係のある銀行や一般貸出先の破綻がインターバンク(以下，「I/B」とする)ネットワークを通じて連鎖的に伝播する様子が分析されている[May and Arinaminpathy2010][前野 et al. 2012] [Suzuki et al. 2015][橋本and 倉橋 2015]．
2.2	
  国 際 的 な金 融 規 制 改 革	  金融危機の再発防止に向け，銀行の健全性強化（バーゼルⅢ）やシステム上重要な金融機関への対応など幅広い分野で金融規制改革が進展している[佐原2015]．これらには自己資本比率規制やレバレッジ比
率規制，バンキング勘定の金利リスク規制等，金融機関のバランスシートサイズやリスク量を抑制する
方向の規制も含まれている．これら金融規制改革の進展は，金融システムの安定性に寄与するとの主張がある一方，市場の流動性の低下[富安 2016]や金融機関のインセンティブの歪み[宮内 2015]を指摘する議論もある．

2.	
  関 連 研 究
2.1 金 融 危 機 の 伝 播 ・伝 染金融ネットワークと金融危機の連鎖的な伝播・伝染に注目した研究では，理論・実証分野において[Allen and Gale 2000]や[Freixas et al. 2000]，[Degryse and Nguyen 2007]等が挙げられる．また，銀行ネットワークや金融ネットワークを複雑ネット
ワークと捉える諸研究では，[Eisenberg and Noe
2001] や[Gai and Kapadia 2007]，[Nier et al. 2008],[May and Arinaminpathy 2010]，[前野 et al. 2012],

3.	
  定 義
3.1 ALM 運 営
ALM とは，金融機関等において，収益の極大化を目的として，金融取引に随伴する様々なリスクを適切にコントロールすることをいう[日銀 1995]．当該リスクは a)信用リスク，b)市場リスク，c)流動性リスク等に分けられるが，本稿では，a)b)が投融資行動，c)が資金繰り行動によると考える．
3.1.1 投 融 資 行 動
金融機関は金融仲介機能の発現として融資・一般貸出を行っている．また，銀行や証券会社等は自己勘定取引において利益獲得目的で有価証券等の市場性資産を保有しており，これら資産がバランスシートを構成し*1

東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻，〒226-8502 横浜市緑区長津田町 4259 (メールボックス: J2-52)*2
山口大学国際総合科学部，〒753-8541 山口市吉田 1677-1*3慶應義塾大学大学院経営管理研究科，〒223-8526 横浜市港北区日吉 4-1-1

1

ている．各資産は信用リスク及び市場リスク等にさらされているが，各々を一般市場リスクと個別リスクに分ける議論[Merton 1974][Basel 1996]等を参照し，提案モデルでは，投融資の対象を”市場性資産”及びそれ以外の”非市場性資産”と単純化・二分化して考えることとする．

8%以上を要請されていることに対応するものである[金融庁資料]．3)は，短期金融市場にて自社の資金不足を埋めることが出来なかった場合（資金繰りの失敗・資金繰り破綻）を想定している．破綻要因を先行研究との対比で図式化したものが Fig. 1 である．

3.1.2 資 金 繰 り行 動金融機関では，日々の投融資行動や資金調達状況により，資金余剰・不足(資金ギャップ)が生じる．当該資金ギャップを調整する場として，短期金融市場（本邦では主にコール市場）がある．本源的な資金余剰主体（出し手）としては,年金や生保等,資金不足主体（取り手）としては，メガバンクや証券会社等が挙げられ，短資会社が取引を仲介している[黒田&加藤 2009]．提案モデルでは，短資会社や取引レートの参照は想定せず，出し手
は取り手の信用状況や自社の取引（資金供給）可能枠のみを勘案し，約定判断を行うものとする．

4. モデ ル4.1 概 要	  エージェントは金融機関であり，バランスシートと財務指標（自己資本比率等）を持つ．バランスシートの資産項目のうち，市場性資産は市場の価格変動を受けて時価変動する．ネットワークは，非市場性資産の取引ネットワーク及び金融機関間の短期運用・調達を行う I/B ネットワークを持つ．更に各金融機関は中央銀行と直接の繋がりを持っており，資金運用（中銀当座）・調達（中銀借入）が可能であるとする．その上で，各金融機関は ALM 運営，すなわち 1)投融資行動（資産項目の増減に係る意思決定）と 2)資金繰り行動（I/B ネットワークを通じたバラ
ンスシートの資金ギャップ調整に係る決定）を行う
ものとする．
著者らは，各金融機関のバランスシートの変化を通じた破綻連鎖の態様を分析対象とするため，M−A
モデル[May and Arinaminpathy 2010]を基にした
拡 張 モ デ ル を 提 案 し て い る [Kikuchi et al.
2015][Kikuchi et al. 2016]．当該モデルは M−A モデ
ル同様，
1)各金融機関は単純化したバランスシートを持ち，I/B ネットワークを通じて短期資金の貸し借りを行っている，
2)任意の金融機関を破綻させ，当該金融機関と貸借関係のある金融機関の資本への影響を観察する，
3)当該ショックが自己資本内で吸収できない場合は破綻となり，この繰り返しで連鎖的破綻を表現する．	
 	
  一方で，
1)保有する市場性資産の価格変動を通じた金融機関の財務・信用状況（自己資本比率）の悪化，
2)I/B 市場における資金繰り環境の悪化による資金繰りショートや流動性リスクの上昇，
3)資金繰り破綻を防ぐための中央銀行の資金供給，

3.2 各 種 運 営 制 約	  金融危機の再発防止に向け，銀行の健全性強化（バーゼルⅢ）やシステム上重要な金融機関への対応等，幅広い分野で金融規制改革が進展している[佐原2015]．一方，企業一般には持続的成長への経営改革が求められており[伊藤 2014]，収益指標への注目が集まっている．提案モデルでは，運営制約として自己資本比率（健全性指標），VaR（リスク指標），ROE・予算（収益指標）を採用し，当該制約下での金融機関行動を記述する．
3.3 破 綻 メカニズム提案モデルでは，金融機関の破綻要因を以下の三点としている：1) 債務超過，2) 自己資本比率の一定値以下への減少，3) 資金繰り行動後も継続する資金調
達不足．1)は，一般貸出や銀行間貸借の焦げつきが自社の資本残高で吸収出来なかった場合に対応する．
当該 1)の要因は May and Arinaminpathy モデル(以下，「M−A モデル」とする)[May and Arinaminpathy2010]で取り扱われているものと同様である．2)は例
えば本邦において，国際統一基準の自己資本比率がFig. 1 提案モデルでの破綻要因：1)資本残高の減少(M−A モデルと同様)，2)自己資本比率の減少，3)資金繰りの失敗

2

を表現し，金融危機の内生的メカニズムに焦点を当てたエージェントベースモデルとなっている(Fig. 2)．
なお，今回は中央銀行による資金供給等は扱わず，資金繰り行動は市中金融機関間でのみ行われる本来的なコール市場を仮定したシミュレーションを行う．
また，本稿では市場性資産への投資行動及び価格変動が金融機関の財務状況及び資金繰りに与える影響に注視するため，非市場性資産の取引ネットワーク
及び中央銀行とのネットワークは取り扱わない．

金供給をオーダーした場合に，出し手が取り手に要求する自己資本比率の最低水準であり，運営制約でも参照する．

4.2 エー ジェント	  M−A モデル同様，金融機関
a_i (i=1, …, N), A={ a_i|i=1, …, N }は単純化したバランスシートを持つ(Table 1)．構成
科目は，市場性資産 MAi 簿価，非市場性資産 nonMAi，
負債 Di，資本 Ei，現預金 CAi，短期運用 SIi，短期調達 SFi ある．また，資金ギャップを
Gapi = Di + Ei – nonMAi – MAi 簿価 – CAiと定義し，出し手
Csurplus = { a_i|Gapi >= 0 }及び，取り手Cshortage = { a_i| Gapi < 0 }と分類する．なお，各金融機関の出し手, 取り手のス
テータスは変更がないものとする．
	  次に，評価損益(UPi)と自己資本比率(CARi), イン
カム収益(IPi), ROEi,を以下のように定義する：
UPi = MAit 時価–MAi 簿価
CARi = (Ei + UPi)/(non MAi + MAi 簿価)
IPi = β*MAi 簿価+γ*nonMAi
ROEi = IPi/ Ei
ここで，β, γ：市場・非市場性資産収益率であり，MAit 時価 = MAi 簿価/ P0*Pt, Pt: step t での市場性資産の市場価格である．
	  更 に ， 金 融 機 関 は 最 低 要 求 自 己 資 本 比 率(CAR-demandi)を持つ．これは取り手が出し手に資4.3 ネットワ ー ク	  金融機関 a_i は，自己と繋がりのある金融機関
WiInterbank = { a_j|m_ij = 1 },との間で短期運用・調達を行い，資金ギャップを解消しようとする．ここで，M=(m_ij)：I/B ネットワー
クの隣接行列である．

Table 1 金融機関の持つバランスシート項目

4.4 資 金 繰 り行 動
4.4.1 出 し手 と取 り手 の 意 思 決 定
出し手から取り手への本源的な資金供給は：(Step1) 取り手 a_i が出し手 a_j へ amountij>0 の資
金オーダー
Order(i, j, amountij)を生成する．なお，a_i はインターバンクネットワー
クに繋がる出し手全てに対し，自己の資金ギャップ
分を均等に分割してオーダーを行う．
ここで，(a_i ,a_j )∈ Csurplus ×Cshortage,
δ: minimum order size ∈ Z, amountij =max(ceil(Gapi / # (Csurplus ∩ WiInterbank)), δ) ∈ Z
である．
(Step2) aj は ai の財務状況及び自己の資金供給可能額をチェックし，約定・非約定の判断を行う．
・約定条件：
	  	  CARi >= CAR-demandj andamountij =< Gapj − Σamount j other done-orders

Fig. 2 概念モデル:投融資行動や資金繰り行動など ALM 行動を陽に記述する．Fig. 1 と合わせ，市場性資産の価格変動による財務の悪化が内生的に引き起こす連動的破綻を表現．なお，本稿では一般貸出ネットワーク及び中央銀行は取り扱わない．

3

・非約定条件：	  	  上記以外
ここで， a_j が既に約定した取引を amount j otherdone-orders とする．現実を鑑み，オーダーの順序・先後やそれに伴う出し手の貸出可能枠の変化によっても約定・非約定が分かれる設定としている．
(Step1’) 非約定の場合，a_i は 1)オーダー先を他の出
し手 a_k に変更すること，2)オーダーamount を減らすこと，の片方または双方を行うことができる．
Order (i, j, amountij) → Order’ (i, k, amountik)
Order (i, j, amountij) → Order’ (i, j, amount’ij)
Order (i, j, amountij) → Order’ (i, k, amount’ik)
ここで，k ∈ Csurplus ∩ WiInterbank ， amount’ i =floor(amounti / 2) >=δである．
(Step3) a_i が Gapi >=0 を満たせない場合，破綻する．

簿価

𝑉𝑎𝑅! =    𝑀𝐴! ∗ 𝑛 ∗ (𝑟!"# − 𝜂 ∗ 𝜎! )また，𝑟!"# 及び𝜎! は Pt の日次リターン(サンプル期
間：m 日 )から算出する．ここで，
1
!
𝑟!"#
=
𝑃! 𝑃!!!   
𝑚
!
𝜎!
=

1
𝑚

!
(𝑃! 𝑃!!! − 𝑟!"#)!

である．
Table 2 運営制約と相場観

4.5.3 投 資 決 定	  上述の制約を受け，フローチャートに従って購入，売却，残高維持を決定する．

4.4.2 その 他 短 期 調 達 ・運 用
	  短期資金調達・運用では両建て取引が行われている現実を鑑み[黒田 and 加藤 2009]，出し手-取り手
以外にも，取り手-取り手間や出し手-出し手間，取り手-出し手間でも短期調達・運用を行う．なお，ペアは各ステータス間でランダムに決定され，バランス
シート残高の ε%を上限として取引が発生する：
Order (i, j, amountij), ε:両建て取引比率
ここで，(a_i ,a_j )∈ A×A − Csurplus ×Cshortage,
Σj amountij <= (MAi 簿価 +nonMAi+ CAi)*ε である．
4.5 投 資 行 動
4.5.1 概 要	  金融機関は，各種運営制約（a）自己資本比率，b)
VaR，c) ROE・予算），d)自己の相場観に従い，step
毎に市場性資産への投資意思決定を行う．本稿では，
a)及び b)を絶対的な制約とした上で，d)相場観を勘案し，c)を満たすように市場性資産の購入，売却，残高維持の意思決定を行う．ここで，当該資産残高の範囲は，0<MA’i 簿価<=MAi 簿価+CAiとする．なお，非市場性資産の残高は一定とし，融資行動は取り扱わない．

Fig. 3 投資決定に係るフローチャート	  ここで，a)または b)を満たさない場合は強制売却,c)を満たし d) f<0 の場合も売却，c)を満たし d) f >= 0の場合は残高維持，c)を満たさず d) f < 0 の場合も現状維持，c)を満たさず d) f >= 0 の場合は購入とする．
4.5.4 売 買 量 の 決 定	  前節にて購入又は売却が選択された場合，以下の通り売買量を決定する．
購入量(buy amount)：VaR 制約の上限から算出される市場性資産残高と現状の保有市場性資産残高を比較し，差分のθ%を購入する．
売却量(sell amount)：自己資本比率制約及び VaR 制約に抵触したことによる売却の場合，各々の制約を満たすに足る分だけ市場性資産を売却する．また，
ROE・予算制約に抵触したことによる売却の場合，当該予算を超える分につき，市場性資産を売却する．

4.5.2 運 営 制 約 ・相 場 観 の 定 式 化	  各種制約及び相場観は Table 2 のように定義する．
ここで，VaR とは，金融商品のポートフォリオを，現時点からある一定の期間保有するときに，リス
ク・ファクターの変動により，ある一定の確率で生じ得る最大損失額のことをいう[安藤 2004]．算出方
法のうち，本稿では分散共分散法に準拠し，10 日間保有(n=10)，99%信頼水準(𝜂=2.33)における市場性資
産価格の最大損失リターンを算出し，保有する市場
性資産の簿価(MA 簿価)に乗じることで，最大損失額を求めている：4.6 破 綻 の 影 響	  自己資本比率が閾値以下となった場合，または，資金ギャップを埋められなかった場合，資金繰りに失敗したとして，当該金融機関 ai は破綻となる．
	  CARi < α or Gapi < 04	  金融機関 a_i が破綻した場合，当該金融機関に対し短期運用していた金融機関 a_j は当該運用分につき焦げ付きが発生したと見做し，自己の資本とキャン
セルアウトするものとする．
Ej’ = Ej – SIji
このとき，
Ej’ < 0 or Gapj < 0 or CARj < αとなる金融機関 a_j も破綻して連鎖的に破綻する．
4.7 評 価	  本稿では，バランスシート制約を想定し，当該制約を加えるケースと加えないケースについて，金融システムの安定性と市場性資産の流動性を評価する．
具体的には，金融システムの安定性に係るマクロ指標として残存金融機関数を採用する．また，市場性
資産の流動性に係るマクロ指標としては，[富安2016]を参照し，各金融機関の市場性資産の売買量を採用し，以下のように総売買量として定義する：
𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠  𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡! =   !

𝑏𝑢𝑦  𝑜𝑟  𝑠𝑒𝑙𝑙  𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡!!

5. モデ ル の 挙 動 確 認	  本シミュレーションでは，各種規制の組み合わせから生成したケースに基づきシナリオ分析を行う．
4.5.2 節で述べた各種運営制約・相場観の下，更にバ
ランスシート制約を想定し，市場性資産のパラメタ
発生レンジを制限を加えないケース（「Case1:BS 制
約なし」）と加えるケース（「Case2:BS 制約あり」）の比較を行う．各ケースにおけるシステムの安定性につき全体傾向を示した上で(5.3 節)，流動性につき
個別試行及び全体試行の結果を示す(5.4 節)．
	  5.1 市 場 性 資 産 の 価 格 時 系 列	  シミュレーションで用いる市場性資産の市場価格
時系列は，次の確率差分方程式[Luenberger	
 1997]に従うと仮定し以下の通り与える：	
 𝑃!,! =    𝑃!!!,! + 𝑟! 𝑃!!!,! ∆𝑡 + 𝜎𝑃!!!,! 𝜀 ∆𝑡	 ここで，𝑡:time	 step(𝑡 = −𝑚 + 1, … , 0, 1, … , 𝑇)，𝑗:試
行回数，𝑃!,! :j 回目の試行の step	
 t における市場性
資産価格(𝑃! =100 となるよう調整),	
 𝑟! :リスクフリー
レート[%]，𝜎:ボラティリティ[%]，𝜀~𝑁(0,1)である．
今回は，1	 step	
 =	
 1	
 day	
 =	
 1/250	
 year と考え，∆𝑡=1/250,	
 𝑇=125(銀行勘定の予算・決算期間である 6 ヶ月を想定)とした．また，  𝑟! =2%,	
 𝜎=25%とし，10 万回の試行を行い，最終 step の市場性資産価格が最低の価格
時系列を採用する(Fig.	
 4)．	
 

5

Fig. 4 本シミュレーションで採用した市場性資産の価格時系列．10
万回の試行を実施，最低価格となった価格時系列を採用した．

	
  5.2 共 通 設 定	  シミュレーションに用いるエージェントモデルのパラメタを Table	 3(a)(b)に示す．市場性資産のパラメタ
発生レンジは，バランスシート制約を加える場合，加えない場合に対応して 2 パターンを用意した．また，
本シミュレーションでは，システム上重要かつ中核的ネットワークを構成する金融機関にフォーカスすることから，[FSB 資料]や[今久保	
 and	
 野副	
 2008]を参照し，金融機関数は 20 社(#1〜#20,	
 出し手と取り手が各々10社)，I/B	 ネットワークは完全グラフとした.資金ギャップは，出し手総額が取り手総額を上回ることから，出し手につき以下の調整を行った：	
 (資金ギャップ調整)=Σ(ALi+ASi)*ι/	
 #	
 Csurplus	 	  更に，表外のバランスシート項目については，所与の自己資本比率から資本を設定した．負債は資金ギャップを勘案し，貸方・借方が一致するよう逆算して求めた．その上で，短期運用・調達を設定した．ここで，
α:	
 0%,	
 β:	
 1.2%,	
 γ:1.0%,	
 δ:	
 1，ε:	 5%,	 ζ:50%,	
 η:	
 2.33,	
 θ:	
 10%,	
 ι:10%,	
 rexp:	
 1.2%,	
 n:10,	
 m:16	 とした．パラメータの設定根拠としては，1)	
 モデルの挙動確認で実際に破綻を起こすようなパラメータ，2)	
 市
場の実測値を参考として設定されたパラメータ又は定義より導かれたパラメータ，がある．1)については，
本稿の目的は，BS 制約あり・なしの 2 ケースにおいて，金融システムの安定性や市場性資産の流動性の多寡を分析するものであり，実験において破綻を生じる
パラメータの設定値が現実的な範囲から逸脱していな
いかどうかを確認した上で定めている．	
 	
 Table 3 (a)	  シミュレーションに用いたパラメタセット

Table 3 に従う同一の初期パラメタセットを用い，対応する 1 サンプル試行について結果の比較を行った．
Case1:BS 制約なし，及び Case2:BS 制約あり，の 2パターンにつき，流動性のマクロ指標である市場性
資産の総売買量 Gross amount の推移を示したのがFig.6(a)(b)である．各ケース共通する傾向としては，各金融機関とも，1)当初は ROE・予算制約から市場性資産を積み増す意思決定に傾きがちとなり,スター
ト時から主に購入量を増加させた, 2)その後，相場下落及びボラティリティ増加による VaR 増大から,一時 VaR 制約に抵触するなどして売却量が増える状
況も散見された, ことが挙げられる．一方で，最終step 時における総売買量の合計値は，Case1:BS 制
約なしの場合が 1,326 に対し， Case2:BS 制約ありの場合が 480 となっており，後者のケースの方が限定的となっていることが分かる．

Table 3 (b)	  モデルパラメータの設定根拠*1) 本邦 10 年債：0.270%, 米国 10 年債：2.269%, 独国 10 年債：
0.629%(2015.12 末基準)，*2) 貸出約定平均金利(国内銀行総合)
新規: 0.927%, ストック: 1.110% (出所：「貸出約定平均金利の推移
2015 年 12 月分」,日銀), *3) (出所：コール市場の貸し手と借り手(2008 年 7 月)平均残高[黒田&加藤 2009]から算出)

	  5.3 金 融 システム の 安 定 性 に つ い て	  ここでは，Case1:BS 制約なし，及び Case2:BS 制
約あり，の 2 パターンにつき，Table 3 で示したパラメタを各 100 回発生させてシミュレーションを実施した．システムの安定性を表す残存金融機関数につき，5 step 毎の箱ひげ図を表したものが Fig. 5 (a)(b)である．Case1:BS 制約なしの方が残存数のばらつきが大きく，残存数の少ない範囲にもより多く分布していることが分かる．なお，最終ステップでの平均残存数は，Case1:BS 制約なしの場合が 12.8 社，
Case2:BS 制約ありの場合が 19.7 社となっており，
BS 制約ありの方が破綻金融機関数が抑えられている．この点，BS 制約を課すことによって，金融シス
テムの安定性を高めうることが示された．

Fig.6 市場性資産の総売買量の推移(上図(a)が BS 制約なし，下図(b)が BS 制約ありの場合)．当初は ROE・予算制約から市場性資産を積み増す意思決定に傾きがちとなり,主に購入量が増加．その後は，相場下落及びボラティリティ増加による VaR 増大から,一時 VaR 制約に抵触するなどして売却量が増える状況も散見．一方，最終 step までの総売買量の合計値は，BS 制約ありの場合が限定的となった．

Fig. 5 残存金融機関数の箱ひげ図（5 step 毎, 上図(a)が BS 制約なし，
下図(b)が BS 制約ありの場合）．箱ひげは最大値，第三分位点，中央値，第一分位点，最小値を示す．BS 制約なしの方が残存数のばらつ
きが大きく，残存数の少ない範囲にもより多く分布していることが分かる．なお， 45 step 未満は破綻が生じていなかったため省略した．

	
  5.4 流 動 性 について	
  5.4.1 個 別 試 行	  BS 制約なし・ありの各ケースにつき，市場性資産の流動性に与える影響を確認する．前節と同様，

	
  5.4.2 全 体 試 行	  前節の個別試行を受け，Case1:BS 制約なし，及びCase2:BS 制約あり，の 2 パターンにつき，Table 3で示したパラメタを各 100 回発生させてシミュレー
ションを実施した結果が以下の Table 4 である．
Table 4 市場性資産の総売買量の平均値と標準偏差. 前節のサンプ
ル試行と同様，最終 step での総売買量は，BS 制約ありの場合が BS
制約なしの場合に比べ限定的となり，約 4 割程度に留まった．

	  最終 step での総売買量の合計値は，前節でのサン

6

[Allen and Gale 2000] Allen,F. and D, Gale,: Financial
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[日銀 1995] 金融機関ALMの現状と課題, 日本銀行月報, 9月号, 1995.
[Merton 1974] Merton, Robert C.,: On the Pricing ofCorporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates, The
Journal of Finance, Vol. 29, No. 2, pp. 449-470, 1974.
[Basel 1996] Amendment to the capital accord toincorporate market risks, Basel Committee on Banking
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[黒田 and 加藤 2009] 黒田啓征，加藤出: 東京マネー・マー
ケット[第7版], 東短リサーチ株式会社(編), 有斐閣, 2009.
[伊藤 2014] 伊藤邦雄ほか： 「持続的成長への競争力とインセンティブ〜企業と投資家の望ましい関係構築〜」プロジェ
クト（伊藤レポート）最終報告書, 経済産業省, 2014.
[金融庁資料] バーゼル3(国際合意)の概要, 金融庁.
http://www.fsa.go.jp/policy/basel_ii/basel3.pdf[安藤 2004] 安藤美孝：ヒストリカル法によるバリュー・ア
ット・リスクの計測：市場価格変動の非定常性への実務的対応, 金融研究, 2004.
[Luenberger 1997] David G. Luenberger,: Investment
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[FSB資料]http://www.fsb.org/wp-content/uploads/2015-update-of-listof-global-systemically-important-banks-G-SIBs.pdf[今久保 and 野副 2008] 今久保 圭, 副島 豊, “コール市場の資金取引ネットワーク,” 金融研究, 2008.
	 プル試行同様，BS 制約ありの場合が BS 制約なしの場合に比べ限定的となり，約 4 割程度に留まった．
この点，BS 制約を課すことにより，各金融機関の売買行動は抑制的となり，市場性資産の流動性は低下する可能性が示された．
5. お わ りに	
  本研究では，著者らが提案している金融規制及び金融機関の運用・調達行動を表現したシステミッ
ク・リスクのシミュレーションモデル[Kikuchi et al.
2015][Kikuchi et al. 2016]を拡張し，金融システムの安定性及び市場性資産の流動性を表現するモデルを提案した．
	  その上で，各種運営制約・相場観の下，バランス
シート制約を想定し，市場性資産のパラメタ発生レ
ンジを制限を加えたケース（「Case1:BS 制約あり」）と加えないケース（「Case2:BS 制約なし」）について
シナリオ分析を行った．
	  金 融 シ ス テ ム の 安 定 性 に 係 る 全 体 傾 向 で は ，Case1:BS 制約ありの方が破綻金融機関数が抑えられており，バランスシート制約を課すことによって，
金融システムの安定性を高めうることが示された．
	  一方，市場性資産の流動性に係る個別試行及び全体試行では，Case1:BS 制約ありの場合が，Case2:BS
制約なしの場合に比べ，総売買量に関して限定的となった．BS 制約を課すことにより市場性資産の流動性は低下する可能性が示された．
	
  以上の結果は，規制強化の流れは金融機関の安定性を高めたという評価がある一方，市場の流動性を低下させた懸念があるという先行研究[富安 2016]
とも整合的であると考える．

文	
  	
  	
  献
[佐原 2015] 佐原雄次郎: 国際的な金融規制改革の動向（9訂版）, みずほ総合研究所, 2015.
[富安 2016] 富安弘毅: 規制によるコスト増と流動性の低下に つ い て ， 証 券 ア ナ リ ス ト ジ ャ ー ナ ル ， Vol. 54, No.2,
pp.35-46, 2016.
[宮内 2015] 宮内惇至: 金融危機とバーゼル規制の経済学
リスク管理から見る金融システム，勁草書房，2015.
[Kikuchi et al. 2015] Takamasa Kikuchi, Hiroshi
Takahashi and Takao Terano: The Propagation of
Bankruptcies of Financial Institutions — an Agent Modelof Financing Behavior and Asset Price Fluctuations, The
9th International Workshop on Agent-based Approach in
Economic and Social Complex Systems, 2015.
[Kikuchi et al. 2016] Takamasa Kikuchi, Masaaki
Kunigami, Takashi Yamada, Hiroshi Takahashi and
Takao Terano: Analysis of the Influences of Central Bank
Financing on Operative Collapses of Financial Institutions
using Agent-based Simulation, IEEE The 40th Annual
International Computers, Software & Applications
Conference, the 3rd International workshop on Social
Services through Human and Artificial Agent Models,
2016.

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