証券経済研究第93号（2016.3）

保険会社はシステミック・
リスクの影響を受けるのか？
大
要

野

早

苗

旨

2007，2008年には，極度の信用収縮が世界的な現象として発生し，国際金融市
場におけるシステミック・リスクに関する関心が高まるとともに，システミッ
ク・リスク防止に向けての議論が高まった。また，新たなる規制強化が検討されている金融機関は，商業銀行や投資銀行のみならず，保険会社にまで及んでいる。
本研究は，リーマン・ショックと欧州ソブリン危機の時期を対象に，主要国の金融機関の CDS スプレッドの決定要因を検証したものである。とりわけ流動性
逼迫の影響に着目するとともに金融機関の相互依存性を考慮し，危機の影響の波及効果を検証する。また，銀行と保険会社の間で特徴にどのような相違がみられるかを考察する。
元来，保険会社にとって，システミック・リスクの影響は軽微であると考えられてきたが，本研究では一部の保険会社が流動性逼迫からとりわけ顕著な影響を受けていたことがわかった。しかし，保険会社を起源とするシステミック・リス
ク発生の可能性は高くはないことが示された。したがって，保険会社の財務健全性の悪化が金融市場へと拡散し，市場全体の安定性を揺るがすことの蓋然性は高くはないが，保険会社が市場の混乱から自らを隔離させる対応を検討する余地があるとはいえる。

目
Ⅰ．はじめにⅡ．CDS スプレッドの決定要因：サーベイ
Ⅲ．流動性指標の計測

次
1 ．構造 VAR ⑴：共通ファクターの各金融機関への影響
2 ．構造 VAR ⑵：金融機関の相互依存性

1 ．資金流動性に関する先行研究

Ⅴ．データ

2 ．流動性指標の作成

Ⅵ．実証結果Ⅳ．実証モデル1 ． 金融機関の CDS スプレッドに対する流動性15

保険会社はシステミック・リスクの影響を受けるのか？
逼迫の影響
2 ．スパイラル的な流動性悪化と金融機関の相互

依存性
Ⅶ．結語

保険会社に対して新たな規制体系が検討されⅠ．はじめにている背景として，保険セクターのグローバル化，非保険ビジネス展開の拡大が背景にあり，

2007，2008年には，極度の信用収縮が世界的

G-SIIs の選定においては，「規模」や「グローな現象として発生し，国際金融市場におけるシバルな事業」，「相互関連性」，「非伝統的保険おステミック・リスクに関する関心が高まるととよび非保険事業」といった保険会社の特性が考もに，システミック・リスク防止に向けての議慮 さ れ る。 現 時 点 で は，AIG や MetLife，論が高まった。また，新たなる規制強化が検討

Prudential Financial といった保険会社が米金されている金融機関は，商業銀行や投資銀行の融安定監督評議会（FSOC）によって G-SIIs

みならず，保険会社にまで及んでいる。

と し て 認 定 さ れ て い る。 し か し，MetLife と元来，保険会社に関しては，システミック・

Prudential Financial は FSOC の決定に対してリスクの影響は軽微であると考えられてきた。

異議を申立て，さらに MetLife は G-SIIs 指定

しかし，2008年には，商業銀行や投資銀行だけに当たっては事業規模だけではなく業務実態にではなく，モノライン会社や AIG など，保険着目した上でシステミック・リスクを引き起こ会社を震源として金融不安が世界全体の金融市す可能性について判断すべきであると反論し，場へと波及する現象が見られた。

FSOC を提訴している。

こうしたことを背景に，システム上重要なグはたして，保険会社を起源とするシステミッ

ロ ー バ ル な 金 融 機 関（Global Systemically

ク・リスク発生の可能性はどれだけあり得るの

Important Financial Institutions: G-SIFIs）のであろうか。2008年 9 月に事実上の経営破綻に選定作業が進んでいる。G-SIFIs が経営危機に陥った AIG の場合には，伝統的な保険業務は陥った場合の金融市場に及ぼす影響は甚大であ好調であったものの，子会社の AIG Financial

り，金融市場の混乱や公的資金による救済・破Products が信用デリバティブ取引において過綻処理を防ぐために，G-SIFIs として選定され

度の信用リスクを引き受けたことが破綻の原因た金融機関は資本の上乗せが義務付けられるこであり，また財務健全性の悪化による AIG 本とになる。また，G-SIFIs には，システム上重体の格下げで巨額の担保積み増しを要求され，

要 な グ ロ ー バ ル な 銀 行（Global Systemically

極度の資金繰り悪化に陥った。また，AIG を

Important Banks: G-SIBs）の他にシステム上絡めた信用リスク・プロテクトの複雑な取引関重 要 な グ ロ ー バ ル な 保 険 会 社（Global

連を通じて，AIG の信用リスク悪化・資金繰

Systemically Important Insurers: G-SIIs） がり悪化の影響が金融市場全般へと伝播していっ含まれ，保険会社も追加資本の上乗せが要求さたものと考えられる。

れる保険会社として指定される可能性がある。

16

伝統的な保険事業を営む保険会社は短期運証券経済研究第93号（2016.3）

用・長期調達の ALM 構造を有しており，流動波及する事態も予想される。とりわけ，世界金性逼迫の影響を受ける可能性は小さいと考えら

融危機の発生時においては，銀行傘下の SIVれる。しかし，伝統的な保険事業に類するもの（Structured Investment Vehicle）が発行したではあっても，その内実は様々である。変額保資産担保コマーシャルベーパー（ABCP）を保険，変額年金は欧米の保険会社では主力商品と険会社が購入していたことが挙げられるだろなっており，なかでも最低支払保証付き変額年

う。SIV とスポンサーの銀行との間では ABCP

金への顧客のニーズは高い。2008年の世界金融の流動性および信用補完に関する契約書（バッ危機の際には，Hartford や Aegon などの保険

クアップライン契約）が結ばれており，SIV が会社が公的資金を受ける事態に陥った。支払い

経営悪化に陥り ABCP の発行が滞る際には銀保証付き変額年金を取り扱う保険会社は，保有

行は流動性補完の提供が求められていた。しか資産の減価に対応するために最低保証に係る一

し，SIV が銀行から受けていた流動性コミット

般勘定の責任準備金を繰り入れる必要に迫られメントは一部に留まるか，コミットメントがな

たが，責任準備金繰り入れのために資本金を取い場合もあり，全体として SIV に対する流動

り崩せば，新規に資本を調達する必要があっ性コミットメントは調達額の 5 ~15％に留まった。こうした保険会社は流動性逼迫の影響を受ていた（小立［2013.a］）。サブプライムロー

けて資金繰り悪化状態に陥り，財務健全性を毀

ン・ショックにより証券化商品の価値が毀損損する可能性がある。また，定額保険，定額年

し，SIV 発行の ABCP の償還リスクが高まっ

金の場合にも，予定利率を上回るリターンを確たが，銀行による流動性コミットメントが不十保するために所定のリスク性証券を資産に組み分であったことから，ABCP を購入していた込んでいることから，程度の差こそあれ，同様

保険会社にも影響が波及するものと市場参加者の事態は発生し得る。

が解釈していたものと窺える。

では，保険会社の財務健全性の悪化が金融市

本稿は，先進国の銀行および保険会社を対象

場全体に及ぼす影響とはどの程度あるのだろうに，流動性逼迫の影響と金融市場での信用リスか。基本的に，保険会社は決済機能を提供してクの拡散効果を検証する。

いるわけではなく，また信用創造も担っていないことから，銀行のような連鎖破綻が起こることは考えにくい。しかし，保険会社同士，ある

Ⅱ．CDS スプレッドの決定要因：
サーベイ

いは保険会社と銀行の間で資本の持ち合い（ダブル・ギアリング）を行っていたり，それ以外

ここでは，保険会社を含めた金融機関間におの投融資関係を有していれば，保険会社を発端

けるシステミック・リスクを検証するために，として影響が拡散する可能性がある。特に，欧金融機関を参照企業とする CDS スプレッドを

州の保険会社は保険業務と銀行業務を兼営する

信用リスクの指標として用いて分析したい。たバンカシュランスが盛んであり，波及経路も複だし，2007，2008年の世界金融危機や2010年以雑化していることが推測される。

降の欧州ソブリン危機において，各国の金融機

逆に，銀行の信用リスク悪化が保険会社へと関の CDS スプレッドが一様に高騰する現象が17

保険会社はシステミック・リスクの影響を受けるのか？

みられた。基本的に，CDS のプライシングは

liquidity）の影響を示唆している。Ohno［2010］

期待損失と期待利益が一致するように決定さは構造 VAR モデルに基づき，共通ファクター

れ，参照企業の信用リスクを反映してプライシとしての資金流動性が各国の金融機関の CDS

ングが行われるはずであるが，CDS スプレッ

スプレッドの高騰に寄与していたことを示してドが同時に高騰する現象を信用リスクだけで説いる。

明するのは困難であり，何らかの共通のマク

資金流動性の指標として何を用いるかについロ・ファクターが寄与していた可能性が考えらては議論の余地があるが，上述したリスク・ア

れる。

ペタイトも資金流動性と密接な関係があるもの

世界金融危機の発生時に資産価格が同時に一と 考 え ら れ る。 図 表 1 は Gai and Vause

方方向へと変化した一因として，まず市場参加［2006］，日本銀行［2008］より引用したもので者サイドの要因が挙げられる。世界金融危機以ある。Gai and Vause［2006］によれば，あら降，資産価格の共通ファクターとしてのリス

ゆる資産に対するリスク・プレミアムは当該資

ク・アペタイト（risk appetite）が着目される産のリスク量とリスク・アペタイトに依存し，ようになり，リスク・アペタイトを表現する

さらにリスク・アペタイトは市場参加者の危険様々な指標が考案され，資産価格に与えた影響

回避度（不確実性の受け入れ許容度）と将来のが検証されるようになった。Illing and Aeron

マクロ経済に関する不確実性（不確実性の水（2012） は リ ス ク・ ア ペ タ イ ト 指 標 を準）に依存する1）。CDS に関するリスク量とAtheoretic indexes と Theory-based indexes

は，参照企業の信用リスクであり，信用リスクに分類し，比較しているが，これらの指標の相の変化が CDS スプレッドに反映されることに関は必ずしも高くはなく，中にはマイナス相関

なるが，個々の参照企業の信用リスクに変化がを呈する指標もあることから，リスク・アペタ

なくてもリスク・アペタイトが変化すれば，イトを測る適切な指標について合意が得られてCDS スプレッドは変化することにもなる。

いないのが現状であると述べている。

危険回避度に関して，投資家の効用関数が時

また，2007年，2008年の世界金融危機の特徴

間を通じて変わらないとの想定に基づけば，問として世界規模で発生した未曾有の流動性逼迫

題とするのは個々の市場参加者の危険回避度で現象が見られたことから，流動性の影響が注目はなく，市場参加者の危険回避度を集計した市された。

場全体の平均的な危険回避度であると言える。

実際，Frank et al.［2008］は，DCC-GARCH

各市場参加者の危険回避度にはばらつきがあmodel を用いて，CDS スプレッドと流動性指り，市場全体の平均的な危険回避度は危険許容

標との条件付き相関係数を推計している。ま

度の高い市場参加者の占有率の変化によって変た，Eichengreen et al.［2009］は，CDS スプ化する。たとえば，流動性が潤沢な下で，ヘッレッドに関する主成分分析を用いてリーマン・

ジ・ファンドなどの危険許容度の高い市場参加

ショックの影響を検証し，抽出された共通ファ者を含め，多くの市場参加者が信用リスクのロ

クターと資金流動性の指標との相関が高いこと

ング・ポジションをとりに CDS 市場に参入すを 確 認 し た 上 で， 資 金 流 動 性（funding

るようになれば，市場全体の平均的な危険回避

18

証券経済研究
図表 1

第93号（2016.3）

リスク・プレミアムとリスク・アペタイトの関係

リスク・プレミアム

リスク・アペタイト（Riskappetite）

資産のリスク量（Riskiness of asset）

投資家のリスク許容度（不確
実性の受け入れ許容度）

将来のマクロ経済の状態に関する不確実性（不確実性
の水準）

流動性制約

自己資本の多寡Gai and Vause (2006）

度は低下し，リスク・プレミアムの低下を通じ関の CDS スプレッドであるため，世界株価指て CDS スプレッドが低下するものと予想され数は共通ファクターとして市場参加者のリスる。一方，ヘッジ・ファンドなどの危険許容度

ク・ ア ペ タ イ ト へ の 変 化 を 通 じ て CDS ス プの高い市場参加者が極度の流動性制約に直面

レッドを変化させ得るとともに，資産運用のパ

し，市場からの退出を余儀なくされれば，市場

フォーマンスへの影響を通じて個々の金融機関

全体の平均的な危険回避度は上昇し，CDS スの財務健全性に影響を及ぼす可能性がある。同

プレッドも上昇するものと予想される。また，様に，流動性指標も，市場平均の危険回避度の市場参加者の将来のマクロ経済環境に関する悲変化を通じて CDS スプレッドに影響を及ぼし観的な見通しも，リスク・アペタイトの変化を得るが，流動性逼迫が各金融機関の資金繰り悪通じてリスク・プレミアムを変化させ，CDS化をもたらし，金融機関自身の信用リスクに影

スプレッドを上昇させることになる。

響を及ぼすことを通じて CDS スプレッドを変以下では，将来の世界経済の見通しに関する化させる可能性がある。本研究では，両指標の指標として世界株価指数を，また資金流動性の共通ファクターとしての影響と信用リスクへの指標として裁定関係からの乖離および LO を用

インパクトを通じた影響の識別は実施していな

い，これらを各金融機関の CDS スプレッドにいが，仮に，各金融機関の CDS スプレッドの関する共通ファクターとした上で CDS スプ

リスク・アペタイトに対する反応が一様である

レッドに対する影響を分析する。また，共通とすれば，流動性逼迫によって財務健全性を損

ファクターの影響を取り除いた CDS スプレッなった金融機関の CDS スプレッドが流動性指ドを金融機関固有の要因，すなわち当該金融機標に顕著な反応を示すことを確認することで，関の信用リスクの指標として用いる2）。

両者のインパクトの相違についてある程度の推ただし，本研究で分析対象とするのは金融機

測を立てることが可能となろう3）。

19

保険会社はシステミック・リスクの影響を受けるのか？
図表 2

スパイラル的な流動性逼迫の悪化

平均危険回
避度の上昇

平均危険回
避度の上昇
流動性逼迫

資金繰りの悪化
資金調達コストの上昇

資金繰りの悪化
資金調達コストの上昇

金融市場全体の信用リスク悪化

【金融機関】CDSスプレッド上昇
信用リスクの悪化

また，金融機関は金融システム上において相【金融機関】CDSスプレッド上昇
信用リスクの悪化を述べる。

互依存関係にあり，ある金融機関の信用リスク

Ⅲ．流動性指標の計測の変化が周辺の金融機関の信用リスクに影響を及ぼす事態が容易に起こり得る。さらに，複数の金融機関の信用リスクの悪化が金融市場全体

1．資金流動性に関する先行研究の信用リスクの悪化へとつながり，資金流動性をさらに逼迫させる事態も起こり得る（図表2 ）。

Frank et al.［2008］, Eichengreen et al.
［2009］, Ohno［2010］など，金融機関の CDS

そこで，本研究は，主要国の銀行および保険

スプレッドに対する資金流動性の影響を検証し会社の CDS スプレッドを対象に，構造 VAR

た 研 究 で は， 資 金 流 動 性 の 指 標 と し て，モデルを用いて，2008年の世界金融危機，およ

LIBOR 金 利 と 短 期 国 債 利 回 り の 格 差 で あ るび2010年以降の欧州ソブリン危機の発生時におTED スプレッド，あるいは，TED スプレッド

ける CDS スプレッドの決定要因を検証する。

に OIS（Overnight Index Swap）レートを挟構造 VAR モデルを用いることにより，共通んで測定されるスプレッド（「LIBOR － OIS」

ファクターの影響を識別するとともに，CDS

あるいは「OIS －短期国債利回り」（ここではスプレッドの相互依存関係を通じた波及効果にそれぞれ LO, OT と表記する））を用いている

ついても考察する。

4）

本論文の構成は以下の通りである。まず，第3 節では，流動性指標の計測について説明す。しかし，TED スプレッドは資金流動性のみならず，金融市場全体の信用リスクを反映している可能性がある。

る。第 4 節では，本研究で用いる実証モデルを

Coffey et.al. ［2009］, Fukuda ［2012］,

解説する。第 5 節では実証分析で使用するデー

Griffoli and Ranaldo［2010］, Severo［2012］

タを説明し，第 6 節では実証結果を報告する。

は，資金流動性の指標として裁定関係からの乖

最後に本研究から示されるインプリケーション

離を提唱している。すなわち，流動性が潤沢な

20

証券経済研究第93号（2016.3）

状況では，超過利益を狙った裁定取引が即座にが確認されたことから，当時の裁定条件の不成行われることから超過利益は速やかに消滅する

立が流動性逼迫によって起こったと結論付けてが，流動性が逼迫している状況では，超過利益いる5）。また，Griffoli, et.al.［2010］は無担保が存在しても即座に資金調達で対応できないこのカバー付き金利平価と担保付のカバー付き金とから，裁定機会がしばらく温存される可能性

利平価をそれぞれ OIS，レポ金利を用いて定義がある。

し，CIP からの乖離に影響を与える流動性指標

Coffey et.al.［2009］ は LIBOR 金 利 で 測 った カ バ ー 付 き 金 利 平 価（Covered Interest
Rate Parity: CIP）からの乖離に関して，リー
マン・ショックの後に乖離が拡大しているが，2008年 9 月の主要先進国の中央銀行間で締結された通貨スワップ協定の後に乖離が縮小していとして TED スプレッドや LO を想定し，またこれらの影響を確認している。

2．流動性指標の作成
本稿では，以下の 2 種類の流動性指標を用いる。

ることを確認し，CIP からの乖離がカウンター

まず一つは，裁定関係からの乖離（Deviation:

パーティー・リスクならびに流動性リスクを反DEV） で あ る。 本 研 究 で は，Severo［2012］

映 し て い る と 指 摘 し て い る。 ま た，Fukudaに準じて，CIP からの乖離とスワップ・スプ［2012］は OIS レートが信用リスクも流動性リ

レッド（OT）に関して主成分分析を実施し，スクも反映しない金利とみなせることから CIP

抽出された共通ファクターを流動性指標からの乖離を OIS を用いて測定した上で資金（DEV）として用いる6）。

流動性の指標の一つとみなし，ドル資金の流動

DEV の計測に関しては，以下の系列を用い

性逼迫が顕著となった世界金融危機下におけるる。CIP からの乖離に関しては， 1 カ月物， 3

ユーロ市場金利に対する信用リスクと流動性リ

カ月物， 6 カ月物， 1 年物の先渡為替レートを

スクの影響を，マーケット，通貨の 2 つの視点用いて，ユーロ，デンマーク・クローネ，豪ドから分析している。

ル，シンガポール・ドル，英ポンドの対米ドル

Severo［2012］はシステミック流動性リスク

為替レートに関する CIP からの乖離を計算す

指標（Systemic liquidity risk index: SLRI）とる。なお，金利としては米国と 5 か国の OIS

して，36系列の裁定関係からの乖離（CIP から金利を適用している。

の 乖 離， 社 債 利 回 り と CDS ス プ レ ッ ド の 乖

スワップ・スプレッドに関しては， 1 カ月

離，米国国債の指標銘柄と周辺銘柄の利回りス

物， 3 カ月物， 6 カ月物， 1 年物の米ドル，英プレッド，スワップ・スプレッド（OIS －短期

ポンド，ユーロについて OT（OIS 金利と短期国債金利：OT）の 4 カテゴリー）に関して主

国債金利の格差）を計算する。

成分分析を実施し，抽出された共通ファクター
を SLRI として用いている。

以上の系列に関して，Rats のプロシジャ―「Princomp」を用いて主成分分析を実施する。

一方，Hui et.al.［2011］は流動性指標としその結果，第 1 主成分の寄与率が73.7％となって LO を想定し，世界金融危機の発生時においたため，抽出された第 1 主成分を DEV としてては CIP からの乖離に対する LO の強い影響

採用する。

21

保険会社はシステミック・リスクの影響を受けるのか？
図表 3

流動性指標

4.0

0.4

3.5

0.3

3.0

LO

2.0

0.1

1.5

DEV

0.2

2.5

0

1.0
−0.1

0.5
0.0
2007/ 1 / 4 2008/ 1 / 4 2009/ 1 / 4 2010/ 1 / 4 2011/ 1 / 4 2012/ 1 / 4 2013/ 1 / 4 2014/ 1 / 4
USL O − 3 M

USL O − 6 M

EUL O − 6 M

−0.2

DEV

もう一つの流動性指標として，LIBOR 金利

また2011年には欧州全域へとソブリン危機が拡と OIS 金利の格差である LO を用いる。リー

大したことから，とりわけユーロの LO が著し

マン・ショックの時期には米ドル金利，ユーロ

く高騰している。2011年12月には欧州中央銀行

金利のいずれも著しく高騰しているが，欧州ソが長期資金供給オペレーション（Long Term

ブリン危機の時期にはユーロ金利の高騰が著し

Refinance Operation: LTRO）を発表し，またい。そこで，リーマン・ショックの発生時を分

2012年 9 月には国債の無制限購入を決定したこ析対象とする場合には米ドルの LO を適用し，とから，ユーロ金利も含めて低下している。

欧州ソブリン危機の発生時を分析対象とする場

Ⅳ．実証モデル合にはユーロの LO を適用する。なお，ユーロについては 3 カ月物の OIS 金利を入手できなかったことから，米ドル，ユーロのいずれも 6
カ月物金利を用いて LO を計算する。
計測された流動性指標は図表 3 の通りである。まず，いずれの指標でみても，2008年秋に
流動性指標が大きく高騰し，流動性逼迫が急激に悪化したことがわかる。2009年の中盤には流動性逼迫がかなり緩和しているが，2010年に入るとギリシャが金融支援を受ける事態に陥り，

22

以下では構造 VAR を用いて，CDS スプレッ
ドに対してどのような要因が影響を及ぼしていたかを識別する。本稿では， 2 つのモデルを想定する。

1．構造 VAR（1）: 共通ファクターの各金融機関への影響
ここでは，以下のような構造 VAR モデルを

証券経済研究第93号（2016.3）想定する。

ファクターを想定する。グローバル・ファク

AXt＝B0＋B1Xt－1＋B2Xt－2＋…＋BkXt－k＋ut
（1）
E［ut u’t］＝D

ターとしては，第 3 節で導出した流動性指標と

ここで，X は N 個の変数から構成されるベク

リー・ファクターとしては当該国のソブリントルである。ベクトル X は自己の k 期までのCDS スプレッドを用いる。金融機関の CDS ス

ラグ変数に依存し，行列 Bk はラグ変数に対す

プレッドはグローバル・ファクターとカント

る反応度を示す係数パラメーター行列，B 0 は

リー・ファクターに同時点で反応すると想定す

定数項ベクトルを表す。A は変数間の同時点にる。その下で，ufi は当該金融機関の CDS スプ

おける相互依存関係を表す N × N の行列であレッドに関する固有のショックとみなすことがる。u は期待値がゼロの各変数に関する構造

できる8）。

ショックから構成される N × 1 のベクトルであり，行列 D は対角行列とし，構造ショックは互いに無相関であると想定している。

MSCI-World インデックスを用いる。カント

2．構造 VAR（2）: 金融機関の相互依存関係

はじめに，N ＝ ４ であり，ベクトル X，行次に，ベクトル X が共通ファクター，およ

列 A およびベクトル u が以下のように表されび複数の金融機関の CDS スプレッドから構成る状況を想定する。

され，これらの変数の同時点における相互依存

LQt
MSCIt
Xt＝ SOV
t
FIt

1
0
0 0
－a21 10 0
A＝ －a31 －a32 1 0－a41 －a42 －a43 1

ulq,tumsci,t
ut＝ usov,t 
ufi,t関係が以下のような行列 A によって表現される状況を想定する。なお，ここでは 2 か国の金（2）

ここで，LQ は資金流動性指標（DEV もしくは LO），MSCI は ド ル 建 て の MSCI-World イ
ンデックスを表す。FI は各金融機関の 5 年物CDS スプレッドであり，SOV は当該金融機関の本店が所在する国の 5 年物のソブリン CDS

融機関の相互依存性を描写する。
X́t＝［LQt MSCIt SOV1,t SOV2,t
BANK1,t INS1,t BANK2,t INS2,t］
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
－a21 1
0
0
0
0
0
0
0
－a31 －a32 1 －a34 00000－a41 －a42 －a43 1
A＝
1
0 －a57 0－a51 －a52 －a53 0
－a61 －a62 －a63 0 －a65 1 －a67 －a68
－a71 －a72 0 －a74 －a75 010－a81 －a82 0 －a84 －a85 －a86 －a87 0（3）

スプレッドを表す。
行列 A のゼロ制約の下では，ベクトル X の

ここで，BANKi は i 国（i ＝ 1 or 2 ）の銀行の上位に位置する変数は下位に位置する変数に対CDS ス プ レ ッ ド，INSi は i 国 の 保 険 会 社 のして外生的であるとみなされることになるが，CDS スプレッドを表す。

変数の順番は，データの更新時間に基づいて決7）定している 。

まず，構造 VAR の推定においては過小識別制約の問題があり，N 個の要素から構成される

ここでは CDS スプレッドの共通ファクター

ベクトルを想定する場合には，行列 A の係数としてグローバル・ファクターとカントリー・に対して N（N － 1 ）/ 2 以上の制約を課す必要

23

保険会社はシステミック・リスクの影響を受けるのか？

がある。そのため，対角要素を除く残りの N

れている11）。

（N － 1 ）/ 2 以下の係数しかフリー・パラメー

MSCI World インデックスは対数値の階差をターを設定できない。そこで，上述の行列 Aとっている。また，CDS スプレッドと流動性に関して以下のような想定をする。

指標は 1 階の階差をとっている。なお，採用す各 CDS スプレッドは共通ファクターに対しる変数に関して ADF テストおよび PP テストて同時点で反応するものと想定される。なお，を行ったところ，すべての変数に関して定常性

各金融機関の CDS スプレッドは自国のカントが満たされていることを確認している。また，

リー・ファクターに対しては同時点で反応する

Engle-Granger の共和分検定を行ったところ，

ものの，他国のカントリー・ファクターに対し共和分関係は検出されていない。

ては同時点の反応はないとする。また，銀行

Ⅵ．実証結果（保険会社）の CDS スプレッドは互いに同時点で反応するが，保険会社と銀行の関係に関しては，同じ国の中で同時点の反応があり，かつ保険会社は銀行の CDS スプレッドの反応に対し

1．金融機関の CDS スプレッドに対する流動性逼迫の影響て即座に反応するものの，保険会社の影響が銀行に及ぶのは 1 営業日以降であると想定する。

まずは，（ 2 ）式の想定に基づいた場合のイ

銀行のショックはインターバンク市場におけるンパルス応答関数の推計結果を示す。なお，以貸借関係を通じて即座に伝播するが，保険会社

下に示すインパルス応答関数は累積ベースであのショックはラグをともなうとする。

る。
第 1 金融危機を対象に，LQ ショックに対す

Ⅴ．データる各金融機関の CDS スプレッドの反応を示したのが図表 4 である。LQ ショックの発生直後

すべての日次データは，Thomson Reuters,にとりわけ大きな反応を示しているのがDatastream および EIKON より取得した。分Morgan Stanley であるが，Metlife や Prudential

析期間として，2008年 1 月18日から2009年 7 月

Financial，Hartford，AXA などの保険会社も31日までを第 1 金融危機，2009年11月 1 日から大きな反応を示していることがわかる。

2012年 9 月30日までを第 2 金融危機と定義し本稿では金融機関の CDS スプレッドに対す

9）

る共通ファクターの影響を取り除いた上での本研究では，主要国の金融機関とソブリンのCDS ス プ レ ッ ド の 変 動 を 金 融 機 関 固 有 のCDS スプレッドを用いて検証する。分析対象

ショック（FI ショック）として定義しているは，日本，米国，イギリス，ドイツ，フランが，逆に FI ショックから流動性指標へのインス，オランダ，ベルギー，イタリア，スペイ

パクトを描写したものが図表 5 のインパルス応

ン，ポルトガルの主要な金融機関の CDS スプ

答関数である。流動性指標に対してとりわけ大レッドである10）。分析対象となった金融機関にきな影響を及ぼしているのが Morgan Stanley

は，G-SIIs として選出された金融機関が含まで あ り， そ の 他，Barclays や Goldman Sachs

た 。

24

証券経済研究
図表 40.003

第93号（2016.3）

インパルス応答関数：流動性逼迫の各金融機関への影響（第 1 金融危機）

LQ（USLO）ショックに対する金融機関のCDSスプレッドのインパルス応答（第1金融危機）

Prudential Financial

Hartford

0.0025

MetLife

0.002

American Express
0.0015Morgan Stanley
0.001

KBC Bank
0.0005
SNS Bank
Citi
0

Nomura

AXA
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

Mizuho
17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

−0.0005−0.001

図表 50.0007

インパルス応答関数 : 金融機関の信用リスクの悪化が流動性指標に与える影響（第 1 金融危機）

FI shock に対するLQ（USLO）のインパルス応答（第1金融危機）Morgan Stanley

0.0006ING

0.0005
Barclays

MetLife

0.0004

Goldman Sachs

American Express

Bank of Scotland
0.0003

LloydsStandard Charted

Aegon

Prudential Financial

Deutsche Bank

Hartford

0.0002

Mizuho0.0001

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

−0.0001−0.0002−0.000325

保険会社はシステミック・リスクの影響を受けるのか？
図表 6
0.003

流動性逼迫が各金融機関に与えた影響（第 2 金融危機）

LQ（EULO） SHOCKに対する金融機関のCDSスプレッドのインパルス応答（第2金融危機）0.00250.002

0.00150.001

0.0005

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

−0.0005−0.001BARCLAYSHSBCSTANDARD CHARTEREDBANK OF SCOTLAND

LLOYDSAVIVA

PRUDNEITAL

MORGAN STANLEYGOLDMAN SACHS

CITIJP MORGAN CHASEBANK OF AMERICAWELLS FARGOAMERICAN EXPRESSMETLIFE

PRUDENTIALFI

HARTFORDなど米英の金融機関が相対的に大きなインパク

ショックの寄与が大幅に低下しているのはイン

ト を 与 え て い る こ と が わ か る が，ING や

パルス応答関数の推計結果と整合的である。まMetlife，Prudential Financial，Hartford，た，第 2 金融危機では，とりわけソブリン危機

Aegon などの保険会社のインパクトも多きこが発生した国においてカントリー・ファクターとがわかる。

の寄与が高まっており，ソブリン危機が金融機

図表 6 は第 2 金融危機を対象に，LQ ショッ関へと波及していることがわかる。

クに対する各金融機関の CDS スプレッドのイ

保険会社の CDS スプレッドも流動性の影響

ンパルス応答関数を示したものである。Bankが顕著であり，特に生命保険会社，とりわけ貯of America や Morgan Stanley などが比較的大蓄性・投資性の性格が強い商品を主力とする保きな反応を示しているが，第 1 金融危機と比較

険会社に対する流動性の影響が強かった。こうすると，インパクトの規模はかなり低下していした結果が得られた一因は，流動性逼迫によるる。

リスク・アペタイトの変化であるかもしれない

図表 7 は金融機関の CDS スプレッドに関すが，流動性の影響が色濃く出た保険会社の場合

る分散分解を，第 1 金融危機と第 2 金融危機にには，流動性逼迫による信用リスクの悪化も反ついて実施した結果である。第 1 金融危機にお映していると言える。すなわち，流動性逼迫にい て LQ シ ョ ッ ク の 寄 与 が 最 も 大 き い の はよって保有資産の価値が減価し，財務健全性を

Morgan Stanley で あ る が，ING や AXA で も毀損した状況を反映しているものと推測され流動性の影響が大きい。第 2 金融危機では LQる。とりわけ，投資性の性格が強い最低保証付

26

0

70

60

0
Morgan Stanley（米）Barclays（英）ING（オ）
Deutsche Bank（独）Aegon（オ）Bayerische（独）Banco Com. Portugues（ポ）Societe Generale（仏）American Express（米）Espirito Santo（ポ）Goldman Sachs（米）Banco Santander（ス）Banca Milano（伊）Mizuho（日）Lloyds（英）Allianz（独）Credit Lyonnais（仏）AXA（仏）BNP Paribas（仏）BBVA（ス）Credit Agricole（仏）Hartford（米）Nomura（日）IKB（独）ING Bank（オ）Aetna（米）KBC Bank（べ）
Berkshire Hathaway（米）Bank of Scotland（英）PPO（伊）
Metlife（米）LB （独）
Standard Chartered（英）SNS BANK（オ）MDP（伊）
BNL（伊）
Prudential Financial（米）Citi （米）Aviva（英）Prudential plc（英）Intesa Sanpaolo（伊）Bank of America（米）Commerzbank（独）Cigna（米）
Sompo Japan（日）Mediobanca（伊）HSBC（英）JP Morgan Chase（米）Hannover（独）Wells Fargo（米）Sumitomo Mitsui Ins.e（日）Mitsubishi UFJ（日）Tokio Marine（日）45Barclays（英）Banco Com. Portugues（ポ）IKB（独）
Lloyds（英）Berkshire Hathaway（米）Hartford（米）JP Morgan Chase（米）Bank of Scotland（英）Citi （米）Nomura（日）SNS Bank（オ）Standard Chartered（英）Espirito Santo（ポ）Metlife（米）Mitsubishi UFJ（日）Prudential Financial（米）Bayerische（独）Mediobanca（伊）Sompo Japan（日）Morgan Stanley（米）Bank of America（米）American Express（米）Aetna（米）Commerzbank（独）Mizuho（日）Sumitomo Mitsui Ins.e（日）Wells Fargo（米）HSBC（英）KBC Bank（べ）
Goldman Sachs（米）Banca Milano（伊）Credit Agricole（仏）Deutsche Bank（独）LB （独）
PPO（伊）
Hannover（独）ING（オ）
Credit Lyonnais（仏）Tokio Marine（日）Prudential plc（英）AXA（仏）
BNL（伊）BNP Paribas（仏）Aviva（英）Societe Generale（仏）Aegon（オ）Allianz（独）Cigna（米）Banco Santander（ス）ING BANK（オ）MDP（伊）
Intesa Sanpaolo（伊）BBVA（ス）

証券経済研究

図表 7

40

35

第93号（2016.3）

金融機関の CDS スプレッドに関する分散分解分析

金融機関のCDSスプレッドに関する分散分解（第 1 金融危機，LQ＝DEV）
SOV SHOCKMSCI SHOCK

DEV SHOCK

30

25

20

15

10

5

SOV SHOCK

金融機関のCDSスプレッドに関する分散分解（第 2 金融危機，LQ＝DEV）

MSCI SHOCK50
DEV SHOCK

40

30

20

10

27

保険会社はシステミック・リスクの影響を受けるのか？

き変額年金の場合には高利回りを目指すため株し， 8 変数から構成される構造 VAR モデルの式等の証券の組み入れ比率が高いが，こうした同時依存関係が（ 3 ）式のマトリックスによっ

証券の価格は流動性が枯渇した状況で大幅に下て表現されるとした場合のインパルス応答関数

落した。最低保証付き変額年金を主力商品としの推計結果を示す。ここでは，流動性指標およている保険会社の場合には，保有資産の大幅なび各金融機関の CDS スプレッドのインパルス減価に対応するために最低保証に係る一般勘定

応答関数のみを掲載する。

の責任準備金を繰り入れる必要に迫られたが，図表 8 は， 2 国として米国とフランスを取りCDS スプレッドの流動性指標に対する反応は

上 げ，Morgan Stanley と Metlife，BNP �����
Pari�

こうした信用リスクの悪化を反映しているもの

bas と AXA の CDS スプレッドを用いた上で，と考えられる。

第 1 金融危機における波及効果を分析した結果
で あ る。 第 6 - 1 節 の 結 果 と 同 様，Morgan

2．スパイラル的な流動性悪化と金融機

Stanley の み な ら ず，Metlife や AXA の CDS関の相互依存性

スプレッドに対する流動性の影響も有意であ

次に，金融機関の間の相互依存性を考慮した

り，インパクトの度合いも相対的に大きい。一場合について分析する。まずは， 2 国を想定

方，金融機関から流動性指標への影響として

図表 8

インパルス応答関数 : スパイラル的な流動性悪化と金融機関の相互依存性（第 1 金融危機）
USLO

USLO

Responses of

MET

BNP

AXA

0.00100

0.00100

0.00100

0.00100

0.000750.000750.000750.000750.000750.000500.000500.000500.000500.000500.000500.000500.000500.000250.000250.000250.000250.000250.000250.000250.00000

0.00000

0.00000

0.00000

0.00000

0.00000

0.00000

0.00000−0.00025−0.00025−0.00025−0.00025−0.00025−0.00025−0.00025−0.00025−0.00050−0.00050−0.00050−0.00050−0.00050−0.00050−0.00050−0.00050

0

5

10

15

−0.00075

0

5

10

15

−0.00075

0

5

10

15

−0.00075

0

5

10

15

−0.00075

0

5

10

15

−0.00075

0

5

10

15

0.00025−0.00075

0

5

10

15

−0.00075

0.005

0.005

0.005

0.005

0.005

0.005

0.005

0.005

0.004

0.004

0.004

0.004

0.004

0.004

0.004

0.004

0.003

0.003

0.003

0.003

0.003

0.003

0.003

0.003

0.002

0.002

0.002

0.002

0.002

0.002

0.002

0.002

0.001

0.001

0.001

0.001

0.001

0.001

0.001

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

−0.001−0.001−0.001−0.001−0.001−0.001−0.001−0.001−0.002−0.002−0.002−0.002−0.002−0.002−0.002−0.002

0

5

10

15

−0.003

0

5

10

15

−0.003

0

5

10

15

−0.003

0

5

10

15

−0.003

0

5

10

15

−0.003

0

5

10

15

−0.003

0

5

10

15

−0.003

0.003

0.003

0.003

0.003

0.003

0.003

0.003

0.002

0.002

0.002

0.002

0.002

0.002

0.002

0.002

0.001

0.001

0.001

0.001

0.001

0.001

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

−0.001−0.001−0.001−0.001−0.001−0.001−0.001−0.002−0.002−0.002−0.002−0.002−0.002−0.002−0.0025

10

15−0.003

0

5

10

15

−0.003

0

5

10

15

−0.003

0

5

10

15

−0.003

0

5

10

15

−0.003

0

5

10

15

−0.003

0

5

10

15

−0.0030.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00030.00030.00030.00030.00030.00030.00030.00030.00020.00020.00020.00020.00020.00020.00020.00010.00010.00010.00010.00010.00010.00010.0001−0.0000−0.0000−0.0000−0.0000−0.0000−0.0000−0.0000−0.0000−0.0001−0.0001−0.0001−0.0001−0.0001−0.0001−0.0001−0.0001−0.0002−0.0002−0.0003−0.0004−0.0002−0.0003
0

5

10

15

−0.0004−0.0002−0.0003
0

5

10

15

−0.0004−0.0002−0.0003
0

5

10

15

−0.0004−0.0002−0.0003
0

5

10

15

−0.0004510

15−0.0004510

15−0.0004510

15−0.0004

0.00060.00060.00060.00060.00060.00060.00060.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00040.00020.00020.00020.00020.00020.00020.00020.0002−0.0000−0.0000−0.0000−0.0000−0.0000−0.0000−0.0000−0.0000−0.0002−0.0002−0.0002−0.0002−0.0002−0.0002−0.0002−0.0002−0.0004−0.0004−0.0004−0.0004−0.0004−0.0004−0.0004−0.0004−0.0006−0.0006−0.0006−0.0006−0.0006−0.0006−0.0006−0.0008−0.0008−0.0008−0.0008−0.0008−0.0008−0.0008

5

10

15

0

5

10

15

0

5

10

15

0

5

10

15

0

5

10

15

0

5

10

15

0

5

10

15

0

5

10

15

0

5

10

15

0

5

10

15

−0.000300.00060

15−0.0002−0.0003010

0.0002−0.0002−0.0003
0

5

0.001

0.000
−0.001

0

0

0.001

0.003

−0.003AXA

MS

0.00100

0.00075

0.001

BNP

SOVFR

0.00100

0.00075−0.003MET

SOVUS

0.00100

0.00075−0.00075

MS

MSCI

0.00100−0.0006
0

5

10

15

−0.0008

USLO
MSCI
SOVUS
SOVFR
MS
MET
BNP
AXA
（注） USLO: 米ドルの LO（米ドル LIBOR- 米ドル OIS），MSCI: MSCI World Index，SOVUS: 米国のソブリン CDS
スプレッド，SOVFR: フランスのソブリン CDS スプレッド，MS: Morgan Stanley の CDS スプレッド，MET:
Metlife の CDS スプレッド，BNP: BNP Paribas の CDS スプレッド，AXA: AXA の CDS スプレッド . 黒線はイ
ンパルス応答関数の推計値，青線は 2 標準偏差で測った信頼区間を表す。

28

証券経済研究第93号（2016.3）

は，銀行に関してのみ確認される。また， 2 国に対する各ショックの累積的な寄与を示していの組み合わせを変更し，別の金融機関の CDSる。

スプレッドをあてはめた場合も同様の結果が得

2008年 9 月より流動性指標の寄与が高まり，られている。このように，流動性逼迫が金融機

2008年10月 の ピ ー ク 時 で は Metlife の CDS ス

関の信用リスクを悪化させるとともに，金融機

プレッドの200ベーシス・ポイント分が流動性

関の信用リスクの悪化が流動性逼迫をさらに悪逼迫によって上昇していたことがわかる。しか化させるというスパイラル現象が起こっていた

し，2008年11月に入ると流動性指標の寄与は低ことが窺える。

下し，2008年末にはほぼ流動性の影響が見られまた，前節と同様に，保険会社に関しても流なくなる。一方，Metlife の CDS スプレッドに動性の顕著な影響が確認された。ただし，流動

大きなインパクトを与え続けていたのが世界株

性の影響は推計期間を通じて一定ではなく，価の下落であったことも示されている。

2008年の秋に拡大していたものと推測される。

銀行と保険会社を同じモデルの中に組み込ん

そこで， 8 変数の構造 VAR モデルに関するヒで分析すると，流動性指標への影響は銀行のほ

ストリカル分解を行い，各ショックの時変的なうが顕著であった。インターバンク市場のメイ影響を追跡した。

ンプレーヤーであり，信用創造機能を担う銀行

図表 9 は Metlife の CDS スプレッドに関すの信用リスクが悪化するほうが資金流動性へのるヒストリカル分解分析の結果である。ここでインパクトが大きいという直観と一致する結果

は，CDS スプレッドの変化をもたらす各ショッが得られている。

クの寄与を累積させ，CDS スプレッドの水準
図表 9
1200

また，銀行と保険会社の相互依存関係に関し

Metlife の CDS スプレッドに関するヒストリカル分解

METLIFEのCDSスプレッドのヒストリカル分解

1200

1000

各ショックによるCDSスプレッドの増分

800
800
600

600

400

200
400
0
200

METLIFEのCDSスプレッド（ベーシス・ポイント）

1000

200

0

400

USLO SHOCKMSCI SHOCKOTHERSMETLIFE29

保険会社はシステミック・リスクの影響を受けるのか？

ては，銀行から保険会社へのインパクトが確認

リスクの懸念は相対的には小さいことが本研究されているが，保険会社から銀行へのインパクから示唆されている。

トは有意ではない。同様の結果は他の金融機関

図表10は第 2 金融危機に関してインパルス応の CDS スプレッドを用いても観察されている。

答関数を推計した結果である。第 2 金融危機に銀行も保険会社向けの投融資を行っており，

おいても流動性指標から金融機関の CDS スプ

保険会社の信用リスクの悪化が銀行へと波及す

レッドへの影響が確認されるが，影響の度合いる可能性はある。しかし，本研究では，銀行かは第 1 金融危機よりも低下している。また，第ら保険会社への影響のほうが顕著であった。と

2 金融危機においては，金融機関の CDS スプ

りわけ，2007，2008年の当時は，銀行傘下のレッドから流動性指標への影響が確認されな

SIV の経営悪化により，SIV 発行の ABCP をい。

保有していた保険会社が影響を受けていたこと

欧州ソブリン危機が発生した頃は，すでに主が推測される。その他，デリバティブ取引等，

要国が大胆な金融緩和政策を実施しており，国複雑な金融取引ネットワークにおいて銀行と保際金融市場において潤沢な資金が供給されてい険会社が密接に関連性を有しているものと思わた。また，欧州諸国においても，ソブリン危機

れるが，保険会社を起因とするシステミック・の影響がユーロ圏のコア国へと及ぶ気配が高図表10

インパルス応答関数：スパイラル的な流動性悪化と金融機関の相互依存性（第 2 金融危機）
EULO

MSCI

MS

MET

BARC

PR

0.00030.00030.00030.00030.00030.00030.00020.00020.00020.00020.00020.00020.00020.00020.00010.00010.00010.00010.00010.00010.00010.00010.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000−0.0001−0.0001−0.0001−0.0001−0.0001−0.0001−0.0001−0.0001−0.0002

0

5

10

15

−0.0002

0

5

10

15

−0.0002

0

5

10

15

−0.0002

0

5

10

15

−0.0002

0

5

10

15

−0.0002

0

5

10

15

−0.0002

0

5

10

15

−0.00020.00150.00150.00150.00150.00150.00150.00150.00150.00100.00100.00100.00100.00100.00100.00100.00100.0005

Responses of

SOVUK

0.0003

EULO

MS

SOVUS

0.00030.00050.00050.00050.00050.00050.00050.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000−0.0005−0.0005−0.0005−0.0005−0.0005−0.0005−0.0005−0.0010−0.0010−0.0010−0.0010−0.0010−0.0010−0.0010−0.0010

0

5

10

15

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10

15

−0.00150.000750.000750.000750.000750.000750.000750.000750.000750.000500.000500.000500.000500.000500.000500.000500.000500.000250.000250.000250.000250.000250.000250.000250.00000

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0.00000−0.00025−0.00025−0.00025−0.00025−0.00025−0.00025−0.00025−0.00050−0.00050−0.00050−0.00050−0.00050−0.00050−0.00050−0.00050−0.00075−0.00100−0.00075
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−0.00100

0.000750.000750.000750.000750.000750.000750.000750.000500.000500.000500.000500.000500.000500.000500.000500.000250.000250.000250.000250.000250.000250.00000

0.00000

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0

5

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EULO

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SOVUS

15

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15

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00.000250.00000−0.00025−0.00050

15−0.00075
00.000750.00025

BARC−0.00100100.000250.00000−0.00025MET

50.00050.0000−0.0005−0.00150−0.0002

0

5

10

BARC

15

−0.0003

PR（注） EULO: ユーロの LO（ユーロ LIBOR- ユーロ OIS），MSCI: MSCI World index，SOVUS: 米国のソブリン CDS スプ
レッド，SOVUK: 英国のソブリン CDS スプレッド，MS: Morgan Stanley の CDS スプレッド，MET: Metlife の CDS
スプレッド，BARC: Barclays の CDS スプレッド，PR: Prudential plc. の CDS スプレッド。黒線はインパルス応答関数の推計値，青線は 2 標準偏差で測った信頼区間を表す。

30

証券経済研究第93号（2016.3）

まったことに対応し，前例のない大胆な緩和策た。2008年の極度の流動性逼迫の下では，あらを順次実施していった。こうした対応により，ゆる危険資産が同時に暴落し，最低保証額と運スパイラル的に流動性逼迫が悪化する事態は回用対象資産の時価との差額を保証する必要に迫避されていたものと解釈できる。

られたことが，これらの保険会社において流動

また，第 2 金融危機においても，銀行から保性指標の強い影響が観測された理由といえる。

険会社へのインパクトのほうが顕著であるとの

ただし，伝統的な保険業務の占有率が高い保結果が示されている。

険会社も運用対象資産として保有する危険資産がゼロではないことから，金融危機時の流動性

Ⅶ．結語

逼迫による危険資産の価格暴落の影響から完全に免れる訳ではない12）。数多くの保険会社にお2008年，極度の信用収縮が世界的な現象として発生し，国際金融市場におけるシステミッ

いて流動性逼迫の影響が確認されたのは，こうした状況を反映したものかもしれない。

ク・リスクに関する関心が高まるとともに，シ本研究では，金融機関が流動性逼迫の影響をステミック・リスク防止に向けての議論が高受けるだけではなく，金融機関の信用リスクのまった。

高まりが他の金融機関へと波及するとともに流本研究では，銀行のみならず保険会社も流動動性逼迫の悪化にも寄与したとの結果が得られ性逼迫の影響を受けていたことが明らかにされた。ただし，こうした傾向は保険会社よりも銀た。本研究では分析対象とはしなかった AIG

行のほうが強く見られた。

やモノラインなど，信用リスクを集中的に引きリーマン・ショック以降，銀行のみならず保受けていた保険会社が流動性逼迫の影響を色濃

険会社も含めて，システミック・リスクを拡大く受けていたはずだが，流動性逼迫の影響は公させることが懸念される金融機関に対しては，

的 資 金 注 入 の 対 象 と な っ た Hartford，

新たな規制体系を適用することが検討されておAegon，ING などをはじめ，多数の保険会社

り，危機防止に向けての追加的な負担が要求さにも及んだ。すなわち，流動性逼迫の影響は，れるようになっている。

非伝統的・非保険業務への関与が高かった保険

元来，保険会社に関しては，システミック・

会社にとどまらず，伝統的な保険業務の占有率

リスクの影響は軽微であると考えられていたが高い保険会社を含めて幅広く及んだことになが，保険会社が手掛ける事業範囲は伝統的な保る。ただし，非伝統的・非保険業務への関与が障事業にとどまらず，資産運用や金融保証業務

高いほど流動性逼迫の影響を強く受けるというなど多岐に広がるとともに，金融市場との連関

直観と矛盾しない結果も得られた。

も複雑化した。金融危機の発生および影響拡大

流動性逼迫の影響をとりわけ強く受けていたを防止できなかった事態を背景に，危機の再発のは最低保証付き変額年金を主力商品としてい防止に向けた規制体系のあり方に関する議論がた保険会社であり，所定の保険金額を保証する

進み，保険監督者国際機構（IAIS）が G-SIIs

一方で高利回りをめざすために株式等の危険資を特定するための方法および G-SIIs に対する

産を多めに運用対象資産として組み込んでい政策措置を公表するとともに，金融安定理事会

31

保険会社はシステミック・リスクの影響を受けるのか？

（FSB）が G-SIIs の指定を行った。小立［2013.
b］は，保険監督者国際機構（IAIS）の G-SIIs

注1） Gai and Vause［2006］によれば，あらゆる資産のリス
ク・プレミアムは，当該資産の固有のリスク（すなわちに対する政策の最大の特徴は，非伝統的・非保β ） と あ ら ゆ る 資 産 に と っ て 共 通 の リ ス ク（price of

険業務および保険会社の金融システムとの相互

トとみなされる。共通のリスクは確率的割引ファクター

risk: λ）に分解でき，共通のリスクがリスク・アペタイ

連関性がシステミック・リスクをもたらすことの分散に依存するが，C-CAPM によって資産価格が描写を前提としており，したがって，保険会社の非ワー関数で表されるとすれば，共通のリスクは消費の分

伝統的・非保険業務と相互連関性に焦点が当てされ，また消費が対数正規分布に従い，効用関数がパ散と危険回避度の積で表される。すなわち，リスク・ア
ペタイトは，将来の消費変動をもたらす将来の経済環境られていると指摘している。また，G-SIIs にに関する不確実性と市場参加者のリスク回避度によって対しては，グローバルな金融システムにもたら

2） 本研究において，共通ファクターで説明できない CDS

決まることになる。

す大きなリスクを反映した高い損失吸収力を備

スプレッドの残差部分は固有要因による変動とみなされえることが求められている。

いるわけではなく，当該 CDS 市場の市場流動性（market

2013年 に は Prudential Financial，2014年 にるが，固有要因は参照企業の信用リスクのみを反映して
liquidity）リスクに起因する変動なども含んでいるはずである。本研究では資金調達の容易度としての流動性，は Metlife が 米 金 融 安 定 監 督 評 議 会（FSOC）

す な わ ち 資 金 流 動 性 の 影 響 に 着 目 す る が，Gonzalez-

によって金融システム全体にとって重要な金融性は市場流動性および信用リスクと互いに深く関連する

Hermosillo［2008］，Brunnermeier［2009］は，資金流動機関（SIFIs）として認定されたが，両社ともものであると指摘している点には注意が必要である。たFSOC の決定に対して異議を申立て，さらに資本を持たない市場参加者が流動性逼迫により市場から

メットライフは2015年に FSOC を提訴していとえば，リスクに対する許容度が高く，かつ潤沢な自己の退出を迫られ，CDS の売り手として危険回避度が相対的に高い市場参加者が市場に残れば，CDS の需給バランる。Metlife は，SIFIs 指 定 に 当 た っ て は 事 業

スが崩れ，CDS スプレッドが高騰することになる。すな

規模だけではなく，業務実態に着目した上でシが高まる可能性がある。さらに，CDS の参照主体となっステミック・リスクを引き起こす可能性について判断すべきであると反論している。

わち，資金流動性リスクが高まると，市場流動性リスクている債務者の信用リスクの高まりが CDS の需給バラン
スに影響を与えることも考えられる。
3） 池田ほか［2012］は，Duffie and Singleton［2011］ら

本稿の分析対象となった保険会社に関しての誘導形アプローチに基づく CDS スプレッドの評価モデ

は，保険会社も流動性逼迫により信用リスクを主要国のソブリン CDS スプレッドの要因分解を行ってい高める可能性があるが，保険会社を起源とする
システミック・リスク発生の可能性は高くはな
いことが示された。したがって，保険会社の財
務健全性の悪化が金融市場へと拡散し，市場全体の安定化を揺るがすことの蓋然性は高くはな
いが，保険会社が市場の混乱から自らを隔離さルを用いて，欧州ソブリン危機が発生した時期におけるる。彼らは，実確率下とリスク中立確率下の CDS スプ
レッドの差を，リスク・プレミアム要因，すなわち信用リスクの不確実性を取引することに対して投資家が要求する超過収益やその他の CDS スプレッドに影響を与える
要因として定義している。
4） 流動性逼迫の指標として TED スプレッドを用いた研究 と し て， そ の 他 に，Boyson et al.［2010］，Wu andHong［2012］，Ilerisoy et al.［2014］などがある。
5） Baba and Packer［2008］も流動性リスクの指標としてLO を用いている。

せる対応を検討する余地はあるとはいえる。保6） Severo［2012］は，CIP からの乖離とスワップ・スプ

険会社にとってのシステミック・リスクについり格差および米国の大企業に関する社債利回りと CDS スては，さらなる検討が必要であることは論を俟たないが，保険会社の事業内容が拡大・複雑化したことで不透明性が高まり，過剰反応をもたらすような事態は回避する必要があろう。

32

レッドの他に，米国国債の指標銘柄と周辺銘柄との利回
プレッドとの格差を用いている。本研究では，債券利回りのデータを入手できなかったことから，CIP からの乖
離とスワップ・スプレッドのみを用いている。
7） データの更新時間は以下の通りである。なお，時間は
す べ て ロ ン ド ン 時 間 で 表 示 し て い る。MSCI World
index: 1 時30分 . CDS スプレッド : ７ 時30分 . 流動性指標

証券経済研究の作成に用いたデータの更新時間は一致しておらず，すべて 7 時30分以降に更新されている。そこで，前日の流動性指標をベクトル X の第 1 要素とした。

第93号（2016.3）

プレミアムの要因分解」，日本銀行ワーキング
ペーパーシリーズ，No.12-J- 9 。

8） MSCI World インデックスの変動には，固有の要因に小立敬［2013.a］，「シャドーバンキングの発展とそよるものだけではなく，流動性指標の変化によってもたのリスクの蓄積，日本のシャドーバンキング・らされた変動が含まれている。ここで，流動性指標の変動による MSCI World インデックスの変動の根源的な要セクター」，����������������������������������
FSA institute Discussion Paper Se�

因は流動性指標であるとみなし，その影響を除去した残ries, DP2013- 6 。

りの MSCI World インデックスの変動を MSCI 固有の要因 と み な す。 以 下 で は，ulq を LQ シ ョ ッ ク，umsci を
MSCI ショックと呼び，流動性指標や MSCI World イン
デックスに対する反応では説明できないソブリン CDS ス
プレッドの変動（usov）をソブリン・ショックと呼ぶことにする。
9） 第 1 金融危機の開始時期は，Datastream から CDS ス
プレッドのデータが入手可能となる時点となっており，保険会社（G-SIIs）の政策措置に関する提案」，
野村資本市場クォータリー，2013 Winter。
日本銀行金融市場局［2008］，「金融市場レポート」，
2008年 7 月。

終了時期はリーマン・ショックの影響がおおむね解消さBoyson N.M., C.W. Stahel & R.M. Stulz ［2010］,

れ TED の高騰が終息した時点とした。第 2 金融危機の“Hedge fund contagion and liquidity shocks,”

開始時期は，ギリシャの財政赤字に関する不正会計の発覚後とし，終了時期は欧州全域に拡散したソブリン危機の収束を意図した ECB による国債の無制限購入の決定後とした。
10） 本研究では銀行（保険）グループを分析対象としていJournal of Finance, Vol.65, No. 5 , pp.1789-1816.
Baba N. and F. Packer ���������������������������
［��������������������������
2008����������������������
］���������������������
“Interpreting devia�
tions from covered interest rate parity during

るが，グループ内に銀行と保険が属する場合には，グthe financial market turmoil of 2007-2008,”

ループの中核に位置付けられる金融機関の業態で銀行もBank of International Settlements.

しくは保険に分類している。
11） 本研究の分析対象となった金融機関は以下の通りである。
小立敬［2013.b］，「グローバルなシステム上重要な

銀 行： 銀 行：JP Morgan Chase, Citigroup, Bank ofAmerica, Morgan Stanley, Goldman Sachs, Wells Fargo,
Barclays, HSBC, Standard Chartered, Lloyds, BNP
Paribas, Societe Generale, Credit Agricole, DeutscheBank, Santander, BBVA, ING Bank, Mitsubishi UFJ,

Brunnermeier M. K. ����������������������������
［���������������������������
2009�����������������������
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2009���������
］��������
, “Capi�Mizuho,（ 以 上，G-SIBs 指 定（2014年 ））, American ���Ex�

tal constraints, counterparty risk, and devia�press, Bank of Scotland, Credit Lyonnais, Banco Com.

tions from covered interest rate parity,” Federal

Portugues, Espirito Santo, Commerzbank, Bayerische
Bank, LB Badenwuerttemberg, IKB dt Indstrbk, SNS
Bank, KBC Bank, Intesa Sanpaolo, Mediobanca, Banca
MDP di siena, BNL, BCA PPO Milano Soco, Nomura.
 保険：MetLife, Prudential Financial, Aviva, Prudential

Reserve Bank of New York Staff Report, No.393.
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2009����������������
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nancial asset return and volatility spillovers,

plc., AXA, Allianz,（ 以 上，G-SIIs 指 定（2014年 ））, �����
Hart�

with application to global equity markets,” Eco-

ford, Berkshire, Hathaway, Cigna, Aetna, Hannover, ING,

nomic Journal, Vol.119, No.534, pp.158-171.

Aegon, Tokio Marine, Sompo Japan, Sumitomo Mitsui
Insurance.
12） 運用対象資産をすべて安全資産で充当するにしても，所定の利回りを上回る安全資産が不足しているため，ある程度の危険資産の補充が必要となる。

参

考

文

献

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（武蔵大学経済学部教授）