テキサス大学マッコムズビジネススクールの研究者は、金融機関のレジリエンスをより正確に測定するために、従来のシナリオテストとは異なるアプローチを提案している。開発した新モデルは、単一の大規模イベントではなく、相補的なリスク要因を含むシナリオを用いることで、最悪ケースの損失をより効果的に特定できる。このアプローチは、金融機関がさまざまなリスクに対するレジリエンスを包括的にテストできるようにする。

研究者は、Federal Reserveが2026年に公表した研究で、従来のシナリオテストに比べて新モデルが最悪ケースの損失をより効果的に検出したことを示した。新モデルは、1,000件のシミュレーションポートフォリオにおいて、最悪の歴史的結果を約40％の確率で検出できた。最も正確なモデルは、最悪の5件の結果を約95％の確率で検出した。

研究者は、このアプローチが金融機関のリスク評価をより正確にし、将来の危機の影響を軽減することに寄与すると期待している。この手法は、金融機関がさまざまなリスクに対するレジリエンスを包括的にテストでき、金融システムの耐久性向上に貢献できる。