Excel・データ専門職（士業・コンサル・金融）銀行ALM・市場リスク担当

銀行預金の行動性を金利局面・口座属性・顧客移動別に推定してALM前提を検証する

口座残高系列から行動性預金の残存期間と金利感応度を推定し、セグメント・金利局面別に仮定を検証するための入力、手順、確認点をまとめます。

目安時間：35分難易度：上級アプリ：指定なし

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PURPOSE

このプロンプトでできること

PREPARE

用意する情報

匿名口座群、残高時系列、商品条件、顧客属性集計、金利履歴、金利局面、解約・移動定義。実データは必要に応じて匿名化してください。

WORKFLOW

使い方

必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。

AI INSTRUCTION

AIへの指示文

コピー用

入力欄を埋めてから利用してください。

口座残高系列から行動性預金の残存期間と金利感応度を推定し、セグメント・金利局面別に仮定を検証する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。
【入力】
匿名口座群、残高時系列、商品条件、顧客属性集計、金利履歴、金利局面、解約・移動定義

【素材】
[匿名化した情報を貼り付け]

次の制約を守ってください。
個人金融情報を含めず、規制上のALM前提を独自設定せず、モデルリスク管理者が承認してください。
不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。
モデル仕様／残存期間／金利ベータ／セグメント差／バックテスト／ストレス感度

コピー操作はこのブラウザー内で行います

EXAMPLE

入力例と出力例

入力例（説明用）

金利上昇局面で平均残高の減少と口座移動が同時に観測される匿名系列

出力例（説明用）

【説明用の合成例】
残高減少と移動を区別したモデル候補を比較し、期間・金利ベータの推定区間と局面別誤差を示す。

TIPS

使うときのコツ

個人金融情報を含めず、規制上のALM前提を独自設定せず、モデルリスク管理者が承認してください。不明点は推測せず、確認事項として分けてください。

使う前に確認してください

元データを上書きせず、抽出条件と結果を担当者に確認してください。