最小二乗モンテカルロ（Least Squares Monte Carlo、LSMC）は、プロキシモデリングの手法として、欧州の保険業界で広く用いられています。本手法は、ユーザーの経済バランスシートの構成要素をモデルできるようにするものです。本稿では、読者の皆様にLSMC Surgeryをご紹介します。これは、筆者が開発したアプローチで、基になるモデルの問題を特定する際に役立ちます。LSMC Surgeryは、一次元、二次元、三次元のリスク空間における最良推計負債などの従属変数の動きを理解できるようにします。これにより、基になるフィッティングの問題の原因について、ユーザーが詳しく確認できます。また、LSMC Surgeryがどのように残存する不等分散性を特定する手助けをして、回帰モデルを向上させる方法を提案するのかについても提言します。