リスク分析とは
リスク分析は、企業、政府、または環境セクター内で発生する有害事象の可能性を評価するプロセスです。 リスク分析は、特定のアクションコースの基礎となる不確実性の研究であり、予測されるキャッシュフローストリームの不確実性、ポートフォリオまたは株式リターンの分散、プロジェクトの成功または失敗の確率、および将来の経済状態を指します。 リスクアナリストは、予測専門家と協力して、将来の予期しない悪影響を最小限に抑えることがよくあります。
重要なポイント
- リスク分析は、企業、政府、または環境セクター内で発生する有害事象の可能性を評価するプロセスです。 リスクは、定量的および定性的なカテゴリに分類されるアプローチを含むいくつかのアプローチを使用して分析できます。リスク分析は、科学というよりも芸術です。
リスク分析について
リスクアナリストは、まず何が問題になるかを特定することから始めます。 次に、発生する可能性のある負のイベントを確率メトリックと比較して、イベントが発生する可能性を測定します。 最後に、リスク分析は、イベントが発生した場合に生じる影響の範囲を推定しようとします。
定量的リスク分析
リスク分析は、定量的または定性的です。 定量的リスク分析では、シミュレーションまたは確定的統計を使用してリスクに数値を割り当てるリスクモデルが構築されます。 ほとんどが仮定とランダム変数である入力は、リスクモデルに与えられます。
入力の任意の範囲に対して、モデルは出力または結果の範囲を生成します。 モデルは、リスク管理者によるグラフ、シナリオ分析、および/または感度分析を使用して分析され、リスクを軽減して対処するための決定を下します。
モンテカルロシミュレーションを使用して、意思決定または実行されたアクションの可能な結果の範囲を生成できます。 シミュレーションは、毎回異なる入力値のセットを使用して、ランダム入力変数の結果を繰り返し計算する定量的手法です。 各入力からの結果は記録され、モデルの最終結果はすべての可能な結果の確率分布です。 結果は、平均や中央値などの中心傾向の測定値を示す分布グラフに要約でき、標準偏差と標準偏差によるデータの変動性を評価できます。
結果は、シナリオ分析や感度表などのリスク管理ツールを使用して評価することもできます。 シナリオ分析は、イベントの最良、中間、および最悪の結果を示します。 最良の結果から最悪の結果までさまざまな結果を分離することにより、リスク管理者にとって合理的な見識の広がりが得られます。
たとえば、世界規模で事業を展開しているアメリカ企業は、一部の国の為替レートが強化された場合に、収益がどのように変化するかを知りたい場合があります。 感度テーブルは、1つ以上のランダム変数または仮定が変更された場合の結果の変化を示します。 ポートフォリオマネージャーは、感度テーブルを使用して、ポートフォリオ内の各証券の異なる値の変更がポートフォリオの分散にどのように影響するかを評価する場合があります。 他のタイプのリスク管理ツールには、意思決定ツリーと損益分岐点分析が含まれます。
定性的リスク分析
定性的リスク分析は、数値的および定量的な評価でリスクを特定および評価しない分析方法です。 定性分析には、不確実性の書面による定義、影響の範囲の評価（リスクが発生した場合）、および負のイベントが発生した場合の対策計画が含まれます。
定性的リスクツールの例には、SWOT分析、原因と結果の図、意思決定マトリックス、ゲーム理論などが含まれます。サーバーに対するセキュリティ違反の影響を測定したい企業は、定性的リスク手法を使用して、データ侵害から発生する可能性のある収入。
ほとんどの投資家はダウンサイドリスクを懸念していますが、数学的には、リスクはダウンサイドとアップサイドの両方の分散です。
ほぼすべての種類の大企業は、最小限のリスク分析を必要とします。 たとえば、商業銀行は海外ローンの外国為替エクスポージャーを適切にヘッジする必要がありますが、大規模なデパートは世界的な景気後退による収益減少の可能性を考慮しなければなりません。 リスク分析により、専門家はリスクを特定して軽減することができますが、完全に回避することはできません。
リスク分析の例：Value at Risk（VaR）
バリューアットリスク（VaR）は、特定の期間における企業、ポートフォリオ、またはポジション内の金融リスクのレベルを測定および定量化する統計です。 このメトリックは、投資銀行や商業銀行が機関ポートフォリオの潜在的な損失の範囲と発生率を決定するために最も一般的に使用されます。 リスク管理者は、VaRを使用して、リスクのエクスポージャーのレベルを測定および制御します。 VaR計算を特定のポジションまたはポートフォリオ全体に適用したり、企業全体のリスクエクスポージャーを測定したりできます。
VaRは、特にリスクに関連する場合に、リターンが繰り返されるという前提で、過去のリターンを最悪から最高にシフトして計算されます。 歴史的な例として、シンボルQQQ（「キューブ」とも呼ばれる）で取引され、1999年3月に取引を開始したNasdaq 100 ETFを見てみましょう。各日ごとのリターンを計算すると、 1, 400ポイント以上。 最悪の場合は通常左側に視覚化され、最高のリターンは右側に配置されます。
250日以上にわたって、ETFの1日の収益は0％〜1％の間で計算されました。 2000年1月、ETFは12.4％を返しました。 しかし、ETFが損失をもたらしたポイントもあります。 最悪の場合、ETFは毎日4〜8％の損失を出しました。 この期間は、ETFの最悪の5％と呼ばれます。 これらの歴史的なリターンに基づいて、ETFの最大の損失が4％を超えないことを95％の確実性で想定できます。 したがって、100ドルを投資すると、95％の確実性で、損失は4ドルを超えないということができます。
心に留めておくべき一つの重要なこと。 VaRは、アナリストに絶対的な確実性を提供しません。 代わりに、確率に基づいた推定値です。 高いリターンを検討し、最悪のリターンの1％のみを検討する場合、確率は高くなります。 Nasdaq 100 ETFの7％から8％の損失は、パフォーマンスの最悪の1％を表しています。 したがって、最悪のリターンが投資の7ドルを失うことはないと確信できます。 また、99％の確実性で、100ドルの投資で最大7ドルしか失われないと言えます。
リスク分析の限界
リスクは確率的尺度であるため、特定の時点での正確なリスクエクスポージャーが何であるかを確実に伝えることはできません。 また、リスクを計算および分析するための標準的な方法はなく、VaRでさえ、タスクにアプローチするいくつかの異なる方法を使用できます。 リスクは通常、正規分布確率を使用して発生すると想定されますが、実際にはまれにしか発生せず、極端な「ブラックスワン」イベントを説明できません。
これらの問題を比較的良性のVaR計算として公開した2008年の金融危機は、サブプライム住宅ローンのポートフォリオによってもたらされるリスクイベントの発生の可能性を過小評価していました。 リスクの大きさも過小評価されたため、サブプライムポートフォリオ内で極端なレバレッジ比率が生じました。 その結果、発生とリスクの大きさの過小評価により、サブプライム住宅ローンの価値が崩壊したため、機関は数十億ドルの損失をカバーすることができなくなりました。
