リスク分析
##リスク分析とは何ですか？
リスク分析は、企業、政府、または環境部門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、特定の行動方針の根本的な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のリターンの分散、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の可能性を指します。
リスクアナリストは、予測の専門家と協力して、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。すべての企業と個人は特定のリスクに直面しています。リスクがなければ、報酬の可能性は低くなります。問題は、リスクが多すぎると失敗につながる可能性があることです。リスク分析により、リスクを取ることとリスクを減らすことの間でバランスをとることができます。
##リスク分析を理解する
投資に悪影響を与える可能性を評価できます。リスクの評価は、特定のプロジェクトまたは投資がどれほど価値があるか、およびそれらのリスクを軽減するための最良のプロセスを決定するために不可欠です。リスク分析は、潜在的な投資機会のリスクと報酬のトレードオフを評価するために使用できるさまざまなアプローチを提供します。
リスクアナリストは、何がうまくいかない可能性があるかを特定することから始めます。これらのネガティブは、イベントが発生する可能性を測定する確率メトリックと比較検討する必要があります。
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程度を推定しようとします。市場リスク、信用リスク、通貨リスクなど、特定された多くのリスクは、ヘッジまたは保険の購入によって軽減できます。
ほとんどすべての種類の大企業は、最小限の種類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の減少の可能性を考慮に入れる必要があります。リスク分析により、専門家はリスクを特定して軽減できるが、完全に回避できるわけではないことを知っておくことが重要です。
##リスク分析の種類
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
定量的リスク分析では、シミュレーションまたは決定論的統計を使用してリスクモデルを構築し、リスクに数値を割り当てます。ほとんどが仮定と確率変数である入力は、リスクモデルに供給されます。
任意の入力範囲に対して、モデルは出力または結果の範囲を生成します。モデルの出力は、リスクを軽減および処理するための意思決定を行うために、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ます。
モンテカルロシミュレーションを使用して、行われた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、ランダムな入力変数の結果を繰り返し計算する定量的手法です。各入力から得られた結果が記録され、モデルの最終結果は、考えられるすべての結果の確率分布になります。
結果は、平均や中央値などの中心傾向のいくつかの測定値を示し、標準偏差と分散によるデータの変動性を評価する分布グラフに要約できます。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、あらゆるイベントの最良、中間、および最悪の結果を示します。さまざまな結果を最良のものから最悪のものに分離することで、リスク管理者に合理的な洞察の広がりがもたらされます。
たとえば、世界規模で事業を展開しているアメリカの企業は、特定の国の為替レートが上昇した場合に、収益がどのようになるかを知りたい場合があります。感度表は、1つ以上の確率変数または仮定が変更されたときに結果がどのように変化するかを示しています。
他の場所では、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さまざまな値へ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、影響の程度の評価（リスクが発生した場合）、およびネガティブな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、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、データ侵害により発生する可能性のある収入の損失。
ほとんどの投資家は下振れリスクを懸念していますが、数学的には、リスクは下振れと上振れの両方の分散です。
##リスク分析の例：バリューアットリスク（VaR）
バリューアットリスク（VaR）は、特定の時間枠における企業、ポートフォリオ、またはポジション内の財務リスクのレベルを測定および定量化する統計です。この指標は、投資銀行や商業銀行が、機関投資家のポートフォリオにおける潜在的な損失の範囲と発生率を判断するために最も一般的に使用されています。リスクマネージャーは、VaRを使用して、リスク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することができます。
VaRは、特にリスクに関係する場合にリターンが繰り返されることを前提として、過去のリターンを最悪から最高にシフトすることによって計算されます。歴史的な例として、QQQ（「キューブ」と呼ばれることもあります）のシンボルで取引され、1999年3月に取引を開始したNasdaq 100 ETFを見てみましょう。毎日のリターンを計算すると、次の豊富なデータセットが生成されます。 1,400ポイント以上。最悪の場合は通常左側に視覚化され、最良のリターンは右側に表示されます。
250日以上の間、ETFの1日あたりのリターンは0％から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4％から8％の毎日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。これらの過去の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％の確実性で推測することができます。したがって、100ドルを投資した場合、95％の確実性で、損失が4ドルを超えることはないと言えます。
覚えておくべき重要なことの1つは、VaRはアナリストに絶対的な確実性を提供しないということです。代わりに、確率に基づく推定です。より高いリターンを考慮し、リターンの最悪の1％のみを考慮すると、確率は高くなります。ナスダック100ETFの7％から8％の損失は、そのパフォーマンスの最悪の1％を表しています。したがって、99％の確実性で、最悪のリターンが投資で7ドルを失うことはないと想定できます。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知ることはできず、発生する可能性のある損失の分布が発生した場合にのみ発生する可能性があります。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持つことができます。多くの場合、リスクは正規分布の確率を使用して発生すると想定されますが、実際には発生することはめったになく、極端なイベントや「ブラックスワン」イベントを説明することはできません。
の金融危機は、比較的穏やかなVaR計算が、サブプライム住宅ローンのポートフォリオによって引き起こされるリスクイベントの潜在的な発生を大幅に過小評価していたため、これらの問題を明らかにしました。
リスクの大きさも過小評価されていたため、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発生しました。その結果、発生率とリスクの大きさを過小評価すると、サブプライム住宅ローンの価値が崩壊したため、金融機関は数十億ドルの損失をカバーできなくなりました。
##ハイライト
-リスク分析は、多くの場合、芸術と科学の両方です。
-定量的リスク分析では、数学モデルとシミュレーションを使用して、リスクに数値を割り当てます。
-リスク分析は、ビジネス、投資、またはプロジェクトが直面するさまざまなリスクのエクスポージャーまたはハザードを特定、測定、および軽減することを目的としています。
-定性的リスク分析は、特定のシナリオのリスクの理論モデルを構築するために、個人の主観的な判断に依存しています。
