極度のリスク

極度のリスクとは、非常に悪い結果または「重大な結果」をもたらすリスクですが、発生する可能性は低いです。これには、テロ攻撃のリスク、 害虫の侵入などのバイオセキュリティのリスク、大地震などの 極度の自然災害が含まれます。

極端な事象の発生確率を推定するのは、データが不足しているため困難です。極端な事象はまだ発生していないか、非常にまれにしか発生していないため、関連するデータが不足しています。そのため、標準的な統計手法は一般に適用できません。

何らかの関連データがある場合、データの範囲内またはデータの範囲を超えるイベントの確率は、過去の洪水の限られた範囲のデータから 100 年に 1 度の洪水を予測するなどの目的で開発された極値理論の統計的手法によって推定できます。このような場合、数学的関数をデータに当てはめ、データの範囲を超えて外挿して極端なイベントの確率を推定できます。過去の最大値が代表的でない可能性があり、システムの動作が変化している可能性があるため、結果は慎重に扱う必要があります。

関心のある出来事が既存の経験と大きく異なる場合、過去のデータには適切なガイドがない可能性があります。ナシム・ニコラス・タレブは、ブラックスワン理論の中で、まったく予期しない出来事の頻度と影響は一般的に過小評価されていると主張しています。後知恵で説明することはできますが、予測できる見込みはありません。

銀行は信用リスクや市場リスク以外の有害事象のリスクを評価する必要がある。これらのリスクはオペレーショナルリスクと呼ばれ、大規模な内部不正など、銀行破綻の原因となる可能性が最も高い主要な事象が含まれる。銀行の国際コンプライアンス制度であるバーゼルIIでは、極値理論などの統計理論と専門家の内部委員会が実施するシナリオ分析を組み合わせて、このようなリスクを定量化することが義務付けられている。銀行規制当局（米国の連邦準備制度など）が結果を監督する。当事者間の交渉の結果、定量的手法と情報に基づいた精査された専門家の意見を組み合わせたシステムが生まれる。これにより、データの不足と純粋な専門家の意見の偏りによって引き起こされる問題を可能な限り回避できる可能性がある。 ^[1]

定量的手法と専門家の意見を組み合わせた同様の方法は、国の経済や生態系に多大な影響を及ぼす可能性のある侵入種のリスクなど、バイオセキュリティリスクの評価に使用されてきました。 ^[2]

• 世界的な壊滅的リスク

• タレブ、NN (2007)。『ブラックスワン：極めてあり得ない出来事の衝撃』。ISBN 978-1-4000-6351-2。
• エンブレヒト、P. (2000)。極端現象と統合リスク管理。リスクブックス。ISBN 1-899332-74-X。
• ノット、J. (2006)。『極端な出来事：物理的な再構築とリスク評価』ケンブリッジ大学出版局。ISBN 978-0-521-82412-5。
• ビア、ヴィッキー M. (2016)。『極限リスクのガワーハンドブック』。Routledge。ISBN 9781472439901. OCLC  938994733.
• Hodgson, T; Yin, L (2013).極度のリスク - 2013 . Towers Watson.