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金融リスク管理とは、主にオペレーショナルリスク、信用リスク、市場リスクなどの金融リスクへのエクスポージャーを管理することで、企業の経済的価値を保護する実践であり、より具体的なリスクについては別記する。より一般的なリスク管理と同様に、金融リスク管理では、リスクの原因を特定し、それらを測定し、それらを軽減するための計画を策定する必要がある。[1] [2]概要については、 財務§リスク管理を参照。
金融リスク管理という「科学」は、現代ポートフォリオ理論、特に1952年にハリー・マーコウィッツ教授が論文「ポートフォリオ選択」で始めた理論とともに誕生した[3]と言えます。 [4]数理ファイナンス§リスクとポートフォリオ管理：Pの世界を参照してください。
この分野は定性的にも定量的にもなり得るが、リスク管理の専門分野として、金融リスク管理はいつどのようにヘッジするかに重点を置き、[5]多くの場合、リスクへのコストのかかるエクスポージャーを管理するために金融商品を使用する。[6]
- 世界中の銀行業界では、バーゼル合意は国際的に活動する銀行が業務リスク、信用リスク、市場リスクを追跡、報告、開示するために一般的に採用されています。[7] [8]
- 非金融企業では[9] [10]、その範囲は企業リスク管理と重なるように拡大され、財務リスク管理は企業全体の戦略目標に対するリスクに対処します。
- 投資管理[11]では、リスクは分散化とそれに関連する最適化を通じて管理され、その後、必要に応じてポートフォリオまたは個々の株式にさらに具体的な手法が適用されます。
いずれの場合も、リスクに対する最後の「防衛線」は資本であり、「たとえ重大かつ予期せぬ損失が発生したとしても、企業が継続企業として存続できることを保証する」ものである。 [12]
経済的視点
新古典派 ファイナンス理論では、 (1)企業は株主価値を高めるプロジェクトのみを引き受けるべきだと規定している。 [13]さらに、この理論では、(2)企業の経営者は、株主が同じコストで自分たちで実行できるプロジェクトを引き受けることによって、株主や投資家に価値を生み出すことはできないと示唆している。企業理論とフィッシャーの分離定理を参照。
これらを踏まえると、「リスク管理」と株主価値に関する根本的な議論がある。[5] [14] [15]議論は本質的に、市場におけるリスク管理の価値とその市場における破産のコストを比較検討するものである。モディリアーニとミラーのフレームワークによれば、分散化された株主は企業固有のリスクを気にしないと想定されるためヘッジは無関係であるが、一方でヘッジは財務的困難の可能性を減らすという点で価値を生み出すと考えられている。
これを金融リスク管理に適用すると、投資家が同じコストで自らヘッジできるリスクを企業経営者はヘッジすべきではないということを意味する。[5]この概念は、いわゆる「ヘッジ無関係命題」に表れている。 [16] 「完全な市場では、企業内でリスクを負うコストが企業外でリスクを負うコストと同じである場合、企業はリスクをヘッジすることで価値を生み出すことはできない。」
しかし、実際には金融市場は完全な市場ではない可能性が高い。[17] [18] [19] [20]これは、企業経営者が財務リスク管理を利用して株主に価値を生み出す機会が多くあることを示唆しており、どのリスクを管理するのが株主よりも企業にとって安価であるかを判断することができる。この場合、企業に固有のリスクをもたらす市場リスクは、通常、財務リスク管理の最適な候補である。[21]
応用
概説したように、企業は主に市場リスク、信用リスク、およびオペレーショナルリスクにさらされています。ただし、金融機関と非金融企業の間には大きな違い[12]があり、それに応じてリスク管理の適用も異なります。それぞれ、 [12] 銀行とファンドマネージャーにとって、「信用リスクと市場リスクは収益獲得を目的として意図的に取られますが、オペレーショナルリスクは管理すべき副産物です。」非金融企業の場合、優先順位は逆になります。「焦点はビジネスに関連するリスクにあります」 - つまり、専門知識が保持されているサービスと製品の生産とマーケティング- および収益、コスト、キャッシュフローへの影響です。「一方、市場リスクと信用リスクは、主なビジネスアジェンダの副産物であるため、通常は二次的な重要性です。」 (金融サービス企業と他の企業との比較に関する関連ディスカッションを参照)。上記のように、すべてのケースで、リスク資本は最後の「防衛線」です。
銀行業務
銀行やその他のホールセール金融機関は、事業を営む上で さまざまな金融リスクに直面しており、これらのリスクをいかに適切に管理し理解しているか が、収益性を高めるための重要な要因であるとともに、保有すべき資本の量を決定する要因でもある。 [23]そのため、銀行における金融リスク管理は、2007～2008年の金融危機 以降、著しく重要性を増している。[24] （これにより、 [24]専用の学位や専門資格が 誕生した。）
ここでの主な焦点は信用リスクと市場リスクであり、特に規制資本を通じてオペレーショナルリスクも含まれる。信用リスクは銀行業務に内在するものだが、さらにこれらの金融機関は取引相手信用リスクにもさらされている。両者は証拠金と担保によってある程度相殺されており、ネットポジションの管理が行われている。大手銀行はマクロ経済のシステマティックリスク、つまり銀行が活動している経済全体に関連するリスクにもさらされている[25] （「大きすぎて潰せない」を参照）。
この規律[26] [27] [7] [8] は、概説されているように、(i)金融機関が保有する様々なポジション（トレーディングポジションと長期エクスポージャーの両方）を管理し、必要に応じてヘッジすることと、(ii)結果として得られる経済資本と、レバレッジと流動性もカバーするバーゼルIIIに基づく規制資本を規制資本の下限として 計算し監視することに同時に関係しています。
これに対応して、そして大まかに言えば、分析法[27] [26]は次のようなものに基づいています。(i) 「ギリシャ語」、つまりデリバティブ価格の基礎要因の変化に対する感応度、および債券やスワップの金利に対する感応度を表すDV01や信用スプレッドに対するエクスポージャーを表すCS01やJTDなど、さまざまな他の感応度指標。(ii) 「VaR」、つまり、銀行が「経済的」または「リスク資本」を保有している場合に、一定の期間内に一定の確率で問題の投資または分野がどれだけ損失を被るかの推定値。一般的なパラメーターは、最悪の場合の損失が99%と95%、つまり1%と5%、期間が1日と2週間（10日）です。[28] これらの計算は数学的に高度で、定量的金融の領域内にあります。
規制資本量は、指定された公式によって計算されます。つまり、高度に標準化された資産分類ごとにエクスポージャーをリスク加重し、アサイドフレームワークを適用し、結果として得られる資本（これらのリスク加重資産（RWA）の少なくとも12.9％ [29]）は、特定の「階層」で保持され、さまざまな資本比率によってそれに応じて測定されます。場合によっては、銀行はここで独自の推定リスクパラメータを使用することが認められています。これらの「内部格付けベースモデル」は通常、必要資本が少なくなりますが、同時に 厳格な最低条件と開示要件の対象となります。前述のように、RWAをカバーする資本に加えて、総合的なバランスシートにはレバレッジと流動性のための資本が必要になります。これは、 [30] LR 、LCR、およびNSFR比率によって監視されます。
金融危機により、ヘッジに使用されるメカニズムの欠陥が明らかになりました（「トレーディング勘定の抜本的見直し § 背景」、「テールリスク § 世界金融危機（2007 ～ 2008 年）の役割」、「バリュー アット リスク § 批判」、および「バーゼル III § 批判」を参照）。そのため、採用された方法論は、モデリングの観点から、またそれと並行して規制の観点からも 進化する必要がありました。
モデル化に関して、上記に対応する変更は以下のとおりです。(i)デスク レベルでのポジションの毎日の直接分析では、標準として、ギリシャ カーブの測定には現在、ローカルまたは確率的ボラティリティモデルを通じてボラティリティサーフェスが組み込まれていますが、金利、割引、分析は「マルチ カーブ フレームワーク」の下にあります。デリバティブの価格設定には、 CVAおよびXVA の「評価調整」を通じて、カウンターパーティ リスクや資金調達リスクなどに関する考慮事項が組み込まれています。 [31]これらには規制資本も含まれています。(ii) バリュー アット リスクについては、従来のパラメトリックおよび「ヒストリカル」アプローチに、 より洗練された条件付きバリュー アット リスク/期待ショートフォール、テール バリュー アット リスク、および極値理論が追加されました。基礎となる数学については、混合モデル、PCA、ボラティリティ クラスタリング、コピュラ、およびその他の手法が使用される場合があります。 [33] VaRの拡張には、マージンリスク、流動性リスク、収益リスク、 キャッシュフローリスク、流動性調整VaRなどがある。(i)と(ii)の両方において、モデルリスクは銀行のさまざまな部門が使用するモデルの定期的な検証を通じて対処される[34] 。VaRモデルの場合、バックテストが特に用いられる。
規制の変更も2つあります。最初の変更は、銀行のストレステスト[35]の重要性の高まりを伴います。[36] これらのテストは、基本的に特定のシナリオでのバランスシートのシミュレーションであり、通常はマクロ経済と関連しており、銀行が経済状況の変化にどれだけ敏感であるか、十分な資本があるかどうか、市場イベントに対応する能力があるかどうかの指標を提供します。2番目の一連の変更は、「バーゼルIV」と呼ばれることもあり、いくつかの規制資本基準の修正を伴います（CRR IIIはEUの実装です）。特に、FRTBは市場リスクに対処し、SA-CCRはカウンターパーティリスクに対処します。その他の変更は2023年から段階的に導入されます。
上記を運用するために、特に投資銀行は、企業のさまざまな事業、製品、資産クラス、デスク、および/または地域に対するリスクエクスポージャー、収益性、構造を監視するミドルオフィスチームである「リスクグループ」を採用しています。[37] 集約の昇順で：
- 金融機関は、ギリシャ指標やその他の感応度ごとにトレーダーが超えてはならない限度額[38] [26] [39]を設定し、トレーダーは定期的に、あるいは毎日、 ヘッジ、相殺、または削減を行う。以下の手法を参照のこと。これらの限度額は、価格と金利の考えられる変動の範囲[40]と、一晩の損失に関する取締役会が指定したリスク許容度[41]に基づいて設定される。[42]
- 同様に、デスクまたはエリアは、割り当てられた[43]経済資本に応じて、VaR量（合計または増分、およびさまざまな計算方式）に関して制限されます。VaRしきい値を超える損失は「VaR違反」と呼ばれます。RWAは、デスクレベル[38]から上まで同様に監視されます。
- 各エリア（またはデスク）の集中リスクは、さまざまな種類のリスク、および/または単一の取引相手、セクター、または地域に対して設定された閾値に照らしてチェックされます[44] [37] [45]。
- レバレッジポジションでは原資産価格の比較的小さな変動で多額の損失が発生する可能性があるため、少なくとも規制要件に関してはレバレッジが監視されます。
- 関連して、[30] 流動性リスクが監視されています。LCRは、銀行が短期的なストレスに耐える能力を測定し、今後30日間の純現金流出額を「高品質の流動資産」でカバーします。NSFRは、 1年以内に資産とコミットメントを資金調達する能力を評価します。また、あらゆる「ギャップ」も管理する必要があります。[46]
- システム上重要な銀行は、 RWAとレバレッジの両方を考慮して、総損失吸収力TLACが十分であるように追加の資本を保有しています[47] 。（EU機関については「MREL」 [48]も参照。）
定期的に[49]これらすべてが、規制上の ストレスシナリオと[50] 多くの場合内部のストレスシナリオの下で推定され、リスク資本[22] は、示されている場合はこれらの制限とともに[22] [51]それに応じて再検討（または最適化[52]）されます。ここで、より一般的には、これらのテストはVaRしきい値を超えるシナリオの推定値を提供するため、「正確な可能性を心配するのではなく、起こり得るあらゆる事態に備えることができます」。[53] 採用されるアプローチは、仮想シナリオまたは履歴シナリオのいずれかに集中し、[35] [27] 、ますます高度な数学[54] [27]を分析に適用する場合があります。
[55]上記の内容を統合し、同化する重要な方法は、各分野（または製品）のリスク調整後資本収益率（RAROC）を評価することです。ここでは、 [56] 「経済的利益」を配分資本で割り、その結果を[56] [23]分野の目標収益率（通常は少なくとも銀行株の株主の期待収益率[56]）と比較し、特定されたパフォーマンス不足に対処することができます。（デュポン分析については、以下で同様のものを参照。）分子であるリスク調整後収益率は、実現されたトレーディング収益率から、銀行の資金移転価格設定（FTP）フレームワークに基づいて財務省が事業部門に請求する期間およびリスクに見合った資金調達コストを差し引いたものです。 [57]直接コストも（場合によっては）差し引かれます。[55] 分母は、上記のように、ポジションリスクの関数として増加する分野の配分資本です。[58] [59] [55]いくつかの配分手法があります。[43] RAROCは、前述のように事後的に計算され、業績評価（および関連するボーナス計算）に使用されるほか、 事前（すなわち、期待収益から期待損失を差し引いたもの）に計算され、特定の事業部門を拡大するか縮小するかを決定するために使用されます。[60]
上記のグループと重複する他のチームもリスク管理に関与している。 コーポレート トレジャリーは、全体的な資金調達と資本構造の監視を担当し、流動性リスクの監視と FTP フレームワークの維持の責任を共有している。ミドル オフィスには、以下の機能もある。 プロダクト コントロールは、トレーダーが帳簿を公正価値でマークすることを保証する (これは不正なトレーダーに対する重要な保護である) ことと、リスク マネージャーにとって特に重要な「説明されていない」要素を含む毎日の P&L を「説明」することを主な責任としている。クレジット リスクは、銀行の債務顧客を、エクスポージャーとパフォーマンスの両方に関して継続的に監視する。フロント オフィスでは、専門のXVA デスクが、通常、適切なグループの監督の下、CVA と XVA のエクスポージャーと資本の全体的な監視と管理を担当している。[31]
上記のタスクを実行するには、同時にさまざまな分野、製品、チーム、および尺度にわたって計算が一貫していることを保証すると同時に、銀行が高度なインフラストラクチャ、財務/リスクソフトウェア、および専任スタッフ に多額の投資を行う必要があります。よく導入されるリスクソフトウェアは、 FIS、Kamakura、Murex、Numerix、およびRefinitiv製です。大規模な機関は、完全に「社内」で開発されたシステムを好む場合があります 。特に[63]ゴールドマンサックス（「SecDB」）、JPモルガン（「Athena」）、ジェーンストリート、バークレイズ（「BARX」）、バンクオブアメリカ（「Quartz」）がそうですが、より一般的には、価格設定ライブラリは、特に新製品や市場機能に関する通貨を可能にするため、社内で開発されます。
コーポレートファイナンス
企業財務、そしてより一般的には財務管理において 、[64] [10] 金融リスク管理は、上記のように、事業リスク、つまり事業戦略と資本構成の文脈における事業価値に対するリスクに関係しています。[65]ここで、すなわち非金融企業[12] における範囲は、このように拡大され[9] [66] [67] (銀行業務に関して)企業リスク管理と重なり、金融リスク管理は、事業上の決定から生じるエクスポージャーと機会のさまざまな (すべての) 財務的側面 [68] と、それらの企業のリスク許容度との関連、および株価への影響を組み込んで、企業の全体的な戦略目標に対するリスクに対処します。 多くの組織では、リスク管理担当者が戦略策定に関与しているため、「限られたリソースの割り当てを通じてどのリスクを引き受けるかを選択することが、経営陣が利用できる重要なツールです。」[69]
標準的な枠組み[68]については、概説したように、規律は主に業務、すなわち事業リスクに焦点を当てています。ここでは、管理は継続的であり[10] （以下の説明を参照）保険の使用と結びついており、[70] 上記のようにネットエクスポージャーを管理します。 信用リスクは通常、引当金と信用保険を通じて対処されます。同様に、この処理が適切であると見なされる場合は、具体的に特定された業務リスクも保険でカバーされます。[67] この文脈での市場リスク[12]は、主に商品価格、金利、外国為替レートの変動と、これらによるキャッシュフローと収益性、ひいては株価への悪影響に関係しています。
それに応じて、ここでの実践は 2 つの視点をカバーしており、これらはより一般的にはコーポレート ファイナンスと共有されます。
- リスク管理とコーポレートファイナンスはどちらも、企業価値を高める、または少なくとも維持するという目標を共有しています。[64]ここで、[9] [68]企業は（短期的な）流動性、キャッシュフロー、パフォーマンスの監視に多くの時間と労力を費やしており、リスク管理は、特に上記のように資本と資金調達によって影響を受ける現金および財務管理とも重なります。より具体的には、事業運営に関して、経営陣は損益分岐点のダイナミクス、貢献利益、営業レバレッジ、および収益、コスト、その他の予算要素の対応する監視と管理を重視します。デュポン分析では、企業の自己資本利益率（ROE）の「分解」が必要であり、経営陣は特定の懸念事項を特定して対処し、 [71]株主の要求リターンに対するパフォーマンスの低下を未然に防ぐこと ができます。[72]大規模な企業では、専門のリスクアナリストが、より広範なモデルベースの分析でこの作業を補完します。[73] [74] 場合によっては、洗練された確率モデルを採用し、[74] [75] 例えば、資金調達活動の予測問題や、大規模な投資に先立つリスク分析に使用します。
- 企業が長期市場リスク（および事業リスク）にさらされるかどうかは、過去の資本投資決定の直接的な結果である。ここで該当する場合[12] [68] [64] — 通常は大企業で、投資銀行の指導の下[76] — リスクアナリストは、商品ヘッジ、[77] [78] 、金利ヘッジ[79] [80]、および外国為替ヘッジ[81] [82]を作成するために、取引金融商品を使用してリスクを管理およびヘッジする(詳細は下記を参照)。企業固有の「店頭」(OTC)契約は、金融工学や 仕組み商品 の使用など、作成および監視にコストがかかる傾向があるため、確立された取引所で取引される「標準的な」デリバティブが好まれることが多い。[14] [68]これらには、オプション、先物、先渡し、およびスワップが含まれ 、「第2世代」のエキゾチックデリバティブは通常 OTC で取引される。このヘッジを補完するために、財務省は定期的に資本構成を調整し、財務レバレッジ（つまり、負債資金の返済）を減らして事業リスクの増大に対応することもあります。また、配当を停止することもあります。[83]
多国籍企業は、特に外国為替リスクに関して追加の課題に直面しており、国際的な領域では金融リスク管理の範囲が大幅に変化します。[81] ここでは、時間範囲とリスクのサブタイプ（ 取引エクスポージャー[84]（基本的には上記で説明したもの）、 会計エクスポージャー、[85] 、 および経済的エクスポージャー[86] ）に応じて、企業はリスクを異なる方法で管理します。ここでおよび上記で説明した外国為替リスク管理は、輸入業者と輸出業者が銀行から購入する取引ごとの「フォワードカバー」（他の貿易金融メカニズムと並行して）に追加されます。
ヘッジ関連取引には独自の会計処理が必要となり、企業（および銀行）はシステム、プロセス、文書の変更を要求する可能性がある。[87] [88]ヘッジ会計、時価会計、ヘッジ関係、キャッシュフローヘッジ、IFRS 7、IFRS 9、IFRS 13、FASB 133、IAS 39、FAS 130 を参照。
大企業では、 CROに報告する専用のリスク管理チーム（通常はFP&Aまたは企業財務部内）を設けるのが一般的です。これらのチームは内部監査機能と重複することがよくあります（ 「3 つの防衛ライン」を参照）。小規模企業の場合、正式なリスク管理機能を設けることは現実的ではありませんが、通常は上記のプラクティス（少なくとも最初のセット）を財務管理機能の一部として非公式に適用します。 「財務アナリスト」の項の説明を参照してください。
この分野では、スプレッドシート（常に出発点として、そしてしばしばトータルとして[90] ）から、 BusinessObjects（SAP）、OBI EE（Oracle）、Cognos（IBM）、Power BI（Microsoft） などの商用EPMおよびBIツールに至るまで、さまざまなソフトウェアに依存しています[89]。
投資管理
ファンドマネージャーは、古典的に[91]ポートフォリオのリスクを分散[11]（または標準偏差）として定義し、分散化を通じてポートフォリオは、与えられた目標収益に対して最も低いリスクを達成するように、または同等に与えられたリスクレベルで最も高い収益を達成するように最適化されます。これらのリスク効率の高いポートフォリオは、「効率的フロンティア」を形成します（マルコウィッツモデルを参照）。ここでの論理は、異なる資産からの収益が完全に相関している可能性は非常に低く、実際には相関が負になる場合があるというものです。このように、特に市場リスク、およびインフレリスク（以下を参照）などの他の金融リスクは、分散化の形態によって少なくとも部分的に緩和することができます。
しかし、重要な問題は、（想定された）関係が（暗黙的に）将来志向的であるということです。2000年代後半の不況で観察されたように、歴史的な関係が崩壊し、分散化によって十分な保護が得られると信じている市場参加者に損失をもたらす可能性があります（その市場では、このように影響を受けないように明示的に設定されたファンドも含みます[92] ）。関連する問題は、分散化にはコストがかかることです。相関関係は一定ではないため、定期的にポートフォリオのバランスを取り直す必要があり、取引コストが発生し、投資パフォーマンスに悪影響を及ぼします。[93]また、ファンドマネージャーが分散化すると、この問題は悪化します（大規模なファンドは市場に影響 を与えることもあります）。現代ポートフォリオ理論の§批判を参照してください。
これらの問題に対処するため、リスクの定義と最適化自体の両方に対して、より洗練されたアプローチが開発されてきた。（それぞれの例：（テール）リスク・パリティは資本の配分ではなくリスクの配分に焦点を当てており、ブラック・リッターマン・モデルは「マルコウィッツ最適化」を修正してポートフォリオ・マネージャーの見解を取り入れている。[94]）関連して、現代の金融リスク・モデリングでは、バリュー・アット・リスク、ヒストリカル・シミュレーション、ストレス・テスト、極値理論など、さまざまな手法を使用してポートフォリオを分析し、さまざまなリスクとシナリオで発生する可能性のある損失を予測している。
ここでは、分析に基づいて、ファンドマネージャー（およびトレーダー）は特定のリスクヘッジ手法を適用します。[91] [11] 必要に応じて、これらはポートフォリオ全体または個々の保有資産に関連する場合があります。
- ポートフォリオ全体を守るために、[95]ファンドマネージャーは株式市場指数先物を売るか、株式市場指数オプションのプットを買うことができる。[96] [97]それぞれの感応度、ポートフォリオベータとオプションデルタによって、必要なヘッジ契約の数が決まる。[95]どちらの場合も、（分散された）ポートフォリオは、それが属する株式指数と高い相関関係にある可能性が高いという論理である。したがって、ポートフォリオの価値が下がれば、指数も同様に下落し、デリバティブ保有者はそれに応じて利益を得る。[95]ファンドマネージャーは（代わりに）「ポートフォリオ保険」に従事することがある。これは、下落期間中に指数先物を売却し、その収益をポートフォリオの損失を相殺する動的なヘッジプロセスである。
- ファンドマネージャーやトレーダーは、特定の株式の価格をヘッジしたいと考えるかもしれません。この場合、同様に[95] 単一株プットを購入したり、単一株先物を売却したりすることができます。代替戦略としては、たとえば「ロング/ショート」戦略を採用して、関連株間の想定関係に依存する場合があります。
- 債券ポートフォリオは、例えば資産配分ファンドやその他の分散ポートフォリオの構成要素である場合、通常は上記の株式と同様に管理されます。ファンドマネージャーは債券インデックス先物またはオプションで債券配分をヘッジします。契約数はデュレーションの関数です。[98] [99] [95]他の状況では、懸念事項は純債務または純キャッシュフローである可能性があります。この場合、ファンドマネージャーは金利イミュニゼーションまたはキャッシュフローマッチングを使用します。イミュニゼーションは、金利の変化が固定収入ポートフォリオの価値に影響を与えないことを保証する戦略です（金利の上昇は商品価値の低下をもたらします）。これは、年金基金の資産（または資産マネージャーのファンド）の価値が負債とまったく逆の形で増加または減少することを保証するためによく使用されます。その結果、年金基金の剰余金（または会社の株式）の価値は、金利の変化に関係なく不変のままになります。キャッシュフローマッチングも同様にヘッジのプロセスであり、企業やその他の事業体が、一定の期間内にキャッシュアウトフロー（つまり、金融債務）をキャッシュインフローとマッチングさせるプロセスである。ラダリングも参照のこと。[100]
- 個々の債券やその他の固定利付証券については、特定の信用リスクや金利リスクを金利デリバティブや信用デリバティブを使って ヘッジすることができる[95]。金利に対する感応度は、債券の場合はデュレーションとコンベクシティ、通常はDV01と主要金利デュレーションを使って測定され、相殺するデリバティブポジションが購入される。信用リスクについては、[101]感応度はCS01を使って測定され、アナリストはJarrow–TurnbullやKMVなどのモデルを使って（リスク中立[102]）デフォルトの確率を推定し、必要に応じて通常はCDSを使ってヘッジする。確率（保険数理）は債券の信用格付けから得られることもある。その後、多くの場合ポートフォリオレベルで（例えば信用VaRの場合）、アナリストはこれらの遷移マトリックスを使って[103]「信用移行」の確率と影響を推定し、 [104] [105]債券ごとの結果を集計する。金利リスクと信用リスクは、トータルリターンスワップを通じてヘッジすることができます。固定収入分析を参照してください。
- デリバティブポートフォリオやポジションにとって、ギリシャ指標は重要なリスク管理ツールです。前述のように、これらは特定の原資産価格、レート、またはパラメータの小さな変化に対する感応度を測定し、それに応じてポートフォリオの再調整が行われます[95] 。[95]相殺特性を持つ追加のデリバティブを含めるか、原資産の特定の単位を購入または売却することによって行われます。
さらに、より一般的には、さまざまな安全基準がポートフォリオ全体の構築を導く可能性があります。ケリー基準[106] は、投資家がポートフォリオで保持すべきポジションのサイズを 提案、つまり制限します。ロイの安全第一基準[107] は、ポートフォリオの収益が最低限の望ましいしきい値を下回る 可能性を最小限に抑えます。チャンス制約ポートフォリオ選択も同様に、最終的な富が所定の「安全レベル」を下回る可能性が許容範囲内であることを保証しようとします。
マネージャーは、ファクターモデル[108] (一般的にはAPT )を用いて、時系列回帰分析を用いてマクロ経済および市場リスク要因[109]へのエクスポージャーを測定することもできる。これらの要因のいずれかに予想される動きが発生する前に、マネージャーは、指示に従って、保有を減らしたり、ヘッジしたり、または相殺エクスポージャーを購入したりすることができる。例えば、インフレはすべての証券[110]に影響を与えるが、適切に[111]インフレに敏感な株式へのエクスポージャーを増やしたり、有形資産、コモディティ、インフレ連動債に投資したりすることで、ポートフォリオレベルで管理することができる [112 ] [ 113] 。後者は直接的なヘッジを提供することもできる。[114]
上記すべてと並行して、[115] [116]マネージャー（アクティブおよびパッシブ）は定期的にトラッキングエラー、つまり「ベンチマーク」に対するパフォーマンスの低さを監視および管理します。ここで、マネージャーは原因を早期に診断し、この「フィードバック」に基づいて要因ごとに再調整するなど、是正措置を講じるために、事前にアトリビュー ション分析を使用します。 [116] [117] 必要に応じて、マネージャーは同様にスタイルドリフトに対処するためにスタイル分析を使用します。固定収入のアトリビューションも参照してください。
これらの分析と手法の複雑さを考えると、ファンドマネージャーは通常、高度なソフトウェアに依存します（上記の銀行も同様です）。広く使用されているプラットフォームは、 BlackRock（Aladdin）、Refinitiv（Eikon）、Finastra、Murex、Numerix、MPI、Morningstarによって提供されています。
参照
- 記事
- 議論
- 資産負債管理
- バーゼルIII：危機後の改革の最終段階
- コーポレートガバナンス
- 企業リスク管理
- 財務 § リスク管理
- リスク管理 § 財務
- リスト
文献
金融機関
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外部リンク
- CERA - 公認エンタープライズリスクアナリスト資格 - アクチュアリー協会 (SOA)
- 金融リスク マネージャー認定プログラム - 世界リスク専門家協会 (GARP)
- プロフェッショナル リスク マネージャー認定プログラム - プロフェッショナル リスク マネージャー国際協会 (PRMIA)
- リスクジャーナルホームページ