金融リスクモデリング

金融リスクモデリングとは、企業のバランスシート、銀行の取引可能な金融資産の会計元帳、またはファンドマネージャーのポートフォリオ価値における市場リスク、信用リスク、および運用リスクを測定、監視、および制御するために正式な数学的手法と計量経済学的手法を使用することです。金融リスク 管理を参照してください。リスクモデリングは、金融モデリングのより広範な領域内の多くのサブタスクの 1 つです。

リスクモデリングでは、市場リスク、バリュー・アット・リスク(VaR)、ヒストリカル・シミュレーション(HS)、極値理論(EVT) などのさまざまな手法を使用してポートフォリオを分析し、さまざまなリスクで発生する可能性のある損失を予測します。前述のように、このようなリスクは通常、信用リスク、市場リスク、モデルリスク、流動性リスク、および運用リスクのカテゴリに分類されます。

多くの大手金融仲介会社は、ポートフォリオマネージャーが維持すべき資本準備金の額を評価し、さまざまな種類の金融資産の購入と売却を導くために、リスクモデリングを使用しています。

各国の預金機関規制当局は、バーゼル II提案に基づき、すべての主要な国際銀行機関に対して正式なリスク モデリングを義務付けています。 これまで、リスク分析は定性的に行われていましたが、現在では強力なコンピューティング ソフトウェアの登場により、定量的なリスク分析を迅速かつ簡単に行うことができます。

有限分散の分布で変化をモデル化することは、現在では不適切であることがわかっています。ブノワ・マンデルブロは1960 年代に、金融市場における価格の変化はガウス分布に従わず、むしろレヴィ安定分布でモデル化するのが適切であることを発見しました。変化の規模、つまりボラティリティは、時間間隔の長さの1/2 より少し大きいべき乗に依存します。大きな上下の変化 (ファットテールとも呼ばれます) は、推定標準偏差のガウス分布を使用して計算した場合よりも起こりやすくなります。^{[1] [2]}

定量的リスク分析とそのモデリングは、過去数年間の企業スキャンダル（最も有名なのはエンロン）、バーゼルII、改訂FAS123R、サーベンス・オクスリー法、そして2008年の金融危機を予測できなかったことを受けて疑問視されてきた。^{[1] [3] [4]}

金融イノベーションの急速な発展により、一連の仮定に基づいた洗練されたモデルが生まれました。これらのモデルは通常、モデルリスクの影響を受けやすい傾向があります。モデルの不確実性に対処するにはいくつかのアプローチがあります。JokhadzeとSchmidt（2018）は、ベイズ計算に基づく実用的なモデルリスク測定フレームワークを提案しています。^[5]彼らは、一貫した市場リスクとモデルリスクの測定を可能にする重ね合わせたリスク尺度を導入しています。

• ブラック・ショールズモデル
• 財務リスク管理
• ナイトの不確実性
• 財務モデリング
• バリュー・アット・リスク
• 経営リスク会計

• クロックフォード、ニール (1986)。リスクマネジメント入門 (第 2 版)。ウッドヘッド・フォークナー。ISBN 0-85941-332-2。
• マキナ、マーク・J、マイケル・ロスチャイルド（1987年）。「リスク」『ニュー・パルグレイブ：経済学辞典』第4巻、201～206ページ。
• ジョージ・ソロス（2009年）。『2008年の崩壊とその意味：金融市場の新たなパラダイム』PublicAffairs。ISBN 978-1-58648-699-0。

• Risk World は、書籍のコレクションを含む、リスクに特化した Web サイトです。
• SSNR.com のリスク管理のための確率過程ツールキットは、Damiano Brigo、Antonio Dalessandro、Matthias Neugebauer、Fares Triki によるチュートリアル論文であり、リスク測定にさまざまな確率過程を使用する方法を説明しています。