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テールリスクは「ファットテールリスク」とも呼ばれ、資産または資産ポートフォリオが現在の価格から3標準偏差以上変動し、正規分布のリスクを超える金融リスクです。テールリスクには、テールイベントとも呼ばれる、正規分布曲線の両端で発生する低確率のイベントが含まれます。[1]しかし、投資家は一般に予想外の損失よりも利益を懸念するため、テールリスクに関する議論は左側のテールに集中しています。賢明な資産運用者は通常、ポートフォリオに損害を与えたり破滅させたりする可能性のある損失を伴うテールには慎重であり、特大の利益という有益なテールには慎重ではありません。[2]
価格変動の正規分布を理論化する一般的な手法では、市場データがファットテールを示している場合にテールリスクを過小評価し、資産価格、株式収益、およびそれに続くリスク管理戦略を過小評価することになります。
テールリスクは、稀な事象のリスク（または確率）として、それほど厳密に定義されないこともあります。 [3]テール領域を3標準偏差を超える範囲と恣意的に定義することは、2標準偏差から始まるより広いテール領域を使用する SKEW指数のように、範囲を広げることもできます。
テールリスクを完全に排除することはできませんが、資産、戦略、非対称ヘッジの使用にわたる強力な分散化によって、その影響をある程度軽減することができます。
テールリスクの特徴
伝統的なポートフォリオ戦略は、市場の収益がベル曲線で特徴付けられる正規分布に従うという仮定に大きく依存しています。ベル曲線は、十分な観測値があれば、サンプル内のすべての値が平均に対して対称的に分布することを示しています。[1]経験則によれば、正規分布に従うすべての変動の約99.7%は、平均の3標準偏差以内に収まります。[4]したがって、極端なイベントが発生する可能性はわずか0.3%です。現代ポートフォリオ理論や効率的市場などの多くの金融モデルは、正規性を前提としています。
しかし、金融市場は予測不可能な人間の行動によって大きく左右されるため完璧ではなく、リターンの分布は実際には正規分布ではなく、歪んでいることを示す証拠が多数あります。観測されたテールは従来の予測よりも太く、投資が3標準偏差を超えて変動する確率が大幅に高いことを示しています。[5]これは、まれで予測不可能な非常に重要なイベントが発生し、株価が大幅に変動した場合に発生します。テールリスクは、そのようなイベントが原因で損失が発生する可能性です。これらのテールイベントはブラックスワンイベントと呼ばれることが多く、非常に短い期間でポートフォリオのリターンに壊滅的な影響を及ぼす可能性があります。ファットテールは、そのようなイベントの可能性が実際には従来の戦略で予測されるよりも高いことを示唆しており、その結果、資産のボラティリティとリスクを過小評価する傾向があります。
ポートフォリオ管理においてテールリスクを考慮することの重要性は、理論上のことだけではありません。マクランダルとロザノフ（2012）は、1980年代後半から2010年代前半にかけて、テールイベントとみなせる出来事が少なくとも7つあったと指摘しています。1987年の株式市場の暴落、1994年の債券市場危機、1997年のアジア通貨危機、1998年のロシア通貨危機とロングターム・キャピタル・マネジメントの破綻、ドットコムバブルの崩壊、サブプライム住宅ローン危機、そして悪名高いリーマン・ブラザーズの破綻です。[6]
テールリスク測定
テールリスクは、テールイベントがまれに発生し、さまざまな影響を伴うため、測定が非常に困難です。最も一般的なテールリスクの測定には、条件付きバリューアットリスク（CVaR）とバリューアットリスク（VaR）があります。これらの測定は、変動性が非常に高い傾向がある金融および保険業界だけでなく、ヘビーテールの確率分布を持つ信頼性が高く安全性が重要な不確実な環境でも使用されます。[7]
テールリスクヘッジ
2007～2008年の金融危機の役割
2007 ～2008年の金融危機と大不況は投資ポートフォリオに劇的な影響を及ぼし、テールリスクに対する認識が大幅に高まりました。アメリカの大学基金、老舗の政府系ファンド、経験豊富な公的年金制度など、非常に洗練された機関でさえ、大不況中に2桁の割合で大きな価値の低下を経験しました。マクランドルとロザノフ（2012）によると、幅広く分散された複数の資産クラスのポートフォリオの損失は、わずか数か月の間に20％から30％に及んだとのことです。[6]
テールリスクの定義
効果的なテールリスクヘッジプログラムを実施するには、テールリスクを慎重に定義すること、つまり投資家がヘッジしているテールイベントの要素を特定することから始める必要があります。真のテールイベントは、資産価格の下落、リスクプレミアムの上昇、資産クラス間の相関関係の上昇という3つの特性が同時に顕著な規模と速度で現れる必要があります。[6]
ただし、これらの統計的特性はイベントが発生した後にのみ検証できるため、これらのイベントに対するヘッジは、長期的なリスク/リターンの目標を達成することを目的とするポートフォリオの安定性を確保するために、非常に困難ではあるものの、非常に重要なタスクです。
アクティブに管理されたテールヘッジ戦略
複雑な市場で効果的なテールリスクヘッジ戦略を考案するには、マクロ経済予測や定量的モデリング手法を資産市場全体に適用する実務経験を含む適切な専門知識を備えたアクティブなテールリスクマネージャーが必要です。まず、テールイベントの震源地とその影響の可能性を特定します。これはアイデア生成と呼ばれます。次に、ヘッジを構築する実際のプロセスが行われます。最後に、アクティブなテールヘッジマネージャーは、依然として大きなコンベックス性を提供するポジションとリスクレベルのアクティブな取引により、最適な保護の一貫した有効性を保証します。これらのすべてのステップを組み合わせると、アルファ、つまり投資戦略が市場に勝つ能力[8]をさまざまな角度から生成できます。
その結果、アクティブ運用は「ネガティブキャリー」（投資や証券を保有するコストが保有中に得られる収入を上回る状態）[9]を最小限に抑え、十分な継続的な安全性とテールイベントで得られる真のコンベックスペイオフを提供します。さらに、テールイベントの場合に特に関連する カウンターパーティリスクを軽減することができます。
参照
- ブラックスワン理論
- 世界的な壊滅的リスク
- コルモゴロフのゼロ-1 法則。テール イベントとしても知られています。
- リスク測定
- テールリスクパリティ
- タレブ分布
- リスクのある価値
参考文献
- ^ ab ヘイズ、アダム。「投資におけるテールリスク」。Investopedia 。 2021年4月24日閲覧。
- ^ Vineer Bhansali (2008年12月)。「テールリスク管理：投資家がテールを追いかけるべき理由」PIMCO 。 2017年3月30日閲覧。
- ^ Ken Akoundi、John Haugh。「テールリスクヘッジ：資産保有者のためのロードマップ」（PDF）。ドイツ銀行。 2012年6月16日閲覧。
- ^ ヘイズ、アダム。「経験則」。Investopedia 。 2021年4月24日閲覧。
- ^ Nguyen , Linh Hoang; Lambe, Brendan John (2021). 「国際テールリスクのつながり：ネットワークと決定要因」。 国際金融市場、機関、マネージャーナル。72 ：101332。doi ：10.1016/j.intfin.2021.101332。ISSN 1042-4431。S2CID 233618877 。
- ^ abc McRandal , Ryan; Rozanov, Andrew (2012). 「テールリスクヘッジの入門書」。証券業務・カストディジャーナル。5 :29–36。ISSN 1753-1802 。
- ^ Agrawal, Shubhada; Koolen, Wouter M.; Juneja, Sandeep (2020). 「テールリスク測定のための最適なベストアーム識別方法」. arXiv : 2008.07606 [cs.LG].
- ^ チェン、ジェームズ。「アルファ」。Investopedia 。 2021年4月22日閲覧。
- ^ スコット・ゴードン「ネガティブ・キャリーの定義」Investopedia 。 2021年4月22日閲覧。