リスク測定：いくら失う可能性があるのか？

金融市場におけるリスク管理とは、単に「危険だ」と言うことではなく、「正確にいくらまで損失が出る可能性があるのか？」を数値で答えるプロセスです。そのために最も広く使われている指標が、VaR (Value at Risk) です。

1. VaR の定義と3つの要素

VaR とは、「通常の見通しにおいて、特定の保有期間中、特定の信頼水準の下で発生し得る 最大損失額」を意味します。

保有期間 (Holding Period): リスクを測定する時間の単位（例：1日、10日）。
信頼水準 (Confidence Level): 統計的に確信している度合い（例：95%、99%）。
最大損失額: その確率の範囲内における境界点（しきい値）。

Note
「1日の 99% VaR が 10億円である」ということは、1日の間に 10億円を超える損失が発生する確率はわずか 1% であるという意味です。

2. VaR の視覚化：確率分布としきい値

下のチャートは、収益率の分布の中で VaR がどこに位置するかを示しています。左端の「テール（裾）」の領域こそ、私たちが警戒すべき損失区間です。

収益率分布と 95% VaR のしきい値

左側の赤い棒グラフの領域が、発生確率 5% 以下の極端な損失区間です。

3. VaR を算出する3つの方法

実務では、データの性質に応じて異なる計算方式が選択されます。

VaR 算出方法の比較

手法	主な特徴	メリット	デメリット
ヒストリカル・シミュレーション	過去の収益率データをそのまま使用	計算が容易で、分布の仮定が不要	過去が将来を保証するわけではない
デルタ・ノーマル法	正規分布と感度 (Δ) を利用	計算速度が非常に速い	非線形な商品（オプションなど）の測定に弱い
モンテカルロ・シミュレーション	数万回のランダムなシナリオを生成	最も正確で、複雑な商品にも対応可能	計算時間が非常に長くかかる

💡 教授からのヒント

VaR は非常に優れたツールですが、限界も明確です。VaR はあくまでにしきい値（10億円）を教えてくれるだけで、その 1% の区間に突入したときに 正確にいくら（20億？ 100億？）まで膨らむのか は教えてくれません。これを補完するために、私たちは「期待ショートフォール (Expected Shortfall, ES)」という指標を併用します。

🔗 次のステップ

第9章：利子率モデル入門

リスク測定と管理 (VaR)：最悪のシナリオを数値化する