(57)【要約】【課題】バリューアットリスクをより高精度に評価しかつ低減可能として、備えるべきリスク資本の量を最小限に抑制可能で、与えられた資本を効率よく運用可能とする。【解決手段】時系列分析部２２は、平均回帰過程とブラウン運動過程との合成過程にしたがう資産価値変動記述モデルを使用して、リスクファクタの過去の時系列データを分析することで、モデルパラメータを推定する。特定パラメータ推定部２３は、モデルパラメータのうち、平均回帰過程の回帰率、および資産価値の変動のボラティリティとブラウン運動過程に関わる変動のボラティリティとの比率であるところのブラウン運動比率を推定する。リスク指標推定部２６は、モデルパラメータを直接用いるか、あるいは、シミュレーション部２５により得られたシミュレーション結果を用いて、ポートフォリオのバリューアットリスクを推定してリスク量の評価結果を得る。【選択図】図１
2008009780.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
市場で取引される複数種類の資産で構成されるポートフォリオのリスク量を評価する市場リスク量評価システムにおいて、
前記ポートフォリオの資産価値の一部または全部の資産価値変動を記述するモデルとして、平均回帰過程とブラウン運動過程との合成過程にしたがう資産価値変動記述モデルを使用して資産価値の過去の時系列データを分析することで、資産価値変動記述モデルのモデルパラメータを推定する時系列分析部と、
前記資産価値変動記述モデルのモデルパラメータのうち、少なくとも前記平均回帰過程の回帰率、前記資産価値の変動のボラティリティと前記ブラウン運動過程に関わる変動のボラティリティとの比率であるところのブラウン運動比率、または前記回帰率および前記ブラウン運動比率と数学的に等価な量、を前記資産価値の過去の時系列データから推定する特定パラメータ推定部と、
前記時系列分析部および特定パラメータ推定部で得られたモデルパラメータを用いて前記ポートフォリオのリスク量を示す指標値を推定してリスク量の評価結果を得るリスク指標推定部
を有することを特徴とする市場リスク量評価システム。
【請求項２】
前記特定パラメータ推定部は、前記資産価値変動の標準偏差の２乗として得られる分散と、資産価値変動がブラウン運動過程の変動であると仮定して得られる分散との分散比、またはその分散比と数学的に等価な比を求め、求めた比を、前記平均回帰過程の回帰率と、前記ブラウン運動比率とをパラメータとする時間の関数とし、この時間の関数を回帰分析することによって、前記回帰率および前記ブラウン運動比率を推定するように構成された
ことを特徴とする請求項１に記載の市場リスク量評価システム。
【請求項３】
前記リスク量を示す指標値は、ある一定期間後の保有資産価値の変動による最大損失を評価するバリューアットリスク（ＶａＲ）またはＶａＲと等価な指標値である
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の市場リスク量評価システム。
【請求項４】
前記リスク量を示す指標値は、ある一定期間後の資産運用収益の変動による最大損失を評価するアーニングアットリスク（ＥａＲ）またはＥａＲと等価な指標値である
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の市場リスク量評価システム。
【請求項５】
演算部、記憶部、インタフェース部を有するコンピュータを利用して、市場で取引される複数種類の資産で構成されるポートフォリオのリスク量を評価する市場リスク量評価方法において、
前記演算部により、
前記ポートフォリオの資産価値の一部または全部の資産価値変動を記述するモデルとして、平均回帰過程とブラウン運動過程との合成過程にしたがう資産価値変動記述モデルを使用して資産価値の過去の時系列データを分析することで、資産価値変動記述モデルのモデルパラメータを推定する時系列分析ステップと、
前記資産価値変動記述モデルのモデルパラメータのうち、少なくとも前記平均回帰過程の回帰率、前記資産価値の変動のボラティリティと前記ブラウン運動過程に関わる変動のボラティリティとの比率であるところのブラウン運動比率、または前記回帰率および前記ブラウン運動比率と数学的に等価な量、を前記資産価値の過去の時系列データから推定する特定パラメータ推定ステップと、
前記時系列分析ステップおよび特定パラメータ推定ステップで得られたモデルパラメータを用いて前記ポートフォリオのリスク量を示す指標値を推定してリスク量の評価結果を得るリスク指標推定ステップを行い、
前記記憶部により、リスク量の評価結果を保存する記憶ステップを行い、
前記インタフェース部により、リスク量の評価結果を表示する結果表示ステップを行う
ことを特徴とする市場リスク量評価方法。
【請求項６】
市場で取引される複数種類の資産で構成されるポートフォリオのリスク量を評価する市場リスク量評価プログラムにおいて、
前記ポートフォリオの資産価値の一部または全部の資産価値変動を記述するモデルとして、平均回帰過程とブラウン運動過程との合成過程にしたがう資産価値変動記述モデルを使用して資産価値の過去の時系列データを分析することで、資産価値変動記述モデルのモデルパラメータを推定する時系列分析機能と、
前記資産価値変動記述モデルのモデルパラメータのうち、少なくとも前記平均回帰過程の回帰率、前記資産価値の変動のボラティリティと前記ブラウン運動過程に関わる変動のボラティリティとの比率であるところのブラウン運動比率、または前記回帰率および前記ブラウン運動比率と数学的に等価な量、を前記資産価値の過去の時系列データから推定する特定パラメータ推定機能と、
前記時系列分析機能および特定パラメータ推定機能で得られたモデルパラメータを用いて前記ポートフォリオのリスク量を示す指標値を推定してリスク量の評価結果を得るリスク指標推定機能と、
リスク量の評価結果を保存する記憶機能と、
リスク量の評価結果を表示する結果表示機能
をコンピュータに実現させることを特徴とする市場リスク量評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、市場で取引される証券、商品、通貨、債権などの複数種類の資産で構成されるポートフォリオのリスク量を評価する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
金融事業においては、証券、商品、外貨などの市場で取引される資産を保有したり、それらの市場取引によって収益を上げたりするが、資産の価値は大きく変動するため、その損失に対するリスク管理が重要な業務となっている。このリスクを示すリスク指標としては、例えば、時価評価損益指標であるバリューアットリスク（ＶａＲ）がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
バリューアットリスクは、保有する資産の合計価値に対してある期間後の変動を考慮し、想定した信頼区間での最大損失を評価したものである。このような最大損失の評価値は、資産の損失に備えるべきリスク資本の大きさを決めるものとなる。従来、このバリューアットリスクは、具体的には次のようにして求められている。
【０００４】
まず、幾つかの資産からなるポートフォリオのｔ期間後の価値をＰ（ｔ）とし、これを次の式（１）で表す。
【数１】
2008009780.tif 000003
【０００５】
ここで、Ｎは資産の個数、Ｓi（ｉ＝１，…，Ｎ）は資産の単位価格（価値）、ｇi（ｉ＝１，…，Ｎ）は各々の資産の保有単位数である。現在の価値をＰ0とすれば、バリューアットリスクはｔ期間後の想定した確率分布の信頼区間におけるＰ−Ｐ0の負側の最大変動幅（最大損失）として計算される。
【０００６】
幾つかの資産からなるポートフォリオのｉ番目の資産が例えば株式証券である場合には、その価値Ｓiの変動は、一般に、ブラウン運動過程にしたがう資産価値変動記述モデルを表す次のモデル式（２）で計算される。
【数２】
2008009780.tif 000004
【０００７】
ここで、Ｓi0は現在の価値、μiは期待収益率、σiはボラティリティ、ｄＺiは標準ブラウン運動の増分または標準正規乱数、Σi（ｔ）はブラウン運動をする変量ｙiのｔ期間後の標準偏差である。従来の市場リスク評価システム（例えば、特許文献１参照）では、前記式（１）と前記モデル式（２）を組み合わせ、Ｐ−Ｐ0が正規分布をすると仮定して、ｔ期間後の標準偏差を求めたり、モデル式（２）を用いたモンテカルロ計算による価値Ｓiのシミュレーションを行ったりすることによって、与えられた信頼区間における最大損失を求めていた。
【０００８】
【特許文献１】特開２００２−０９２３１０
【非特許文献１】Y. Itoh, "A Single-Factor Model for Commodity Prices Based on a Mean Reversion - Brownian Motion Hybrid Process", JAFEE 2005 夏季大会予稿集, pp1〜pp18
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、従来技術の前記モデル式（２）で表される資産価値変動モデルにおいては、資産価値変動の標準偏差が時間ｔの経過と共にσ√ｔで増大していくため、現実の資産変動の幅よりも大きく評価されることが知られている。すなわち、モデル式（２）において、実際に計測した標準偏差Σ（ｔ）とσ√ｔとの比は１よりも小さい。したがって、このような従来の評価方法を用いた場合、リスク指標であるところのバリューアットリスクが過大に評価され、備えるべきリスク資本の量が必要以上に増大してしまうため、金融機関は資本効率のよい事業を展開することができない。
【００１０】
本発明は、以上のような従来技術の課題を解決するために提案されたものであり、その目的は、バリューアットリスクをより高精度に評価しかつ低減可能として、備えるべきリスク資本の量を最小限に抑制可能で、与えられた資本を効率よく運用可能な、市場リスク量評価システムと方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、上記の目的を達成するために、資産価値変動を記述するモデルとして、平均回帰過程とブラウン運動過程を合成した過程にしたがうモデルを使用して資産価値の過去の時系列データを分析することで、平均回帰過程の回帰率およびブラウン運動比率を含むモデルパラメータを得て、得られたモデルパラメータを用いてリスク量を推定するようにしたものである。
【００１２】
本発明の市場リスク量評価システムは、市場で取引される複数種類の資産で構成されるポートフォリオのリスク量を評価する市場リスク量評価システムにおいて、時系列分析部、特定パラメータ推定部、リスク指標推定部を有することを特徴としている。
【００１３】
ここで、時系列分析部は、前記ポートフォリオの資産価値の一部または全部の資産価値
変動を記述するモデルとして、平均回帰過程とブラウン運動過程との合成過程にしたがう資産価値変動記述モデルを使用して資産価値の過去の時系列データを分析することで、資産価値変動記述モデルのモデルパラメータを推定する部分である。
【００１４】
特定パラメータ推定部は、前記資産価値変動記述モデルのモデルパラメータのうち、少なくとも前記平均回帰過程の回帰率、前記資産価値の変動のボラティリティと前記ブラウン運動過程に関わる変動のボラティリティとの比率であるところのブラウン運動比率、または前記回帰率および前記ブラウン運動比率と数学的に等価な量、を前記資産価値の過去の時系列データから推定する部分である。
【００１５】
リスク指標推定部は、前記時系列分析部および特定パラメータ推定部で得られたモデルパラメータを用いて前記ポートフォリオのリスク量を示す指標値を推定してリスク量の評価結果を得る部分である。
【００１６】
なお、本発明における市場リスク量評価方法および市場リスク量評価プログラムは、以上のシステムを、方法およびコンピュータプログラムの観点からそれぞれ把握したものである。
【００１７】
以上のような本発明は、非特許文献１に記載の資産価値の変動過程に着目したものであり、非特許文献１によれば、幾つかの資産からなるポートフォリオにおけるｉ番目の資産価値の変動は、前記式（２）とは異なる過程にしたがう資産価値変動記述モデルを表す次のモデル式（３）で計算できる。
【数３】
2008009780.tif 000005
【００１８】
このモデル式（３）は、変量ｙiが単純なブラウン運動をするのではなく、変量ｘiで表される平均回帰過程とブラウン運動過程の重ね合わせ、すなわち平均回帰過程とブラウン運動過程の合成過程で変動することを意味するものである。ここで、κiは変量ｘiの回帰率、εiはブラウン運動過程による変動の比率を表しており、通常は１より小さい。すなわち、資産変動の大きさを表すボラティリティσiのうち、εiσiだけが、時間と共に単調に不確実性を増大させていくブラウン運動に寄与するものとなる。
【００１９】
一方、平均回帰過程による変量ｘiの変動幅および標準偏差は時間と共に一定値に近づくことから、当該資産の取引市場で実際に観測されるものと同様に、変量ｙiの時間ｔ後の標準偏差は、純粋なブラウン運動を仮定した値（σi√ｔ）よりも小さくなる。また、前記モデル式（３）は、資産変動に対して平均回帰過程とブラウン運動過程の両方を取り入れていることから、前記モデル式（２）とは異なり、株式や債権、金利商品など幅広い資産の価値に対して同一のモデルを適用できるメリットがある。
【００２０】
本発明では、このような資産価値変動記述モデルをバリューアットリスクの推定に用いることによって、バリューアットリスクの値をより高精度に評価しかつ低減することができ、与えられた資本を効率よく運用することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、資産価値変動を記述するモデルとして、ブラウン運動過程だけでなく、これに平均回帰過程を合成した過程にしたがうモデルを使用してリスク量を推定することにより、バリューアットリスクをより高精度に評価しかつ低減可能として、備えるべきリスク資本の量を最小限に抑制可能で、与えられた資本を効率よく運用可能である。このような本発明のシステムは、市場で取引される証券、商品、通貨、債権などの多様な資産の資産価値をリスクファクタとする全てのリスク指標の評価に適用可能であり、いずれの場合でも優れた効果が得られるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
［構成］
図１は、本発明を適用した一つの実施形態に係る市場リスク量評価システムの構成を示すブロック図である。この図１に示すように、本実施形態の市場リスク量評価システム１は、演算部２、インタフェース部３、および記憶部４から構成されている。各部２〜４の詳細は次の通りである。
【００２３】
まず、演算部２は、過去データ取得部２１、時系列分析部２２、特定パラメータ推定部２３、モデルパラメータ格納部２４、シミュレーション部２５、リスク指標推定部２６、および評価条件取得部２７から構成されている。
【００２４】
ここで、過去データ取得部２１は、個々の資産価値（例えば、資産価格）であるリスクファクタの過去の時系列データを取得する部分である。時系列分析部２２は、取得したリスクファクタの過去の時系列データを分析することで、資産価値変動記述モデルのモデルパラメータを推定し、得られたモデルパラメータをモデルパラメータ格納部２４に保存する部分である。
【００２５】
ここで、資産価値変動記述モデルとしては、前記モデル式（３）に示した平均回帰過程とブラウン運動過程との合成過程にしたがう資産価値変動記述モデルを使用する。すなわち、時系列分析部２２は、前記式（３）中の時系列モデルパラメータを抽出してモデルパラメータ格納部２４に一時的に格納する。ここで、モデルパラメータは、それぞれの資産価値／価格変動のボラティリティや相関係数などである。
【００２６】
特定パラメータ推定部２３は、資産価値変動記述モデルのモデルパラメータのうち、平均回帰過程の回帰率、および資産価値の変動のボラティリティとブラウン運動過程に関わる変動のボラティリティとの比率であるところのブラウン運動比率、をリスクファクタの過去の時系列データから推定し、得られた回帰率やブラウン運動比率を、時系列分析部２２を通じてモデルパラメータ格納部２４に保存する部分である。
【００２７】
なお、変形例として、特定パラメータ推定部２３により、回帰率の代わりにそれと数学的に等価な量を求めたり、あるいは、ブラウン運動比率の代わりにそれと数学的に等価な量を求めたりしてもよい。また、本実施形態では、本発明の重要な特徴である特定パラメータ推定部２３を強調する観点から、この特定パラメータ推定部２３を、時系列分析部２２と連携してモデルパラメータの一部を推定する独立の構成要素としているが、特定パラメータ推定部２３を時系列分析部２２の一部に組み込むことも可能であり、これらの構成要素の具体的な関係は適宜選択可能である。
【００２８】
シミュレーション部２５は、時系列分析部２２および特定パラメータ推定部２３により得られたモデルパラメータを用いて将来のリスクファクタの値（資産価値）についてモンテカルロシミュレーションを行う部分である。リスク指標推定部２６は、時系列分析部２２および特定パラメータ推定部２３により得られたモデルパラメータを直接用いるか、あるいは、シミュレーション部２５により得られたシミュレーション結果を用いて、ポートフォリオのバリューアットリスクを推定してリスク量の評価結果を得る部分である。
【００２９】
評価条件取得部２７は、リスク指標推定部２６での評価条件となるリスク指標評価条件を取得する部分である。ここで、リスク指標評価条件は、例えば、資産ポートフォリオ価値変動確率分布の信頼水準に関する条件、何日後のリスク（リスクホライズン）を推定するかに関する条件、評価すべきポートフォリオの構成方法に関する条件、などである。
【００３０】
以上のような演算部２のうち、過去データ取得部２１、時系列分析部２２、特定パラメータ推定部２３、シミュレーション部２５、リスク指標推定部２６、および評価条件取得部２７は、具体的には、コンピュータを構成するメインメモリその他の各種メモリと、メモリに記憶されて市場リスク量評価用に特化されたプログラム、およびそれによって制御されるＣＰＵなどの処理用ハードウェア要素により実現される。また、モデルパラメータ格納部２４は、メインメモリその他の各種メモリの記憶領域の一部により実現される。
【００３１】
インタフェース部３は、コンピュータと操作者との間の対話的なやり取りや、コンピュータと外部機器、外部システム等との通信を行う部分であり、データ入力部３１、データ出力部３２、データ通信部３３等を備えている。
【００３２】
データ入力部３１は、ユーザの操作に応じた各種指示とデータをコンピュータに入力するマウスやキーボード等の入力装置であり、データ出力部３２は、データ入力部３１で入力されたデータや記憶部１３０に格納されているデータ、および演算部２で処理された結果をユーザに対して表示または出力するディスプレイ、プリンタ等の出力装置である。また、データ通信部３３は、コンピュータに一般的に内蔵されている通信制御装置であり、広域またはローカルのネットワークあるいは通信線などの各種の通信媒体５を通じて外部の関係部署システム６との間でデータの送受信を行う。
【００３３】
記憶部４は、演算部２での各種の処理に使用する計算条件やリスクファクタを含む過去の市場データ、および演算部２で処理された結果を保存する。この記憶部４は、コンピュータの各種のメモリやハードディスクなどの各種の補助記憶装置により実現される。
【００３４】
［動作］
図２は、本実施形態に係る市場リスク量評価システムの動作の概略を示すフローチャートである。この図２に示すように、市場リスク量評価システム１においてはまず、過去データ取得部２１により、インタフェース部３のデータ入力部３１または記憶部４を通じてリスクファクタの過去の時系列データが取得される（Ｓ２０１）。
【００３５】
取得されたリスクファクタの過去の時系列データは、時系列分析部２２により分析され、前記モデル式（３）中の時系列モデルパラメータが抽出されて、モデルパラメータ格納部２４に一時的に格納される（Ｓ２０２）。モデルパラメータのうち、前記モデル式（３）中のブラウン運動比率εと回帰率κについては、時系列分析部２２と連携する特定パラメータ推定部２３により推定され、得られたブラウン運動比率εと回帰率κは、他のモデルパラメータと同様に時系列分析部２２を通じてモデルパラメータ格納部２４に一時的に格納される（Ｓ２０３）。
【００３６】
ここで、ブラウン運動比率εは、着目している資産変動のボラティリティσのうち、ブラウン運動過程に寄与する割合であり、１−εは資産変動の平均回帰過程に寄与する割合となる。特定パラメータ推定部２３によるこのようなブラウン運動比率εと回帰率κの推定は、最尤法または分散比の回帰分析によって行われる。以下には、これらの手法によるブラウン運動比率εと回帰率κの具体的な推定処理について説明する。
【００３７】
まず、ブラウン運動比率εと回帰率κの推定に、最尤法を用いる場合には、ブラウン運動比率εと回帰率κは、前記モデル式（３）に基づく資産価値の１期先予測を最良にする値の推定が行われる。このようにして最尤法によってブラウン運動比率εと回帰率κを推定し、その結果として得られたブラウン運動比率εと回帰率κに基づいて分散比を求めた場合、得られる分散比は、図３に示すように、市場で得られる資産価値データから直接計測した分散比と良好に一致する。
【００３８】
図３は、ある株価の時系列を分析した結果得られた分散比の一例を示す図である。なお、「分散比」とは、対数株価ｌｎ（Ｓ（ｔ0＋ｔ）／Ｓ（ｔ0））の確率密度分布の分散（標準偏差の２乗）と、ブラウン運動を仮定した場合の対数株価確率密度分布の分散との比を表す。ここで、ｔは、基準時点ｔ0からの日数を表している。確率密度分布の分散は、資産価値の不確実性を表す指標であり、後者の分散は資産変動の単位時間内のボラティリティをσとすると、σ2ｔで与えられる。仮に、資産変動が純粋なブラウン運動をするとすれば、分散比は常に１となる。
【００３９】
しかし、図３に示すように、一般に分散比は１よりも小さいことから、ブラウン運動比率εは１よりも小さく、したがって、資産価値変動の不確実性はその変動をブラウン運動過程でモデル化した場合に比べて小さい。そのため、資産価値変動の不確実性をブラウン運動過程のみでモデル化した場合には、市場リスクを過大に見積もることになる。
【００４０】
これに対して、本実施形態は、ブラウン運動比率εと回帰率κを推定し、得られた値を用いて、資産価値変動の不確実性を、ブラウン運動過程のみでなく、ブラウン運動過程と平均回帰過程を重ね合わせてモデル化するものであるため、市場リスクをより高精度に評価しかつ低減することができる。このことは、図３に示す分散比の良好な一致から明らかである。すなわち、図３において、シンボルによるプロットは、市場で得られる資産価値データから直接計測した分散比（実測値）を示しており、また、曲線は、最尤法によりブラウン運動比率εと回帰率κに基づいて求められた分散比（モデル式による計算結果）を示しているが、両者は良好に一致している。
【００４１】
ここで、市場で得られる資産価値データから直接計測した分散比は、時間ｔの関数として、例えば、次の式（４）により概ね計算できる。なお、Ｔは資産価値（例えば、資産価格）Ｓの時系列データの個数である。
【数４】
2008009780.tif 000006
【００４２】
このような分散比の一致性に基づいて、ブラウン運動比率εと回帰率κの推定に最尤法を用いる代わりに、分散比の回帰分析を用いることもできる。すなわち、資産価値データから直接計測した日数ｔの関数である分散比の回帰曲線を最小２乗法によって近似することにより、ブラウン運動比率εと回帰率κを推定することができる。
【００４３】
この場合、前記モデル式（３）から、分散比は次の式（５）で表すことができるため、前記式（４）で与えられる分散比の回帰分析によって、式（５）中に含まれるブラウン運動比率εと回帰率κを求めればよい。
【数５】
2008009780.tif 000007
【００４４】
このように、分散比の一致性に基づき、分散比の回帰分析を用いてブラウン運動比率εと回帰率κを推定した場合には、当該パラメータ（ε、κ）の推定に要する計算時間を大幅に短縮できる。
【００４５】
以上のようにして、時系列分析部２２および特定パラメータ推定部２３により、評価すべきリスク指標について全てのリスクファクタのモデルパラメータが推定され、モデルパラメータ格納部２４に格納されると（Ｓ２０４のＹＥＳ）、これらのモデルパラメータと評価条件取得部２７で取得したリスク指標評価条件を用いて、リスク指標推定部２６によりリスク指標の推定が行われる（Ｓ２０５）。
【００４６】
なお、評価条件取得部２７によるリスク指標評価条件の取得のタイミングは、リスク指標推定部２６によるリスク指標の推定の前であればいつでもよいが、例えば、過去データ取得部２１によるリスクファクタの過去の時系列データを取得する時点で同時に行ったり、あるいはまた、それよりも前の、市場リスク量評価の開始時点で行ったりすればよい。
【００４７】
Ｓ２０５において、リスク指標推定部２６により、モデルパラメータを用いてリスク指標を推定する具体的な方法としては、モデルパラメータから直接計算する方法と、モデルパラメータを用いて将来のリスクファクタの値（資産価格など）についてシミュレーション部２５によりモンテカルロシミュレーションを行った後、そのシミュレーション結果を用いてリスク指標を推定する方法、という２つの方法のいずれかが選択される。
【００４８】
図４は、リスク指標をバリューアットリスク（ＶａＲ）とする評価結果の一例として、リスク指標評価条件を９９％の信頼水準で１〜２０日後とした場合の、横軸の日数後（リスクホライズン）における現在のポートフォリオ資産価値に対する最大損失の割合を計算した結果の一例を示している。
【００４９】
この図４から明らかなように、従来技術による評価結果、すなわち、資産価値変動の不確実性をブラウン運動過程のみでモデル化した場合に推定されるリスク指標に比べて、本発明による評価結果、すなわち、資産価値変動の不確実性を、ブラウン運動過程と平均回帰過程を重ね合わせてモデル化した場合に推定されるリスク指標は、リスクホライズンが大きくなるにつれて低減している。
【００５０】
リスク指標推定部２６によるリスク指標の推定結果を示す数値データは、リスク量の評価結果として、記憶部４に保存され（Ｓ２０６）、インタフェース部３のデータ出力部３２によって表示される（Ｓ２０７）とともに、必要に応じて、データ通信部３３により通信媒体５を通じて関係部署システム６にリスク量の評価結果レポートとして配信される（Ｓ２０８）。ここで、リスク量の評価結果レポートは、例えば、各種のグラフや表を含む視覚的に把握し易い画像データ形式で配信される。
【００５１】
［効果］
以上のような、本実施形態に係る市場リスク量評価システムによれば、バリューアットリスクなどの保有資産のリスク指標を、より高精度に評価しかつ低減することができ、したがって、備えるべきリスク資本の量を最小限に抑制できるため、与えられた資本を効率よく運用することができる。このような本実施形態のシステムは、市場で取引される証券、商品、通貨、債権などの多様な資産の資産価値をリスクファクタとする全てのリスク指標の評価に適用可能であり、いずれの場合でも優れた効果が得られるものである。
【００５２】
［他の実施形態］
なお、本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で他にも多種多様な変形例が実施可能である。すなわち、図面に示したシステム構成やフローチャートは一例にすぎず、具体的な構成や処理の流れは適宜選択可能である。
【００５３】
また、本発明は、時価評価損益指標であるバリューアットリスク（ＶａＲ）の評価に最適であるが、本発明の対象とするリスク指標はこれに限らず、例えば、期間収益変動リスク量の指標であるアーニングアットリスク（ＥａＲ）の評価、および、これらのＶａＲやＥａＲの量と数学的に等価な別のリスク量の評価にも同様に適用可能であり、同様に優れた効果が得られるものである。
【００５４】
一般に、ＥａＲの評価においては、金利変動リスクが重要な要素となり、この金利変動モデルにはしばしば平均回帰モデルが用いられている。平均回帰モデルを用いると資産価値変動の標準偏差が時間と共にある一定値に近づきリスク量が限定されることになるが、本発明の市場リスク量評価システムによれば、金利変動にブラウン運動過程の成分を含めることができるため、金利変動リスク量の過小評価を避けることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明を適用した一つの実施形態に係る市場リスク量評価システムの構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す市場リスク量評価システムの動作の概略を示すフローチャート。
【図３】図１の市場リスク量評価システムにおけるモデル式による計算結果を資産価値の分散比の実測値と比較して示す図。
【図４】リスク量の評価結果の一例として、図１の市場リスク量評価システムによる評価結果と、従来技術による評価結果を比較して示す図。
【符号の説明】
【００５６】
１…市場リスク量評価システム
２…演算部
２１…過去データ取得部
２２…時系列分析部
２３…特定パラメータ推定部
２４…モデルパラメータ格納部
２５…シミュレーション部
２６…リスク指標推定部
２７…評価条件取得部
３…インタフェース部
３１…データ入力部
３２…データ出力部
３３…データ通信部
４…記憶部
５…通信媒体
６…関係部署システム
【図１】
2008009780.tif 000008
【図２】
2008009780.tif 000009
【図３】
2008009780.tif 000010
【図４】
2008009780.tif 000011