損失事象の内容と損失発生頻度と損失額との組合せから構成される複数のシナリオデータを含むリスク計量用データと、前記リスク計量用データに基づいてリスク量を計量するリスク計量装置が計量した前記リスク量に比べて大きな値に設定された閾値リスク量とを記憶するメモリと、前記リスク計量装置との間で通信を行う通信インターフェースと、前記メモリおよび前記通信インターフェースに接続されたプロセッサとを備え、前記プロセッサは、前記リスク計量用データのうち特定の1つのシナリオデータの損失発生頻度または損失額だけを変更した変更後リスク計量用データを算出して前記リスク計量装置へ送信し、前記リスク計量装置から受信したリスク量を前記閾値リスク量と比較する処理を、前記損失発生頻度または損失額の変更幅を変えて繰り返すことにより、前記リスク計量装置で計量されるリスク量が前記閾値リスク量に達することになる前記特定のシナリオデータの損失発生頻度または損失額の増加率を算出するようにプログラムされていることを特徴とするリスク管理装置。前記プロセッサは、さらに、前記特定の1つのシナリオデータを他のシナリオデータに変更して、前記増加率の算出の処理を繰り返すようにプログラムされていることを特徴とする請求項1に記載のリスク管理装置。前記メモリは、さらに、配信先に関する情報を記憶し、前記プロセッサは、さらに、前記特定のシナリオデータについて算出された前記増加率を含むリバースストレステスト結果を、前記配信先に関する情報で特定される配信先に通知するようにプログラムされていることを特徴とする請求項1または2に記載のリスク管理装置。前記メモリは、さらに、配信先に関する情報と配信条件とを記憶し、前記プロセッサは、さらに、前記配信先に関する情報と前記配信条件とに基づいて、前記特定のシナリオデータについて算出された前記増加率を含むリバースストレステスト結果の配信先を決定し、該決定した配信先に前記リバースストレステスト結果を通知するようにプログラムされていることを特徴とする請求項1または2に記載のリスク管理装置。前記メモリは、さらに、前記損失発生頻度または前記損失額を変更する対象となる1以上のシナリオデータを示す対象シナリオ情報を記憶し、前記プロセッサは、さらに、前記対象シナリオ情報で指定されたシナリオデータから前記特定のシナリオデータを選択するようにプログラムされていることを特徴とする請求項1乃至4の何れかに記載のリスク管理装置。前記メモリは、さらに、前記損失発生頻度に対応して、前記損失発生頻度をパラメータとする確率分布の累積分布関数における下側α点αは予め定められた定数となる発生数の値に等しい係数を保持する係数テーブルを記憶し、前記プロセッサは、さらに、前記リスク計量用データに含まれるシナリオデータ毎に、そのシナリオデータに含まれる損失発生頻度に対応して前記係数テーブルに保持されている係数とそのシナリオデータに含まれる損失額との乗算値を個別データVaR額として算出し、該算出した個別データVaR額が基準値以上のシナリオデータの全部または一部を示す情報を、前記対象シナリオ情報として作成して前記メモリに記憶するようにプログラムされていることを特徴とする請求項1乃至5の何れかに記載のリスク管理装置。損失事象の内容と損失発生頻度と損失額との組合せから構成される複数のシナリオデータを含むリスク計量用データと、前記リスク計量用データに基づいてリスク量を計量するリスク計量装置が計量した前記リスク量に比べて大きな値に設定された閾値リスク量とを記憶するメモリと、前記リスク計量装置との間で通信を行う通信インターフェースと、前記メモリおよび前記通信インターフェースに接続されたプロセッサとを備えたリスク管理装置が実行するリスク管理方法であって、前記プロセッサが、前記リスク計量用データのうち特定の1つのシナリオデータの損失発生頻度または損失額だけを変更した変更後リスク計量用データを算出して前記リスク計量装置へ送信し、前記リスク計量装置から受信したリスク量を前記閾値リスク量と比較する処理を、前記損失発生頻度または損失額の変更幅を変えて繰り返すことにより、前記リスク計量装置で計量されるリスク量が前記閾値リスク量に達することになる前記特定のシナリオデータの損失発生頻度または損失額の増加率を算出することを特徴とするリスク管理方法。損失事象の内容と損失発生頻度と損失額との組合せから構成される複数のシナリオデータを含むリスク計量用データと、前記リスク計量用データに基づいてリスク量を計量するリスク計量装置が計量した前記リスク量に比べて大きな値に設定された閾値リスク量とを記憶するメモリ、および前記リスク計量装置との間で通信を行う通信インターフェースに接続されたプロセッサに、前記リスク計量用データのうち特定の1つのシナリオデータの損失発生頻度または損失額だけを変更した変更後リスク計量用データを算出して前記リスク計量装置へ送信し、前記リスク計量装置から受信したリスク量を前記閾値リスク量と比較する処理を、前記損失発生頻度または損失額の変更幅を変えて繰り返すことにより、前記リスク計量装置で計量されるリスク量が前記閾値リスク量に達することになる前記特定のシナリオデータの損失発生頻度または損失額の増加率を算出するステップを実行させるためのプログラム。上述したようにリスク分析の分野においてリバースストレステストの必要性が謳われているものの、リスク計量装置を使用してリバースストレステストを自動で実施する仕組みは未だ提案されていないのが現状である。このため、人的作業量が多くなり、リスク分析者に大きな負担がかかっている。本発明の目的は、上述したような課題、すなわちリバースストレステストの実施はリスク分析者の負担が大きいという課題を解決するリスク管理装置を提供することにある。本発明の一形態にかかるリスク管理装置は、損失事象の内容と損失発生頻度と損失額との組合せから構成される複数のシナリオデータを含むリスク計量用データと、上記リスク計量用データに基づいてリスク量を計量するリスク計量装置が計量した上記リスク量に比べて大きな値に設定された閾値リスク量とを記憶するメモリと、上記リスク計量装置との間で通信を行う通信インターフェースと、上記メモリおよび上記通信インターフェースに接続されたプロセッサとを備え、上記プロセッサは、上記リスク計量用データのうち特定の1つのシナリオデータの損失発生頻度または損失額だけを変更した変更後リスク計量用データを算出して上記リスク計量装置へ送信し、上記リスク計量装置から受信したリスク量を上記閾値リスク量と比較する処理を、上記損失発生頻度または損失額の変更幅を変えて繰り返すことにより、上記リスク計量装置で計量されるリスク量が上記閾値リスク量に達することになる上記特定のシナリオデータの損失発生頻度または損失額の増加率を算出するようにプログラムされている、といった構成を採る。本発明は上述したような構成を有するため、リバースストレステストを実施する際のリスク分析者の負担を大幅に低減することができる。次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。第1の実施形態図1を参照すると、本発明の第1の実施形態にかかるリスク管理装置1は、リバースストレステストを自動で実施する機能を有している。また、リスク管理装置1は、図2に示されるように、通信回線5を通じてリスク計量装置6に接続されている。通信回線5は、通信ケーブル、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、インターネットなどで構成される。また、リスク管理装置1は、主な機能部として、通信インターフェース部以下、通信I/F部という11、操作入力部12、画面表示部13、記憶部14、およびプロセッサ15を有する。通信I/F部11は、専用のデータ通信回路からなり、通信回線5を介して接続されたリスク計量装置6やその他の図示しない各種装置との間でデータ通信を行う機能を有している。操作入力部12は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出してプロセッサ15に出力する機能を有している。画面表示部13は、LCDやPDPなどの画面表示装置からなり、プロセッサ15からの指示に応じて、操作メニューや算出結果などの各種情報を画面表示する機能を有している。記憶部14は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、プロセッサ15での各種処理に必要な処理情報やプログラム14Pを記憶する機能を有している。プログラム14Pは、プロセッサ15に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信I/F部11などのデータ入出力機能を介して外部装置図示せずやコンピュータ読取可能な記憶媒体図示せずから予め読み込まれて記憶部14に保存される。記憶部14で記憶される主な処理情報として、リスク計量用データ14Aと、閾値リスク量14Bと、対象シナリオ情報14C、および中間情報14Dがある。リスク計量用データ14Aは、リスク計量装置6の入力となるデータである。リスク計量用データ14Aは、複数の内部損失データおよび複数のシナリオデータから構成される。図3は、リスク計量用データ14Aの構成例である。この例のリスク計量用データ14Aは、合計n個のシナリオデータ14A1~14Anと、複数の内部損失データ14Amから構成される。個々のシナリオデータは、シナリオデータを一意に識別するための識別子シナリオID、損失額、および損失発生頻度を有する。例えば、シナリオデータ14A1は、IDとしてID1、損失額としてb1、損失発生頻度としてλ1を有する。内部損失データ14Amは、リバースストレステストでは、変更されずにそのまま使用されるので、個々のデータの構造は記載を省略している。閾値リスク量14Bは、リスク計量用データ14Aに基づいてリスク計量装置6が計量したリスク量例えば999VaRに対して、予め設定された損失額を上乗せしたリスク量である。例えば、リスク計量用データ14Aに基づいてリスク計量装置6が計量したリスク量を3000億円とすると、それに50億円あるいは100億円といった額を加算した額が閾値リスク量14Bとなる。対象シナリオ情報14Cは、リバースストレステストの対象となる1以上のシナリオデータを指定する情報である。例えば、リスク計量用データ14Aに含まれている合計n個のシナリオデータ14A1~14Anの全てを、損失額を変更する対象とするならば、対象シナリオ情報14Cには、シナリオデータ14A1~14AnのIDが記述されている。また、一部だけを対象とするならば、対象シナリオ情報14Cには、損失額を変更する対象とする一部のシナリオデータのIDが記述されている。中間情報14Dは、プロセッサ15の演算過程で生成される中間ないし最終的なデータである。図4は中間情報14Dの構成例である。この例の中間情報14Dは、対象シナリオ情報14Cに記述されたシナリオIDに1対1に対応するリバースストレステスト結果14D2、14D4、14D5を有する。リバースストレステスト結果14Diは、対応するシナリオデータ14AiのIDiと、損失額の増加率とを含んでいる。プロセッサ15は、CPUなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部14からプログラム14Pを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム14Pとを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。プロセッサ15で実現される主な処理部として、入力格納部15A、リバースストレステスト実行部15B、および出力部15Cがある。入力格納部15Aは、通信I/F部11または操作入力部12から、リスク計量用データ14A、閾値リスク量14B、および対象シナリオ情報14Cを入力して、記憶部14に格納する機能を有する。リバースストレステスト実行部15Bは、対象シナリオ情報14Cに記述されたシナリオデータからテスト対象とする特定の1つのシナリオデータを決定する機能と、リスク計量用データ14Aのうち上記特定のシナリオデータ14Aiの損失額だけを変更した変更後リスク計量用データを算出する機能と、算出した変更後リスク計量用データを通信I/F部11を通じてリスク計量装置6へ送信する機能と、上記変更後リスト計量用データに基づいてリスク計量装置6が計量したリスク量を通信I/F部11を通じて受信する機能と、この受信したリスク量を閾値リスク量14Bと比較する機能とを有する。また、リバースストレステスト実行部15Bは、上記の各機能による処理を、特定のシナリオデータ中の損失額の変更量を変えて繰り返すことにより、リスク計量装置6で計量されるリスク量が閾値リスク量14Bにほぼ達することになる上記特定のシナリオデータの損失額の増加率を算出し、当該特定のシナリオデータに関するリバースストレステスト結果として記憶部14Cに記憶する機能を有する。さらに、リバースストレステスト実行部15Bは、対象シナリオ情報14Cに記述された残りのシナリオデータに対して、上記特定のシナリオデータと同様の処理を繰り返す機能を有する。出力部15Cは、リバースストレステスト実行部15Bのテスト結果を記憶部14から読み込み、画面表示部13に出力し、あるいは通信I/F部11を通じて外部に出力する機能を有する。次に、図5を参照して、本実施形態にかかるリスク管理装置1の動作について説明する。まず、入力格納部15Aは、リスク計量用データ14A、閾値リスク量14B、および対象シナリオ情報14Cを、通信I/F部11または操作入力部12から入力し、記憶部14に格納するステップS1。次に、リバースストレステスト実行部15Bは、対象シナリオ情報14Cに記述されたシナリオデータの1つを特定のシナリオデータとして取得するステップS2。次に、リバースストレステスト実行部15Bは、リスク計量装置6で計量されるリスク量が閾値リスク量14Bにほぼ達することになる上記特定のシナリオデータの損失額の増加率を算出し、その算出した増加率を含むリバースストレステスト結果を記憶部14に記憶するステップS3。次に、リバースストレステスト実行部15Bは、対象シナリオ情報14Cに未だテストしていないシナリオデータが残っているか否かを判定するステップS4。リバースストレステスト実行部15Bは、未処理のシナリオデータが残っていれば、ステップS2に戻って未処理のシナリオデータから1つのシナリオデータを特定のシナリオデータとして取得し、最初の特定のシナリオデータに対して行った処理と同様の処理を繰り返す。他方、未処理のシナリオデータが存在しなければ、リバースストレステスト実行部15Bは、制御を出力部15Cへ渡す。出力部15Cは、リバースストレステスト実行部15Bによるテスト結果を記憶部14から読み込み、画面表示部13に出力し、あるいは通信I/F部11を通じて外部に出力するステップS5。図6は図5のステップS3の処理の一例を示すフローチャートである。以下、図5を参照して、ステップS3の処理の一例について説明する。まず、リバースストレステスト実行部15Bは、増加率を定める変数αを1に初期化するステップS11。次に、リバースストレステスト実行部15Bは、変数αを予め定められた単位量例えば01だけ加算するステップS12。次に、リバースストレステスト実行部15Bは、リスク計量用データ14Aを記憶部14から読み込み、リスク計量用データ14A中の特定のシナリオデータの損失額をα倍した変更後リスク計量用データを生成するステップS13。次に、リバースストレステスト実行部15Bは、この生成した変更後リスク計量用データを通信I/F部11を通じてリスク計量装置6へ送信するステップS14。リスク計量装置6は、リスク管理装置1から送られてきた変更後リスク計量用データを入力データとして、損失頻度分布および損失規模分布を生成し、モンテカルロシミュレーションにより損失額の分布を生成して所定の信頼区間のVaRをリスク量として算出する。そして、算出したリスク量を通信回線5を通じてリスク管理装置1へ送信する。リバースストレステスト実行部15Bは、リスク計量装置6から上記のリスク量を受信するとステップS15、受信したリスク量を閾値リスク量14Bと比較するステップS16。リバースストレステスト実行部15Bは、リスク計量装置6で計量されたリスク量が閾値リスク量14Bより少なければ、ステップS12に戻る。これにより、増加率を定める変数αがさらに単位量だけ加算され、ステップS13~S16の処理が繰り返される。リバースストレステスト実行部15Bは、リスク計量装置6で計量されたリスク量が閾値リスク量14B以上になったことを検出すると、その時点の変数αの値を増加率として含むリバースストレステスト結果を生成し、記憶部14に記憶するステップS17。図6に示す処理では、増加率を定める変数αを単位量ずつ増やしながら解を探索しているが、探索のアルゴリズムはこれに限定されない。例えば、増加させる単位量を最初は大きくし、リスク量が閾値リスク量に近づいたら、増加させる単位量を小さくするようにしても良い。また、リスク量が閾値リスク量をオーバーした場合に、オーバーした額に応じて変数αを小さくして、リスク量が閾値リスク量に収束するようにしてもよい。さらに、増加率でなく、増加額を単位量ずつ増やしながら解を探索してもよい。このように本実施形態のリスク管理装置1は、リスク計量装置6を使用してリバースストレステストを自動で実施する機能を有するため、リバースストレステストを実施する際のリスク分析者の負担を大幅に低減することができる。第2の実施形態図7を参照すると、本発明の第2の実施形態にかかるリスク管理装置2は、リバースストレステストを自動で実施する機能に加えて、リバースストレステスト結果を関連する配信先に自動で配信する機能を有している。このリスク管理装置2は、主な機能部として、通信I/F部21、操作入力部22、画面表示部23、記憶部24、およびプロセッサ25を有する。通信I/F部21、操作入力部22、および画面表示部23は、第1の実施形態における図1の通信I/F部11、操作入力部12、および画面表示部13と同じ機能を有している。記憶部24は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、プロセッサ25での各種処理に必要な処理情報やプログラム24Pを記憶する機能を有している。プログラム24Pは、プロセッサ25に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信I/F部21などのデータ入出力機能を介して外部装置図示せずやコンピュータ読取可能な記憶媒体図示せずから予め読み込まれて記憶部24に保存される。記憶部24で記憶される主な処理情報として、リスク計量用データ24A、閾値リスク量24B、対象シナリオ情報24C、中間情報24D、配信先データ24E、および配信条件24Fとがある。リスク計量用データ24A、閾値リスク量24B、対象シナリオ情報24C、および中間情報24Dは、第1の実施形態における図1のリスク計量用データ14A、閾値リスク量14B、対象シナリオ情報14C、および中間情報14Dと同じである。配信先データ24Eは、リバースストレステスト結果を配信する配信先に関する情報である。図8は、配信先データ24Eの構成例である。この例の配信先データ24Eは、シナリオIDと配信先情報との組から構成される。1つのシナリオIDに対応する配信先情報の数は、1つに限らず複数でもよい。図8の例では、配信先として、作成部署、損失発生部署、類似保有部署、リスク統括部署の4箇所のうちの1つ、2つ、3つ、または4つ全てを指定できる。例えば、1行目の配信先データは、シナリオID1のテスト結果を、作成部署としての部署A、損失発生部署としての部署A、このシナリオと類似するシナリオを保有する類似保有部署としての部署B、リスク統括部署Zに配信すべきことを表している。配信先の項目に記載されるA等の配信先データは、例えば、テスト結果を郵送で配信するのであれば郵便番号と受取人を特定する情報、電子メールで配信するのであればメールアドレス、WEB配信であればURL或いは閲覧者ID、あるいは、これらを別の場所から取得するための情報で構成される。配信条件24Fは、リバースストレステスト結果がどのような条件を満足するときに、どこに配信するかといった、配信に関する条件である。図9は、配信条件24Fの構成例である。この例の配信条件24Fは、番号1~4の合計4個の配信条件から構成される。例えば、番号1の配信条件は、作成部署には、全てのテスト結果を配信する、という条件を指定している。また、番号2の配信条件は、損失発生部署には、増加率が5倍以下のテスト結果を配信する、という条件を指定している。図9に示した配信条件は、配信先の部署と増加率とを用いて条件を指定しているが、シナリオの事象の種類など、他の項目を用いて条件を指定してもよい。プロセッサ25は、CPUなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部24からプログラム24Pを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム24Pとを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。プロセッサ25で実現される主な処理部として、入力格納部25A、リバースストレステスト実行部25B、および出力部25Cがある。入力格納部25Aは、通信I/F部21または操作入力部22から、リスク計量用データ24A、閾値リスク量24B、対象シナリオ情報24C、配信先データ24E、および配信条件24Fを入力して、記憶部24に格納する機能を有する。リバースストレステスト実行部25Bは、第1の実施形態におけるリバースストレステスト実行部15Bと同様の機能を有する。出力部25Cは、リバースストレステスト実行部25Bによるリバースストレステスト結果、配信先データ24E、および配信条件24Fを記憶部24から読み込み、テスト結果の配信先を決定し、決定した配信先にリバースストレステスト結果を配信する機能を有する。次に、図10を参照して、本実施形態にかかるリスク管理装置2の動作について説明する。まず、入力格納部25Aは、リスク計量用データ24A、閾値リスク量24B、対象シナリオ情報24C、配信先データ24E、および配信条件24Fを、通信I/F部21または操作入力部22から入力し、記憶部24に格納するステップS21。次に、リバースストレステスト実行部25Bは、対象シナリオ情報24Cに記述されたシナリオデータの1つを特定のシナリオデータとして取得するステップS22。次に、リバースストレステスト実行部25Bは、リスク計量装置6で計量されるリスク量が閾値リスク量24Bにほぼ達することになる上記特定のシナリオデータの損失額の増加率を算出し、その算出した増加率を含むリバースストレステスト結果を記憶部24に記憶するステップS23。次に、リバースストレステスト実行部25Bは、対象シナリオ情報24Cに未だテストしていないシナリオデータが残っているか否かを判定するステップS24。リバースストレステスト実行部25Bは、未処理のシナリオデータが残っていれば、ステップS22に戻って未処理のシナリオデータから1つのシナリオデータを特定のシナリオデータとして取得し、最初の特定のシナリオデータに対して行った処理と同様の処理を繰り返す。他方、未処理のシナリオデータが存在しなければ、リバースストレステスト実行部25Bは、制御を出力部25Cへ渡す。出力部25Cは、まず、リバースストレステスト実行部25Bによるテスト結果、配信先データ24E、および配信条件24Fを記憶部24から読み込み、それらの内容を解析して、どのリバースストレステスト結果を、どの配信先に配信するかを決定するステップS25。次に、出力部25Cは、上記決定した内容に基づいて、リバースストレステスト結果を通信I/F部21を通じて、配信先に配信するステップS26。配信に際して、出力部25Cは、配信先毎に配信される情報を整理して、整形するようにしてよい。例えば、配信先となる部署毎に、当該部署に配信される複数のリバースストレステスト結果を、作成部署、損失発生部署、類似保有部署、リスク統括部署のうちのどの区分で送られてきたものなのかの区別を付けたり、各区分の中で増加率の大小によりテスト結果をソートしてよい。また、リスク計量用データの各シナリオデータ中に事象内容例えば、東海大地震、システムダウンなどが記述されている場合に、テスト結果のシナリオIDに対応するシナリオデータから事象内容を抽出し、補助情報としてテスト結果に付加してよい。例えば、図4に示したようなリバースストレステスト結果が算出され、配信先データ24Eおよび配信条件24Fが図8および図9に示したものである場合、部署EにはシナリオID2、ID4、ID5のテスト結果が配信される。その際、例えば図11に示すような形式に、配信情報を加工して配信してよい。このように本実施形態のリスク管理装置2は、リスク計量装置6を使用してリバースストレステストを自動で実施する機能を有するとともに、そのテスト結果を関連する配信先に自動で配信する機能を有するため、リバースストレステストを実施する際のリスク分析者の負担をより一層軽減することができる。[第3の実施形態]図12を参照すると、本発明の第3の実施形態にかかるリスク管理装置3は、リバースストレステストの対象とするシナリオを自動的に決定してリバースストレステストを実施する機能を有している。このリスク管理装置3は、主な機能部として、通信I/F部31、操作入力部32、画面表示部33、記憶部34、およびプロセッサ35を有する。通信I/F部31、操作入力部32、および画面表示部33は、第1の実施形態における図1の通信I/F部11、操作入力部12、および画面表示部13と同じ機能を有している。記憶部34は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、プロセッサ35での各種処理に必要な処理情報やプログラム34Pを記憶する機能を有している。プログラム34Pは、プロセッサ35に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信I/F部31などのデータ入出力機能を介して外部装置図示せずやコンピュータ読取可能な記憶媒体図示せずから予め読み込まれて記憶部34に保存される。記憶部34で記憶される主な処理情報として、リスク計量用データ34A、閾値リスク量34B、中間情報34D、および係数テーブル34Gがある。リスク計量用データ34A、および閾値リスク量34Bは、第1の実施形態における図1のリスク計量用データ14A、および閾値リスク量14Bと同じである。係数テーブル34Gは、シナリオデータ毎に、所定の信頼区間αのVaR額を近似計算するために使用するテーブルである。本明細書では、特定の1つのシナリオデータに基づく保有期間当たりの総損失額を、そのシナリオデータの個別データVaR額と呼ぶ。信頼区間としては、例えば999を使用する。本実施形態では、リスク計量用データ34Aに含まれるシナリオデータ毎に、その個別データVaR額を算出し、予め定められた基準額以上の個別データVaR額となるシナリオデータを、重要シナリオとして、リバースストレステストの対象とする。係数テーブル34Gは、損失発生頻度に対応して、その損失発生頻度をパラメータとする確率分布の累積分布関数における下側α点となる発生数の値に等しい係数を保持している。上記確率分布は、一般的なリスク計量装置において頻度分布の予測に使用される確率分布と同じである。例えば一般的なリスク計量装置において、ポアソン分布が使用されるならば、上記確率分布はポアソン分布である。なお、ポアソン分布の累積分布関数は不連続であるため、例えばガンマ関数を使って整数の階乗を実数の階乗まで拡張することにより、ポアソン分布の累積分布関数をスムージング化した上で、下側α点となる発生数の値に等しい係数を求めるようにするのが望ましい。図13は係数テーブル14Bの構成例である。この例の係数テーブルは、損失発生頻度を2つの形式、すなわち、何年に1回発生するかという形式と、1年当たりに何回発生するかという形式で示しているが、損失データにおける損失発生頻度の形式が統一されていれば、何れか一方だけよく、他方は省略することができる。また、損失発生頻度に対応する係数を2つの形式、すなわちスムージング無と有の双方について記載しているが、何れか一方だけでもよい。例えば、スムージング無の係数を使用しないならば、スムージング有に対応する係数だけをテーブル化しておけばよい。中間情報34Dは、プロセッサ35の演算過程で生成される中間ないし最終的なデータである。図14は中間情報34Dの構成例である。この例の中間情報34Dは、リバースストレステストの対象となるシナリオデータのIDのリストである対象シナリオ情報34D1と、この対象シナリオ情報34D1に記述されたシナリオIDに1対1に対応するリバースストレステスト結果34D22、34D24、34D25とを有する。リバースストレステスト結果34D2iは、対応するシナリオデータ34AiのIDiと、損失額の増加率とを含んでいる。プロセッサ35は、CPUなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部34からプログラム34Pを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム34Pとを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。プロセッサ35で実現される主な処理部として、入力格納部35A、リバースストレステスト実行部35B、出力部35C、および対象シナリオ算出部35Dがある。入力格納部35Aは、通信I/F部31または操作入力部32から、リスク計量用データ34A、閾値リスク量34B、および係数テーブル34Gを入力して、記憶部34に格納する機能を有する。対象シナリオ算出部35Dは、リスク計量用データ34Aおよび係数テーブル34Gを記憶部34から読み込み、リスク計量用データ34Aに含まれるシナリオデータ毎に、そのシナリオデータに含まれる損失発生頻度に対応して係数テーブル34Gに保持されている係数とそのシナリオデータに含まれる損失額との乗算値を個別データVaR額として算出し、この算出した個別データVaR額が基準値以上のシナリオデータをリバースストレステスト対象として決定する機能を有する。また、対象シナリオ算出部35Dは、リバースストレステスト対象として決定したシナリオデータのIDのリストを、対象シナリオ情報34D1として作成して記憶部34に記憶する機能を有する。リバースストレステスト実行部35B、および出力部35Cは、第1の実施形態におけるリバースストレステスト実行部15B、および出力部15Cと同様の機能を有する。次に、図15を参照して、本実施形態にかかるリスク管理装置3の動作について説明する。まず、入力格納部35Aは、リスク計量用データ34A、閾値リスク量34B、および係数テーブル34Gを、通信I/F部31または操作入力部32から入力し、記憶部34に格納するステップS31。次に、対象シナリオ算出部35Dは、リスク計量用データ34Aに含まれるシナリオデータ毎に、そのシナリオデータに含まれる損失発生頻度に対応して係数テーブル34Gに保持されている係数とそのシナリオデータに含まれる損失額との乗算値を個別データVaR額として算出し、この算出した個別データVaR額が基準値以上のシナリオデータをリバースストレステスト対象として決定し、そのシナリオデータのIDを対象シナリオ情報34D1に記述するステップS32。これ以降のステップS33~S36の処理は、第1の実施形態の動作を示す図5のステップS2~S5と同一なので、その説明は省略する。このように本実施形態のリスク管理装置3は、リバースストレステストの対象とするシナリオを自動的に決定してリバースストレステストを実施する機能を有するため、リバースストレステストを実施する際のリスク分析者の負担をより一層大幅に軽減することができる。また、個別データVaR額が基準値以上のシナリオデータをリバースストレステストの対象としているため、閾値リスク量34Bを超えるための損失額の増加率が何十倍、何百倍となるような、実際に発生する可能性がほぼ0になるようなリバースストレステストを実施する無駄を無くすことができる。また、個別データVaR額を係数テーブル34Gを用いて近似計算しているため、一般的なリスク計量装置を使って個別データVaR額に相当する額を計算する場合に比べて、必要な計算量と計算時間を大幅に短縮することができる。本実施形態では、個別データVaR額が基準値以上のシナリオデータをリバースストレステストの対象としたが、個別データVaR額を用いてリバースストレステストの対象を決定する方法は、上述した方法に限定されない。例えば、個別データVaR額の大きい順にシナリオデータをソートし、上位n個のシナリオデータと全ての内部損失データとを入力データとしてリスク計量装置に与えた場合に、リスク計量装置のリスク量が、全てのシナリオデータと全ての内部損失データとに基づくリスク量の所定割合例えば80を超えることになるnの最小値を求め、このn個をテスト対象にしてよい。あるいは、VaR額が予め定めた額例えば100億円だけ増えるのに所定倍率例えば10倍以下の増加率で済むシナリオをテスト対象にしてもよい。以上本発明を幾つかの実施形態を挙げて説明したが、本発明は以上の実施形態にのみ限定されず、その他各種の付加変更が可能である。例えば、前述した各実施の形態では、シナリオデータの損失額を変更し、損失発生頻度は変更しなかった。しかし、本発明はこれに限定されず、シナリオデータの損失発生頻度を変更し、損失発生額を変更しないテストや、損失発生頻度および損失発生額の双方を変更するテストを行うようにしてもよい。また、貸出業務などの信用取引にかかる信用リスクや、為替および金利取引にかかる市場リスクなど、オペレーショナルリスク以外のリスクに対しても本発明は適用可能である。