Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 2 -2. 日本台風モデル

各社台風モデルの方法論を表2-2の一覧にまとめる。

A社のモデルが日本の台風の強風によるリスクのみを対象としたモデルであるのに対して、B社とC社のモデルは、太平洋北西部地域における、台風の強風と台風の降雨による洪水のリスクを対象としたモデルである。C社のモデルは、更に高潮リスクも明示的にモデル化している。同一の台風で同時に被害を受けうる複数の国を対象とするモデルでは、各国の被害の相関が自ずから考慮されている。なお、A社も、台風の降雨による洪水リスクを追加し、また、各国間の相関が考慮されるアジア地域のモデルを開発中である。

地震の場合と同様に、入力データにおいて、所在地は、粗い場合には都道府県、最も詳細な場合には緯度経度で入力が可能である。都道府県やクレスタゾーンでデータが集積されている場合には、モデル開発会社が推定する保険契約額等の地理的分布に基づき、エクスポージャが領域内で地理的に分散される。

### 2 -2-1. ハザードモジュール

ハザードモジュールでは、詳細に場所を指定されたエクスポージャ、あるいは、地理的に分散されたエクスポージャに対して、その各地点における風速や浸水深さとその発生確率を計算する。なお、台風（強風）ハザードモデルの概念図を図2-7に示す。

## 台風発生モデル及び台風遷移モデル

日本全国で起こり得る台風イベントを、発生あるいは上陸してから消滅するまでの経路と、各時点での位置、進行速度、進行方向、中心気圧、中心気圧の減衰率、大きさを表す最大風速半径等のパラメータ及び発生確率によって定義して生成する。また、台風を太平洋上で発生してからモデル化する場合と、日本列島に上陸してからモデル化する場合とがある。生成したイベントのまとまりをイベントセットと呼び、超過確率曲線（リスクカーブ）と年平均損失を算出する確率論的分析で用いられる。

台風は、上陸すると海からのエネルギー源を失うので、中心気圧の減衰率は、台風が海上にあるか陸上にあるかで異なる。最大風速半径は、R_{max}(アールマックス)とも呼ばれ、風速が最大の地点から台風の目までの距離で、概して赤道から離れるほど大きく、また台風の強度が大きくなるほど小さくなる。

イベントセットは、一般に、過去の台風とそのパラメータを統計的に分析して、各パラメータに確率分布を与えてシミュレーションをして構築される。今後起こり得る台風とその発生確率を再定義したものなので、個々のイベントは必ずしも過去の台風と同一のものではない。

A社の台風モデルのイベントセットは、地震モデルと同様に、最終的に保険金支払い額(損失額)まで計算された際に、各イベントが、年間発生確率（又は、年発生率）と、平均損失額、損失額の標準偏差を持つイベントセットである。これに対して、B社とC社のモデルのイベントセットは、10,000回の1年間の時系列のシミュレーション、あるいは、10,000年間の時系列のシミュレーションで出力される各イベントの平均損失額からなるイベントセットである。台風の場合、一般にその発生の時間依存性はないと仮
定するため、10,000 回の 1 年間の時系列のシミュレーションと 10,000 年間の時系列のシミュレーションは、同じである。

イベントセットの他に、過去の台風を再現したイベントがあり、一般に確率論的イベントセットは別に用意されている。これにより、個々のイベントをシナリオ分析した結果を実際の保険金支払い額と比較し、モデルの検証をすることが可能となる。地震モデルと同様に、シナリオ分析の出力結果には、A社とC社のモデルでは平均損失額と標準偏差が含まれるのに対し、B社のモデルでは標準的な出力では標準偏差は含まれない。

## 風速場モデル

風速場モデルでは、台風の周囲における地表面の地形に影響されない上空での風速(傾度風)を計算する。一般に台風の中心から離れるほど風速は弱くなる。

## 地表面モデル

地表面モデルでは、地表面での地形等の影響を考慮して、地表レベルでの風速を計算する。

地表面の影響には、地形による影響と、粗度による摩擦の影響、ガスト(突風)効果がある。粗度は、地表面の凹凸具合を表すもので、例えば、何もないような平地では粗度が小さく、上空の風速があまり減衰せずに地上に下りてくるが、都市部等の建物が林立しているような場所では粗度が大きく、地上レベルの風速は上空と比べて大きく減衰する。地形や粗度は、標高データや土地利用データ等をもとに判別、分類される。

脆弱性曲線の風速の指標には、一般に、被害との相関の高さから最大瞬間風速が用いられることが多く、その場合、風速は最終的に地表面の影響を考慮したガスト(突風)係数を乗じて、1分間平均最大風速等の指標から最大瞬間風速に変換される。

風向による違いを考慮する場合には、風向毎に風上側に遡った場所からの地表面の影響をそれぞれ評価する。北側が山で南側が海といったような場合には、どちら側から風が吹いてくるかによって、地表面による影響が異なることを反映できる。

## 降雨モデル

洪水リスクを含むB社とC社のモデルでは、降雨モデルにおいて、洪水の原因となる台風発生後の降雨のモデル化を行う。降雨モデルは、過去の降雨データをもとに構築され、モデルによって、温帯低気圧への変化や台風の速度、地形の影響等が考慮される。
## 洪水モデル

洪水モデルでは、降雨量、貯水/集水システムの容量の他、モデルによっては地面への吸収率等を考慮して、洪水発生の可能性と浸水深さをモデル化する。

## 高潮モデル

高潮モデルについては、C社モデルのみ明示的にモデル化している。高潮モデルでは、最大瞬間風速、海岸からの距離、標高及び建物の高さや用途等の特性に基づき、対象敷地における浸水の深さを計算する。

台風ハザードモデルの検証は、各社とも、過去のデータを用いて、モデルによる地域毎のカテゴリー別（規模別）の台風頻度の比較等を通して行っている。

### 2 -2-2. 脆弱性モジュール

脆弱性モジュールでは、建物等のエクスポージャが強風に見舞われた場合の被り得る損害を計算する。建物等の脆弱性（耐風性、耐水性）を、強風に対しては、風速と損害率の関係を表す脆弱性曲線、洪水に対しては浸水深さと損害率の関係を表す脆弱性曲線によってモデル化する。ここで、損害率とは、再調達価格に対する損害額である。建物の用途や構造種別、建築年、階数等によって異なる脆弱性曲線が用意されている。

地震の場合と同様に、脆弱性曲線は、過去の台風における被害データや保険金支払いデータ、関連理論や工学的分析、専門家による見解等を組み合わせて構築されるため、モデルの構築と検証が一体化している。図2-5に示しているように、任意の風速あるいは浸水深さに対する平均損害率を表し、平均値まわりの不確定性も考慮される。

## 用途(物件)種別

保険会社の風水災エクスポージャは、住宅物件、一般(商業)物件及び工場(工業)物件で大別される。工業に関しては、更に細かい分類に対応した脆弱性曲線も用意されている。用途種別は、主に構造種別が不明の場合の建物の脆弱性曲線の設定と動産と利益(時間あるいは休業損失とも言う)の脆弱性曲線の設定に用いられる。

## 構造種別

保険会社の火災保険の構造級別（住宅物件については、A構造、B構造、C構造、D構造、一般・工場物件については、構造等特級、1級、2級、3級、4級）、構造材の種類に応じた構造種別（木造、鉄骨造、鉄筋コンクリート造、鉄骨鉄筋コンクリート造等）の他、自動車、海洋貨物等の脆弱性曲線もある。保険会社のエクスポージャデータには、一般に、火災保険の構造級別が使用されている。構造種別が不明の場合は、建物の用途に基づいて、モデル内で平均的な構造種別が想定される。
## 保険の目的

建物、動産及び利益（時間あるいは休業損失とも言う）は、それぞれ異なる脆弱性曲線が設定されている。利益は、建物の損害に基づく直接損害のみを対象としている。保険会社のエクスポージャデータで、建物と動産の保険金額の内訳が不明な場合は、各用途の平均的な内訳等に基づいて、保険金額を分配して分析を行う。

## 建築年

建築年によって異なる脆弱性曲線が用意されており、建築基準法の耐風性、耐水性に関わる内容が変更された年に合わせた区分になっている。保険会社のポートフォリオの分析で建築年が含まれることは稀である。建築年が不明な場合は、建物の用途や構造種別に基づいて、モデル内で平均的な建築年が想定される。

## 階数

階数によって異なる脆弱性曲線が用意されている。保険会社のポートフォリオの分析で階数が含まれることは稀である。階数が不明な場合は、建物の用途や構造種別に基づいて、モデル内で平均的な階数が想定される。

## 地域性

地域による設計基準や施工慣習の違いを考慮し、地域毎に異なる脆弱性曲線が用意されている。

## 二 次的特性

建物に関する上記項目をもとに、対応する平均的な脆弱性曲線が選択されるが、個々の建物のより細かい特性を反映させるために、建物の外装等の二次的特性(secondary modifier/characteristics)と呼ばれる項目の入力が可能で、この情報に基づき、平均的な脆弱性曲線が調整される。保険会社のポートフォリオの分析で利用されることは稀である。

モデル全体の検証は、各モデル開発会社が作成した日本の保険業界全体のエクスポージャ、あるいは、個々の保険会社の契約データを用いて、業界全体、あるいは、当該保険会社の保険金支払い額とモデルによる推定損失額とを比較して行われる。過去の台風による保険金支払い額との比較では、損失額の推定の精度を検証し、これに加えて、過去の台風による保険金支払い額と再現期間毎の推定損失額の比較をすることにより、台風の発生確率や不確定性の設定を検証する。
## 表2-2A：各社の台風モデルの方法論一覧(1/4)

構築方法の概要を参照。
表2-2B：各社の台風モデルの方法論一覧(2/4)

ハザードモジュール	イベントセットの構築(台風発生モデルと台風還移モデル)	各台風パラメータの設定方法	最大風速半径中心の風速	緯度と中心気圧の関数としてモデル化している。	中心気圧の関数としてモデル化している。	構築方法の概要を参照。
モデルで使用していない。	モデルで使用していない。	各グリッドの気候学的に求められる強度減衰率に基づいて計算している。
確率論的イベントセットのイベント数	11,000イベント	10,000回の1年間のシミュレーションによる、対象地域全体で293,000以上のイベント。このうち、日本に被害をもたらすイベントとして、35,962の上陸するイベントと48,328の接近するイベントがある。	10,000年間のシミュレーションによる、モデル対象地域全体で約150,000のイベント。	10,000年間のシミュレーションによる、モデル対象地域全体で約150,000のイベント。
歴史イベント数	501イベントこの他に、台風後にシナリオデータが作成されてユーザーに配信され、ユーザー側でモデルに組み込んで使用するイベントもある。	15イベントこの他に、台風後にシナリオデータが作成されてユーザーに配信され、ユーザー側でモデルに組み込んで使用するイベントもある。	15イベントこの他に、台風後にシナリオデータが作成されてユーザーに配信され、ユーザー側でモデルに組み込んで使用するイベントもある。	モデル対象地域全体で1,800イベント。日本に関係するものは53イベント。
風速場モデル	62の台風について150の観測所で観測された記録をもとに作成された、中心気圧、進行速度、Rmax、台風中心からの距離、形状係数の関数で定義され、さらに、伊勢湾台風など15の台風の風速分布でキャリプレーションしている。	Willoughby et al. (2006)の研究成果に基づいて、中心気圧、最大風速半径、緯度、台風の中心からの距離及び進行速度と方向の関数として、上空での風速(傾度風)を計算した。	風速場モデルは、National Weather Service (NWS) 23 (Schwerdt, et al., 1979) 及びNWS 38 (Ho et al. 1987) で発表されたアメリカ海洋大気圧局 (NOAA) のモデルに基づく。	NOAAモデルは、半径方向の風速プロファイルと左右非対称性を考慮している。半径方向の風速プロファイルは、台風の中心からの距離に応じた対象地点上空での風速を計算するもので、中心の(平均)最大風速と台風の規模のパラメータ(最大風速半径とプロファイル・ファクター)の関数となっている。規模のパラメータがわからない場合には、他のパラメータから経験的に求めている。
地表面モデル	使用データ: - 国勢調査の住宅及び人口密度のデータ - 市区毎の建築面積のデータベース - 地質調査総合センターによる土地利用・土地被覆データ - 各台風イベントに対して理論的に求められた上空での風速は、経路における相対的位置を考慮して、地上10mでの(平均)最大風速に変換される。・上記データを用いて500mグリッドの粗度区分データを作成し、各グリッドにおいて、各方角に80km遡った地点からの地表面摩擦と地形の影響を考慮した、風向別の粗度保数を設定している。・粗度保数には、平均最大風速を最大瞬間風速に変換するためのガスト・ファクター(突風保数)が含まれる。ガスト・ファクターは、対象地点に隣接する場所の地表面粗度を考慮し、平均最大風速を最大瞬間風速に変換する標準的な式を用いて計算する。・地上10mでの平均最大風速は、ガスト・ファクターを含む粗度保数を用いて最大瞬間風速に変換される。	使用データ: - 地理情報標準プロファイルによる土地利用・土地被覆データ - 国土数值情報の日本デジタル地形図による100m毎の標高データ(1km毎にして使用)・Matsuoka et al. (2006) による1km毎の地盤の平均S波速度データをもとにした水質学的な地盤分類 - 土地利用・土地被覆データ・Grimmond et al. (1999) をもとにして追加した都市分類及びB社のIEDを使用して、10km遡った8方向からの摩擦を考慮するための粗度を評価している。・標高データから得られる高解像度の地形データを用いて、各グリッドの突風、摩擦及び地形によるの影響を評価している。各グリッド間の勾配と距離を計算して、風速の增幅及び乱流の影響を評価している。	土地利用と土地被覆に基づいて1分間(平均)最大風速を2秒間最大瞬間風速に変換するガスト・ファクターは、Krayer and Marshall (1992) の研究に基づく。
降雨モデル	・衛星写真と熱帯降雨観測衛星(TRMM)のデータに基づき、各イベントの時間当たりの最大降雨量と、降雨半径(降雨範囲の中心からの平均半径)を設定する。・降雨量に大きな影響を与える、台風から温帯低気圧への変化(の時間)を考慮し、気象庁の6時間毎のデータを用いて、月毎に台風が温帯低気圧に変化する緑度を評価し、その緑度を越えた時に変化するとしている。また、この際の低気圧の形状の変化も、衛星写真と熱帯降雨観測衛星(TRMM)のデータに基づいて考慮している。	アメリカ国立気象局(National Weather Service)の降雨持続(Rainfall Climatology Persistence)モデルであるR-CLIPERを改良したものである。基本的なRLIPERモデルは、台風の中心部での最大降雨量と、台風の外側へ向けて急速に減少する降雨量の減衰に加えて、総降雨量に影響する台風の速度を考慮している。改良点には、非対称な降雨パターンをもたらす上空での急激な風速・風向の変動の影響と、降雨量を大きく増加させる山地や他の地形の影響の考慮を含む。
表2-2C：各社の台風モデルの方法論一覧(3/4)

ハザードモジュール	洪水モデル	・Matsuoka et al.(2006)から得られる平均S波速度のデータを用いて、水理学的に地盤を分類している。標高は、国土数値情報のデータである。いずれも1km毎のデータとして使用している。・総降雨量を計算した後、地盤種別、土地利用・土地被覆データ及び地形に基づいて、地面への吸水率を決定し、降雨の拡散をモデル化する。・モデルの各セルで、地面に吸収されたから、最も勾配のある方向の隣のセルへと流下する。このプロセスを全てのセルに対して行い各セルへの降雨の総流量を基に浸水深さを計算する。・地下防水タンク等、洪水防止策の影響は考慮されており、防水タンクの容量を超えると洪水が発生する。洪水防水策が破壊される事象は考慮されていない。	各イベントにおいて、各集水システムの降雨量を計算し、イベント洪水指標に変換する。一方で、アメリカ地質調査所のHydroSHEDSの500mまでの解像度の数値標高データと河川データを用いて集水システムを定義し、各集水システム内部の各グリッドに対して、集水容量指標を計算する。グリッド毎の集水容量指標とイベント洪水指標を比較して、洪水の可能性を決定する。イベント洪水指標と集水容量指標及び各集水システム特有の調整要素を用いて、浸水深さを計算する。
高瀬モデル	最大瞬間風速、海岸からの距離、標高及び建物の高さや用途等の特性の関数としてモデル化される。数値標高データ(DEM,digital elevation model)を用いて高潮高さから対象数地における浸水深さを計算する。
脆弱性モジュール	権誰方法	日本を5つの地域に分けて、各地域における各カテゴリー(規模)の台風の発生頻度を比較・権誰している。	台風の発生頻度、発生場所、台風経路、上陸時の気象パラメータ(中心気圧、最大風速半径、進行速度)等の全てのモデルパラメータとモデル結果は、過去の台風データと科学を用いて検証している。・発生頻度は、月別、地域別、規模別で比較している。・モデル化した風速と降雨量は、アメリカ海洋大気圧局のGSODと比較している。・モデル化した再現期間100年の風速を、日本建築学会による再現期間100年の設計風速と比較している。	強風モデル：国毎に検証している。対象地域全域における、台風の合計頻度とカテゴリー別の頻度を過去の台風データと比較している。主な台風については、モデルが推定した最大瞬間風速と気象庁による観測値とを比較して検証している。降雨モデル：・いつかの台風について、米国気候データセンター(NCDC)による観測データとモデル推定値を比較している。・対象地域全体における、APHRODITEによる台風による年平均降雨量とモデル推定値を比較している。・対象地域全体における降雨イベントの頻度を分析している。洪水モデル：・多数の集水システムについて、高解像度モデルを用いた場合の結果と比較して検証している。・頻度の検証をしている。・業界全体のマーケットポートフォリオを使用して過去の台風を分析した場合のモデル推定損害額を実際の洪水被害と比較している。・集水システムが大きな影響を受けたか、総損害額に対する洪水による損害額の割合が適切かを評価している。
脆弱性曲線の構築方法(強風)	・保険金支払いデータの詳細分析、建物被害統計、風に対する構造物の応答分析、風洞実験の結果、建築設計基準等をもとにしている。・構造等の建物の特性が不明の場合は、例えば構造種別が不明の場合、各構造の比率に応じて、各構造の脆弱性曲線を加重平均した脆弱性曲線を用いる。・最大瞬間風速に対する被害率で表現される。	・強風に対する脆弱性曲線は、異なる種類の建物の工学的被害データや詳細な保険金支払いデータをもとに作成され、日本の労働力や資材のコスト、建設施工の実状、損害否定の実状等に合うよう調整をしている。・強風の継続による被害の蓄積の影響を考慮している。・地域性は、構造設計されている建物については、日本建築学会の地域別の設計風速をもとに、構造設計されている建物については、台風、地震及び積雪の全てを合わせたハザードをもとにして、評価している。・利益(休業損失)の脆弱性曲線は、最新の研究成果と保険金支払いデータの詳細分析結果を取り入れ、起こり得るシナリオをイベントツリー分析を用いて作成している。・構造種別や用途種別、階数が不明の場合は、例えば構造種別が不明の場合、B社のIndustry Exposure Databaseの各構造の保険金額に応じて、各構造の脆弱性曲線を加重平均した脆弱性曲線を用いる。・地上10mでの1分間(平均)最大風速に対する損害率で表現される。	・日本と韓国の詳細保険金支払いデータ及び全ての国からの保険金支払いデータ、工学的分析・見解を組み合わせて脆弱性曲線を作成している。・強風による損害額は、洪水と高潮も含めた全ベリルによる損害額に対して、洪水や高潮の起こり得る場所とその損害額を3次元空間で考慮して、調整されている。・構造等の建物の特性が不明の場合は、例えば構造種別が不明の場合、各構造の比率に応じて、各構造の脆弱性曲線を加重平均した脆弱性曲線を用いる。・最大瞬間風速に対する被害率で表現される。
脆弱性
モジュール	脆弱性曲線の構築方法(洪水)	·1991年以降の保険・再保険業界による保険金支払いデータを使い、強風による
被害と洪水による被害の内訳は、自治体による洪水の被害及び損害データ用いて
推定した。この内訳は、2004年台風18号(Songda)と台風23号(Tokage)の保険金
支払いデータで検証している。
·住宅、商業、工業物件の建物と動産の洪水に対する脆弱性曲線は、
Dutta et al.(2003) and Zhai et al.(2005)等の研究成果や、デジタル台風や
Yamamoto and Iwaya (2002)等の過去の洪水での被害や損害の記録、
2004年に日本に甚大な被害をもたらした台風の保険金支払いデータを基に作成し
ている。
·上記データのない構造、用途、階数の建物に対しては、客観的かつ工学的手法
を用いて作成している。
·構造等の建物の特性が不明の場合は、例えば構造種別が不明の場合、各構造
の比率に応じて、各構造の脆弱性曲線を加重平均した脆弱性曲線を用いる。
·浸水深さに対する被害率で表現される。	·建築構造に関する工学的知見等に基づいて、各構造種別に対して、洪水による
被害によってかかる修復コストを設定している。
·構造等の建物の特性が不明の場合は、例えば構造種別が不明の場合、各構造
の比率に応じて、各構造の脆弱性曲線を重み付け平均した脆弱性曲線を用いる。
·浸水深さに対する被害率で表現される。
検証方法	伊勢湾台風等、被害が大きかった台風の被害データと比較して検証している。	·日本の保険業界のマーケットシェアにして約30%に相当する保険金支払いデータ
を含む、世界各地の膨大な保険金支払いデータと、B社のエンジニアによる被害調
査に基づいて検証している。	洪水の脆弱性曲線は、アメリカ連邦緊急事態管理庁(FEMA)やそのモデルの
HAZUS等のものと比較、検証している。
脆弱性曲線
の分類	構造種別	10分類
住宅物件に対する構造級別:A、B、C、D、不明、商業物件、工場物件等に対する
構造級別:特級、1、2、3、4、不明	39分類
木造、鉄骨造、鉄筋コンクリート造、鉄骨鉄筋コンクリート造、住宅物件に対する
構造級別:A、B、C、D、商業物件、工場物件等に対する構造級別:特級、1、2、3、
4、不明等
52分類
住宅、集合住宅、商業、工業、建設等	48分類
住宅物件に対する構造級別:A、B、C、D、不明、商業物件、工場物件等に対する
構造級別:特級、1、2、3、4、不明。木造、鉄骨造、軽量鉄骨造、鉄筋コンクリート
造、鉄骨鉄筋コンクリート造等
24分類
住宅で4分類、商業で8分類、工業で9分類等
用途種別	10分類
住宅、集合住宅、商業、工業、石油化学、公共施設、住宅金融公庫の住宅、不明
等
工業については、さらに細かい26分類
保険の目的	建物
動産
利益(時間あるいは休業損失とも言う)	建物
動産
利益(時間あるいは休業損失とも言う)	建物
動産
利益(時間あるいは休業損失とも言う)
建築年	3分類
·1984年以前
·1985年以降
·不明	なし	6分類
·1950年以前
·1951-1981年
·1982-2000年
·2001-2009年
·2010年以降
·不明
階数	木造は3分類(1階、1階以上、不明)
石造は4分類(1階、2-3階、4階以上、不明)
鉄筋コンクリート造、鉄骨造、鉄骨鉄筋コンクリート造は4分類(1-3階、4-7階、8階
以上、不明)	4分類
·1-3階
·4-7階
·8階以上
·不明	3分類
·低層
·中層
·高層
地域性	設計基準や地域における施工慣習をもとに5地域に区分。	都道府県毎に考慮している。	考慮していない。
二次的特性	あり	なし	3項目(平均脆弱性、低めの脆弱性、高めの脆弱性)
モデル全体の検証方法	1991年台風19号や1993年台風13号を中心とする保険金支払額のデータと比較して
検証している。	·過去50年間に日本に被害を与えた多数の台風に関して、B社の
Industry Exposure Databaseを用いたモデルによる推定損失額と保険業界
全体の保険金支払い額を比較し、いくつかの台風では地域別で比較している。
·個社の契約データを用いたモデルによる推定損害額と個社の保険金支払い額を
総額及び保険の目的別、用途別に比較している。
·強風による損失額、洪水に損失額及びその合計の損失額について、
B社のIndustry Exposure Databaseを用いた再現期間毎の損失額と過去の
保険業界全体の保険金支払い額と比較し、過去の台風の再現期間を評価・検証し
ている。	ハザードモジュール及び脆弱性モジュールがに対しても、科学者によるレ
ビューを行い、モデルが最新の科学的研究成果を取り入れていることと、モデルに
よる分析結果の妥当性を確認している。
図2-7：台風(強風)モデルの概念図
## 3 章 日本の自然災害リスク分析モデルを用いた分析

本章では、表1-3に示した各社の最新バージョンの日本地震モデルと日本台風モデルの特性を把握することを目的として行った各種分析の概要と分析結果を示す。本調査では、分析に使用できるエクスポージャデータ等に制約があり、限られた条件下で可能な分析を行った。なお、エクスポージャとは、1-3-1節で説明したモデルへの入力データとして用いられる保険契約データのことである。

### 3 -1. 使用したエクスポージャ

特定の保険会社のデータを使用せずに日本の損害保険業界全体のエクスポージャのリスクを計算するため、弊社で使用ライセンスを所有しているA社による業界エクスポージャデータの最新バージョン（2011年5月更新）を使用した。このデータは、2008年7月1日時点の日本の損害保険業界全体の地震担保保険契約と風災担保保険契約を、各社の収入保険料、人口統計、経済データ、建物面積データ及び代表的な契約条件等から、それぞれ推定したものであるが、2011年の東北地方太平洋沖地震の後の条件（エクスポージャの変化、免責金額の引き上げ、支払限度額の変更等）は反映されていないので、分析結果は2012年現在の損害を予想するものではないことに留意する必要がある。

地震：住宅物件、一般(商業)物件、工場物件

なお、住宅物件には、共済団体の提供する住宅向けの共済契約は含まれない。

台風：住宅物件、一般(商業)物件、工場物件

なお、住宅物件には、共済団体の提供する住宅向けの共済契約は含まれない。

洪水のエクスポージャは、B 社モデルにおける分析では、風災契約に対して、B 社の Industry Exposure Database で設定されている下記の付帯率を適用したエクスポージャを想定した。C 社モデルでの分析では、洪水エクスポージャの設定ができず、風災と同一のエクスポージャが想定されて分析がなされる。

住宅:80%、一般:70%、工場40%

データは、各物件の市区町村毎の保険金額の合計額からなり、下記の情報が含まれる。

地震：

所在地（都道府県と市区町村）

- 物件種別（住宅物件、一般物件、工場物件）

- 建物の保険金額（当該市区町村の総保険金額）

- 動産の保険金額(当該市区町村の総保険金額)

- 契約タイプ(支払限度額方式、縮小てん補方式)

- 地震支払い限度額又は縮小てん補割合(支払限度額方式の場合は、当該市区町村の支払限度額

の合計、縮小てん補方式の場合は、当該市区町村の支払限度額の合計を総保険金額で除した割合）

- 建物件数

台風：
所在地（都道府県と市区町村）

- 物件種別（住宅物件、一般物件、工場物件）

- 建物の保険金額

- 動産の保険金額

- 免責金額（当該市区町村の免責金額の合計）

- 建物件数

A 社との契約上、保険金額の地理的分布等、業界エクスポージャデータに関する詳細を報告書に記載することはできない。

今回用いたエクスポージャデータは、大型の工場物件等が多いマルチロケーション契約（異なる場所にある複数の建物に対して、単一の限度額等が適用される契約）が明示的に含まれていない点等、必ずしも実際の損害保険業界全体のエクスポージャデータを忠実に反映しているとは言えない。しかし、A社はこのデータを用いてモデル検証を行っていると考えられる。B社及びC社がそれぞれのモデル検証に使用している業界エクスポージャは、今回使用したものとは異なると想定される。このため、過去の災害に対する保険金支払い額の推定値については、各社独自の業界エクスポージャを使用した場合と異なる点に注意を要する。

上記データを用いた次節以降で示す結果は、地震動リスクに対する地震火災リスクの影響や台風による強風リスクに対する洪水リスクの影響、更に、都道府県毎の損害率の分布や地理的解像度以外の感度分析結果等に関して、概して各社モデルの一般的な傾向を示していると考えられる。

ただし、実際の個社データ等、異なるデータを用いた場合には、特に各社のモデルによる分析結果の大小関係やエクスポージャデータの地理的解像度の影響等に関して、今回の分析結果とは異なる傾向となる可能性があるので、注意を要する。
### 3 -2. 各社モデルによる分析結果

### 3 -2-1. 地震（住宅物件、一般物件及び工場物件を含む場合）

1）全体と物件別のリスク及び地震火災リスクの影響

ここでは、3-1 節で説明した、住宅物件（家計向けの地震担保保険契約）及び一般物件と工場物件（企業向けの地震担保保険契約）からなる日本の損害保険業界全体の地震エクスポージャを分析した結果を示す。結果は、いずれの物件についても、再保険の影響を含まない元受ベースで年間最大損害額ベース（1-3-3 節参照）の結果であり、また、地震火災費用保険金も含まない。

表 3-1 に、全体と物件別の超過確率曲線（リスクカーブ）と年平均損失、標準偏差を示す。標準偏差とは、起こり得る個々の損失の年平均損失からのぶれを表す。超過確率曲線では、モデルの性質上安定した結果が計算され、かつ、損害保険業界で一般に評価対象とされる確率レベルと考えられる再現期間 5 年から 1000 年までの範囲を対象とした。表中における被害額とは、地震担保保険契約の限度額や縮小てん補割合等の保険金の支払条件を適用する前の建物と動産の合計の被害額を指す。保険金支払い額とは、被害額に支払条件を適用した後の金額である。対象としたペリルは、地震動と地震火災であるが、地震火災によるリスクを含まない保険金支払い額も示す。

図 3-1A と図 3-1B では、各社の超過確率曲線を比較し、図 3-2 では、各社モデルの全体のリスクに対する各用途のリスクの割合を比較する。また、図 3-3 では、全体のリスクにおける地震火災リスクの影響を示す。

表 3-1 の結果を見ると、損害保険業界は、住宅、一般及び工場物件の地震担保保険契約に関して、再現期間 200 年では、3.0～7.2 兆円程度の保険金支払いに見舞われると推定される。また、年平均では、1500～2900 億円程度と推定される。しかしながら、前述の通り、分析に使用したエクスポージャは、2011 年の東北地方太平洋沖地震後の条件（エクスポージャの変化、免責金額の引き上げ、支払限度額の変更等）を反映していないので、これらの値を、2012 年現在の損害の予想値とみなすことはできない。

図 3-1A と図 3-1B の結果を見ると、被害額については、C 社、A 社、B 社の順に大きく、保険金支払い額については、再現期間が 50 年以上では、C 社、A 社、B 社の順、再現期間 25 年以下では、A 社、C 社、B 社の順に大きい。C 社と B 社は、倍近く異なる。被害額と保険金支払い額とで傾向が異なる理由としては、各地点の被害額を、支払条件を考慮して足し合わせ、ポートフォリオ全体の保険金支払い額を計算する、ファイナンシャルモジュールでの計算方法の違いが考えられる。ファイナンシャルモジュールで行われる計算は基本的には数学的な処理であり、本来違いが生じる性質のものではないが、各社が取り入れている計算効率化の方法が異なる。

図 3-2 で全体に占める各用途のリスクの割合を見ると、住宅物件のリスクが大半を占める。モデル間で各用途の内訳について、大きな差異は見られない。このことから、住宅物件、一般物件及び工場物件の相対的な脆弱性の評価が、各社のモデル間で大きく違わないと考えられる。
図3-3によると、A社モデルとB社モデルでは、地震の揺れによるリスクに対して、地震火災リスクは極めて小さく、C社モデルでは20%程度である。A社モデルでは、再現期間5年と1000年で、地震動のみの結果の方が、地震火災を含む結果よりも高くなっている。これは、モデル内で2つの損害額を足し合わせる時に仮定している確率分布の設定に起因し、保険金額に対して免責額が比較的大きい場合や支払限度額が比較的小さい場合に起こりやすい。各イベントの損害額は、ベータ分布に従うと仮定され、足し合わせた損害額もベータ分布に従うと仮定される。この仮定は、元々の2つの損害額の確率分布の形状が似ている場合には問題ないが、確率分布の形状が異なる場合には、必ずしも適切ではない。地震動による損害額と地震火災による損害額の確率分布の形状は異なるため、前述のような現象が起こる。
表 3-1：地震の全体と物件別の元受りスク－住宅物件を含む場合

(百万円)

地震動+地震火災	地震動のみ
保険金支払額	被害額	保険金支払い額
全体	住宅	一般	工場	全体	全体
A社
再現期間
1000	8,270,172	7,149,839	268,685	705,093	21,754,044	8,318,094
500	7,042,366	6,274,178	238,912	631,150	17,358,647	6,968,139
250	5,265,138	4,665,282	191,130	440,771	12,715,947	5,170,866
200	4,813,148	4,200,836	182,267	412,910	11,297,982	4,703,388
100	3,616,093	3,137,817	160,619	344,109	7,491,993	3,499,090
50	2,642,587	2,246,361	137,817	292,446	4,939,993	2,593,490
25	1,913,364	1,607,375	99,267	220,379	3,166,244	1,870,257
10	675,521	528,921	36,068	105,299	1,024,531	666,270
5	164,421	118,807	11,039	34,362	230,917	164,627
年平均損失	285,090	231,923	14,780	38,387	503,166	280,798
標準偏差	801,140	688,557	35,321	84,063	1,763,551	788,881
B社
再現期間
1000	5,773,677	5,099,171	203,415	648,369	12,822,724	5,701,464
500	4,710,888	3,987,966	152,551	532,858	9,717,586	4,518,591
250	3,423,372	2,990,489	119,194	411,870	6,995,632	3,319,115
200	2,987,863	2,631,110	104,093	388,891	6,182,902	2,822,838
100	2,424,808	2,103,311	92,145	359,516	5,019,437	2,246,600
50	1,402,996	1,082,493	63,402	265,326	2,903,614	1,364,160
25	876,189	633,524	44,202	188,409	1,649,982	864,958
10	262,953	144,767	16,820	105,776	466,320	260,624
5	99,513	48,490	5,557	44,532	155,878	99,259
年平均損失	149,294	102,712	7,169	39,414	279,033	146,169
標準偏差	473,208	389,781	18,670	77,442	983,391	460,124
C社
再現期間
1000	12,359,649	10,213,709	558,394	1,588,983	23,366,066	10,531,826
500	10,616,150	8,677,547	503,876	1,471,951	19,686,738	8,986,592
250	8,366,693	6,589,557	413,161	1,312,688	13,594,131	7,026,639
200	7,276,610	5,804,087	370,394	1,183,986	11,584,267	6,098,521
100	4,735,685	3,620,869	274,685	910,057	7,389,775	3,902,510
50	3,115,430	2,263,081	198,259	678,414	4,780,834	2,546,602
25	1,735,029	1,154,073	119,629	446,741	2,590,835	1,400,435
10	503,709	273,875	43,301	178,504	742,301	399,904
5	108,408	65,295	8,175	36,580	155,598	87,281
年平均損失	279,162	193,715	18,258	67,190	434,966	228,237
標準偏差	1,061,943	835,647	57,180	189,621	1,814,701	889,429
図 3-1A：地震(地震動+地震火災) 元受全体のリスクの 3 社比較－住宅物件を含む場合

図 3-1B：地震(地震動+地震火災) 元受全体のリスクの 3 社比較－住宅物件を含む場合（再現期間 100 年までの拡大図）
図 3-2：地震（地震動+地震火災）各用途元受リスクの割合の3社比較－住宅物件を含む場合

図 3-3：地震火災リスクの影響の 3 社比較－住宅物件を含む場合
## 2 ）都道府県別のリスク

図 3-4 には、地震動のみの場合の、元受全体の年平均保険金支払い額における各都道府県の内訳を、図 3-5 には、各都道府県の年間平均損害額を保険金額で除した年平均損害率を示す。

図 3-4 で、全体のリスクに占める各都道府県のリスクの割合を見ると、東京、神奈川、愛知、千葉のリスクで全体の5割以上を占める。また、これらに、静岡、埼玉、大阪、茨城、三重を加えた9都府県ベースでは、全体の85%程度を占める。各社のモデル間では、各都道府県の内訳について、大きな差異は見られない。

図3-5は、保険金額の影響を取り除いて比較したものである。都道府県間の年平均損害率の違いは、各都道府県のリスクの地震ハザード(地震の揺れの起こりやすさ - 地震の揺れの強さと発生確率の関係)と建物の脆弱性及び各用途の保険金額の割合に起因する。関東地方、東海地方、四国地方の都道府県等、図3-6の地震調査研究推進本部による地震ハザードマップで示される地震ハザードの高い地域と同様の地域で高い被害率となっている。

図3-4：地震(地震動のみ) 元受全体の年平均保険金支払い推定額における各都道府県の割合 - 住宅物件を含む場合

A社

B社

C社
図 3-5：地震(地震動のみ) 各社モデルによる各都道府県の年平均損害率(保険金額に対する%)－住宅物件を含む場合
図 3-6：地震ハザードマップ

今後30年間に震度6強以上の揺れに見舞われる確率（地震調査研究推進本部）
### 3 -2-2. 地震（一般物件及び工場物件を含む場合）

## 1 ）全体と物件別のリスク及び地震火災リスクの影響

ここでは、日本の損害保険業界全体の地震エクスポージャのうち、各損害保険会社が独自にリスク管理を行っている一般物件と工場物件（企業向けの地震担保保険契約）のみを対象として分析した結果を示す。結果は、再保険の影響を含まない元受ベース、年間最大損害額ベース（1-3-3 節参照）であり、また、地震火災費用保険金も含まない。なお、対象としたペリルは、地震動と地震火災であるが、地震火災によるリスクを含まない保険金支払い額も示す。

表 3-2 に、全体と物件別の超過確率曲線（リスクカーブ）と年平均損失、標準偏差を示す。

図 3-7A と図 3-7B では、各社の超過確率曲線を比較し、図 3-8 では、各社モデルの全体のリスクに対する各用途のリスクの割合を比較する。また、図 3-9 では、全体のリスクにおける地震火災リスクの影響を示す。

表 3-2 の結果を見ると、損害保険業界は、一般及び工場物件の地震担保保険契約に関して、再現期間 200 年では、5800 億～1.5 兆円程度の保険金支払いに見舞われると推定される。また、年平均では、470～850 億円程度と推定される。しかしながら、前述の通り、分析に使用したエクスポージャは、2011 年の東北地方太平洋沖地震の後の条件（エクスポージャの変化、免責金額の引き上げ、支払限度額の変更等）を反映していないので、これらの値を、2012 年現在の損害の予想値とみなすことはできない。

図 3-7A と図 3-7B の結果を見ると、被害額については、再現期間 200 年程度までは、A 社と C 社が同程度なのに対して B 社が低く、再現期間 200 年以上では、C 社、A 社、B 社の順に大きい。保険金支払い額については、C 社に対して、A 社と B 社が同程度に低い。被害額と保険金支払い額とで傾向が異なる理由としては、3-2-1 節で述べたように、ファイナンシャルモジュールでの計算方法の違いが考えられる。

図 3-8 で全体に占める各用途のリスクの割合を見ると、工場物件が 70～80%、一般物件が 20～30% である。各社のモデル間で各用途の内訳について、大きな差異は見られない。このことから、一般物件と工場物件の相対的な脆弱性の評価が、各社のモデル間で大きく違わないと考えられる。

図 3-9 によると、B 社モデルと C 社モデルでは、地震の揺れによるリスクに対して、地震火災リスクは 10% 程度以下である。図 3-3 の住宅物件を含めた場合の結果と比較すると、C 社モデルについて、地震火災のリスクの大半が住宅物件のものであることがわかる。A 社モデルでは、地震火災を含めた結果の方が含めない場合よりも低くなっているが、その理由は 3-2-1 節で述べた通りで、特に一般物件と工場物件で影響が表れやすいことがわかる。
表 3-2：地震の全体と物件別の元受リスク

(百万円)

地震動+地震火災	地震動のみ
保険金支払額	被害額	保険金支払い額
全体	一般	工場	全体	全体
A社
再現期間
1000	973,973	268,685	705,093	11,054,132	1,185,671
500	870,167	238,912	631,150	8,695,510	1,061,886
250	628,297	191,130	440,771	6,264,366	776,750
200	586,508	182,267	412,910	5,543,658	727,665
100	502,959	160,619	344,109	3,636,411	614,275
50	431,377	137,817	292,446	2,304,643	506,877
25	317,864	99,267	220,379	1,399,512	383,789
10	140,729	36,068	105,299	461,958	162,386
5	45,314	11,039	34,362	105,895	49,525
年平均損失	53,167	14,780	38,387	233,471	61,605
標準偏差	118,913	35,321	84,063	863,152	142,433
B社
再現期間
1000	890,500	203,415	648,369	7,061,093	887,982
500	746,114	152,551	532,858	5,093,473	720,438
250	608,133	119,194	411,870	3,784,981	591,911
200	573,270	104,093	388,891	3,270,262	540,633
100	465,759	92,145	359,516	2,364,379	451,419
50	363,610	63,402	265,326	1,728,557	356,563
25	269,438	44,202	188,409	1,053,231	264,372
10	138,756	16,820	105,776	358,903	138,003
5	60,451	5,557	44,532	130,561	60,085
年平均損失	46,583	7,169	39,414	164,579	46,005
標準偏差	95,591	18,670	77,442	530,573	93,423
C社
再現期間
1000	2,154,121	558,394	1,588,983	12,431,260	2,055,576
500	1,973,205	503,876	1,471,951	9,911,814	1,895,228
250	1,728,337	413,161	1,312,688	6,431,189	1,605,230
200	1,543,188	370,394	1,183,986	5,616,617	1,455,698
100	1,186,238	274,685	910,057	3,757,165	1,101,740
50	880,814	198,259	678,414	2,434,519	800,878
25	565,012	119,629	446,741	1,401,483	507,337
10	222,650	43,301	178,504	453,792	196,037
5	44,035	8,175	36,580	92,006	38,951
年平均損失	85,448	18,258	67,190	233,226	77,231
標準偏差	246,199	57,180	189,621	923,394	227,383
図 3-7A：地震（地震動+地震火災）元受全体のリスクの3社比較

図 3-7B：地震(地震動+地震火災) 元受全体のリスクの 3 社比較（再現期間 100 年までの拡大図）
図 3-8：地震（地震動+地震火災）各用途元受リスクの割合の3社比較

図 3-9：地震火災リスクの影響の 3 社比較
## 2 ）都道府県別のリスク

図 3-10 には、地震動のみを対象ペリルとした場合の元受全体の年平均保険金支払い額における各都道府県の内訳を、図 3-11 には、各都道府県の年間平均損害額を保険金額で除した年平均損害率を示す。

図 3-10 で、全体のリスクに占める各都道府県のリスクの割合を見ると、神奈川、東京、千葉、静岡のリスクで全体の5割以上を占める。また、これらに、愛知、埼玉、大阪、茨城、三重を加えた9都府県ベースでは、全体の85%程度を占める。住宅物件を含めた図3-4と比較すると、東京や愛知が他県と比べて住宅物件のリスクが高いことがわかる。各社のモデル間で各都道府県の内訳について、大きな差異は見られない。

図 3-11 は、保険金額の影響を取り除いて比較したものである。都道府県間の年平均損害率の違いは、各都道府県の地震ハザードと建物の脆弱性及び各用途の保険金額の割合に起因する。図 3-5 と同様に、関東地方、東海地方、四国地方の都道府県等で高い被害率となっている。

図 3-10：地震（地震動のみ）元受全体の年平均保険金支払い推定額における各都道府県の割合

A社

B社

C社
図 3-11：地震(地震動のみ) 各社モデルによる各都道府県の年平均損害率(保険金額に対する%)
### 3 -2-3. 台風

## 1 ）全体と物件別のリスク及び洪水リスクの影響

ここでは、3-1節で説明した、住宅物件、一般物件及び工場物件からなる日本の損害保険業界全体の風水災エクスポージやを分析した結果を示す。結果は、再保険の影響を含まない元受ベースで年間最大損害額ベース(1-3-3節参照)のものである。また、残存物取片付け費用と特別費用を明示的にモデル化できるB社のモデルでは、これらを含めて分析を行った。なお、A社とC社のモデルでは、これらは保険金支払データとの比較・検証の過程において暗示的に含まれていると考えられる。分析の際には、残存物取片付け費用は被害額の10%とし、特別費用は被害額の30%（但し、住宅物件については1契約当たり100万円、それ以外の物件については1契約当たり500万円を限度とする）とした。基本対象としたペリルは、いずれのモデルでも分析可能な台風による強風であるが、台風による洪水リスクを含めた保険金支払い額も示す。

表 3-3 に、全体と物件別の超過確率曲線（リスクカーブ）と年平均損失、標準偏差を示す。

図 3-12A と図 3-12B では、各社の超過確率曲線を比較し、図 3-13 では、各社モデルの全体のリスクに対する各用途のリスクの割合を比較する。また、図 3-14 では、洪水リスクを加えた場合の影響を示す。

表 3-3 の結果を見ると、損害保険業界は、住宅、一般及び工場物件の風災保険契約に関して、再現期間 100 年では、1.3～1.9 兆円程度の保険金支払いに見舞われると推定される。また、年平均では、1500～1800 億円程度と推定される。地震の場合と同様に、分析に使用したエクスポージャは、最新のエクスポージャを十分に反映していないので、これらの値は、2012 年現在の損害の予想値とみなすことはできない。

図 3-12A と図 3-12B の結果を見ると、再現期間が 25 年以下では、3 社のモデルの結果は比較的近いが、再現期間 25 年以上では、再現期間が高くなるほど、最も大きい C 社のモデルの結果と他 2 社のモデルの結果との差が増加する。使用したエクスポージャデータで代表的な風災保険契約の支払条件として設定されているのは、20 万円程度のフランチャイズ免責（免責額以下では支払いがなく、免責額を超えると被害額全額の支払い）のみなので、地震の場合と比較して、被害額と保険金支払い額の違いが小さい。

図 3-13 で全体に占める各用途のリスクの割合を見ると、いずれのモデルにおいても、住宅物件、一般物件、工場物件の順に大きいが、その内訳についてはモデルによって異なる。B 社モデルは、他 2 モデルと比較すると、住宅の損害が高めに出やすく、逆に、工場物件や一般物件が低めに出やすいと言える。また、C 社モデルは、他 2 モデルと比較すると、一般物件と工場物件の違いが小さいと言える。

図 3-14 によると、洪水リスクは、B 社モデルでは、再現期間が 100 年までは強風によるリスクに対して、50%～10%程度で、再現期間が高くなるにつれて割合は小さくなる。C 社モデルでは、高潮リスクが含まれる他に、前述の通り、風災契約の全てに水災が付帯されたエクスポージやが想定されていることから、他 2 社よりも非常に大きな評価になっていると考えられる。
表 3-3：台風の全体と物件別の元受りスク

(百万円)

強風のみ	強風+洪水
保険金支払額
(残存物取片付け費用と特別費用を含む)	保険金支払額
(左記費用を含まない)	被害額	保険金支払い額
全体	住宅	一般	工場	全体	全体	全体
A社
再現期間
1000	3,273,932	1,776,864	976,398	534,991	残存物取片付け費用	3,351,525	洪水モデルは
500	2,625,101	1,430,316	782,109	423,887	及び	2,697,172	開発中
250	2,036,791	1,116,875	607,067	322,292	特別費用を	2,101,878
200	1,863,828	1,024,558	555,605	292,323	明示的に	1,926,506
100	1,381,676	765,808	412,158	209,607	モデル化しない	1,436,582
50	982,656	549,421	293,310	143,146	1,030,360
25	660,133	372,200	197,128	92,065	701,646
10	340,450	193,966	101,668	45,118	373,653
5	176,226	100,892	52,511	22,839	201,718
年平均損失	176,974	99,943	52,920	24,111	203,716
標準偏差	329,072	182,472	98,356	49,615	346,910
B社
再現期間
1000	3,506,977	2,531,673	748,224	260,787	2,666,538	2,828,863	3,506,977
500	2,618,785	2,107,228	492,236	200,679	2,036,446	2,257,182	2,620,033
250	1,884,655	1,416,906	406,655	146,684	1,404,213	1,568,811	1,947,042
200	1,712,427	1,291,352	379,748	135,121	1,321,213	1,497,717	1,820,987
100	1,321,002	995,546	261,823	97,829	1,001,109	1,121,842	1,443,940
50	909,870	694,658	176,115	66,622	701,513	787,347	1,048,942
25	605,872	459,073	107,929	41,291	463,006	528,146	738,355
10	300,677	228,327	50,721	20,108	232,862	274,198	404,846
5	148,581	115,161	23,549	9,889	116,168	138,669	225,074
年平均損失	151,490	115,250	25,978	10,263	117,399	142,657	214,862
標準偏差	300,711	226,955	62,288	23,552	231,816	260,581	347,883
C社
再現期間
1000	8,333,784	4,117,173	2,412,886	1,945,765	残存物取片付け費用	8,596,479	13,467,375
500	5,907,471	2,685,885	1,621,577	1,401,297	及び	6,112,964	10,189,383
250	3,613,225	1,655,708	1,097,413	905,627	特別費用を	3,803,733	6,562,825
200	3,136,831	1,444,060	939,139	802,611	明示的に	3,364,823	5,696,201
100	1,857,209	945,095	556,014	483,061	モデル化しない	2,012,704	3,446,676
50	1,138,780	581,549	329,269	292,519	1,259,835	1,905,944
25	682,281	329,953	193,204	173,146	778,022	993,135
10	289,171	125,098	81,907	75,152	354,756	421,218
5	124,292	48,378	36,011	35,810	163,723	223,845
年平均損失	159,422	71,013	46,131	42,278	193,030	278,347
標準偏差	607,004	289,834	183,308	145,846	637,392	984,731