金融危機から学ぶ、これからのリスク管理術

金融商品への投資においてまず理解すべきリスクは、投資した商品の価格が変動して評価損が生じるリスクです。これは市場リスクと呼ばれています。

次に理解すべきリスクは投資した企業あるいは取引相手がデフォルトして債権が回収できなくなるリスクです。これは信用リスクと呼ばれています。例えば、ある企業への株式に投資している場合、その企業が倒産すると、銀行からの借入や発行していた社債については債務なので即時に返済する義務が生じます。一方で、企業にとっては株式で集めた資金は出資金で返済する必要がありません。したがって、企業が倒産すると株式価値は基本的にゼロになります。投資においてはここは大きなリスクであり、しっかりと投資対象の信用度を把握している必要性があります。

3つめは市場流動性のリスクです。市場リスクで価格変動を把握する場合、価格がついていることが前提となります。ところが、そもそも市場で活発に取引されているわけではない金融商品の場合や市場に大きなストレスが生じた場合には、その商品の価格を下げても対応する取引相手がみつからず、スパイラル的に価格が下落していくことがあります。こうした市場流動性のリスクも投資の際に注意する必要性があります。特に、活発に取引されているわけではない低流動の金融商品への投資は、収益が大きそうであっても流動性リスクへの対価と理解する必要があります。

1つ1つの金融資産への投資という観点で理解しておくべきリスクは、上記のとおり、(1)市場リスク、(2)信用リスク、(3)市場流動性リスクが主なものになりますが、複数の金融資産への投資全体のリスクを把握することも重要です。特に市場リスクに関しては、1つの金融資産にだけ投資している場合は価格が下落してしまうと評価損が確定することになってしまいますが、別の資産にも投資していてそちらは同時点で逆に価格が上昇している場合には、2つの投資資産全体での評価損は抑えられることになります。投資資産として複数の金融資産を持つことやその配分のことをポートフォリオと呼びますが、ポートフォリオをうまく構成することで一定の期待収益を確保しつつ、リスクを抑えることができます。どのような資産構成にし、配分を行うかは投資の肝ともいえます。

先ほど考察したリスクのうち、市場リスクを管理する場合は基本的には投資しているポートフォリオの時価がどの程度変化（下落）しうるかを把握することが原則です。特に、時価会計を原則としている金融機関を含む企業では、投資ポートフォリオの時価が下落し、評価損が生じている場合は損失を計上する必要があります。一方で余裕資金のある個人の投資の場合は、評価損を意識しつつも売却せずに保有し続けて時価の回復を待つことも可能です。特に、市場が本源的な価格よりも低く評価していると判断できる場合は、むしろ投資のタイミングと考えることも多いようです。

短期投資の場合は時価の変化が市場リスクになりますが、長期投資の場合は必ずしもそうとも限りません。例えば、金融機関の市場リスク管理において、売買目的ではなく満期まで保有する目的の債券は扱いが異なります。ここで考える債券は日本の国債のように利払いや元本の償還が必ず行われ、信用リスクを伴わないものを想定しています。そのような前提では、満期まで保有する目的の債券はその時価が下落しても満期まで持ち切れば利払いと元本の償還が確定してリスクはほぼないとみなせます。

ポートフォリオの組み方で重要なのは、投資対象の個別の平均的な金融資産変動（＝期待収益率）や単体でのリスク（資産変動のブレ、標準偏差）はもちろんですが、組み方の観点では投資対象の資産変動間の相関が重要です。平均的な期待収益率や単体でのリスクがほぼ同じ資産でも、連動性が強いか、ほぼ無関係に独立な変動をするか、あるいは、逆の連動性（景気が悪いときに一方が下落しやすいのに対し、もう一方はむしろ上昇しやすいなど）があるか、によってポートフォリオの組み方で投資全体のリスクが異なってきます。

例えば2資産への投資を考えたときに、その2資産の変動に逆の連動性（逆相関）があれば、一方の価格が下落していてももう一方の価格は上昇する傾向にあり、全体としてリスクは大幅に減らせます。逆相関は極端な例ですが、相関が弱い資産を組み合わせて投資することができれば、リスクを減らした運用が可能です。一般に各資産のリスクを単純に投資割合に応じて加重和をとった量はポートフォリオのリスクの最大値になります。これは各資産が完全に連動する（＝相関1）のときのリスク量になります。なるべく資産変動の相関が低い資産を組み合わせてポートフォリオを構成したときに、最大のリスク量からどれだけリスク量を減らせるかは分散効果と呼ばれます。もちろん多くの資産に分散投資すると取引コストが嵩んでしまうことは考慮しなければなりませんが、市場リスクを抑える観点では分散投資によりなるべく分散効果のある投資を目指すことが望ましいとされています。

1990年代以降2007〜08年の金融危機の前までは、特に先進的で国際的な銀行を中心に過去のデータに基づいて洗練されたリスク管理を行っていました。また、多数の貸出債権のデフォルトについて債権間の相関を一般化した従属関係を正規接合関数（Gaussian copula）と呼ばれる比較的扱いやすいモデルで捉え、証券化した商品の評価を行っていました。

ここで証券化とは、多数の貸出債権を集めて、その集めた債権（プールと呼ばれる）からの返済キャッシュフローを分配する仕組みです。1つの貸出債権だけであればデフォルトしてしまうと予定の返済が行われないことになってしまいますが、多数の貸出債権を集めた債権プールで、損失が発生したら真っ先に負担する部分（トランシェ）としてエクイティ、債権プールで大多数の債権がデフォルトしなければ損失を負担することがないシニア・トランシェを構成していくことができます。こうして構成した別のプールからなる複数のトランシェをもう一度集めて再度証券化を行うことなども行われていました。2007〜08年の金融危機ではこうした証券化商品の評価や過去データに基づくリスク管理という点が批判の対象になりました。

過去データに基づくリスク管理では、過去に生じたことがない極端な事象を捉えられないことから、フォワードルッキングなリスク管理が推奨されるようになり、具体的には現時点のさまざまな情報から将来生じ得る可能性が考えられるいくつかの極端なシナリオを想定し、そうしたストレス事象への対応を考えるストレステストの活用が増えました。証券化については再証券化などを行うことで、元々の債権の状態や評価がわからなくなっていたという批判もありました。そうしたこともあり、金融危機後には再証券化商品は減りました。

債権のデフォルトに関する相関の表現に用いられていた正規接合関数についても学術的に再検討するようになりました。このモデルは多数の債権の信用状態を多変量正規分布で捉え、相関は多変量正規分布のパラメータである相関行列で表現しようとするものです。信用状態がある閾値を下回るとデフォルトとなるモデルで、デフォルトするときには信用状態が極端に低い値をとることになります。そうした極端な状態での相関を表現する指標が裾従属係数と呼ばれるものになるのですが、正規接合関数の裾従属係数は相関が1でない限りゼロ、すなわち、漸近的には独立という性質があります。ですが、信用状態が悪化している状況では相関はむしろ強まるのが実態です。こうしたことから、私自身は金融リスク管理に利用するのに適した接合関数はどのようなものか、裾従属性を中心に考察して利用方法を提案する研究を進めています。

その通りです。通常時と危機時では資産間の相関構造が大きく変化しますが、従来のモデルではこれを適切に捉えきれていませんでした。特に極端な状況下では、多くの資産が同時に下落するという「裾の厚い」分布特性を持つことが分かっています。こうした現象を適切にモデル化することが、より効果的なリスク管理につながるのです。