JP2001060221A - 最適リスクマネジメント制御方法および最適リスクマネジメント制御装置 - Google Patents
最適リスクマネジメント制御方法および最適リスクマネジメント制御装置Info
- Publication number
- JP2001060221A JP2001060221A JP23501199A JP23501199A JP2001060221A JP 2001060221 A JP2001060221 A JP 2001060221A JP 23501199 A JP23501199 A JP 23501199A JP 23501199 A JP23501199 A JP 23501199A JP 2001060221 A JP2001060221 A JP 2001060221A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- risk
- return
- risk management
- management control
- optimal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】企業経営における実際的活動に結びつく戦略資
産（リソース）計画及びリスク／リターンの制御の計画
と期待効果をリスク／リターン分析をし、最適リスク管
理を行い、これを評価することで、総合的なリスク管理
を行う。 【解決手段】本発明では、企業経営における実際的活動
に結びつく戦略資産（リソース）計画及びリスク／リタ
ーンの制御の計画と期待効果をリスク／リターン分析を
し、最適リスク管理を行い、これを評価することで、総
合的なリスク管理を行っている。
産（リソース）計画及びリスク／リターンの制御の計画
と期待効果をリスク／リターン分析をし、最適リスク管
理を行い、これを評価することで、総合的なリスク管理
を行う。 【解決手段】本発明では、企業経営における実際的活動
に結びつく戦略資産（リソース）計画及びリスク／リタ
ーンの制御の計画と期待効果をリスク／リターン分析を
し、最適リスク管理を行い、これを評価することで、総
合的なリスク管理を行っている。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、企業経営における
実際的活動に結びつく戦略資産（リソース）計画及びリ
スク／リターンの制御の計画と期待効果をリスク／リタ
ーン分析をし、最適リスク管理を行い、これを評価する
ことで、総合的なリスク管理を行う方法及び装置に関す
る。
実際的活動に結びつく戦略資産（リソース）計画及びリ
スク／リターンの制御の計画と期待効果をリスク／リタ
ーン分析をし、最適リスク管理を行い、これを評価する
ことで、総合的なリスク管理を行う方法及び装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来の経済発展は、景気循環型であり、
景気の好不況の波があるとはいえ市場が拡大しており、
経営のリスクは主として生活をより豊かにする機能向上
型製品を開発できるかどうかにかかっていた。すなわ
ち、物不足時代には、ありあまる顧客ニーズに合わせる
ことが、経営の重要な責務であった。顧客の欲しいもの
をじっくり時間をかけて分析し、その分析結果に基づい
て商品の開発・製造・販売戦略を策定し、それを実行す
ればよく、全体のサイクルタイムが１０年以上という場
合があった。
景気の好不況の波があるとはいえ市場が拡大しており、
経営のリスクは主として生活をより豊かにする機能向上
型製品を開発できるかどうかにかかっていた。すなわ
ち、物不足時代には、ありあまる顧客ニーズに合わせる
ことが、経営の重要な責務であった。顧客の欲しいもの
をじっくり時間をかけて分析し、その分析結果に基づい
て商品の開発・製造・販売戦略を策定し、それを実行す
ればよく、全体のサイクルタイムが１０年以上という場
合があった。
【０００３】また、リスクに関しても、従来の方法は、
自国の複数の証券を様々な割合で保有したときのポート
フォリオの投資収益率データからポートフォリオの期待
収益率と投資リスク（分散ないしは標準偏差）を求めら
れる「財務情報分析の基礎」（宮川公男著、実教出版、
１９９７年５月）に公表された表計算プログラムがある
ぐらいであった。
自国の複数の証券を様々な割合で保有したときのポート
フォリオの投資収益率データからポートフォリオの期待
収益率と投資リスク（分散ないしは標準偏差）を求めら
れる「財務情報分析の基礎」（宮川公男著、実教出版、
１９９７年５月）に公表された表計算プログラムがある
ぐらいであった。
【０００４】しかし、経済復興と豊かな社会作り基盤が
ある程度まで達成されると、消費者の求めるものが変わ
ってきている。現在はモノ余り時代であり、顧客ニーズ
は多様化しているため、個々のニーズ・ウォンツをいか
に経営システムの中に取り込むかが、最大のリスクとな
っており、また、国際化に伴う為替変動リスク、すなわ
ち外国通貨の変動による円の受取額や支払額が変わると
ころの為替変動リスク等も複合化されており、このよう
なことに対応できる経営方法又は経営システムが構築さ
れていないという不具合があった。
ある程度まで達成されると、消費者の求めるものが変わ
ってきている。現在はモノ余り時代であり、顧客ニーズ
は多様化しているため、個々のニーズ・ウォンツをいか
に経営システムの中に取り込むかが、最大のリスクとな
っており、また、国際化に伴う為替変動リスク、すなわ
ち外国通貨の変動による円の受取額や支払額が変わると
ころの為替変動リスク等も複合化されており、このよう
なことに対応できる経営方法又は経営システムが構築さ
れていないという不具合があった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上記した従来の方法で
は、国際化に伴う為替変動リスク、すなわち外国通貨の
変動による円の受取額や支払額が変わるところの為替変
動リスクに対応できない問題があった。本実施形態に係
わる最適リスクマネジメント制御の方法は、まず、新事
業への進出、新製品の開発等のための資金、資産（リソ
ース）の配分の予測を行う。続いて、経営活動の前提と
なる戦略資産（リソース）計画を決定する。ここで、必
ずしも的確には予測しえない外部環境の変化に対して経
営の行動を適応させていく戦略的な要因を含んだ意志決
定である。しかし、経営が赤字あるいは支払不能となる
場合も考えられるので、企業の倒産のリスクを回避する
ため、一定の保険料を支払う必要がある。そのための最
適のリスクマネジメントの制御を行い、リソース配分を
行う。そして、いくつかの財務的満足基準によって財務
的成果を評価し、満足できれば、これで決定し、不満足
であれば、戦略資産（リソース）計画もしくはリスク／
リターンの制御へとフィードバックする。
は、国際化に伴う為替変動リスク、すなわち外国通貨の
変動による円の受取額や支払額が変わるところの為替変
動リスクに対応できない問題があった。本実施形態に係
わる最適リスクマネジメント制御の方法は、まず、新事
業への進出、新製品の開発等のための資金、資産（リソ
ース）の配分の予測を行う。続いて、経営活動の前提と
なる戦略資産（リソース）計画を決定する。ここで、必
ずしも的確には予測しえない外部環境の変化に対して経
営の行動を適応させていく戦略的な要因を含んだ意志決
定である。しかし、経営が赤字あるいは支払不能となる
場合も考えられるので、企業の倒産のリスクを回避する
ため、一定の保険料を支払う必要がある。そのための最
適のリスクマネジメントの制御を行い、リソース配分を
行う。そして、いくつかの財務的満足基準によって財務
的成果を評価し、満足できれば、これで決定し、不満足
であれば、戦略資産（リソース）計画もしくはリスク／
リターンの制御へとフィードバックする。
【０００６】予想収益（リターン）およびリスク（損
失）を予測するためのマーケット予測を行い、戦略資産
（リソース）計画による方針を受け入れた上で、経営活
動を総合的な立場から統一的にリスク／リターンの制御
する。
失）を予測するためのマーケット予測を行い、戦略資産
（リソース）計画による方針を受け入れた上で、経営活
動を総合的な立場から統一的にリスク／リターンの制御
する。
【０００７】しかし、保険をかけることによって損失を
カバーできない為替リスク等のリスクによる最悪ケース
予測をし、 更に、リスク／リターンの制御を通じて実
現される経営活動の実績値は、リスク／リターン分析さ
れ、例えば、差違を生じた場合は、リスク／リターンの
制御へとフィードバックされる。これに加えて、計画と
対比で違いはあるかの予測誤差により、リスク／リター
ンの制御の改善へとフィードバックされる。
カバーできない為替リスク等のリスクによる最悪ケース
予測をし、 更に、リスク／リターンの制御を通じて実
現される経営活動の実績値は、リスク／リターン分析さ
れ、例えば、差違を生じた場合は、リスク／リターンの
制御へとフィードバックされる。これに加えて、計画と
対比で違いはあるかの予測誤差により、リスク／リター
ンの制御の改善へとフィードバックされる。
【０００８】このような決定の適否は企業の命運に重大
な作用を及ぼすが、現在のように、スピードが要求され
る経営環境では、経営を根本的に革新しようとするに
は、経営の構造を変革する必要がある。
な作用を及ぼすが、現在のように、スピードが要求され
る経営環境では、経営を根本的に革新しようとするに
は、経営の構造を変革する必要がある。
【０００９】本発明の目的は、上記従来技術の問題を解
決すべく、最適リスクマネジメント制御の方法及びその
装置を提供することにある。
決すべく、最適リスクマネジメント制御の方法及びその
装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明による最適リスクマネジメント制御方法
においては、まず、経営活動の前提となる戦略資産（リ
ソース）計画を決定するリソース配分をデータベース化
しておく。また、予想収益（リターン）およびリスク
（損失）を予測するためのマーケット予測をデータベー
ス化しておく。更に、保険をかけることによって損失を
カバーできない為替リスク等のリスクによる最悪ケース
予測をデータベース化しておく。経営活動の実績値をデ
ータベース化しておく。具体的には、本発明は、保険を
かけることによって損失をカバーできない為替リスク等
のリスクによる最悪ケース予測をし、 更に、リスク／
リターンの制御を通じて実現される経営活動の実績値
は、リスク／リターン分析され、例えば、差違を生じた
場合は、リスク／リターンの制御へとフィードバックさ
れる。
ために、本発明による最適リスクマネジメント制御方法
においては、まず、経営活動の前提となる戦略資産（リ
ソース）計画を決定するリソース配分をデータベース化
しておく。また、予想収益（リターン）およびリスク
（損失）を予測するためのマーケット予測をデータベー
ス化しておく。更に、保険をかけることによって損失を
カバーできない為替リスク等のリスクによる最悪ケース
予測をデータベース化しておく。経営活動の実績値をデ
ータベース化しておく。具体的には、本発明は、保険を
かけることによって損失をカバーできない為替リスク等
のリスクによる最悪ケース予測をし、 更に、リスク／
リターンの制御を通じて実現される経営活動の実績値
は、リスク／リターン分析され、例えば、差違を生じた
場合は、リスク／リターンの制御へとフィードバックさ
れる。
【００１１】本発明によれば、企業経営における実際的
活動に結びつく戦略資産（リソース）計画及びリスク／
リターンの制御の計画と期待効果をリスク／リターン分
析をし、最適リスク管理を行い、これを評価すること
で、総合的なリスク管理を行うことが可能となる。
活動に結びつく戦略資産（リソース）計画及びリスク／
リターンの制御の計画と期待効果をリスク／リターン分
析をし、最適リスク管理を行い、これを評価すること
で、総合的なリスク管理を行うことが可能となる。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形
態に係わる最適リスクマネジメント制御装置の構成を示
すブロック図である。
て、図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形
態に係わる最適リスクマネジメント制御装置の構成を示
すブロック図である。
【００１３】図１中、１は最適リスクマネジメント制御
装置、２はリスク／リターンの制御を通じて実現される
経営活動の実績値データベース、３は分析データベー
ス、３５は新事業への進出、新製品の開発等のための資
金、資産（リソース）の配分の予測を行うリソース配分
予測データベース、３６は予想収益（リターン）および
リスク（損失）を予測するためのマーケット（市場）予
測データベース、３７は保険をかけることによって損失
をカバーできない為替リスク等のリスクによる最悪ケー
ス予測データベース、４は検索手段、５は演算手段、６
は記憶手段、７は比較手段、８は情報処理手段、９はキ
ーボード、１０はディスプレイ、１１はプリンタであ
る。
装置、２はリスク／リターンの制御を通じて実現される
経営活動の実績値データベース、３は分析データベー
ス、３５は新事業への進出、新製品の開発等のための資
金、資産（リソース）の配分の予測を行うリソース配分
予測データベース、３６は予想収益（リターン）および
リスク（損失）を予測するためのマーケット（市場）予
測データベース、３７は保険をかけることによって損失
をカバーできない為替リスク等のリスクによる最悪ケー
ス予測データベース、４は検索手段、５は演算手段、６
は記憶手段、７は比較手段、８は情報処理手段、９はキ
ーボード、１０はディスプレイ、１１はプリンタであ
る。
【００１４】なお、図１において、検索手段４、演算手
段５、比較手段７は、各々、専用のハードウェアであっ
てもよいが、記憶手段６に格納されているソフトウェア
を、情報処理手段８が備えたＣＰＵが実行することで実
現されるようにしてもよい。２には経営活動の実績値デ
ータベースが格納されている。
段５、比較手段７は、各々、専用のハードウェアであっ
てもよいが、記憶手段６に格納されているソフトウェア
を、情報処理手段８が備えたＣＰＵが実行することで実
現されるようにしてもよい。２には経営活動の実績値デ
ータベースが格納されている。
【００１５】以下、本実施形態に係わる最適リスクマネ
ジメント制御方法の流れについて、図２のフローチャー
トを用いて説明する。図２に示すように、新事業への進
出、新製品の開発等のための資金、資産（リソース）の
配分の予測を行う（Ｓ０１）。続いて、経営活動の前提
となる戦略資産（リソース）計画を決定する（Ｓ０
２）。ここで、必ずしも的確には予測しえない外部環境
の変化に対して経営の行動を適応させていく戦略的な要
因を含んだ意志決定である。しかし、経営が赤字あるい
は支払不能となる場合も考えられるので、企業の倒産の
リスクを回避するため、一定の保険料を支払う必要があ
る。そのための最適のリスクマネジメントの制御を行
い、リソース配分（Ｓ０３）を行う。そして、いくつか
の財務的満足基準によって財務的成果を評価し、満足
（Ｓ０４）できれば、これで決定し（Ｓ０５）、不満足
であれば、戦略資産（リソース）計画もしくはリスク／
リターンの制御（Ｓ０７）へとフィードバックする。
ジメント制御方法の流れについて、図２のフローチャー
トを用いて説明する。図２に示すように、新事業への進
出、新製品の開発等のための資金、資産（リソース）の
配分の予測を行う（Ｓ０１）。続いて、経営活動の前提
となる戦略資産（リソース）計画を決定する（Ｓ０
２）。ここで、必ずしも的確には予測しえない外部環境
の変化に対して経営の行動を適応させていく戦略的な要
因を含んだ意志決定である。しかし、経営が赤字あるい
は支払不能となる場合も考えられるので、企業の倒産の
リスクを回避するため、一定の保険料を支払う必要があ
る。そのための最適のリスクマネジメントの制御を行
い、リソース配分（Ｓ０３）を行う。そして、いくつか
の財務的満足基準によって財務的成果を評価し、満足
（Ｓ０４）できれば、これで決定し（Ｓ０５）、不満足
であれば、戦略資産（リソース）計画もしくはリスク／
リターンの制御（Ｓ０７）へとフィードバックする。
【００１６】予想収益（リターン）およびリスク（損
失）を予測するためのマーケット予測（Ｓ０６）を行
い、戦略資産（リソース）計画による方針を受け入れた
上で、経営活動を総合的な立場から統一的にリスク／リ
ターンの制御（Ｓ０７）する。
失）を予測するためのマーケット予測（Ｓ０６）を行
い、戦略資産（リソース）計画による方針を受け入れた
上で、経営活動を総合的な立場から統一的にリスク／リ
ターンの制御（Ｓ０７）する。
【００１７】しかし、保険をかけることによって損失を
カバーできない為替リスク等のリスクによる最悪ケース
予測（Ｓ０８）をし、 更に、リスク／リターンの制御
を通じて実現される経営活動の実績値（Ｓ０９）は、リ
スク／リターン分析（Ｓ１１）され、例えば、差違を生
じた（Ｓ１０）場合は、リスク／リターンの制御へとフ
ィードバックされる。これに加えて、計画と対比で違い
はあるか（Ｓ１２）から予測誤差によるか（Ｓ１３）の
リスク／リターンの制御の改善へとフィードバックされ
る。
カバーできない為替リスク等のリスクによる最悪ケース
予測（Ｓ０８）をし、 更に、リスク／リターンの制御
を通じて実現される経営活動の実績値（Ｓ０９）は、リ
スク／リターン分析（Ｓ１１）され、例えば、差違を生
じた（Ｓ１０）場合は、リスク／リターンの制御へとフ
ィードバックされる。これに加えて、計画と対比で違い
はあるか（Ｓ１２）から予測誤差によるか（Ｓ１３）の
リスク／リターンの制御の改善へとフィードバックされ
る。
【００１８】このような決定の適否は企業の命運に重大
な作用を及ぼすが、現在のように、スピードが要求され
る経営環境では、経営を根本的に革新しようとするに
は、経営の構造を変革する必要（Ｓ１４）がある。投資
の成果を、投資に対して、どのくらいの成果（リター
ン）をあげることができるかを示す円建ての総合投資収
益率ｒtの計算式は図３により求められる。米ドルへの
投資から得られる「正味の通貨投資収益率」ｅt、およ
び米国株式への投資から得られる「正味の株式投資収益
率」Ｒtから式(1)により算出される。
な作用を及ぼすが、現在のように、スピードが要求され
る経営環境では、経営を根本的に革新しようとするに
は、経営の構造を変革する必要（Ｓ１４）がある。投資
の成果を、投資に対して、どのくらいの成果（リター
ン）をあげることができるかを示す円建ての総合投資収
益率ｒtの計算式は図３により求められる。米ドルへの
投資から得られる「正味の通貨投資収益率」ｅt、およ
び米国株式への投資から得られる「正味の株式投資収益
率」Ｒtから式(1)により算出される。
【００１９】一国への外国証券投資が行われる場合の投
資収益率のリターン（期待値）Ｅ〔ｒt〕の計算式は図
４により求められる。相関係数ρ、通貨への投資収益率
の標準偏差σe、および証券への投資収益率の標準偏差
σRから式（２）により算出される。式(2)の結果から、
次のことが考えられる。
資収益率のリターン（期待値）Ｅ〔ｒt〕の計算式は図
４により求められる。相関係数ρ、通貨への投資収益率
の標準偏差σe、および証券への投資収益率の標準偏差
σRから式（２）により算出される。式(2)の結果から、
次のことが考えられる。
【００２０】ρ・σe・σRは、無視することはできな
い。
い。
【００２１】ρ・σe・σRは、為替と証券への投資に
伴う「リスク」の指標である共分散、あるいは分散と相
関関数とからなる。
伴う「リスク」の指標である共分散、あるいは分散と相
関関数とからなる。
【００２２】円建てでの投資効果は為替(ｅt)と外国証
券への投資(Ｒt)の積で表わされる。
券への投資(Ｒt)の積で表わされる。
【００２３】確率変数ｅtとＲtのそれぞれの標準偏差
（σe,σR)が大きければ大きいほど、ｅtとＲtが大きな
値をとる可能性が高く、その積が大きな値をとる。更
に、相関係数ρ（＝Cov(σt,Ｒt)/σe・σR）が＋１の
近ければ近いほど、通貨と証券の投資収益率が、お互い
に同じ方向に動くほど、ｅtとＲtの積が大きな値をとる
可能性が高い。また、それぞれの市場での収益率の乱高
下の度合いが大きいときに、ｅt・Ｒt≒０を仮定し、期
待リターンを計算すると、相関係数（ρ）が正（負）の
場合は、過小（大）評価を侵す危険がある。
（σe,σR)が大きければ大きいほど、ｅtとＲtが大きな
値をとる可能性が高く、その積が大きな値をとる。更
に、相関係数ρ（＝Cov(σt,Ｒt)/σe・σR）が＋１の
近ければ近いほど、通貨と証券の投資収益率が、お互い
に同じ方向に動くほど、ｅtとＲtの積が大きな値をとる
可能性が高い。また、それぞれの市場での収益率の乱高
下の度合いが大きいときに、ｅt・Ｒt≒０を仮定し、期
待リターンを計算すると、相関係数（ρ）が正（負）の
場合は、過小（大）評価を侵す危険がある。
【００２４】一国への外国証券投資が行われる場合の投
資収益率のリスクＶ〔ｒt〕の計算式は図５により求め
られる。投資収益率のリスクＶ〔ｒt〕式（３）、Ｒt・
ｅt≒０と仮定すると式（３)'により算出される。
資収益率のリスクＶ〔ｒt〕の計算式は図５により求め
られる。投資収益率のリスクＶ〔ｒt〕式（３）、Ｒt・
ｅt≒０と仮定すると式（３)'により算出される。
【００２５】式(3)と式(3)'が一致するのは、通貨と外
国証券の期待収益率がほぼゼロに近く、それらのV(R)、
V(e)が比較的小さな値をとる。
国証券の期待収益率がほぼゼロに近く、それらのV(R)、
V(e)が比較的小さな値をとる。
【００２６】もし、Ｅ〔ｅt〕≧０、Ｅ〔Ｒt〕≧０であ
るような状態、すなわち、通貨と証券への期待投資収益
率がともに正である市場において、相関係数の値に関わ
らず(3)＞(3)'が成立する。この場合に近似式(3)'を用
いることは、外国証券投資からのリスクを過小に見積も
ることになる。
るような状態、すなわち、通貨と証券への期待投資収益
率がともに正である市場において、相関係数の値に関わ
らず(3)＞(3)'が成立する。この場合に近似式(3)'を用
いることは、外国証券投資からのリスクを過小に見積も
ることになる。
【００２７】これ以外は、Ｅ〔ｅt〕とＥ〔Ｒt〕のマイ
ナスの値の度合いと相関係数ρの大きさに依存し、近似
誤差の度合いは異なっている。従って、簡易式(3)'を用
いれば、リスクに対して、楽観的な見通しをたて易くな
る。
ナスの値の度合いと相関係数ρの大きさに依存し、近似
誤差の度合いは異なっている。従って、簡易式(3)'を用
いれば、リスクに対して、楽観的な見通しをたて易くな
る。
【００２８】自国の株式（債権）指数と、外国のそれへ
に（１−ｘ1)とｘ1の比率で投資した場合の円で評価さ
れた安全資産のフロンティアであるポートフォリオの投
資収益率ｒの計算式は図６により求められる。ポートフ
ォリオの投資収益率ｒptは式（４）、および式（４）'
により求められる。また、このときのリターン（期待
値）Ｅ〔ｒpt〕は式（５）、リスク（分散）Ｖ〔ｒpt〕
は式（６）により算出される。国内証券へ投資したとき
の収益率と、円建て表示の外国証券への投資をしたとき
の収益率の共分散Ｃov(e1tR1t,R0t)は式（７）により算
出される。
に（１−ｘ1)とｘ1の比率で投資した場合の円で評価さ
れた安全資産のフロンティアであるポートフォリオの投
資収益率ｒの計算式は図６により求められる。ポートフ
ォリオの投資収益率ｒptは式（４）、および式（４）'
により求められる。また、このときのリターン（期待
値）Ｅ〔ｒpt〕は式（５）、リスク（分散）Ｖ〔ｒpt〕
は式（６）により算出される。国内証券へ投資したとき
の収益率と、円建て表示の外国証券への投資をしたとき
の収益率の共分散Ｃov(e1tR1t,R0t)は式（７）により算
出される。
【００２９】図７は、経営活動の実績値データベース２
に基づいたリスク／リターン分析において、資産（リソ
ース）を複数の投資対象に分配したときの資産混合であ
るポートフォリオのリターン（期待値）Ｅ〔rp〕とリス
ク（分散）V〔rp〕の軌跡を示す図である。
に基づいたリスク／リターン分析において、資産（リソ
ース）を複数の投資対象に分配したときの資産混合であ
るポートフォリオのリターン（期待値）Ｅ〔rp〕とリス
ク（分散）V〔rp〕の軌跡を示す図である。
【００３０】ここで、式(5),式(6)および式(3)、式(7)
で示される自国と外国の２国間にわたる国際分散投資が
なされる場合のリスクとリターンの関係、期待リターン
Ｅ〔rp〕とリスク（分散）V〔rp〕を平面上にプロット
することによって得られる。
で示される自国と外国の２国間にわたる国際分散投資が
なされる場合のリスクとリターンの関係、期待リターン
Ｅ〔rp〕とリスク（分散）V〔rp〕を平面上にプロット
することによって得られる。
【００３１】国際化の時代において、国際分散投資を考
える必要がある。ここで、為替と証券との間の乗法的リ
スクとリターンの関係を、国内と一つの外国証券への投
資を行っている場合について考えている。ここで、危険
のない投資率ｒFはポートフォリオへ引いた接線とな
り、ｒFRは安全資産を導入した効率的ポートフォリオの
集合体である有効フロンティアとなる。
える必要がある。ここで、為替と証券との間の乗法的リ
スクとリターンの関係を、国内と一つの外国証券への投
資を行っている場合について考えている。ここで、危険
のない投資率ｒFはポートフォリオへ引いた接線とな
り、ｒFRは安全資産を導入した効率的ポートフォリオの
集合体である有効フロンティアとなる。
【００３２】図８は本発明のマーケット（市場）データ
の過去の推移情報から相場予測の最悪ケースを予測する
方法である。一例として、平均株価の推移を示すが、保
険をかけることによって損失をカバーできない為替リス
ク等のリスクによる平均株価が振幅Ｘ以下になる発生時
間Ｔ’は、前回の株価暴落の時刻ｔ＝０のみに依存し、
前回の株価暴落から現在までτ0という期間が経過して
いるとすると、次の株価暴落までの期間Ｔ１は、τが起
きたときのｔの条件付き確率である発生確率ＦT1(t|τ
０）は式（８）のようになる。なお、相場予測の最悪ケ
ースを予測した結果は、後述の図１３で示す。
の過去の推移情報から相場予測の最悪ケースを予測する
方法である。一例として、平均株価の推移を示すが、保
険をかけることによって損失をカバーできない為替リス
ク等のリスクによる平均株価が振幅Ｘ以下になる発生時
間Ｔ’は、前回の株価暴落の時刻ｔ＝０のみに依存し、
前回の株価暴落から現在までτ0という期間が経過して
いるとすると、次の株価暴落までの期間Ｔ１は、τが起
きたときのｔの条件付き確率である発生確率ＦT1(t|τ
０）は式（８）のようになる。なお、相場予測の最悪ケ
ースを予測した結果は、後述の図１３で示す。
【００３３】図９はマーケット予測データベース３６に
おいて、国内証券および外国証券への国際分散投資を行
っている場合のリスク（分散）と期待リターンの構造を
示す図である。ここで、外貨建て証券投資への共分散リ
スクＣov(R1,e1)および国内証券と通貨投資の間の共分
散リスクＣov(R0,e1)もリスクと期待リターンに影響を
与えている。また、期待リターンの計算において、外貨
建て証券投資への共分散リスクＣov(R1,e1)が考慮され
ている。
おいて、国内証券および外国証券への国際分散投資を行
っている場合のリスク（分散）と期待リターンの構造を
示す図である。ここで、外貨建て証券投資への共分散リ
スクＣov(R1,e1)および国内証券と通貨投資の間の共分
散リスクＣov(R0,e1)もリスクと期待リターンに影響を
与えている。また、期待リターンの計算において、外貨
建て証券投資への共分散リスクＣov(R1,e1)が考慮され
ている。
【００３４】他方、リスクは通貨投資の期待リターンＥ
〔ｅ1〕国内証券投資の期待リターンＥ〔Ｒ0〕、外貨建
て証券投資の期待リターンＥ〔Ｒ1〕によって影響をこ
うむる。従って、国際分散投資の決定にあたって、その
リスクと期待リターンは、為替と証券投資の「交互作
用」効果を考慮して計算する必要がある。
〔ｅ1〕国内証券投資の期待リターンＥ〔Ｒ0〕、外貨建
て証券投資の期待リターンＥ〔Ｒ1〕によって影響をこ
うむる。従って、国際分散投資の決定にあたって、その
リスクと期待リターンは、為替と証券投資の「交互作
用」効果を考慮して計算する必要がある。
【００３５】図１０は収益率が正規分布に従うと仮定し
たときの収益率を示す図である。株値指数が平均収益率
１２％、標準偏差２０％の場合において、標準正規分布
の乱数系列に株値指数の推定標準偏差を掛けて、平均収
益率を足すことによって変換する。これによって、投資
効果をシミュレートすることに使うことができる収益率
の系列が得られる。
たときの収益率を示す図である。株値指数が平均収益率
１２％、標準偏差２０％の場合において、標準正規分布
の乱数系列に株値指数の推定標準偏差を掛けて、平均収
益率を足すことによって変換する。これによって、投資
効果をシミュレートすることに使うことができる収益率
の系列が得られる。
【００３６】図１１は資金、資産等のリソース配分予測
データベース３５において、１０００回のモンテカルロ
シミュレーションに基づく５年後の１０万ドルの最終価
値の度数分布を示している。この情報から、投資価値は
最終的に当初と同等かあるいは増加する可能性が高いと
予想される。
データベース３５において、１０００回のモンテカルロ
シミュレーションに基づく５年後の１０万ドルの最終価
値の度数分布を示している。この情報から、投資価値は
最終的に当初と同等かあるいは増加する可能性が高いと
予想される。
【００３７】図１２は本発明のモンテカルロシミュレー
ションを実行するための方法を示す図である。このシミ
ュレーションによれば、計算の対象となる戦略資産数や
キャッシュ・フロー（現金収支）数の増加に対して、計
算量が比例的にしか増加せず、効率がよい。まず、計算
にあたって、試行回数の設定（Ｓ２０）を行う。次に２
個の一様乱数ｕi,ｕｉ＋１を式（９）に示すボックス・
ミュラーの式により、正規乱数Ｚi,Ｚi+1を生成させる
（Ｓ２１）。更に、一様乱数を発生（Ｓ２２）させる。
このようにして、平均値μ、標準偏差σの統計量を計算
させる。
ションを実行するための方法を示す図である。このシミ
ュレーションによれば、計算の対象となる戦略資産数や
キャッシュ・フロー（現金収支）数の増加に対して、計
算量が比例的にしか増加せず、効率がよい。まず、計算
にあたって、試行回数の設定（Ｓ２０）を行う。次に２
個の一様乱数ｕi,ｕｉ＋１を式（９）に示すボックス・
ミュラーの式により、正規乱数Ｚi,Ｚi+1を生成させる
（Ｓ２１）。更に、一様乱数を発生（Ｓ２２）させる。
このようにして、平均値μ、標準偏差σの統計量を計算
させる。
【００３８】図１３は最悪ケース予測データベース３７
において、本発明による相場予測の最悪ケースを予測し
た結果を示す図である。ある振幅以下の相場の間隔を将
来の相場暴落の発生確率を指数確率紙にプロットしたも
のである。ある時間ｔ０＝６ヶ月を境にして、特徴的な
折れ曲がりを示している。
において、本発明による相場予測の最悪ケースを予測し
た結果を示す図である。ある振幅以下の相場の間隔を将
来の相場暴落の発生確率を指数確率紙にプロットしたも
のである。ある時間ｔ０＝６ヶ月を境にして、特徴的な
折れ曲がりを示している。
【００３９】
【発明の効果】本発明によれば、企業経営における実際
的活動に結びつく戦略資産（リソース）計画及びリスク
／リターンの制御の計画と期待効果をリスク／リターン
分析をし、最適リスク管理を行うことができる効果を奏
する。
的活動に結びつく戦略資産（リソース）計画及びリスク
／リターンの制御の計画と期待効果をリスク／リターン
分析をし、最適リスク管理を行うことができる効果を奏
する。
【図１】本発明に本発明の実施形態に係わる最適リスク
マネジメント制御装置の構成を示すブロック図である。
マネジメント制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係わる最適リスクマネジメント制
御方法の流れを示す図である。
御方法の流れを示す図である。
【図３】投資の成果を、投資に対して、どのくらいの成
果（リターン）をあげることができるかを示す総合投資
収益率の計算式を示す図である。
果（リターン）をあげることができるかを示す総合投資
収益率の計算式を示す図である。
【図４】一国への外国証券投資が行われる場合の投資収
益率のリターン（期待値）の計算式を示す図である。
益率のリターン（期待値）の計算式を示す図である。
【図５】一国への外国証券投資が行われる場合の投資収
益率のリスクの計算式を示す図である。
益率のリスクの計算式を示す図である。
【図６】安全資産のフロンティアであるポートフォリオ
の投資収益率の計算式を示す図である。
の投資収益率の計算式を示す図である。
【図７】ポートフォリオのリターン（期待値）とリスク
（分散）の軌跡を示す図である。
（分散）の軌跡を示す図である。
【図８】マーケット（市場）データの過去の推移情報か
ら相場予測の最悪ケースを予測する方法を示す図であ
る。
ら相場予測の最悪ケースを予測する方法を示す図であ
る。
【図９】国内証券および外国証券への国際分散投資を行
っている場合のリスク（分散）と期待リターンの構造を
示す図である。
っている場合のリスク（分散）と期待リターンの構造を
示す図である。
【図１０】収益率が正規分布に従うと仮定したときの収
益率を示す図である。
益率を示す図である。
【図１１】モンテカルロシミュレーションに基づくドル
の最終価値の度数分布を示す図である。
の最終価値の度数分布を示す図である。
【図１２】モンテカルロシミュレーションを実行するた
めの方法を示す図である。
めの方法を示す図である。
【図１３】相場予測の最悪ケースを予測した結果を示す
図である。
図である。
１…最適リスクマネジメント制御装置、２…経営活動の
実績値データベース、３…分析データベース、３５…リ
ソース配分データベース、３６…マーケットデータベー
ス、３７…最悪ケース予測データベース、４…検索手
段、５…演算処理手段、６…記憶手段、７…比較手段、
８…中央演算処理手段、ＣＰＵ、９…キーボード、１０
…ディスプレイ、１１…プリンタ。
実績値データベース、３…分析データベース、３５…リ
ソース配分データベース、３６…マーケットデータベー
ス、３７…最悪ケース予測データベース、４…検索手
段、５…演算処理手段、６…記憶手段、７…比較手段、
８…中央演算処理手段、ＣＰＵ、９…キーボード、１０
…ディスプレイ、１１…プリンタ。
Claims (8)
- 【請求項１】経営活動の前提となる新事業への進出、新
製品の開発等のための資金、資産（リソース）の配分の
予測を行うにあたり、予想収益（リターン）およびリス
ク（損失）を予測するためのマーケット予測データベー
スと、保険をかけることによって損失をカバーできない
為替リスク等のリスクによる最悪ケース予測データベー
スと、経営活動の実績値データベースと、リスク／リタ
ーンの制御を通じて実現される経営活動の実績値は、リ
スク／リターン分析され、最適リスク管理を行い、これ
を評価することで、総合的なリスク管理を行うことが可
能となることを特徴とする最適リスクマネジメント制御
方法。 - 【請求項２】請求項１記載の最適リスクマネジメント制
御方法であって、新事業への進出、新製品の開発等のた
めの資金、資産（リソース）の配分の予測を行うことを
特徴とする最適リスクマネジメント制御方法。 - 【請求項３】請求項１または２記載の最適リスクマネジ
メント制御方法であって、国内証券および外国証券への
国際分散投資を行っている場合のリスク（分散）と期待
リターンの構造を示すようなマーケット予測データベー
スを格納することを特徴とする最適リスクマネジメント
制御方法。 - 【請求項４】保険をかけることによって損失をカバーで
きない為替リスク等のリスクによるマーケット（市場）
データの過去の推移情報から相場予測の最悪ケースを予
測を行うことを特徴とする最適リスクマネジメント制御
方法。 - 【請求項５】経営活動の前提となる新事業への進出、新
製品の開発等のための資金、資産（リソース）の配分の
予測を行うにあたり、予想収益（リターン）およびリス
ク（損失）を予測するためのマーケット予測データベー
スと、保険をかけることによって損失をカバーできない
為替リスク等のリスクによる最悪ケース予測データベー
スと、経営活動の実績値データベースと、リスク／リタ
ーンの制御を通じて実現される経営活動の実績値は、リ
スク／リターン分析され、最適リスク管理を行い、これ
を評価することで、総合的なリスク管理を行うことが可
能となることを特徴とする最適リスクマネジメント制御
装置。 - 【請求項６】請求項５記載の最適リスクマネジメント制
御装置であって、新事業への進出、新製品の開発等のた
めの資金、資産（リソース）の配分の予測を行うことを
特徴とする最適リスクマネジメント制御装置。 - 【請求項７】請求項５または６記載の最適リスクマネジ
メント制御装置であって、国内証券および外国証券への
国際分散投資を行っている場合のリスク（分散）と期待
リターンの構造を示すようなマーケット予測データベー
スを格納することを特徴とする最適リスクマネジメント
制御装置。 - 【請求項８】請求項７記載の最適リスクマネジメント制
御装置であって、保険をかけることによって損失をカバ
ーできない為替リスク等のリスクによるマーケット（市
場）データの過去の推移情報から相場予測の最悪ケース
を予測を行うことを特徴とする最適リスクマネジメント
制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23501199A JP2001060221A (ja) | 1999-08-23 | 1999-08-23 | 最適リスクマネジメント制御方法および最適リスクマネジメント制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23501199A JP2001060221A (ja) | 1999-08-23 | 1999-08-23 | 最適リスクマネジメント制御方法および最適リスクマネジメント制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001060221A true JP2001060221A (ja) | 2001-03-06 |
Family
ID=16979756
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23501199A Pending JP2001060221A (ja) | 1999-08-23 | 1999-08-23 | 最適リスクマネジメント制御方法および最適リスクマネジメント制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001060221A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002304443A (ja) * | 2001-04-04 | 2002-10-18 | Mitsubishi Electric Corp | 電力売買契約支援装置 |
| JP2003050896A (ja) * | 2001-08-08 | 2003-02-21 | Mitsui & Co Ltd | 連結リスクマネジメントデータベースシステム |
| SG114635A1 (en) * | 2002-10-24 | 2005-09-28 | Bayer Ag | Method and computer system for project portfolio management |
| JP2021163478A (ja) * | 2020-03-31 | 2021-10-11 | 英隆 川北 | データ処理装置およびデータ処理方法 |
| CN115983636A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-04-18 | 深圳市中政汇智管理咨询有限公司 | 风险评估方法、装置、设备及存储介质 |
-
1999
- 1999-08-23 JP JP23501199A patent/JP2001060221A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002304443A (ja) * | 2001-04-04 | 2002-10-18 | Mitsubishi Electric Corp | 電力売買契約支援装置 |
| JP2003050896A (ja) * | 2001-08-08 | 2003-02-21 | Mitsui & Co Ltd | 連結リスクマネジメントデータベースシステム |
| SG114635A1 (en) * | 2002-10-24 | 2005-09-28 | Bayer Ag | Method and computer system for project portfolio management |
| JP2021163478A (ja) * | 2020-03-31 | 2021-10-11 | 英隆 川北 | データ処理装置およびデータ処理方法 |
| JP7300755B2 (ja) | 2020-03-31 | 2023-06-30 | 英隆 川北 | データ処理装置およびデータ処理方法 |
| CN115983636A (zh) * | 2022-12-26 | 2023-04-18 | 深圳市中政汇智管理咨询有限公司 | 风险评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115983636B (zh) * | 2022-12-26 | 2023-11-17 | 深圳市中政汇智管理咨询有限公司 | 风险评估方法、装置、设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Schwab et al. | Exploring financial sustainability of SMEs during periods of production growth: A simulation study | |
| US8635147B2 (en) | System, method and program for agency cost estimation | |
| US20070129981A1 (en) | Business solution management | |
| Fernandez et al. | A novel approach to select the best portfolio considering the preferences of the decision maker | |
| Goli et al. | Designing a portfolio-based closed-loop supply chain network for dairy products with a financial approach: Accelerated Benders decomposition algorithm | |
| Davari‐Ardakani et al. | Multistage portfolio optimization with stocks and options | |
| Yan et al. | Estimating liquidity risk using the exposure‐based cash‐flow‐at‐risk approach: An application to the UK banking sector | |
| Rebiasz | Selection of efficient portfolios–probabilistic and fuzzy approach, comparative study | |
| JP2010507872A (ja) | 取引費用の取引後取引費用予測のためのシステム及び方法 | |
| US8392313B2 (en) | Financial options system and method | |
| Palguna et al. | Mid-price prediction in a limit order book | |
| Takahashi | An Analysis of the Influence of dispersion of valuations on Financial Markets through agent-based modeling | |
| JP2001060221A (ja) | 最適リスクマネジメント制御方法および最適リスクマネジメント制御装置 | |
| Guastaroba | Portfolio optimization: Scenario generation, models and algorithms | |
| Liu et al. | Financial stability or instability? impact from chinese consumer confidence | |
| Sapna et al. | Comparative Analysis of root finding algorithms for implied volatility estimation of ethereum options | |
| Pankratova et al. | Using trading system consolidated models in stock exchange price forecasting | |
| Maron et al. | Formulation of Agile Business Rules for Purchasing Control System Components Process Improvement | |
| Kull | Portfolio optimization for constrained shortfall risk: Implementation and IT Architecture considerations | |
| Bhattacharyya | Possibilistic Sharpe ratio based novice portfolio selection models | |
| Wang et al. | Supply Chain Decision‐Making Based on Warehouse Receipt Pledge and Risk Consideration under Twice Ordering Mode | |
| Thach et al. | Impact of monetary and macroprudential regulation on bank stability: A bayesian mixed-effects analysis | |
| Al Ghamdi | The role of technical analysis indicators over equity market (nomu) with R programing language | |
| Wan | Option contract design for a multi-period VMI supply chain | |
| Su | The Macroeconomics of BigTech |