投資の世界では「どれぐらいのリターンがあるか」に注目が集まりがちです。株式や債券、さらには不動産といった多様な商品が存在する中で、つい「どれだけ利益を伸ばせるか」という視点に意識が偏ってしまうのではないでしょうか。
しかし一方で、市場が常に安定しているわけではなく、突発的なショックや予期せぬ変動に直面する場面は必ず訪れます。そうした時に鍵を握るのは「リスクをどう把握し、どのように管理するか」です。
たとえ普段は順調に資産を積み上げていても、一瞬で大きな損失を抱えてしまう可能性があります。
今回は、東京都立大学・吉羽要直 教授に「リスク管理の本質」について幅広くお話を伺いました。
プロフィール
吉羽 要直
東京都立大学 大学院経営学研究科 教授。1993年に東京大学大学院工学系研究科修士課程を修了後、日本銀行に入行し、金融研究所や金融機構局で金融リスクやファイナンスの研究・実務に従事。2011年に総合研究大学院大学にて博士（統計科学）を取得。2019年より東京都立大学大学院ファイナンスプログラムに着任し、2021年より現職。専門は金融リスク管理、金融データサイエンス、計量ファイナンス。所属学会は、日本統計学会、日本ファイナンス学会、日本金融・証券計量・工学学会、日本経営財務研究学会。
─まず最初に伺いたいのですが、投資における「リスク」とは一般的にどういうものを指すのでしょうか？
一番シンプルに言うと「損失が出る可能性」ですね。
基本的に投資は、資産の価値を増やしたいからやるものですが、その途中で減ってしまうこともあります。その可能性がリスクです。
─「リスク」はどうやって測れるものなのでしょうか？
リスクの測り方はいろいろありますが、伝統的には標準偏差、別の言い方では、ボラティリティを使って「どれだけ値動きがブレるか」で測ってきました。
ただ、この方法だと利益が出たときのブレも含まれてしまうので、金融業界ではあまり重視されていません。
実際に困るのは損失が出たときなので、1990年代以降、下落局面だけを捉える「バリュー・アット・リスク（VaR）」というリスク指標が主に用いられてきました。
たとえば「99％VaR」なら、1％の確率でそれ以上の損失が出る、という考え方になります。
2007〜08年の国際金融危機が起こる前までは、国際的に活動する銀行は、トレーディング勘定の資産についてこの99％VaRを使って、日々の変動を測り、それに見合う資本を銀行は持たなければならない、という規制になっていました。
ところが金融危機では、その「1％の確率」の損失が実際に起こってしまい、VaRに基づいて確保していた資本ではカバーできないという事態が生じてしまいました。
その反省から、97.5％の「期待ショートフォール」が採用されるようになりました。
これは「これ以上の損失が2.5％の確率で起こり得る部分を平均化したものをリスクとして捉える」という考え方です。
VaRが起こりうる損失を一点で区切るのに対して、期待ショートフォールはその先の損失を全部織り込むわけです。
─なるほど。つまり期待ショートフォールというのは、先ほどのVaRと呼ばれる損失リスクをさらに深掘りしたようなイメージなんでしょうか？
概念的には起こりうる損失を平均化して捉えようとしている形ですが、うまく損益をコントロールできている状況では両者の数値があまり変わりません。
というのも、もし損益をうまくコントロールして正規分布に従っている状況になっているならば、99％VaRと97.5％期待ショートフォールはほとんど一致します。
ただ、現実のデータを見ると収益は正規分布に従っていないことが多く、もっと「裾が重い」＝大きな損失が起こりやすい分布になっていることが多いのです。
ですから本当は、その裾が重い状況で生じる大きな損失の部分まできちんと考慮しなければならない。
そうした大きな損失も考慮した期待ショートフォールでリスクを測り、そのリスク量に応じて資本を積んでリスクに備える必要がある、ということになるのです。
─リスクの種類は市場リスクや信用リスク、流動性リスクなどいろいろあると思います。投資においてこれらのリスクというのは、どう考えればよいのでしょうか。
投資でまず考えるべきリスクは、やはり投資対象そのものの価格変動、いわゆる市場リスクだと思います。これはポートフォリオ全体の価値に直接影響しますから、まずはそこを押さえることが重要です。
そのうえで、ポートフォリオを組むときに特に意識すべきなのは「資産同士の相関関係」です。
資産の動きが似ていればリスクは高まりますし、逆に連動性が低ければ分散効果が働いてリスクを抑えられる。そこがポートフォリオ設計の大きなポイントだと思いますね。
─市場リスク以外に、投資で考慮すべきリスクにはどんなものがあるでしょうか？
大きいのは信用リスクと流動性リスクですね。
信用リスクというのは、例えば株や債券に投資しているときに、その発行体がデフォルトしてしまうリスクです。この場合、株の投資家は全損になりますし、債券の投資家も投資額の一部のみが返金されることになります。
これは一番大きな損失につながるので、必ず考慮しておく必要があります。
もう一つは流動性リスクです。つまり「売りたいときに本当に売れるのか」ということです。市場価格がついていても、取引量が少なくて売れない状況になると、換金できなくなって困ることがあります。
ですので、この金融商品はきちんと売れるのかどうか、そこも投資前に意識しておくべきポイントだと思います。
─ポートフォリオを組むときに、リスクも含めて考えると、資産配分ではどんな点に注意すべきでしょうか？
ポートフォリオを組むときは、まずひとつひとつの資産がどのくらいの平均リターンを持っているか、そしてどれだけ変動するか、つまりボラティリティを確認するのが基本になります。
そのうえで全体をまとめることになるわけですが、リターンの方は単純にウェイトに応じて加重平均すれば「ポートフォリオリターン」として計算できます。
一方で、リスクはそうはいかないのです。単純な足し算にはならなくて、そこが重要なところです。
なぜかといいますと、資産同士が完全に連動していない限り、リスクはある程度減らせるからです。逆方向に動く可能性が少しでもあれば、それだけ全体のリスクは下がります。
ですから、できるだけ相関の低い資産を組み合わせることがポイントになります。リターンはそのままでも、リスクを大きく抑えられることがあります。
そこはポートフォリオを構成するうえで一番注目すべき点だと思っています。
─先ほど、リスク要因の中でも「連動性のないものを組み合わせることが大切」と伺いました。ポートフォリオを組む際に、その「分散の質」を測るにはどう考えればいいのでしょうか？
基本的には「どの程度相関しているのか」を見ることになると思います。多くの場合は、過去のデータから相関を推定して判断します。
ただ、推定値ですから必ずしもその通りになるわけではなく、評価はなかなか難しいところがあります。
単純に「リターンの相関が低いから分散できている」と思ってしまうのは危険で、平時のデータに基づく相関は、リーマンショックやコロナショックのような危機のときには全く違った動きをすることが多いのです。
すなわち、どの局面を基準に見るかによって、リスクの捉え方も相関の評価も大きく変わってきますね。
─相関に対して、先生は具体的にはどういう観点で見ていらっしゃるんでしょうか。
私が注目しているのは、「場面ごとに相関の性質は違う」という点です。
そこで使っているのが「接合関数（コピュラ）」と呼ばれる統計的な手法です。これは2つの変数の関係を関数として表現するもので、単純に「相関係数1つの値」で片付けるのではなく、もっと柔軟に関係性を記述できます。
例えば、普段の状態だと株と債券は逆相関していることが多いですが、相場が大きく下落した局面では一気に同じ方向に動いてしまうこともあります。
そういう「普段と危機時で違う動き方」を接合関数を使えば表現できます。
また、ある時は正の相関が強まったり、逆にマイナスの相関が出たりと、混ざったような動きを見せるケースもあります。
接合関数を使うと、そうした複雑な相関の変化を一つの枠組みで捉えることができるのです。
─確かに株と債券も、普段は逆に動いているのに、ある時期は一緒に上がることもありますよね。例えば、政治的な要因などで、相関も変わるということなんでしょうか。
本来は、そういう政治的な要因などもしっかりモデルに組み込んでいく方が理想だと思います。ただ、そもそもそうした要因がどこまで予見できるかという問題がありますよね。
もし過去のデータから説明できる要因が見えているのであれば、それをモデルに取り込んで分析するのが望ましいと思います。
ただ、それでも説明しきれない部分というのは必ず出てくるので、その残りの部分として「相関の変化」を捉えていく必要があると考えています。
─長期分散投資でも、コロナショックのような大規模な危機では資産が一斉に下落しました。こうした相関の非対称性は、リスク管理上どのように説明できるのでしょうか。
そこを捉えるのに役立つのが、先ほど触れた接合関数です。
資産が下落するときに相関が強まる、いわゆる「危機時の相関」をモデル化することができます。
もちろん市場の動きをきちんと観測してパラメータを更新する必要はありますが、理論的には表現可能です。
そうしてモデルを構築すれば「こうした状況を考慮するとリスクがこれくらいになる」という形で、リスク量を数値として算出することもできるのです。
─接合関数を使ったモデルでリスクを表現できる、というお話がありましたが、それを踏まえて実際にリスク対応までできるものなんでしょうか？
モデルの中で「こういうリスクがある」というところまで把握することはできます。
ただ、それに対してどう対応するか、つまりヘッジをどう行うかはまた別の話になります。
もしショックが起きたときに逆に収益が出るような資産を持てれば理想的ですが、実際にはそういう都合のよい資産はほとんど存在しません。
ですので、モデルはあくまでリスクを認識するためのツールであり、そのリスクにどう対応するかは別途考えなければならないですね。
─例えば、円安やインフレといった状況があります。為替リスクも含めて、こうしたマクロ要因についてはどのように考えればよいでしょうか。
為替やインフレといったマクロ要因も、本来はモデルに入れれば説明できる部分はあると思います。ただ実際には、そこをきちんとモデリングするのは難しいのも事実です。
たとえば円安についても、ここ数年ずっと続いてきましたが、最近は一旦止まっているようにも見えます。
この先さらに円安が進むのか、逆に円高に振れるのかの方向性は正直わからない。そこが予測できるならリスクだけでなく先行きの方向性もモデル化もできるのでしょうけど、現状では不透明なのですよね。
一方でインフレは、もう少し続きそうだという見方はできるかもしれません。
そういう前提を置いて「この条件ならリスクはこうなる」と計測することは可能だと思います。
ただ、それによって資産間の依存関係がどの程度変わるのか、そこまでははっきり言えない部分もありますね。
─また、暗号資産のようにボラティリティが非常に大きい資産に対しても、そうしたモデルは有効なんでしょうか。
暗号資産のようにボラティリティが高い資産についても、基本的には有効だと思います。
ただし暗号資産の「ボラティリティが高い」というのは、実際には、そのボラティリティ自体が常に一定ではなく、すごく高い時期もあれば急に落ち着く時期もある、というように変動しているということかもしれません。
そうなると、単に「高い・低い」で捉えるのではなく、ボラティリティそのものをモデリングする必要が出てきます。
もちろん、株式であれば企業収益のような要因で説明できる部分もありますが、暗号資産のように別の要因が強く影響するケースでは、説明が難しくなることもあります。
リスク管理で使う多くのモデルは「その資産が過去にどう動いてきたか」というデータをベースにしているので、もし過去の動きから特徴をしっかり捉えられるなら、暗号資産のような高いボラティリティの資産でもモデルに落とし込めるのではないかと思います。
─これまでの過去のデータがあれば、傾向はある程度分かるということですね。
あと、リスク管理のモデルは、値そのものを予測するものではありません。
株価が次に上がるのか下がるのかを当てるのは正直不可能で、もし「確実に上がる」とわかっているなら、すでに市場に織り込まれて上がっているはずなのです。つまり、リターンは基本的にわかりません。
ただ一方で「変動の大きさ」についてはある程度予測できます。
過去に大きく動いた資産は今後も大きく動きやすいでしょうし、逆に安定していた資産は今後もしばらく落ち着いた動きをするかもしれません。
そうした変動の大きさを捉えるのがリスク管理モデルの役割であって、それは暗号資産のような新興市場でも十分に活用できると考えています。
─つまりリターンを予測するよりも、リスクを把握することの方が重要ということですね。
投資には当然リターンとリスクの両方がありますよね。一般的に、平均的なリターンが大きいものほどリスクも高い。
逆に、リスクが小さいのにリターンだけが大きいなんて“おいしい話”は、市場がちゃんと調整して消してしまうものだと思います。
だからこそ「リターンが大きそうだ」と考えたときには、その裏にどれくらいのリスクが潜んでいるのかをしっかり把握しておくことが大事なんです。
特に個人で投資する場合は、自分の資産をどう維持するかが重要になります。
実際に損失が出てしまったときに、それに耐えられるのか、その後も続けていけるのか。
そういう視点でリスクを捉えながら投資していくことが大切だと思います。
─もし個人投資家がリスクを可視化したいと思ったら、どうすればいいんでしょうか。
大規模に投資している場合は、モデルを使って計算することができますし、人に説明するときにも「このくらいリスクがありますよ」と数値で示すことができると思います。
ただ、個人投資となると少し違いますよね。必ずしも投資対象を細かく把握しているわけではなく、感覚的に投資信託などに任せているケースも多い。
私自身もそういうところがあって、「どうなるかな」と思いながら続けている部分があります。なので、個人としてはなかなか厳密にリスクを語れる立場ではない、というのが正直なところです。
─最後に伺いたいのですが、資産を守りつつ増やしていくために、一番意識すべきポイントは何でしょうか。
一番大事なのは「リスクを認識すること」だと思います。投資ではリターンがもちろん重要ですけど、それと同じくらいリスクも意識する必要があります。
リターンだけ高くてリスクが低いなんていう“うまい話”は存在しないわけですから。
リスクの捉え方としては、「これくらいの損失なら許容できる」というラインを自分の中で持つことが一つの目安になると思います。
資産そのものが持つリスクもありますが、自分自身が耐えられる損失の大きさを数値化しておけば、投資判断もしやすくなります。
自分がどこまでリスクを取れるのかを意識しながら投資することが大切だと考えています。
