Palisade アジア・パシフィック株式会社

輸送プロジェクトにおけるリスク分析と意思決定支援

Thu, 24 May 2012 13:08:27 +0900

石油 1 リットルの値段が 1.65 ユーロにも上るデンマークでは、輸送計画をできる限り効率化する必要に迫られています。

そこで Technical University of Denmark (デンマーク技術大学) 助教授のキム・バング・サリング博士は、『リスク分析と意思決定支援』を受講する大学院生に対して、輸送プロジェクトを見直す際はまずすべてを疑うことから始めるよう奨励しています。具体的には、計画を立てる際にプロジェクトのメリットについてあまりに楽観的な推測をしていないか、費用額を過小評価していないか、といった疑問を問いかけます。

サリング博士は、「授業では @RISK ソフトウェアを使って、条件の似通った参考事例からの実際の結果に基づく確率分布を計算します。このソフトウェアではモンテカルロシミュレーションを用い、意思決定支援モデルにおいて不確実要素を考慮することが可能です」と話しています。

同博士は工学修士課程に在籍中の 2003 年以来 @RISK を愛用しています。@RISK は、2008 年 11 月に行われた「Assessment of Transport Projects: Risk Analysis and Decision Support (輸送プロジェクトの評価: リスク分析と意思決定支援)」という博士論文試問のために同博士が作成した意思決定支援ツールをサポートしています。サリング博士は、「このソフトウェアはわかりやすく、輸送の研究や計画にも簡単に応用できます」と語ります。

「その使いやすさから、デンマークをはじめ米国ニュージャージー州にいたる各国の大学で研究プロジェクトに利用されています。」

博士によれば、「現在当学部では、デンマークのアールボーグ大学、プリンストン大学、そしてオックスフォード大学と協力し、輸送プロジェクトの評価プロセスにおける不確実性を調査する大規模な研究プロジェクトを実施しています。このプロジェクトは、一般的な輸送の需要と輸送モデルに内在する特定の不確実要因の調査を目的としています」ということです。

このプロジェクトは Danish Strategic Research Council (デンマーク戦略調査委員会) が研究資金を出資し、2013 年まで実施される予定です。

» 交通輸送センターにおける @RISK の活用事例詳細

リスク分析ソフトによる不動産管理の意思決定プロセス改善

Tue, 08 May 2012 13:11:53 +0900

英国では新聞雑誌からテレビに至るまで不動産に関する話題は尽きることがありません。特に不動産投資で儲ける方法についての記事やニュースは何度も繰り返し報道されます。

リスクアプリケーション開発業者の RisqWorx 社では、商業用不動産の開発業者が投資収益についてより正確な判断を下すための革新的なツールを開発しました。同社の開発したモデルは、Palisade の @RISK (この製品は Microsoft Project と Excel に対応しています) を使用して、物件購入の意思決定に活用できる分かりやすいデータを買い手に提供します。

特定の物件を購入すべきかどうかを従来の方法で判断するには、単純に sum 関数を使って売値から購入価格と改築・改造・建築コストを差し引いて、利益を計算します。しかし、この程度の意思決定評価では、利鞘を大きく左右したり、ともすると利益率に食い込む可能性のある可変要因を考慮に入れることができません。たとえば、建築費の見積もりが当初は 1 平方フィートあたり 200 ポンドであっても、これが施工中に 1 平方フィートあたり 400 ポンドに上昇した場合、財政的に見て購入の可能性は弱まります。同様に、プロジェクトが予定期間内に完了しない場合には銀行ローンの利率が上がり、利益率全体に影響します。財政リスクの分析ではこのような要因を考慮する必要があります。

これがビジネスに不可欠な課題となり得ることを認識した RiskWorx 社は、モンテカルロシミュレーションを使って物件ポートフォリオに関するすべての変数を計算式に折り込むことが可能な @RISK リスク分析モデルを開発しました。変数にはビルの購入費、建築費と資材費、建築プロジェクトの所要期間、諸手数料、利率、そして売値または賃貸収入 (これは景気や商用物件市場の影響を受けます) などが含まれます。

不動産会社の経営陣は、このモデルが提供する「適性評価」によって、どの物件が最適な投資利益を生むかを判断するのに必要な情報を得ることができます。

» RisqWorx 社と @RISK についての詳細

超高速のコールとプット

Tue, 01 May 2012 07:42:30 +0900

株式市場には常に極度の緊張感が伴いますが、財政リスク分析の中でもオプション価格は特に投機性が強いと言えます。今年前半にアイルランドのあるソフトウェア開発業者が英国のハードウェア会社と協力し、100 万銘柄のオプションを 17 秒で評価できるという、これまでの記録を超える高速のオプションの価格付けについてホワイトペーパーを発表しました。

これはオプションの性質とその株式市場における仕組みを考慮すると、まさに信じ難いスピードであり、正直気に掛かるところでもあります。オプションとは特定の価格で資産を売買するための契約です。オプション自体を購入できるので、その基になる銘柄を取引する市場に加えて、オプションを取引する市場が生まれます。売り手が提供するオプションのことを「プット」と呼び、買い手のオプションを「コール」と呼びます。オプションには期限があり、これが経過するとその価値はゼロになります。オプションを購入してから期限が切れるまでの間、オプションの価値は変動します。そのため、株式オプション取引は非常にリスクが高く、Excel ソフトでモンテカルロ手法を使って解決するのに適した問題となります。モンテカルロシミュレーションは、オプションの価格付け評価に用いられる統計分析手法の 1 つですが、特に高速取引をする企業家に愛用されています。

ところで前述の英国企業が用いた超高速モデルは、有効期日に権利行使しなければならない「ヨーロピアンオプション」を用いています。そのため、時間とその経過に連れて変化する条件の変動を排除して、計算を簡易化できるのです。財務分析モデルを作成する際、簡易度が計算速度に直接関係していることは周知の事実です。それにも関らずこのホワイトペーパーには、高速ソフトウェアとハードウェアを最速で実行した場合、1 秒に 300 億のオプション銘柄の価格付けが可能だと報告されています。

このように信じ難いスピードは、やはり現実にはあり得ないと言うことです。このまま高速化が続けば、いずれ投資家がコールやプットを売り買いする時間さえなくなってしまうことでしょう。

夢の鉄道: Railway-Technology.com による Palisade リスク分析インタビュー

Mon, 23 Apr 2012 14:43:08 +0900

2011 年 3 月に書いたブログ記事で、鉄道輸送への投資に関する複雑な意思決定プロセスにおけるリスク分析の役割について取り上げました。この記事は、英国の高速鉄道網計画に関する論議や、スロバキア鉄道会社が自社の資金戦略の一環として @RISK を利用したことに対する考えを書いたものです。

この記事と SRC の完全活用事例を目にしたオンラインメディアの Railway-Technology.com が、当社の欧州地域常務取締役であるクレーグ・フェリに詳細インタビューを行いました。このインタビューを収めた記事「Railway Software for Hard Decisions (難しい意思決定に鉄道ソフトウェアを活用)」で、フェリはモデリングソフトウェアの仕組みについてと、欧州各国の鉄道会社による同ソフトウェアの活用事例について語っています。

また、英国でここ数年冬の悪天候から通勤ダイヤが大混乱したケースなど、鉄道会社が緊急時対応計画を準備する際の支援ツールとしてリスク分析サービスを役立てる方法についても述べられています。

» Railway-Technology.com の記事 (英語)

サプライチェーン管理の微調整

Wed, 18 Apr 2012 15:35:55 +0900

先日 Software Advice で、Demand Driven Institute のチャド・スミスとキャロル・タックの両氏が執筆したサプライチェーン計画に関するゲストブログ投稿を見かけました。両氏の目的は、メーカーが資材所要量計画を立てる方法を変えることにより、サプライチェーンの効率と即応性を向上させるというものです。両氏は、従来の汎用 ERP ソフトウェアでは世界に広がる製造部門の資材管理とスケジュールの複雑さに対応できないと判断し、「プッシュ＆プロモート」から「ポジション＆プル」へのパラダイムシフトを提唱しています。ポジション＆プルでは、複数層の計画手順によって需要を資材所要量にいつでも完全合致させることができます。

両氏は現在の製造環境を不安定で変動が多いものと見ており、私もその論旨には大いに賛同するところです。ここでひとつ付け加えさせてもらえるならば、こうした各種要因によって生まれるリスクを緩和するには、モンテカルロシミュレーションという実績ある手法を利用できるという点です。製造・供給サイクルで発生するリスクの予測モデルを作成すれば、不安定性と変動性に直接対処することができます。この手法は、ここ数年にわたり価値連鎖に適用されているリスク分析手法に沿ったものです。そして多くのお客様が Six Sigma、Design for Six Sigma、その他のプロセス改善努力を図る過程で認識されてきたように、Excel でモンテカルロシミュレーションを行うための優れたツールを手に入れるのは簡単です。弊社のお客様はモンテカルロシミュレーションの当初の適用範囲を大きく拡大しています。したがって、需要主導型の計画過程をスムーズにするためにモンテカルロ手法を利用できることは確実と思われます。

州予算のストレステスト

Mon, 16 Apr 2012 13:33:01 +0900

今日では米国各州における記録的な財政赤字のため、州予算の均衡化のための各種シナリオを分析することは日常茶飯事となっています。どの州でも根底的な改革を図らず一律増額を適用する従来のやり方は通用しなくなっているのが現状です。

ブリガムヤング大学のレイ・ネルソン博士は「Stress Testing State Budgets Under Alternative Business Cycle Scenarios (代替ビジネスサイクルシナリオに基づく州予算のストレステスト)」という最近のホワイトペーパーで、将来の支出と税収入に関する大きな不確実性が存在する中で各州の抱えるリスクと課題について考察しています。ネルソン教授はモンテカルロシミュレーションとリスクのモデル化ソフトウェア @RISK を活用することで、州予算のさまざまなサイクルのストレスどの州でもテストを行えるようにしました。

» 州予算のストレステストに関するホワイトペーパーを読む

再保険の意思決定とモンテカルロシミュレーション

Thu, 12 Apr 2012 10:45:46 +0900

Insurance Markets and Companies: Analyses and Actuarial Computations の 2010 年 Vol 1、Issue 2 で、リナ・S・チャンとドミンゴ・カステロ・ホアキンの両氏が医療保険会社の再保険の意思決定支援にモンテカルロシミュレーションを活用した事例が報告されています。「Using simulation to support the reinsurance decision of a medical stop-loss provider (シミュレーションを使った医療損切り引受けの再保険における意思決定)」というタイトルの同記事は、医療保険会社が大手複合企業の従業員に対して総合医療保障を提供するためにトラストの損切り保障提案の要請を評価するという、シンプルながらも現実的な例を取り上げています。両氏は Palisade の @RISK などのツールを利用して、保険金請求の頻度と個々の損失の重度をモデル化しました。このモデルは、最近 5 年間にわたる平均保険金請求分布が評価対象期間の保険金請求の分布に非常に近いという仮定に基づいています。その後両氏は、モンテカルロシミュレーションを使って損切り保険会社の再保険オプションを評価する方法を説明しています。ここでは代替分布を用いて合計保険金請求のモデル化を行うことで、真の損失分布に関するリスクと不確実性を折り込んでいます。

» ホワイトペーパー全文を読む (英語版)

再保険のリスクをゼロにする方法

Tue, 03 Apr 2012 16:20:54 +0900

保険数理の専門家によって先日発表された実に興味深い調査で、同じ変数にさまざまな確率関数を用いてモンテカルロシミュレーションを実行することにより、金融リスクの分析に重要な視点と価値を提供できることが明らかにされました。

この調査ではリナ・チャンとドミンゴ・ホアキンの両氏が再保険業界の仮説的な事例を挙げ、損切りの引き受け機会が再保険会社の収支に与える影響の予測を試みています。CP Risk Solutions の業務執行社員であるチャン氏は米国アクチュアリー会正会員、またホアキン氏はイリノイ州立大学財政学助教授を務めています。

予測を行うには、まず資本基盤における許容不可能な損失レベルを設定してから、Excel でモンテカルロシミュレーションを使用して仮定の引受契約の 3 つの可能なシナリオについて分析します。そしてこれらの各バージョンの契約につき、対数正規、逆ガウス、および対数ロジスティックの分布を使ったシミュレーションを実行します。

行われたシミュレーションの結果には、明暗を分ける驚くほどの差異が見られました。中でも対数ロジスティック関数を使ったモデルによる結果は最も見通しの悪い結果となりました。両氏はリスクの共有度が一番高く、よって利益も大きい再保険契約を承認することに決定しました。しかし、今回の調査で最も印象深いのは、もしも分析者が 1 つの確率関数だけに依存した場合にどのような結果が得られるかという点です。よって両氏は複数の視点から一連のリスク分析を行うことにより、仮説的な契約に伴うリスクをほぼゼロに近いレベルまで引き下げる効果的な手法を実証したことになります。

» 医療再保険の活用事例

リスク緩和を目指す世界的な協力体制

Mon, 26 Mar 2012 13:32:18 +0900

英国元自由民主党党首のアッシュダウン卿が立ち上げた英国による各種援助の見直し調査によると、自然災害への英国の対応を迅速化することでさらに多くの人命を救うことが可能だとされています。アシュダウン卿は、向こう 4 年間に災害被害者数は年間 2 億 5000 万～ 3 億 5000 万人の増加が見込まれるとしており、リスクの高い国々の回復力を強化し、海外からの支援対応のリーダーシップを改善してより総合的なものとする必要性を説いています。今回の調査では、災害を受けた各国の回復力強化を支援することが英国政府の努力の中心となるという結論が出ています。

現にブリストル大学環境リスク研究センター (BRISK) はグアテマラ政府機関の科学者達と密接に協力しながら、この目標達成に向けてすでに活動しています。Instituto Nacional de Sismologia, Vulcanologia, Meteorologia e Hidrologia (INSIVUMEH) の科学者は、当地でも特に危険とされる火山 Volcan de Fuego の活動を監視してきました。しかし今までは、その果敢な努力にも関らず、資金不足のために体系的なリスク評価を実施することは不可能でした。この火山周辺で生活し働く何千というグアテマラ市民は火山噴火の危険に直面していますが、不確実性を伴う問題の意思決定を支援する Palisade 社ソフトウェア DecisionTools Suite を使用して BRISK が最近行った研究は、関連リスクの軽減のための貴重なツールとなっています。

従来のリスク評価では、まず危険の確率モデルを構築し、これに市民の脆弱性を加味して社会リスク曲線または Individual Risk per Annum (IRPA) の値が求められます。しかし BRISK グループは DecisionTools Suite のモンテカルロ手法によるサンプリングを行い、無事に避難できる可能性のモデルを作成する従来より優れた手法を編み出すことに成功しました。

この新しい手法では、火山活発化の際に避難が必要となる可能性をモデル化しています。これにはリスク分析ソフトウェア @RISK と意思決定ツリーソフトウェア PrecisionTree を使用して、噴火から特定地点に危険が及ぶまでの時間や、当局からの警告発信時間、そして避難に所用する時間といった、必要な変数を入力します。これらの変数は正確に予測することが難しいため、専門家チームが正しい不確実性分布を用いて表す必要があります。これら専門家の見解は、さらに特殊な導出方法を使って重み付けがなされ、その結果が収集されます。次に PrecisionTree の論理ツリーを使ってこれら変数とその不確実性を組み合わせ、その結果として無事避難できるかどうかの確率が求められます。これを @RISK モデルにフィードバックすると、リスクに対する避難のメリットおよび失敗のコストがさらに明らかになります。

この最近の研究は、世界的なコミュニティーの存在価値を示し、こうした協力体制が被害を受けた人々の救済に役立つことを裏付けています。また、この新しいモデル化手法も注目の的となり、『Scientific Computing World』誌の BRISK の活動に関する最近の記事をはじめ、各種メディアがその重要性について取り上げています。

知られざる未知の世界: プロジェクト管理の統計的モデル

Wed, 21 Mar 2012 08:15:15 +0900

Risk Services & Solutions, Inc. の主任コンサルタントであるユーリ・レイヅジン氏 (P.Eng、MBA、PhD) は、プロジェクト管理の担当者がプロジェクトのリスク管理を行う際は「知られざる未知」を考慮することが不可欠だと指摘しています。しかし現在のところ、リスクモデルにこうした不確実性を実際に組み入れるための明確で一貫した手法は提唱されていません。

レイヅジン博士は最近発表したホワイトペーパーで、この問題に対処するのに有用な思考プロセスの概要を述べ、知られざる未知に対処するためのモンテカルロシミュレーションを用いた実用的な方策を提案しています。博士はまずプロジェクトの新規性、プロジェクト開発の段階、業界の種類、そしてバイアスという、知られざる未知の 4 つの要素について述べています。さらに、「知られざる未知」と「企業リスク」について検討した後、コストとスケジュールリスクの確率的モデルに「知られざる未知」による影響を加味するための実用的な推奨事項が挙げられています。