0このページのトップへヘッジファンドの何が問題か?2008年は、多くのメインストリート(*1)の人達が強欲な参加者で成り立つ金融システムが瓦解した年だと信じた年だった。今でも多くの人がその信念を変えずにいる。(*1)ウォールストリートとの対比の意味で。金融危機にはいくつもの構造的な理由がある。経営者と株主の利益相反問題、等である。「金融工学は金融危機を予測できなかった」というものだ。金融工学と統計学では若干の立場の違いがある。金融工学では、あくまで理屈付けが重要とされている側面が強い。仮定を比較的たくさん置き、それを元に例えばデリバティブの価格を算出する。市場参加者はその価格が正しいという前提を元に取引をする。仮定の部分の検証は比較的弱い。格付け会社による信用格付が歪められたのはその弱みにつけ込まれたという側面が強いと思っている。それでは仮定の部分を推定や検定という手法で割と厳しくチェックする統計学的な方法がうまく経済危機を予測できたかと言うと残念ながらこれもそうではなかった。統計的な運用手法を駆使していた多くの投資銀行やヘッジファンドが損失を出した。社会の不完全な仕組みによるところが大きい。ヘッジファンドが大きな利益を出すことができるのは破綻した場合の損失を政府や社会にヘッジすることで大きなリスクを取ることができるからだ。あからさまなモラルハザードと分かるような投資手法は各種のリスク規制の網にかかり実行することができない。そこで、ヘッジファンド等の人々が取る手法が統計的な手法である。過去の一定期間のデータから統計モデルを構築し、投資に用いる。このモデルはデータから検知できないリスクを暗黙のうちに捨象する。人々はデータから観測できないリスクがあることをデータよりも長い史実を知ることによって理解しているのだ。規制の目をくぐりやすい。大きなショックが起きたときにのみ変わることが多いので、そうした事が起こると「必然的に」ヘッジファンドや投資銀行が破綻する。した制度上の欠陥を埋めるリスク管理規制はまだ十分に整っていないと思う。金融リスク管理の次の大きなチャレンジは規制当局の側にあると言っても過言ではないだろう。0このページのトップへ子供の名前は多様化している明治安田生命保険から2009年生まれの名前ランキングが発表された。子持ちの方は、このランキングをご存知の方も結構いるだろう。今年は、男は「大翔(「ひろと」等)」、女は「陽菜(「ひな」等)」が一番人気だったそうだ。「そんな名前、聞いたことないんだけど。」という人も多いのではないかと思う。女子の「陽菜」に至っては、0.59%に過ぎないのだ。大半の親が子供に個性的な名前をつけようとした結果、みんなが個性的な名前になってしまったということらしい。みんなが個性的な名前を持っているというのは、社会的には余り望ましいことではないだろう。ある程度パターンが限られていて覚え易く、かつ、同じコミュニティーに同じ名前が頻繁に出現しないという状態がもっとも便利であるように思える。皆が個性的な名前の方が便利になってきていると言えないこともない。個性的な名前が、印象の点で望ましいかについてもかなり疑わしい。自分の子供の名前を他の人に「個性的なお名前ですね。」と言われたらどう思うだろうか。馬鹿にされたと感じるのではないかと思う。この調査は明治安田生命によると、契約者の家族から男4,595人、女4,254人の計8849人の名前を集計したものである。同種のもう少し大規模な調査はベネッセが行っていて、標本数は3万7千人になる。こちらの調査では男の1位は同じく「大翔」で占有率0.75%、女の一位は「凛」で0.69%となっている。アメリカの名前ランキングはどうなっているだろうか。暦年ごとに1000位までデータベース化している。男の一位は「Jacob」で全体の1.04%、女の一位は「Emma」で0.90%となっており、やはり最も多い名前でもわずか1%前後のシェアしかなく日本ほどではないがかなり多様であることが分かる。一方で、例えば30年前の1978年のランキングを見てみると、Michaelが3.93%、Jenniferが3.43%となっており特定の名前に集中している。ポピュラーな名前ベスト100の全体における割合を見ると、1978年が男67.04%、女45.21%であるのに対し、2008年は男50.04%、女31.60%と多様化が進んでいることが分かる。日米共に、子供の数の減少によって名前の多様化が進んでいるのかも知れない。distribution"。製品の寿命の検査に高いコストがかかる場合にどのように検査するのが最適かというのをベイズ的なモデルを作ってシミュレーションしたもの。製品寿命が指数分布に従うと仮定してそのパラメータに対する仮説検定を行う。一定個数以上の製品が検査にパスすれば、そこで検査自体を終わりにする。仮説検定に関するリスクと検査コストの兼ね合いをどうするかというのをBayes型のモデルを使ってやるとパフォーマンスが良いそうだ。・・・・・と言っても、ベイジアンのシミュレーションは事前分布の置き方や結果の見せ方でモデルの精度評価はかなり変わるのできちんと細部まで結果を見ないとなんとも言えない。背景の理論があったわけでもなかったし、なんだかなぁ、とあまり感動しない自分がいた。統計のファカルティーは常勤が4人、客員が来ている人が1人(といっても客員の人のやってることはほとんど確率解析)の5人しかいない。それなりに共通のテーマを探せれば研究にとってはプラスなのだが。「なんで、期待値が小さくてリスクが大きい宝くじをみんな買うのだろうか?」というのがある。経済学をやっている人などは、これに対して色々な説明を考え出す。「いや、大きな利得によって可能になる意思決定(会社を辞める等)の効用が非常に大きいので効用関数が不連続なのだ」とか説明する。なんとなく尤もらしく聞こえるのだが、どうも納得がいかない。人々はそんなに小さな確率をきちんと評価できるわけがない、という直感だ。脳が多層パーセプロトロンでできているとして百万分の一単位の確率を2~3倍の誤差(*1)で正確に判定できるように学習させられるとはとても思えない。3倍の誤差があれば、宝くじを買うかどうかは正しく判断できない。子供の頃トランプが好きだった自分でもフラッシュ(1/509)がストレート(1/255)より難しいのが、なんとか分かる程度だ。それも、強いハンドの方が確率が低いということを知らされていたので先入観のせいかも知れない。私は子供の頃、4人家族だった。お風呂に入ると毎日シャンプーや石鹸が減っていくが、他の人がたくさん使っているのだろうくらいに思って気に留めていなかった。それが、一人で暮らしてみると、それが思いのほか早く減っていくのに少し驚いた。数学をやっていた学生が、高々4分の1程度の確率も正確に認識できていなかったということになる。確率の水準自体を直感で認識するのは極めて難しい。公平なサイコロを振った時1の目が出る確率はもちろん6分の1だが、よく考えてみると私はこれを直感で認識できていないと思う。数と論理を使って確率を計算したから6分の1だと分かるだけだ。結局、正しい確率的な判断をするにはきちんと数学を使って理解することが必要で数学を使わない確率的な判断の信頼性などというのはサルと変わらないレベルなのだろう。無限回の取引になっちゃうよ、というお話だった(直感的には、そりゃそうだろ、という感じがする)。