事業リスク分析をベースとした 意思決定・事業評価手法

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1 事業リスク分析をベースとした 意思決定・事業評価手法
事業リスクマネジメント学習支援教材 事業リスクマネジメント参考資料 ＮO．３ 事業リスク分析をベースとした 意思決定・事業評価手法 Part２　Earnings at Riskの実例 ティーチングノート

2 学習にあたって 学習のポイント 数量モデルを使った意思決定手法、事業評価手法を理解する
　学習にあたって 学習のポイント 数量モデルを使った意思決定手法、事業評価手法を理解する 企業経営における数量モデルの利用可能性について理解を深める 学習するスキル内容 線形・非線形モデル、シナリオ分析などを用いてリスク評価を行うことができる 個別リスクの発生頻度・影響度の分析手法について説明できる リスク分析の準定量的、定性的分析ツールについて説明できる リスクファクターの構造、因果関係の把握、評価方法について説明できる 第６章です。 基本テキストで対応しているのは：

3 目 次 １．エネルギー会社の事例 ・・・・・ ３ ２．衣料品販売会社の事例 ・・・・・ ５
　　　目　　　次 １．エネルギー会社の事例　　　　 ・・・・・ ３ ２．衣料品販売会社の事例 ・・・・・ ５ ３．アンサンブル予報活用可能性と利用拡大のための提言 ・・・・・ ７ 本資料について： 本資料は、平成１５年１２月に開催された 「事業リスク評価・管理人材育成システム開発事業」実証プログラムにおける みずほ第一フィナンシャルテクノロジー株式会社鮫島隆太郎氏のご講演 「EaRの実例」の内容を要約したものです。なお鮫島氏のご講演内容は、 気象庁委託調査「天候リスクマネジメントへのアンサンブル予報の活用に関する調査報告書」 にもとづいたものです。当該報告書は気象庁ホームページに全文が掲載されています。

4 １．エネルギー会社の事例（その１） （１）エネルギー会社の事業構造 （２）気象要因の定量的分析 （３）アンサンブル予報を活用して将来予測
（主要事業）ガスの製造、供給、販売 （その他事業）ガス機器の製作・販売、 　　　　　　　　　冷温水及び蒸気の地域供給 　　　　　　　　　電気供給事業等 （２）気象要因の定量的分析 ○家庭用販売量：気温が下がると販売量が増え、 　　　　　　　　　　　気温が上がると販売量が減る ○業務用販売量：13～14度を底に高温、低温どちらも販売量が増える （３）アンサンブル予報を活用して将来予測 ○向こう３ヶ月のアンサンブル予報（気温の確率分布） ○気象要因の定量分析に基づきガス販売量の分布を予測

5 １．エネルギー会社の事例（その２） （４）EaRを用いたリスク評価 （５）リスクを減少させる手法 ○損益計算書の各項目に計算式を設定、
○アンサンブル予報による確率分布を使ってシミュレーションを実施 ○売上高、経常利益等の予測平均値、EaR等を算出 （５）リスクを減少させる手法 ○夏季の気温上昇により経常利益減少のリスク 　⇒気温コールオプション（冷房度日コントラクト等）を利用してリスクヘッジ 　⇒経常利益の平均値（期待値）はヘッジコストの分だけ低下するが、 　⇒標準偏差（変動性）は低下するためEaRは改善

6 ２．衣料品販売会社の事例（その１） （１）衣料品販売会社の事業構造 （２）気象要因の定量的分析 ○１ヶ月程度の短いサイクルで商品発注を繰返す
○タイムリーな発注、品揃え、効率的な在庫管理が業務の基盤 （２）気象要因の定量的分析 ○品目別の売上と気温の関係 　⇒気温と販売量の関係式を導出

7 ２．衣料品販売会社の事例（その２） （３）アンサンブル予報を活用した将来予測 （４）リスクを減少させる手法（仕入戦略＋天候デリバティブ）
○向こう１ヶ月の予想平均気温を活用して各商品の販売量や 　月間経常利益等の予測分布を算出 ○経常利益の期待値（平均値）、EaR等の算出 （４）リスクを減少させる手法（仕入戦略＋天候デリバティブ） ○アンサンブル予測の平均値に合せた仕入戦略 ○アンサンブル予測の最大値に合せた仕入戦略 ○アンサンブル予測の最大値に合せた仕入戦略プラス天候デリバティブの活用 ⇒いずれも過去の販売実績（平均値）ベースの仕入より期待値、EaR等が改善し、標準偏差を低く抑えることが可能になった

8 ３．アンサンブル予報の活用可能性と 利用拡大のための提言
３．アンサンブル予報の活用可能性と 　　利用拡大のための提言 （１）天候リスクを抱える企業の課題 ○データの収集、整理、保管 ○最適な事業構造のモデル化（リスク要因の抽出及び定量分析） ○気象要因と事業活動の関係式の導出 ○アンサンブル予報の特性を理解した上での関連性分析及び業績予測 （２）活用可能性 ○アンサンブル予報を利用することで気象要因の影響の強い事業（エネルギー需要、来客数、季節商品販売量等）のよりよい将来予測（確率分布）が可能 ○EaR分析とアンサンブル予報にもとづく確率分布を組合わせることで事業の天候リスクを定量的に把握することが可能となり、事前のリスク対策が容易になる ○アンサンブル予報をEaRに組み込むことによる確率分布情報の利用可能性 　－電力等のエネルギー産業における需要予測 　－イベント、テーマパーク、百貨店等における来客予想 　－衣料品、飲料品等の季節商品の商品販売戦略 　－商品毎の販売時期、タイミングの事前評価　　等々