Fat Tail

### 概要 ファットテールとは、統計やリスク分析において、通常よりも極端な出来事が起こる確率が高い分布のことを指します。直訳すると「太い尾」という意味で、グラフの端のほう（テール）が太く、通常よりも大きな変動や損失が起こりやすい特徴があります。 正規分布と比べて、平均から大きく外れた値が出る確率が高いため、リスクのある状況でよく注目されます。 ### どういう場面で使われるか - 株価や為替、コモディティ価格が一気に急変動するようなケース - 自然災害やパンデミックなど、めったに起こらないが影響が非常に大きい事象 - 金融危機や相場のクラッシュといった、想定を超えた市場の異常な動き ファットテールは、こうした「まさか」の出来事をモデルに取り込むための考え方です。 ### 具体的な例 - 2008年のリーマンショック - 2020年の原油先物価格マイナス化 - 想定外の為替急変や信用崩壊 これらは統計的には「めったに起こらない」はずのことですが、現実には数年に一度のペースで起きています。 ### なぜ重要か - 金融モデルが正規分布を前提にしていると、極端な出来事を過小評価しやすい - 実務では、ファットテールの存在を前提にリスクを考える必要がある - 想定外の損失に備えるには、通常のリスク管理だけでは不十分になることがある ### テールリスクとの違い ファットテールとテールリスクは似ていますが、少し視点が異なります。下記の表で違いを整理できます。 | 比較項目 | テールリスク | ファットテール | |----------------|--------------------------------------|----------------------------------------| | 主な意味 | 極端な出来事そのものやその影響 | 極端な出来事が起こりやすい分布の形 | | 強調する対象 | 実務上のリスク（損失の可能性） | 統計的な性質（分布の特徴） | | 用いられる場面 | リスク管理、備え、シナリオ分析 | データ分析、モデルの評価 | | 例え | 竜巻が実際に家を直撃するかもしれない | 竜巻がよく起きる地形 | ファットテールは分布の形の話であり、テールリスクはそれによって現実に生じる影響や損失の話という関係になります。 ### 注意点 - ファットテールを重視しすぎると、日常の変動への対応が鈍くなることもある - モデル化が難しく、データだけで説明できない不確実性も含まれる - リスク資本の過剰確保や保険コストの上昇にもつながりやすい