日本気象学会誌「天気」７月号に掲載

　昨日（７月末日）、（公社）日本気象学会の機関誌「天気」７月号が届きました。この中で「降水日数を指標とする天候デリバティブの価格付けに関する検討」と題した私の「調査ノート」も掲載されています。

　２月には（一社）日本気象予報士会の研究成果発表会で「降水日数を指標とする天候デリバティブのプレミアム算定の試み」と題した研究発表を行いましたが、この内容をさらにアップグレードしたものを、学会誌「天気」に投稿したものです。

　さて、広く知られている事と思いますが、気象条件の影響を受ける事業は少なくありません。そのような事業において「気象情報・気象データの活用をどのような形で進めて行けば良いのか」は重要な課題です。

　現在では、気象予測を基に商品の発注・在庫管理を行う「ウェザーマーチャンダイジング」は広く知られておりますが、この他にも、ロジスティクス（物流・商品の輸送など）も影響を受けます。特に大雨や大雪の際は商品が販売店まで届かず、販売期間の損失につながることもあります。

　また、気象予測を販売管理に活用できるのは、あくまで（意思決定から結果が出るまでの）リードタイムが「短期」のものに限られます。リードタイムが「長期」のものになればなるほど、気象要因の不確実性の増大に伴い、商品需要や売行などの予測も難しくなります。

　そこで、予め想定される悪条件が実現した場合のネガティブな経済効果（天候リスク）に対して保険を掛ける意味で「天候デリバティブ」という対応策が選択肢として浮上します。これは厳密には「保険商品」ではないのですが、リスクマネジメントの一環（リスクの移転）として活用できる店頭デリバティブとして金融商品化されています。

　そして、天候デリバティブに限らず、デリバティブ取引は「金融工学」を基に開発されています。つまり、天候デリバティブを理解するためには、少なからず金融工学を学ばなければなりません。

　金融工学と言いますと「株価などの金融資産を上手に運用してお金儲けする」というイメージがありますが、その本質は「不確実性を伴って時間と共に変動する数量の振る舞いについて、確率論的にアプローチする」ことにあります。

　金融資産に限らず、気温や風をはじめとする気象要素もまた「時間と共に変動する数量」であり、予測対象の時期が将来であればあるほど「不確実性が増す」という点も似ています。

　従って、金融工学の手法（Black-Scholesモデルなど）をそのまま気象予測に適用することはできないとしても、金融工学の発想や考え方（仮定の立て方やモデリングなど）から学べるものはあるのではないか、と感じています。