信用リスク

オールイン（All In）は、商品価格や取引コストの表示において、基本価格に加えて環境コスト、規制対応費用、サーチャージなど全ての関連費用を含んだ総額を示す価格設定手法です。透明性の高い取引実現と環境コスト内部化において重要な役割を果たします。

デフォルトリスクは、債務者が約定通りの支払いを行えなくなるリスクです。商品取引では、代金未払い、商品未納、証拠金不足などが該当します。信用格付け、財務分析、早期警戒指標の監視により管理し、デフォルト確率（PD）の推定が重要となります。

決済リスクは、取引の決済過程で相手方が義務を履行しない、または遅延するリスクです。商品取引では、商品引渡しと代金支払いの時間差、異なる法域間の決済などで発生します。DVP（同時決済）、エスクロー、信用状の活用により軽減を図ります。

ソブリン信用リスクは、国家や政府機関が債務不履行に陥るリスクです。商品取引では、国営企業との取引、政府保証、輸出入規制、通貨規制などで影響を受けます。国別格付け、カントリーリスク分析、政治リスク保険により管理します。

エクスポージャは、取引相手の債務不履行により損失を被る可能性のある金額です。商品取引では、未決済金額、在庫価値、デリバティブの時価評価額などが含まれます。現在エクスポージャと潜在的エクスポージャに分類され、信用リスク管理の基礎指標となります。

ネットエクスポージャーは、同一取引先との債権債務を相殺した後の純額エクスポージャーです。商品取引では、売買取引、デリバティブ、担保などを総合的に相殺し、実質的な信用リスクを把握します。ネッティング契約により法的有効性を確保することが重要です。

予算やプロジェクト計画などにおいて、予期せぬ出来事（コスト超過、事故、災害など）が発生した場合に備えて、あらかじめ確保しておく資金枠や予算項目のことです。

デフォルト確率（PD）は、債務者が一定期間内にデフォルトする確率を示す指標です。商品取引では、取引先の財務状況、市場環境、業界動向から推定します。格付け、統計モデル、市場情報を組み合わせて算出し、与信判断と期待損失計算の基礎となります。

デフォルト時損失率（LGD）は、債務不履行が発生した場合に失われる債権額の割合です。商品取引では、担保価値、優先順位、回収プロセスの効率性により変動します。通常40-60%程度ですが、無担保取引では100%近くになることもあり、期待損失計算の重要要素です。

デフォルト時エクスポージャー（EAD）は、債務不履行が発生した時点での予想債権額です。商品取引では、既存債権に加え、未実行コミットメント、デリバティブの将来価値変動を考慮します。信用換算係数（CCF）を用いて、オフバランス項目も含めた包括的な評価を行います。

クレジットスプレッドは、信用リスクを反映した利回り上乗せ幅です。商品取引では、取引先の信用力に応じて、無リスク金利への上乗せとして要求されます。市場環境、格付け変化により変動し、信用リスクの市場評価を示す重要指標です。

クレジットスプレッドリスクは、信用スプレッドの変動により損失が発生するリスクです。商品取引では、取引先企業の信用力変化、市場環境悪化により、保有ポジションの評価損や資金調達コスト上昇が生じます。

与信は、取引先に対して信用を供与し、後払いでの取引を認める行為です。商品取引では、売掛金、受託在庫、前渡金などの形で与信が発生します。信用調査、限度設定、モニタリング、回収管理の一連のプロセスで管理します。

与信限度は、取引先に対して供与できる信用の上限額です。商品取引では、売掛金、在庫委託、デリバティブエクスポージャーなどの合計額を管理します。信用力、取引実績、担保状況により設定し、定期的に見直します。

ウォッチリストは、信用状態に懸念がある取引先を特別管理する仕組みです。商品取引では、財務悪化、支払い遅延、格付け低下などの兆候がある先を登録し、頻繁なモニタリング、与信条件の厳格化、早期対応を実施します。

担保は、債務不履行時の損失を軽減するために徴求する資産や権利です。商品取引では、商品在庫、売掛金、倉庫証券、信用状、預金などを担保とします。適切な評価、法的有効性の確保、継続的な管理が信用リスク軽減の鍵となります。

ネッティングは、同一取引先との債権債務を相殺し、純額で決済する仕組みです。商品取引では、売買取引、デリバティブ、複数通貨の取引を包括的に相殺します。法的有効性の確保により、信用リスクと決済リスクを大幅に削減できます。

PDは物理的受渡（Physical Delivery）の略称で、先物契約満期時に現物商品を実際に引き渡す決済方法です。商品先物市場では基本的な決済形態であり、現物と先物の価格収束を保証し、実需家のヘッジ機能を支える重要な仕組みとなっています。

確率が曖昧な状況下での意思決定モデルの一つです。考えられる複数の確率分布の中で、それぞれの分布における期待効用を計算し、その「最小値（最悪ケース）」が最大となるような選択肢を選ぶという考え方に基づきます。

破綻時にどの程度の損失が発生するか