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VaRは指定された信頼水準と保有期間において、ポートフォリオが被る可能性のある最大損失額を示すリスク指標です。95%VaRは5%の確率で損失がVaR値を超えることを意味し、金融機関のリスク管理で標準的に使用されています。
バリュー- アット- リスク（Value at Risk、VaR）は、特定の信頼水準と保有期間において、ポートフォリオが被る可能性のある最大損失額を示すリスク指標です。1990年代にJ.P.モルガンが開発したRiskMetricsにより普及し、現在では金融機関のリスク管理における標準的な手法となっています。コモディティ取引においても、ポジション管理と資本配賦の基礎指標として広く活用されています。
VaRは「信頼水準X%で、保有期間Y日間における最大損失額はZ円以内に収まる」という形で表現されます。例えば、「95%の信頼水準で1日VaRが1000万円」は、「20営業日に1回（5%の確率）の頻度で、1000万円を超える損失が発生する可能性がある」ことを意味します。
この指標の利点は、異なる資産クラスやポートフォリオのリスクを統一的な尺度で比較できることです。経営層への報告や、リスク限度の設定において、直感的に理解しやすい指標となっています。
分散共分散法（パラメトリック法）
リターンが正規分布に従うと仮定し、ポートフォリオの標準偏差に信頼水準に対応する係数を乗じて計算します。計算が簡便で、大規模ポートフォリオでも高速処理が可能です。ただし、正規性の仮定は、特にコモディティ市場では現実的でない場合が多く、テールリスクを過小評価する傾向があります。
ヒストリカル- シミュレーション法
過去の実際の価格変動データを用いて、ポートフォリオの損益分布を作成し、その分位点としてVaRを求めます。分布の仮定が不要で、実際の市場の特性を反映できます。ただし、過去に発生していない事象は考慮できず、大量の過去データが必要となります。
モンテカルロ- シミュレーション法
確率モデルから多数の価格パスを生成し、損益分布を作成してVaRを計算します。複雑な商品（オプション、構造化商品）や、非線形なリスクを適切に評価できます。計算負荷が高いことが欠点ですが、現在の計算能力向上により実用的となっています。
価格の非正規性
コモディティ価格は、需給ショックにより急激な変動を示し、分布の裾が厚い（ファットテール）特性があります。このため、正規分布を仮定したVaRは、リスクを過小評価する危険があります。
季節性と構造変化
農産物の収穫期、エネルギーの需要期など、明確な季節パターンが存在します。また、技術革新（シェール革命）や規制変更により、構造的な変化が起こります。これらを考慮しない単純なVaR計算は、誤った結論を導く可能性があります。
ベーシスリスク
現物と先物の価格差（ベーシス）の変動リスクは、ヘッジ戦略において重要です。VaR計算では、このベーシスリスクを適切にモデル化する必要があります。
時間スケーリング
1日VaRから10日VaRへの変換には、一般に平方根ルール（10日VaR = 1日VaR × √10）が使用されます。ただし、これは独立同一分布の仮定に基づいており、自己相関やボラティリティ- クラスタリングが存在する場合は不適切です。
流動性調整
大規模ポジションの解消には時間がかかるため、流動性を考慮したVaR調整が必要です。ビッド- アスク- スプレッド、市場深度、日次取引量などを考慮し、実効的な保有期間を設定します。
リスク限度管理
トレーダー、デスク、部門レベルでVaR限度を設定し、日次でモニタリングします。限度超過時のエスカレーション- プロセスを明確化し、迅速な対応を可能にします。
資本配賦
規制資本（バーゼル規制）や経済資本の計算にVaRが使用されます。各事業部門へのリスク資本配賦により、リスク調整後収益性（RAROC）の評価が可能となります。
パフォーマンス評価
シャープレシオの分母として、またはVaR対比のリターンとして、リスク調整後パフォーマンスを評価します。同じリスク量でより高いリターンを上げる運用が評価されます。
VaRを超える損失の情報欠如
VaRは閾値を示すだけで、それを超える損失の大きさについて情報を提供しません。このため、CVaR（条件付きVaR）やストレステストで補完する必要があります。
劣加法性の欠如
特定の条件下で、ポートフォリオVaRが個別VaRの合計を上回ることがあり、分散投資の効果を適切に評価できない場合があります。
過去依存性
ヒストリカル法は過去のデータに依存し、将来の構造変化を予測できません。フォワードルッキングな要素を組み込む工夫が必要です。
VaRモデルの妥当性は、実際の損失とVaR予測を比較するバックテストにより検証されます。Kupiecの無条件カバレッジテスト、Christoffersenの条件付きカバレッジテストなどにより、モデルの精度を統計的に評価します。違反（VaRを超える損失）の頻度と集中度を分析し、必要に応じてモデルを改善します。
VaRは完全なリスク指標ではありませんが、その簡潔性と実用性から、コモディティ取引を含む金融リスク管理の中核的ツールとして確立されています。他のリスク指標と組み合わせることで、包括的なリスク管理体系を構築することが可能となります。
トラッキングエラー
トラッキングエラーは、ポートフォリオとベンチマークのリターン差の標準偏差で、運用スタイルの一貫性を測る指標です。商品取引では指数連動戦略や相対収益戦略において、目標からの乖離度とリスク水準の監視に重要な役割を果たします。
感度分析
事業計画、投資評価、リスク管理などにおいて、金利、為替レート、価格、コストなどの特定の入力変数（パラメータ）を変動させた場合に、最終的な結果（利益、キャッシュフロー、評価額など）がどの程度変化するか（感応度）を分析する手法です。
条件付きVaR
Conditional VaRは、VaRを超える損失が発生した場合の平均損失額を示す指標で、Expected Shortfall（ES）とも呼ばれます。VaRがテールリスクを捉えきれない問題を解決し、極端な損失の期待値を定量化してリスク管理を強化します。
期待ショートフォール
期待ショートフォールは、リスク管理において、一定の信頼水準を超える損失が発生した場合の平均損失額を表すリスク指標です。VaR（Value at Risk）を補完し、極端な損失の影響をより正確に評価します。商品取引では、リスク管理とポートフォリオ最適化において重要なリスク測定指標です。
シャープ比率
投資のリスク（標準偏差）1単位あたりで、無リスク資産のリターンをどれだけ上回るリターン（超過リターン）を得られたかを示す指標です。最も広く利用されるリスク調整後リターン指標の一つです。