不確実性
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/03/10 08:16 UTC 版)
今後起きる事象に伴う危険（リスク）と同義で使用される場合が多いが、生起確率すら計算できない場合についてのみ指す場合もある。フランク・ナイトやジョン・メイナード・ケインズらは、後者の意味で不確実性を用いた。
ケインズは、厳密な数学的期待値を計算する基礎がないために、将来を左右する人間の決意は、そのような期待値にではなく、自生的な楽観に依存すると述べ、資本の限界効率がそのような不安定な基礎の上に立っていることから来る投資の不足を問題視した。
これは、将来のイベントの予測、すでに行われた物理的測定、または未知のものに適用される。不確実性は、部分的に観察可能なおよび/または確率的な環境で発生するだけでなく、無知、怠惰、またはその両方によって発生する。[1]それは、保険、哲学、物理学、統計学、経済学、金融、心理学、社会学、工学、計測学、気象学、生態学、情報科学など、さまざまな分野で発生する。
コンセプト
これらの用語は一般の人々の間でさまざまな方法で使用されているが、意思決定理論、統計、その他の定量的分野の専門家の多くは、不確実性、リスク、およびそれらの測定を次のように定義している。
- 不確実性
- 確実性の欠如、現在の状態、将来の結果、または複数の考えられる結果を正確に説明することが不可能な限られた知識の状態。[要出典]
- 不確実性の測定
- 可能な状態または結果のそれぞれに確率が割り当てられている、可能な状態または結果のセット–これには、連続変数への確率密度関数の適用も含まれる。[2]
- 二次不確実性
- 統計学と経済学では、2次不確実性は、（1次）確率に対する確率密度関数で表される。[3][4]
- 主観的論理[5]意見には、この種の不確実性がある。
- 危険
- 一部の起こり得る結果が望ましくない影響または重大な損失をもたらす不確実な状態。
- リスクの測定
- いくつかの可能な結果が損失である測定された不確実性のセット、およびそれらの損失の大きさ–これには、連続変数に対する損失関数も含まれる。[6][7][8]
不確実性とリスクの違い
一般に、過去のデータなどを用いて将来起こることが予測されている場合には、リスクという用語が使用される。一方、何が起こるのかさえ予測できない場合には、不確実性という用語が使用される。なお、数学の分野では、不確実性を確率論として扱い、不確実性とリスクを区別していない（確率を参照）。
また、「危険」という用語は、危ないことそれ自体とリスクの二つの意味を含んでいる。したがって、危険とリスクは、同義ではない。
- 不確実性
- 発生確率が不明で計算できない。
- リスク
- 何が起こるかと、発生確率が分かっている。金融工学でヘッジできる。
不確実性と決定のその他の分類法には、より広い不確実性の感覚と、それを倫理の観点からどのように対処すべきかが含まれる：[9]
たとえば、明日雨が降るかどうか分からない場合は、不安な状況である。可能性のある結果に確率が天気予報またはキャリブレーションされた確率評価だけを使用して適用される場合、不確実性は定量化されている。それが日光の確率90％として定量化されているとする。明日予定されている大規模で費用のかかる屋外イベントがある場合、10％の確率で雨が降る可能性があるため、リスクがあり、雨は望ましくない。さらに、これがビジネスイベントであり、雨が降った場合に100,000ドルが失われる場合、リスクは定量化されている（10％の確率で100,000ドルを失う）。これらの状況は、小雨対大雨、遅延のコスト対完全なキャンセルなどを定量化することにより、さらに現実的にすることができる。[要出典]
この例のリスクは、「予想機会損失」（EOL）または損失の可能性に損失額を掛けたもの（10％×$100,000=$10,000）で表される場合がある。これは、イベントの主催者が「リスク中立」であり、ほとんどの人がそうではない場合に役立つ。ほとんどは、損失を回避するために保険料を支払う用意がある。たとえば、保険会社は、EOLを保険適用範囲の最小値として計算し、他の運用コストと利益に追加する。多くの人々が多くの理由で保険を購入することをいとわないので、明らかに、EOLだけではリスクを回避することの認識された価値ではない。
不確実性とリスクという用語の量的使用は、確率理論、保険数理科学、情報理論などの分野からかなり一貫している。確実性やリスクの定義を大幅に変更せずに新しい用語を作成する人もいる。たとえば、驚きは、情報理論で時々使用される不確実性のバリエーションである。しかし、この用語のより数学的な用法以外では、用法は大きく異なる場合がある。認知心理学では、不確実性は現実のものである場合もあれば、期待や脅威などの単なる認識の問題である場合もある。
あいまいさは、アナリストが「平均的な身長の人」などの2つの異なるクラスを明確に区別できない不確実性の一形態である。そして「背の高い人」。このあいまいさの形は、ザデーのファジーロジックまたは主観的ロジックのバリエーションによってモデル化できる。
あいまいさは不確実性の一種であり、起こりうる結果でも不明確な意味と解釈がある。あいまいさは通常、複数のアナリストまたはオブザーバーが同じステートメントの異なる解釈を持っている状況で発生する。[要出典]
不確実性は、入手可能な事実に関する知識の欠如の結果である可能性がある。つまり、新しいロケットの設計が機能するかどうかについて不確実性があるかもしれないが、この不確実性はさらなる分析と実験で取り除くことができる。
原子レベルでは、不確実性は宇宙の根本的かつ避けられない特性であるかもしれない。量子力学では、ハイゼンベルクの不確定性原理により、観測者が粒子の位置と速度について知ることができる量に制限が課される。これは、入手できる可能性のある事実を知らないだけでなく、発見できる事実がないことを示している可能性がある。そのような不確実性が自然の還元不可能な特性であるかどうか、またはハイゼンベルクの不確実性の原理が許可するよりもさらに正確に粒子の状態を記述する「隠された変数」があるかどうかに関して、物理学にはいくつかの論争がある。[要出典]
学者の見解
中野剛志は、産業の発展にはボラティリティ（変動幅）の低さが必要であると述べている。変動が大きい場合、活力があり、秩序や安定は硬直的であり停滞しているというイメージをもっている人が多い。しかし、中野は、それは間違いだと指摘している[10]。たしかに、不確実性には、イノベーションを生むという側面がある。しかし、不確実性を有しているイノベーションは、結果が予測できないため、投資は成り立たない。したがって、イノベーションが発生するのは、むしろ不確実性が低い場合であるとしている[11]。また、現代経済学のモデルは、不確実性を取り入れたと言われているが、実際に取り入れられているのは、不確実性ではなくリスクであるとしている。[12]
堂目卓生は、「市場競争では不確実性のため、運が大きく影響する。運によって最初に勝利した者が有利となり、他者との差を広げながら勝ち続ける状況が生じる。その結果、多くの参加者にとって公平性に欠けるため、手段を選らばなくなってしまう。市場競争が完全な倫理と両立することは困難であるが、根底にある倫理的問題から目を背けず、弊害を最小限に抑える方法を探し続けるべきである」と指摘している。[13]
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